MCP та AI Agent: нова парадигма застосування штучного інтелекту

Сфера штучного інтелекту постійно шукає більш розумні та більш людяні системи діалогу. Традиційні чат-боти, хоча й здатні вести базові бесіди, не мають індивідуальності та глибини. Щоб вирішити цю проблему, розробники ввели концепцію "персонажу", наділяючи ШІ певними ролями та рисами характеру. Однак, навіть з багатими персонажами, ШІ все ще лише пасивно відповідає і не може активно виконувати складні завдання.

Щоб подолати це обмеження, проект Auto-GPT з'явився на світ. Він дозволяє розробникам визначати інструменти та функції для ШІ, що дозволяє ШІ автоматично виконувати завдання відповідно до заданих правил. Ця інновація перетворює ШІ з пасивного співрозмовника на активного виконавця завдань. Але Auto-GPT все ще стикається з проблемами несумісності форматів виклику інструментів та низькою крос-платформною сумісністю.

Щоб вирішити ці виклики, з'явився протокол контексту моделі (MCP). MCP має на меті спростити взаємодію ШІ з зовнішніми інструментами, забезпечуючи єдиний стандарт комунікації. Традиційно, щоб змусити великі моделі виконувати складні завдання, потрібно було багато кодування, тоді як MCP значно спростив цей процес завдяки стандартизованим інтерфейсам, підвищуючи ефективність взаємодії ШІ з зовнішніми інструментами.

MCP та AI Agent взаємно доповнюють одне одного. AI Agent зосереджений на блокчейн-операціях, виконанні смарт-контрактів та управлінні криптоактивами, тоді як MCP прагне спростити взаємодію AI з зовнішніми системами. MCP надає AI Agent більш ефективні можливості крос-платформної інтеграції, що значно підвищує його виконавчі можливості.

Наприклад, AI Agent у сфері DeFi може в реальному часі отримувати ринкові дані через MCP, автоматично оптимізуючи портфель. MCP також відкриває нові можливості для співпраці кількох AI Agent, дозволяючи їм розподіляти завдання, виконуючи складний аналіз даних на блокчейні, ринкове прогнозування та управління ризиками.

У відповідних проектах DeMCP прагне надати відкритий MCP-сервіс для AI Agent та запропонувати платформу для розподілу доходів для розробників. DARK, з іншого боку, побудований на Solana і надає MCP-мережу в середовищі надійного виконання. Cookie.fun зосереджується на аналізі AI Agent в екосистемі Web3 і нещодавно запустив спеціалізований MCP-сервер. SkyAI, побудований на BNB Chain, має на меті створити блокчейн-орієнтовану AI інфраструктуру через розширення MCP.

Хоча MCP продемонстрував величезний потенціал у підвищенні ефективності обміну даними, зниженні витрат на розробку та посиленні безпеки, більшість проектів MCP наразі перебувають на етапі перевірки концепції. Довіра ринку до цих проектів низька, головним чином через тривалий цикл розробки продукту та відсутність практичного застосування. Тому прискорення темпів розробки продукту, забезпечення тісного зв'язку токенів з реальним продуктом та покращення користувацького досвіду стали основними викликами для поточних проектів MCP.

Однак сам протокол MCP все ще має величезний потенціал для розвитку. З розвитком технології ШІ та зрілістю протоколу MCP у майбутньому очікується його більш широке використання в таких сферах, як DeFi, DAO тощо. AI-агенти можуть отримувати дані з блокчейну в реальному часі через протокол MCP, виконувати автоматизовані угоди, підвищувати ефективність ринкового аналізу. Крім того, децентралізована природа протоколу MCP може забезпечити прозору та відстежувану платформу для роботи моделей ШІ, сприяючи децентралізації та активізації активів ШІ.

Отже, протокол MCP, будучи важливим двигуном інтеграції штучного інтелекту та блокчейну, має потенціал стати ключовим двигуном наступного покоління AI Agent. Однак для досягнення цього бачення ще потрібно вирішити багато викликів, пов'язаних із технологічною інтеграцією, безпекою, досвідом користувачів та іншими аспектами.