MCP та AI Agent: нова рамка для застосування штучного інтелекту

Один. Вступ до концепції MCP

Традиційні чат-боти часто не мають персоналізованих налаштувань, що призводить до однобоких відповідей і брак людяності. Щоб вирішити цю проблему, розробники ввели концепцію "персонажу", наділяючи ШІ певними ролями та інтонацією. Однак, навіть так, ШІ все ще залишається лише пасивним відповідачем, не здатним активно виконувати складні завдання.

Щоб подолати це обмеження, з'явився відкритий проект Auto-GPT. Він дозволяє розробникам визначати інструменти та функції для ШІ та реєструвати їх у системі. Коли користувачі подають запит, Auto-GPT може генерувати команди для виконання на основі заздалегідь визначених правил і інструментів, автоматично виконувати завдання та повертати результати, перетворюючи ШІ з пасивного співрозмовника на активного виконавця завдань.

Хоча Auto-GPT досяг певного рівня автономного виконання AI, він все ще стикається з проблемами, такими як несумісність форматів викликів інструментів та погана міжплатформна сумісність. Для цього з'явився протокол контексту моделі (MCP). MCP має на меті спростити спосіб взаємодії AI з зовнішніми інструментами, надаючи єдиний стандарт зв'язку, що дозволяє AI легко викликати різні зовнішні сервіси. Цей протокол значно спростив процес розробки, дозволяючи моделям AI швидше та ефективніше взаємодіяти з зовнішніми інструментами.

Два, співпраця MCP та AI Agent

MCP та AI Agent мають взаємодоповнюючий характер. AI Agent в основному зосереджується на автоматизації операцій у блокчейні, виконанні смарт-контрактів та управлінні криптоактивами, підкреслюючи захист конфіденційності та інтеграцію децентралізованих додатків. MCP, у свою чергу, акцентує увагу на спрощенні взаємодії AI Agent з зовнішніми системами, надаючи стандартизовані протоколи та управління контекстом, що підвищує міжплатформну взаємодію та гнучкість.

Основна цінність MCP полягає в наданні єдиного стандарту зв'язку для взаємодії AI Agent з зовнішніми інструментами (включаючи блокчейн-дані, смарт-контракти, офлайн-сервіси тощо). Цей стандарт вирішує проблему фрагментації інтерфейсів у традиційній розробці, дозволяючи AI Agent безшовно підключатися до даних і інструментів на різних блокчейнах, значно посилюючи їхні можливості щодо самостійного виконання. Наприклад, DeFi AI Agent за допомогою MCP може в реальному часі отримувати ринкові дані та автоматично оптимізувати портфель.

Крім того, MCP відкриває нові напрямки для AI Agent, зокрема співпрацю кількох AI Agent. Завдяки MCP AI Agent можуть співпрацювати відповідно до функціонального розподілу, комбінуючи виконання складних завдань, таких як аналіз даних на блокчейні, прогнозування ринку, управління ризиками, підвищуючи загальну ефективність і надійність. У сфері автоматизації транзакцій на блокчейні MCP об'єднує різні торгові та ризикові агентів, що допомагає вирішити проблеми, пов'язані зі сліпими транзакціями, витратами на торги, MEV та ін., досягаючи більш безпечного та ефективного управління активами на блокчейні.

Три. Огляд відповідних проектів

1. DeMCP: Децентралізована мережа MCP, яка прагне забезпечити AI Agent самостійно розробленими відкритими MCP послугами, надати розробникам платформу для спільного використання комерційних доходів та реалізувати одноразовий доступ до основних великих мовних моделей.

2. DARK: MCP-мережа, побудована на базі Solana, працює в середовищі довіреного виконання (TEE). Її перший додаток має на меті забезпечити ефективну інтеграцію інструментів для AI Agent за допомогою TEE та MCP протоколу.

3. Cookie.fun: Платформа, що спеціалізується на AI Agent у екосистемі Web3, пропонує всебічний індекс AI Agent і аналітичні інструменти. Останнє оновлення представило спеціалізовані сервери MCP, які містять сервери MCP для агентів, що підключаються безпосередньо, спеціально розроблені для розробників і нетехнічних користувачів.

4. SkyAI: Проект Web3 інфраструктури даних, побудований на базі BNB Chain, має на меті створення блокчейн-нативної AI інфраструктури шляхом розширення MCP. Платформа забезпечує масштабовані та взаємодіючі протоколи даних для AI-додатків на базі Web3, підтримуючи доступ до даних з кількох ланцюгів та розгортання AI-агентів.

Четверте, Перспективи та виклики

Протокол MCP продемонстрував величезний потенціал у підвищенні ефективності обміну даними, зниженні витрат на розробку, посиленні безпеки та захисту приватності, особливо в таких сферах, як децентралізовані фінанси. Однак наразі більшість проектів, що базуються на MCP, все ще перебувають на стадії перевірки концепції, і ще не були випущені зрілі продукти, що призводить до кризи довіри до цих проектів на ринку.

Основні виклики включають:

• Прискорити розробку продукту
• Забезпечте тісний зв'язок між токенами та реальними продуктами
• Покращення користувацького досвіду
• Вирішення відмінностей у логіці смарт-контрактів і структурах даних між різними блокчейнами та DApp

Не зважаючи на виклики, сам протокол MCP демонструє величезний потенціал для розвитку ринку. Завдяки постійному прогресу технологій ШІ та поступовій зрілості протоколу MCP, у майбутньому можна очікувати більш широкого застосування в таких сферах, як DeFi, DAO тощо. Наприклад, агенти ШІ можуть отримувати дані з блокчейну в режимі реального часу через протокол MCP, виконувати автоматизовані торги, підвищуючи ефективність та точність ринкового аналізу.

Децентралізовані характеристики протоколу MCP можуть забезпечити прозору та відстежувану платформу для роботи AI-моделей, сприяючи децентралізації та активізації активів AI. Як важлива допоміжна сила у злитті AI та блокчейну, протокол MCP має потенціал стати важливим двигуном для розвитку наступного покоління AI Agent. Проте для реалізації цього бачення все ще необхідно вирішити багато викликів, таких як інтеграція технологій, безпека, користувацький досвід та ін.