MC ووكيل الذكاء الاصطناعي: نموذج جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي

مقدمة عن مفهوم MCP

غالبًا ما تفتقر الروبوتات الدردشة التقليدية في مجال الذكاء الاصطناعي إلى إعدادات شخصية مخصصة، مما يؤدي إلى ردودها الرتيبة وافتقارها للإنسانية. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا وشخصيات ونبرات محددة. ومع ذلك، حتى مع وجود "شخصيات" غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، غير قادر على تنفيذ المهام أو إجراء العمليات المعقدة بشكل نشط.

لتحويل الذكاء الاصطناعي من متحدث سلبي إلى منفذ مهام نشط، تم إنشاء مشروع Auto-GPT مفتوح المصدر. يسمح للمطورين بتعريف مجموعة من الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي وتسجيل هذه الأدوات في النظام. عند تقديم المستخدم لطلب، يقوم Auto-GPT بإنشاء تعليمات العمليات المناسبة استنادًا إلى القواعد والأدوات المحددة مسبقًا، وينفذ المهام تلقائيًا ويعيد النتائج.

على الرغم من أن Auto-GPT قد حقق إلى حد ما تنفيذًا ذاتيًا للذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يزال يواجه مشكلات مثل عدم توحيد صيغة استدعاء الأدوات وضعف التوافق عبر المنصات. لحل هذه المشكلات، تم تقديم MCP (بروتوكول سياق النموذج). يهدف MCP إلى تبسيط طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية من خلال توفير معيار اتصالات موحد، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من استدعاء مجموعة متنوعة من الخدمات الخارجية بسهولة. لقد تبسطت عملية التطوير بشكل كبير بفضل هذه الواجهة القياسية ومعايير الاتصالات، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتفاعل بشكل أسرع وأكثر فعالية مع الأدوات الخارجية.

تأثير التعاون بين MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي

تت complement MCP و AI Agent التشفير. يركز AI Agent بشكل أساسي على العمليات الأوتوماتيكية في blockchain، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية وتكامل التطبيقات اللامركزية. من ناحية أخرى، تركز MCP على تبسيط تفاعل AI Agent مع الأنظمة الخارجية، من خلال توفير بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، مما يعزز القابلية للتشغيل المتبادل والمرونة عبر المنصات.

تتمثل القيمة الأساسية لـ MCP في توفير معيار اتصالات موحد للتفاعل بين وكلاء الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية (بما في ذلك بيانات blockchain ، والعقود الذكية ، والخدمات خارج السلسلة ، إلخ). تحل هذه المعيارية مشكلة تجزئة الواجهات في التطوير التقليدي ، مما يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من الاتصال بسلاسة ببيانات وأدوات متعددة السلاسل وتعزيز قدرتها على التنفيذ الذاتي بشكل كبير. على سبيل المثال ، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي من فئة DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين محفظتهم تلقائيًا من خلال MCP.

علاوة على ذلك، تفتح MCP اتجاهًا جديدًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، أي التعاون بين عدة وكلاء. من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون وفقًا لتقسيم الوظائف، وتجميع البيانات لإكمال التحليل على السلسلة، والتنبؤات السوقية، وإدارة المخاطر، وغيرها من المهام المعقدة، مما يعزز الكفاءة العامة والموثوقية. في مجال أتمتة المعاملات على السلسلة، تربط MCP أنواعًا مختلفة من وكلاء التداول وإدارة المخاطر، مما يحل مشاكل الانزلاق، وتآكل التداول، وMEV، لتحقيق إدارة أصول على السلسلة أكثر أمانًا وكفاءة.

! وكيل MCP +الذكاء الاصطناعي: إطار عمل جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي

نظرة عامة على المشاريع ذات الصلة

DeMCP

DeMCP هو شبكة MCP لامركزية تهدف إلى تقديم خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، كما توفر منصة نشر تتيح لمطوري MCP مشاركة العائدات التجارية، وتحقق الوصول الشامل إلى نماذج اللغة الكبيرة الرئيسية (LLM). يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال دعم العملات المستقرة.

الظلام

DARK هو شبكة MCP تحت بيئة التنفيذ الموثوق بها (TEE) ، مبنية على Solana. التطبيق الأول لها قيد التطوير ، ويهدف إلى توفير قدرة تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال TEE وبروتوكول MCP ، مما يتيح للمطورين الوصول السريع إلى مجموعة متنوعة من الأدوات والخدمات الخارجية من خلال تكوين بسيط.

Cookie.fun

Cookie.fun هو منصة تركز على AIAgent في النظام البيئي Web3، حيث تقدم للمستخدمين أدوات شاملة لمؤشرات وتحليل AI Agent. تساعد المنصة المستخدمين على فهم وتقييم أداء مختلف AI Agents من خلال عرض مؤشرات مثل تأثير الذكاء الاصطناعي، وقدرة المتابعة الذكية، والتفاعل مع المستخدمين، والبيانات على السلسلة. مؤخرًا، تم تحديث Cookie.API1.0 بإطلاق خادم MCP مخصص، يتضمن خادم MCP مخصص للوكيل القابل للتوصيل، مصمم خصيصًا للمطورين وغير الفنيين، دون الحاجة إلى أي تكوين.

سكاي إيه آي

SkyAI هو مشروع بنية تحتية للبيانات Web3 مبني على سلسلة BNB، يهدف إلى بناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي من خلال توسيع MCP. توفر المنصة بروتوكول بيانات قابل للتوسع وقابل للتشغيل البيني لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المعتمدة على Web3، وتخطط لتبسيط عملية التطوير من خلال دمج الوصول إلى البيانات متعددة السلاسل، ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، والمرافق على مستوى البروتوكول، مما يعزز التطبيق العملي للذكاء الاصطناعي في بيئة blockchain. حالياً، يدعم SkyAI مجموعات بيانات مجمعة من سلسلة BNB وسولانا، وقد تجاوز حجم البيانات 10 مليارات صف، وفي المستقبل، سيطلق أيضاً خادم بيانات MCP لدعم شبكة الإيثيريوم الرئيسية وسلسلة Base.

آفاق التنمية المستقبلية والتحديات

تظهر بروتوكولات MCP كراوية جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain ، مما يعزز من كفاءة تبادل البيانات، ويقلل من تكاليف التطوير، ويعزز الأمان وحماية الخصوصية، ولها إمكانيات هائلة، خاصة في مشاهد التمويل اللامركزي. ومع ذلك، لا يزال معظم المشاريع المعتمدة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم، ولم تطلق بعد منتجات ناضجة، مما أدى إلى انخفاض مستمر في أسعار رموزها بعد الإطلاق. وهذا يعكس أزمة ثقة السوق في مشاريع MCP، والتي تنبع أساسًا من طول دورة تطوير المنتج ونقص في التطبيقات العملية.

في المستقبل، من المتوقع أن يحقق بروتوكول MCP تطبيقات أوسع في مجالات مثل DeFi و DAO. يمكن للوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال بروتوكول MCP الحصول على بيانات على السلسلة في الوقت الحقيقي، وتنفيذ معاملات آلية، مما يعزز كفاءة ودقة تحليل السوق. بالإضافة إلى ذلك، من المتوقع أن يوفر الطابع اللامركزي لبروتوكول MCP منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعزز عملية اللامركزية وتكوين الأصول للذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، لا يزال يتعين معالجة تحديات متعددة في مجالات التكامل التكنولوجي، والأمان، وتجربة المستخدم لتحقيق هذه الرؤية. ستظل كيفية تسريع وتيرة تطوير المنتجات، وضمان الارتباط الوثيق بين الرموز والمنتجات الفعلية، وتعزيز تجربة المستخدم، هي القضايا الأساسية التي تواجه مشروع MCP الحالي. بالإضافة إلى ذلك، نظرًا للاختلافات في منطق العقود الذكية وهياكل البيانات بين سلاسل الكتل المختلفة وDApp، لا يزال من الضروري استثمار موارد تطوير كبيرة في موحد MCP.

بصفة عامة، يُعد بروتوكول MCP قوة مساعدة هامة في دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوك تشين، ومع نضوج التكنولوجيا المستمر وتوسع سيناريوهات الاستخدام، من المتوقع أن يصبح محركًا هامًا لدفع الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لتحقيق إمكاناته بالكامل، لا يزال يتعين على الصناعة العمل معًا لحل العديد من التحديات الحالية.