MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي: إطار جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
أولاً، مقدمة عن مفهوم MCP
غالباً ما تفتقر روبوتات الدردشة التقليدية في مجال الذكاء الاصطناعي إلى إعدادات شخصية مخصصة، مما يؤدي إلى استجابات أحادية ويفتقر إلى الود الإنساني. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا وشخصيات ونغمة معينة. ومع ذلك، حتى مع وجود "شخصية" غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، غير قادر على تنفيذ المهام بنشاط أو القيام بعمليات معقدة.
ظهر مشروع Auto-GPT، مما يسمح للمطورين بتعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي وتسجيلها في النظام. عندما يقدم المستخدم طلبًا، يقوم Auto-GPT بتوليد تعليمات التشغيل بناءً على القواعد والأدوات المحددة مسبقًا، وينفذ المهام تلقائيًا ويعيد النتائج. هذا يحول الذكاء الاصطناعي من متحدث سلبي إلى منفذ نشط للمهام.
على الرغم من أن Auto-GPT قد حقق تنفيذًا مستقلًا للذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يزال يواجه مشاكل مثل عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر الأنظمة الأساسية. وقد تم تطوير بروتوكول سياق النموذج (MCP) ليحل التحديات الرئيسية في عملية تطوير الذكاء الاصطناعي، وخاصةً التعقيد عند دمجه مع أدوات خارجية. الهدف الأساسي من MCP هو تبسيط طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية، من خلال توفير معيار اتصال موحد، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من استدعاء مجموعة متنوعة من الخدمات الخارجية بسهولة.
تقليديًا، كانت الحاجة إلى الكثير من التعليمات البرمجية والأدوات لتنفيذ المهام المعقدة بواسطة النماذج الكبيرة تزيد بشكل كبير من صعوبة التطوير وتكاليف الوقت. يقوم بروتوكول MCP من خلال تحديد واجهات ومعايير اتصالات موحدة بتبسيط هذه العملية بشكل ملحوظ، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع الأدوات الخارجية بشكل أسرع وأكثر فعالية.
٢. دمج MCP مع وكيل AI
إن MCP و AI Agent علاقة تكاملية. يركز AI Agent بشكل أساسي على العمليات الآلية على blockchain، تنفيذ العقود الذكية وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية وتكامل التطبيقات اللامركزية. بينما يركز MCP على تبسيط تفاعل AI Agent مع الأنظمة الخارجية، من خلال توفير بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، مما يعزز التوافقية والمرونة عبر المنصات.
تمتلك وكلاء الذكاء الاصطناعي التقليديين قدرات تنفيذية معينة، مثل تنفيذ المعاملات عبر العقود الذكية وإدارة المحافظ، ولكن هذه الوظائف غالبًا ما تكون مسبقة التعريف، وتفتقر إلى المرونة والتكيف. تكمن القيمة الأساسية لـ MCP في توفير معيار اتصال موحد لتفاعل وكلاء الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية (بما في ذلك بيانات البلوكشين، العقود الذكية، الخدمات خارج السلسلة، وما إلى ذلك). تحل هذه المعايير مشكلة تشظي الواجهات في التطوير التقليدي، مما يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من الاتصال بسلاسة مع بيانات وأدوات متعددة السلاسل، مما يعزز بشكل كبير من قدراتهم على التنفيذ الذاتي.
على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي من فئة DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين المحفظة تلقائيًا من خلال MCP. علاوة على ذلك، يفتح MCP اتجاهات جديدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يعني تعاون عدة وكلاء: من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون وفقًا للوظائف، وإكمال مهام معقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة والموثوقية العامة. في مجال أتمتة التداول على السلسلة، يربط MCP بين أنواع مختلفة من وكلاء التداول وإدارة المخاطر، مما يحل مشكلات الانزلاق، وتآكل التداول، وMEV، لتحقيق إدارة أصول أكثر أمانًا وكفاءة على السلسلة.
DeMCP هو شبكة MCP لامركزية، تهدف إلى تقديم خدمات MCP مفتوحة المصدر مطورة داخليًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفير منصة نشر لمشاركة العوائد التجارية لمطوري MCP، وتنفيذ الوصول الشامل لنماذج اللغة الكبيرة الرائجة (LLM). يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال دعم العملات المستقرة.
2. داكن
DARK هو شبكة MCP مبنية على Solana في بيئة التنفيذ الموثوق بها (TEE). التطبيق الأول لها قيد التطوير، وسيقدم من خلال TEE وبروتوكول MCP قدرة تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للمطورين بالوصول السريع إلى مجموعة متنوعة من الأدوات والخدمات الخارجية من خلال تكوين بسيط. حالياً يمكن للمستخدمين الانضمام إلى مرحلة التجربة المبكرة من خلال نظام الانتظار عبر البريد الإلكتروني، والمشاركة في الاختبارات وتقديم الملاحظات.
3. Cookie.fun
Cookie.fun هو منصة تركز على AI Agent في بيئة Web3، تهدف إلى تزويد المستخدمين بمؤشرات شاملة وأدوات تحليل لـ AI Agent. تساعد المنصة المستخدمين على فهم وتقييم أداء مختلف AI Agents من خلال عرض مؤشرات مثل التأثير العقلي لـ AI Agent، وقدرة المتابعة الذكية، وتفاعل المستخدم، والبيانات على السلسلة. في 24 أبريل، أطلق تحديث Cookie.API1.0 خادم MCP مخصص، يتضمن خادم MCP مخصص لوكلاء الذكاء الاصطناعي جاهز للاستخدام، مصمم خصيصًا للمطورين وغير الفنيين، دون الحاجة إلى أي تكوين.
4. سكاي آي
SkyAI هو مشروع بنية تحتية للبيانات Web3 مبني على BNB Chain، يهدف إلى بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي الأصلية على blockchain من خلال توسيع MCP. يوفر هذا النظام الأساسي بروتوكولات بيانات قابلة للتوسع والتشغيل المتداخل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى Web3، ويخطط لتبسيط عملية التطوير من خلال دمج وصول البيانات عبر سلاسل متعددة، ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، وبرامج فائدة على مستوى البروتوكول، مما يعزز التطبيق الفعلي للذكاء الاصطناعي في بيئة blockchain. حالياً، يدعم SkyAI مجموعات بيانات مجمعة من BNB Chain وSolana، وقد تجاوز حجم البيانات 10 مليارات صف، وفي المستقبل سيقوم بإطلاق خوادم بيانات MCP تدعم الشبكة الرئيسية لإيثيريوم وسلسلة Base.
أربعة، التطور المستقبلي
تُظهر بروتوكولات MCP باعتبارها سردًا جديدًا لدمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain إمكانات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، لا سيما في مشاهد التمويل اللامركزي. ومع ذلك، لا يزال معظم المشاريع القائمة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم، ولم تطلق منتجات ناضجة بعد، مما أدى إلى استمرار انخفاض أسعار رموزها بعد الإطلاق. وهذا يعكس أزمة ثقة السوق في مشاريع MCP، والتي تنبع أساسًا من دورة تطوير المنتجات الطويلة ونقص التطبيقات العملية.
لذلك، فإن كيفية تسريع تقدم تطوير المنتج، وضمان الارتباط الوثيق بين الرموز والمنتجات الفعلية، وتحسين تجربة المستخدم، ستكون هي القضايا الأساسية التي تواجه مشروع MCP الحالي. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال نشر بروتوكول MCP في النظام البيئي للعملات المشفرة يواجه تحديات تكامل تقنية. نظرًا للاختلافات في المنطق الهيكلي لعقود الذكاء الاصطناعي وهياكل البيانات بين سلاسل الكتل المختلفة وDApp، لا يزال يتعين تخصيص موارد تطوير كبيرة لإنشاء خادم MCP موحد ومعياري.
على الرغم من التحديات، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانات ضخمة في تطوير السوق. مع التقدم المستمر في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وبلوغ بروتوكول MCP مرحلة النضج، من المتوقع أن يتم تطبيقه بشكل أوسع في مجالات مثل DeFi وDAO في المستقبل. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات سلسلة الكتل في الوقت الفعلي من خلال بروتوكول MCP، وتنفيذ عمليات تداول آلية، مما يعزز كفاءة ودقة تحليل السوق. بالإضافة إلى ذلك، فإن الخصائص اللامركزية لبروتوكول MCP، من المتوقع أن توفر منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يدفع عملية لامركزية وتسمية الأصول الخاصة بالذكاء الاصطناعي.
بروتوكول MCP كقوة مساعدة مهمة لدمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكشين، ومع نضوج التقنية المستمر وتوسع سيناريوهات الاستخدام، من المتوقع أن يصبح محركًا مهمًا لدفع الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لتحقيق هذه الرؤية لا يزال يتعين معالجة تحديات متعددة الجوانب مثل تكامل التقنية، والأمان، وتجربة المستخدم.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 9
أعجبني
9
5
مشاركة
تعليق
0/400
BearMarketHustler
· منذ 21 س
هل يمكن للذكاء الاصطناعي الذي يصبح نشطًا أن يتمرد؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
CryptoNomics
· 07-30 07:09
*ي sigh* نموذج آخر مبسط للغاية يتجاهل الاعتمادات العشوائية... العلاقة ≠ السبب، هواة
دمج MCP مع وكيل الذكاء الاصطناعي: دفع عصر جديد من تطبيقات ويب 3 الذكية
MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي: إطار جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
أولاً، مقدمة عن مفهوم MCP
غالباً ما تفتقر روبوتات الدردشة التقليدية في مجال الذكاء الاصطناعي إلى إعدادات شخصية مخصصة، مما يؤدي إلى استجابات أحادية ويفتقر إلى الود الإنساني. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا وشخصيات ونغمة معينة. ومع ذلك، حتى مع وجود "شخصية" غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، غير قادر على تنفيذ المهام بنشاط أو القيام بعمليات معقدة.
ظهر مشروع Auto-GPT، مما يسمح للمطورين بتعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي وتسجيلها في النظام. عندما يقدم المستخدم طلبًا، يقوم Auto-GPT بتوليد تعليمات التشغيل بناءً على القواعد والأدوات المحددة مسبقًا، وينفذ المهام تلقائيًا ويعيد النتائج. هذا يحول الذكاء الاصطناعي من متحدث سلبي إلى منفذ نشط للمهام.
على الرغم من أن Auto-GPT قد حقق تنفيذًا مستقلًا للذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يزال يواجه مشاكل مثل عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر الأنظمة الأساسية. وقد تم تطوير بروتوكول سياق النموذج (MCP) ليحل التحديات الرئيسية في عملية تطوير الذكاء الاصطناعي، وخاصةً التعقيد عند دمجه مع أدوات خارجية. الهدف الأساسي من MCP هو تبسيط طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية، من خلال توفير معيار اتصال موحد، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من استدعاء مجموعة متنوعة من الخدمات الخارجية بسهولة.
تقليديًا، كانت الحاجة إلى الكثير من التعليمات البرمجية والأدوات لتنفيذ المهام المعقدة بواسطة النماذج الكبيرة تزيد بشكل كبير من صعوبة التطوير وتكاليف الوقت. يقوم بروتوكول MCP من خلال تحديد واجهات ومعايير اتصالات موحدة بتبسيط هذه العملية بشكل ملحوظ، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع الأدوات الخارجية بشكل أسرع وأكثر فعالية.
٢. دمج MCP مع وكيل AI
إن MCP و AI Agent علاقة تكاملية. يركز AI Agent بشكل أساسي على العمليات الآلية على blockchain، تنفيذ العقود الذكية وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية وتكامل التطبيقات اللامركزية. بينما يركز MCP على تبسيط تفاعل AI Agent مع الأنظمة الخارجية، من خلال توفير بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، مما يعزز التوافقية والمرونة عبر المنصات.
تمتلك وكلاء الذكاء الاصطناعي التقليديين قدرات تنفيذية معينة، مثل تنفيذ المعاملات عبر العقود الذكية وإدارة المحافظ، ولكن هذه الوظائف غالبًا ما تكون مسبقة التعريف، وتفتقر إلى المرونة والتكيف. تكمن القيمة الأساسية لـ MCP في توفير معيار اتصال موحد لتفاعل وكلاء الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية (بما في ذلك بيانات البلوكشين، العقود الذكية، الخدمات خارج السلسلة، وما إلى ذلك). تحل هذه المعايير مشكلة تشظي الواجهات في التطوير التقليدي، مما يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من الاتصال بسلاسة مع بيانات وأدوات متعددة السلاسل، مما يعزز بشكل كبير من قدراتهم على التنفيذ الذاتي.
على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي من فئة DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين المحفظة تلقائيًا من خلال MCP. علاوة على ذلك، يفتح MCP اتجاهات جديدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يعني تعاون عدة وكلاء: من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون وفقًا للوظائف، وإكمال مهام معقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة والموثوقية العامة. في مجال أتمتة التداول على السلسلة، يربط MCP بين أنواع مختلفة من وكلاء التداول وإدارة المخاطر، مما يحل مشكلات الانزلاق، وتآكل التداول، وMEV، لتحقيق إدارة أصول أكثر أمانًا وكفاءة على السلسلة.
! وكيل MCP +الذكاء الاصطناعي: إطار عمل جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
ثلاثة، المشاريع ذات الصلة
1. DeMCP
DeMCP هو شبكة MCP لامركزية، تهدف إلى تقديم خدمات MCP مفتوحة المصدر مطورة داخليًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفير منصة نشر لمشاركة العوائد التجارية لمطوري MCP، وتنفيذ الوصول الشامل لنماذج اللغة الكبيرة الرائجة (LLM). يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال دعم العملات المستقرة.
2. داكن
DARK هو شبكة MCP مبنية على Solana في بيئة التنفيذ الموثوق بها (TEE). التطبيق الأول لها قيد التطوير، وسيقدم من خلال TEE وبروتوكول MCP قدرة تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للمطورين بالوصول السريع إلى مجموعة متنوعة من الأدوات والخدمات الخارجية من خلال تكوين بسيط. حالياً يمكن للمستخدمين الانضمام إلى مرحلة التجربة المبكرة من خلال نظام الانتظار عبر البريد الإلكتروني، والمشاركة في الاختبارات وتقديم الملاحظات.
3. Cookie.fun
Cookie.fun هو منصة تركز على AI Agent في بيئة Web3، تهدف إلى تزويد المستخدمين بمؤشرات شاملة وأدوات تحليل لـ AI Agent. تساعد المنصة المستخدمين على فهم وتقييم أداء مختلف AI Agents من خلال عرض مؤشرات مثل التأثير العقلي لـ AI Agent، وقدرة المتابعة الذكية، وتفاعل المستخدم، والبيانات على السلسلة. في 24 أبريل، أطلق تحديث Cookie.API1.0 خادم MCP مخصص، يتضمن خادم MCP مخصص لوكلاء الذكاء الاصطناعي جاهز للاستخدام، مصمم خصيصًا للمطورين وغير الفنيين، دون الحاجة إلى أي تكوين.
4. سكاي آي
SkyAI هو مشروع بنية تحتية للبيانات Web3 مبني على BNB Chain، يهدف إلى بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي الأصلية على blockchain من خلال توسيع MCP. يوفر هذا النظام الأساسي بروتوكولات بيانات قابلة للتوسع والتشغيل المتداخل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى Web3، ويخطط لتبسيط عملية التطوير من خلال دمج وصول البيانات عبر سلاسل متعددة، ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، وبرامج فائدة على مستوى البروتوكول، مما يعزز التطبيق الفعلي للذكاء الاصطناعي في بيئة blockchain. حالياً، يدعم SkyAI مجموعات بيانات مجمعة من BNB Chain وSolana، وقد تجاوز حجم البيانات 10 مليارات صف، وفي المستقبل سيقوم بإطلاق خوادم بيانات MCP تدعم الشبكة الرئيسية لإيثيريوم وسلسلة Base.
أربعة، التطور المستقبلي
تُظهر بروتوكولات MCP باعتبارها سردًا جديدًا لدمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain إمكانات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، لا سيما في مشاهد التمويل اللامركزي. ومع ذلك، لا يزال معظم المشاريع القائمة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم، ولم تطلق منتجات ناضجة بعد، مما أدى إلى استمرار انخفاض أسعار رموزها بعد الإطلاق. وهذا يعكس أزمة ثقة السوق في مشاريع MCP، والتي تنبع أساسًا من دورة تطوير المنتجات الطويلة ونقص التطبيقات العملية.
لذلك، فإن كيفية تسريع تقدم تطوير المنتج، وضمان الارتباط الوثيق بين الرموز والمنتجات الفعلية، وتحسين تجربة المستخدم، ستكون هي القضايا الأساسية التي تواجه مشروع MCP الحالي. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال نشر بروتوكول MCP في النظام البيئي للعملات المشفرة يواجه تحديات تكامل تقنية. نظرًا للاختلافات في المنطق الهيكلي لعقود الذكاء الاصطناعي وهياكل البيانات بين سلاسل الكتل المختلفة وDApp، لا يزال يتعين تخصيص موارد تطوير كبيرة لإنشاء خادم MCP موحد ومعياري.
على الرغم من التحديات، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانات ضخمة في تطوير السوق. مع التقدم المستمر في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وبلوغ بروتوكول MCP مرحلة النضج، من المتوقع أن يتم تطبيقه بشكل أوسع في مجالات مثل DeFi وDAO في المستقبل. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات سلسلة الكتل في الوقت الفعلي من خلال بروتوكول MCP، وتنفيذ عمليات تداول آلية، مما يعزز كفاءة ودقة تحليل السوق. بالإضافة إلى ذلك، فإن الخصائص اللامركزية لبروتوكول MCP، من المتوقع أن توفر منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يدفع عملية لامركزية وتسمية الأصول الخاصة بالذكاء الاصطناعي.
بروتوكول MCP كقوة مساعدة مهمة لدمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكشين، ومع نضوج التقنية المستمر وتوسع سيناريوهات الاستخدام، من المتوقع أن يصبح محركًا مهمًا لدفع الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لتحقيق هذه الرؤية لا يزال يتعين معالجة تحديات متعددة الجوانب مثل تكامل التقنية، والأمان، وتجربة المستخدم.