MCP и AI Agent: Новый фреймворк для применения искусственного интеллекта

Один. Введение в концепцию MCP

Традиционные чат-боты часто страдают от недостатка персонализированных настроек, что приводит к однообразным и бездушным ответам. Чтобы решить эту проблему, разработчики вводят концепцию "персоны", наделяя ИИ определенными ролями и интонацией. Тем не менее, даже так, ИИ остается лишь пассивным ответчиком и не может активно выполнять сложные задачи.

Чтобы преодолеть это ограничение, появился проект с открытым исходным кодом Auto-GPT. Он позволяет разработчикам определять инструменты и функции для ИИ и регистрировать их в системе. Когда пользователь делает запрос, Auto-GPT может генерировать операционные инструкции на основе заранее установленных правил и инструментов, автоматически выполнять задачи и возвращать результаты, превращая ИИ из пассивного собеседника в активного исполнителя задач.

Несмотря на то, что Auto-GPT реализует определенную степень автономного выполнения AI, он все еще сталкивается с проблемами несоответствия формата вызовов инструментов и плохой совместимости между платформами. В связи с этим был создан протокол контекста модели (MCP). MCP предназначен для упрощения взаимодействия AI с внешними инструментами, предоставляя единые стандарты связи, которые позволяют AI легко вызывать различные внешние сервисы. Этот протокол значительно упрощает процесс разработки, позволяя моделям AI быстрее и эффективнее взаимодействовать с внешними инструментами.

Два, сотрудничество MCP и AI Agent

MCP и AI Agent находятся в взаимодополняющих отношениях. AI Agent в основном сосредоточен на автоматизации операций в блокчейне, выполнении смарт-контрактов и управлении криптоактивами, подчеркивая защиту конфиденциальности и интеграцию децентрализованных приложений. MCP, с другой стороны, акцентирует внимание на упрощении 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 коммуникационного стандарта для взаимодействия AI Agent с внешними инструментами (включая данные блокчейна, смарт-контракты, оффлайн-сервисы и т.д.). Этот стандарт решает проблему фрагментации интерфейсов в традиционной разработке, позволяя AI Agent бесшовно интегрироваться с многосетевыми данными и инструментами, а также значительно усиливая его способность к автономному выполнению задач. Например, AI Agent в области DeFi с помощью MCP может в реальном времени получать рыночные данные и автоматически оптимизировать инвестиционный портфель.

Кроме того, MCP открыл новое направление для AI Agent, а именно сотрудничество нескольких AI Agent. С помощью MCP AI Agent могут работать совместно, распределяя функции, чтобы выполнять сложные задачи, такие как анализ данных в блокчейне, рыночное прогнозирование и управление рисками, повышая общую эффективность и надежность. В области автоматизации сделок в блокчейне MCP связывает различные торговые и риск-менеджмент агенты, что помогает решить проблемы, связанные с проскальзыванием, издержками сделок и MEV, обеспечивая более безопасное и эффективное управление активами в блокчейне.

Три, Обзор связанных проектов

1. DeMCP: Децентрализованная сеть MCP, стремящаяся предоставить AI Agent собственные открытые сервисы MCP, предоставить разработчикам платформу для совместного использования коммерческой прибыли и реализовать единую точку доступа для основных крупных языковых моделей.

2. DARK：Сеть MCP, построенная на базе Solana, работает в безопасной среде выполнения (TEE). Ее первое приложение призвано предоставить AI Agent эффективные возможности интеграции инструментов через TEE и протокол MCP.

3. Cookie.fun: Платформа, сосредоточенная на AI Agent в экосистеме Web3, предлагающая полный индекс и инструменты анализа AI Agent. Недавнее обновление представило специализированный MCP сервер, включающий простые в использовании MCP серверы для агентов, разработанные для разработчиков и не технических специалистов.

4. SkyAI: Проект инфраструктуры данных Web3, построенный на BNB Chain, нацелен на создание нативной AI инфраструктуры блокчейна через расширение MCP. Платформа предоставляет масштабируемый и совместимый протокол данных для AI-приложений на базе Web3, поддерживающий доступ к данным на нескольких цепочках и развертывание AI-агентов.

Четыре, Будущее и Проблемы

Протокол MCP демонстрирует огромный потенциал в повышении эффективности обмена данными, снижении затрат на разработку, увеличении безопасности и защите 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 приводит к кризису доверия на рынке к этим проектам.

Основные вызовы включают:

• Ускорить темпы разработки продукта
• Обеспечить тесную связь между токенами и реальными продуктами
• Улучшение пользовательского опыта
• Решение различий в логике смарт-контрактов и структуре данных между различными блокчейнами и DApp

Несмотря на возникающие вызовы, сам протокол MCP демонстрирует огромный потенциал для развития на рынке. С постоянным прогрессом в области технологий ИИ и постепенным совершенствованием протокола MCP в будущем ожидается более широкое применение в таких областях, как DeFi, DAO и других. Например, AI-агенты могут в реальном времени получать данные с блокчейна через протокол MCP, выполнять автоматизированные сделки, повышая эффективность и точность рыночного анализа.

Децентрализованные характеристики протокола MCP обещают предоставить прозрачную и отслеживаемую платформу для работы AI моделей, способствуя децентрализации и активизации активов AI. Будучи важной вспомогательной силой в интеграции AI и блокчейна, протокол MCP имеет потенциал стать важным двигателем для продвижения следующего поколения AI Agent. Тем не менее, для реализации этого видения необходимо решить множество задач, связанных с технической интеграцией, безопасностью и пользовательским опытом.

! Агент MCP+AI: новая структура для приложений искусственного интеллекта