MCP и AI Agent: новая структура применения искусственного интеллекта

Один. Введение в концепцию MCP

В области искусственного интеллекта традиционные чат-боты часто страдают от недостатка персонализированных настроек, что приводит к однообразным ответам и отсутствию человеческого тепла. Чтобы решить эту проблему, разработчики ввели концепцию "персонажа", наделяя ИИ определенными ролями, характером и тоном. Однако, даже так, ИИ все еще остается лишь пассивным ответчиком, не способным активно выполнять задачи или осуществлять сложные операции.

Чтобы AI стал активным исполнителем задач вместо пассивного собеседника, появился проект с открытым исходным кодом Auto-GPT. Он позволяет разработчикам определять инструменты и функции для AI и регистрировать их в системе. Когда пользователь делает запрос, Auto-GPT генерирует операционные команды на основе предустановленных правил и инструментов, автоматически выполняет задачи и возвращает результаты.

Несмотря на то, что Auto-GPT в определенной степени реализует автономное выполнение ИИ, он все еще сталкивается с проблемами, такими как несоответствие форматов вызова инструментов и плохая совместимость между платформами. Для решения этих проблем был разработан MCP (Model Context Protocol, модельный контекстный протокол). MCP направлен на упрощение взаимодействия ИИ с внешними инструментами, предоставляя единый стандарт связи, который позволяет ИИ легко вызывать различные внешние сервисы.

Традиционно, чтобы заставить крупномасштабные модели выполнять сложные задачи (например, запрашивать погоду или посещать веб-страницы), разработчикам необходимо было написать большое количество кода и инструментальных описаний, что значительно увеличивало сложность разработки и временные затраты. Протокол MCP значительно упрощает этот процесс, определяя стандартизированные интерфейсы и коммуникационные нормы, позволяя AI моделям быстрее и эффективнее взаимодействовать с внешними инструментами.

Два, слияние MCP и AI Agent

Отношения между MCP и AI Agent являются взаимодополняющими. AI Agent в основном сосредоточен на автоматизации операций с блокчейном, выполнении смарт-контрактов и управлении криптоактивами, подчеркивая защиту конфиденциальности и интеграцию децентрализованных приложений. В то время как MCP больше ориентирован на упрощение взаимодействия AI Agent с внешними системами, предоставляя стандартизированные протоколы и управление контекстом, что усиливает межплатформенную совместимость и гибкость.

Основная ценность MCP заключается в предоставлении единого стандарта связи для взаимодействия AI Agent с внешними инструментами (включая данные блокчейна, смарт-контракты, оффлайновые сервисы и т.д.). Эта стандартизация решает проблему фрагментации интерфейсов в традиционной разработке, позволяя AI Agent бесшовно подключаться к многосетевым данным и инструментам, а также значительно усиливает его способность к автономному выполнению задач. Например, AI Agent в области DeFi может в реальном времени получать рыночные данные и автоматически оптимизировать портфель.

Кроме того, MCP открыл новое направление для AI Agent, а именно сотрудничество нескольких AI Agent. С помощью MCP AI Agent могут сотрудничать по функциональному разделению, комбинируя выполнение сложных задач, таких как анализ данных на блокчейне, прогнозирование рынка, управление рисками, что повышает общую эффективность и надежность. В области автоматизации сделок на блокчейне MCP связывает различные торговые и риск-менеджмент агенты, что помогает решить проблемы с проскальзыванием, торговыми издержками, MEV и т.д., обеспечивая более безопасное и эффективное управление активами на блокчейне.

Три, связанные проекты

1. DeMCP

DeMCP является децентрализованной сетью MCP, посвященной предоставлению разработанных в собственных интересах открытых MCP-сервисов для AI-агентов, предоставляя платформу для развертывания с совместным использованием коммерческой прибыли для разработчиков MCP и обеспечивая единый доступ к основным крупным языковым моделям (LLM). Разработчики могут получать услуги через поддержку стабильных монет.

2. ТЕМНЫЙ

DARK — это сеть MCP, работающая в доверенной среде выполнения ( TEE ) и построенная на базе Solana. Его первое приложение находится на стадии разработки и предназначено для предоставления AI Agent эффективных возможностей интеграции инструментов через TEE и протокол MCP, позволяя разработчикам быстро подключаться к различным инструментам и внешним сервисам с помощью простого конфигурирования.

3. Cookie.fun

Cookie.fun — это платформа, сосредоточенная на AI Agent в экосистеме Web3, предназначенная для предоставления пользователям комплексного индекса AI Agent и аналитических инструментов. Платформа помогает пользователям понять и оценить производительность различных AI Agent, демонстрируя такие показатели, как ментальное влияние AI Agent, способности к интеллектуальному следованию, взаимодействие с пользователями и данные на блокчейне.

4. Система SkyAI

SkyAI — это проект инфраструктуры данных Web3, основанный на BNB Chain, целью которого является создание нативной AI-инфраструктуры блокчейна путем расширения MCP. Платформа предоставляет масштабируемый и совместимый протокол данных для AI-приложений на базе Web3, планируя упростить процесс разработки через интеграцию многосетевого доступа к данным, развертывание AI-агентов и утилиты на уровне протокола, тем самым способствуя практическому применению AI в блокчейн-среде.

Четыре, будущее развитие

Протокол MCP как новая нарративная структура, объединяющая ИИ и блокчейн, продемонстрировал огромный потенциал в повышении эффективности обмена данными, снижении затрат на разработку, а также в усилении безопасности и защиты конфиденциальности, особенно в таких сценариях, как децентрализованные финансы, где он имеет широкие перспективы применения. Однако в настоящее время большинство проектов на основе MCP все еще находятся на стадии проверки концепции и не выпустили зрелые продукты, что привело к постоянному падению цен на их токены после запуска. Этот феномен отражает кризис доверия рынка к проектам MCP, который в основном обусловлен длительным циклом разработки продуктов и отсутствием реального применения.

Таким образом, ускорение разработки продукта, обеспечение тесной связи между токенами и реальным продуктом, а также улучшение пользовательского опыта будут ключевыми задачами, с которыми сталкивается текущий проект MCP. Кроме того, продвижение протокола MCP в криптоэкосистеме по-прежнему сталкивается с проблемами интеграции технологий. Из-за различий в логике смарт-контрактов и структурах данных между различными блокчейнами и DApp, унифицированный стандартный сервер MCP по-прежнему требует значительных ресурсов для разработки.

Несмотря на указанные выше вызовы, сам протокол MCP демонстрирует огромный потенциал для развития на рынке. С постоянным прогрессом технологий AI и поэтапным совершенствованием протокола MCP, в будущем ожидается более широкое применение в таких областях, как DeFi, DAO и других. Например, AI-агенты могут через протокол MCP в реальном времени получать данные с блокчейна, выполнять автоматизированные сделки, повышая эффективность и точность рыночного анализа. Кроме того, децентрализованный характер протокола MCP, вероятно, предоставит AI-моделям прозрачную и прослеживаемую платформу для работы, способствуя децентрализации и активизации AI-активов.

Протокол MCP, как важная вспомогательная сила слияния ИИ и блокчейна, с постоянным совершенствованием технологий и расширением областей применения, имеет все шансы стать важным движущим двигателем для следующего поколения AI Agent. Тем не менее, для реализации этого видения все еще необходимо решить множество проблем, связанных с интеграцией технологий, безопасностью и пользовательским опытом.