MCP et Agent IA : un nouveau cadre pour les applications d'intelligence artificielle
I. Introduction au concept de MCP
Les chatbots traditionnels dans le domaine de l'intelligence artificielle manquent souvent d'une personnalisation des rôles, ce qui conduit à des réponses uniformes et dépourvues d'humanité. Pour remédier à ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnage", attribuant à l'IA des rôles, des caractères et des tonalités spécifiques. Cependant, même avec des "personnages" riches, l'IA reste un simple répondant passif, incapable d'exécuter des tâches de manière proactive ou de réaliser des opérations complexes.
Le projet Auto-GPT a vu le jour, permettant aux développeurs de définir des outils et des fonctions pour l'IA et de les enregistrer dans le système. Lorsque les utilisateurs font des demandes, Auto-GPT génère des instructions d'opération en fonction des règles et des outils prédéfinis, exécute automatiquement des tâches et renvoie des résultats. Cela transforme l'IA d'un interlocuteur passif en un exécuteur de tâches actif.
Bien qu'Auto-GPT ait réalisé l'exécution autonome de l'IA, il fait encore face à des problèmes tels que l'uniformité des formats d'appel d'outils et la mauvaise compatibilité entre plateformes. Le MCP (Model Context Protocol) est né pour résoudre les principaux défis du processus de développement de l'IA, en particulier la complexité liée à l'intégration d'outils externes. L'objectif principal du MCP est de simplifier les interactions entre l'IA et les outils externes en fournissant une norme de communication unifiée, permettant ainsi à l'IA d'appeler facilement divers services externes.
Traditionnellement, faire exécuter des tâches complexes par des modèles à grande échelle nécessite beaucoup de code et de descriptions d'outils, ce qui augmente considérablement la difficulté de développement et le coût en temps. Le protocole MCP simplifie considérablement ce processus en définissant des interfaces standardisées et des spécifications de communication, permettant aux modèles d'IA d'interagir plus rapidement et efficacement avec des outils externes.
Deux, la fusion de MCP et de l'Agent AI
MCP et AI Agent sont dans une relation complémentaire. AI Agent se concentre principalement sur l'automatisation des opérations blockchain, l'exécution de contrats intelligents et la gestion des actifs cryptographiques, en mettant l'accent sur la protection de la vie privée et l'intégration des applications décentralisées. MCP, quant à lui, se concentre sur la simplification des interactions entre AI Agent et les systèmes externes, fournissant des protocoles standardisés et une gestion contextuelle, renforçant l'interopérabilité et la flexibilité multiplateforme.
Les agents AI traditionnels possèdent une certaine capacité d'exécution, comme effectuer des transactions via des contrats intelligents, gérer des portefeuilles, etc., mais ces fonctions sont généralement prédéfinies, manquant de flexibilité et d'adaptabilité. La valeur fondamentale de MCP réside dans la fourniture d'une norme de communication unifiée pour l'interaction entre l'agent AI et les outils externes (y compris les données blockchain, les contrats intelligents, les services hors chaîne, etc.). Cette normalisation résout le problème de la fragmentation des interfaces dans le développement traditionnel, permettant à l'agent AI de se connecter sans couture aux données et outils multi-chaînes, renforçant ainsi considérablement sa capacité d'exécution autonome.
Par exemple, les agents AI de type DeFi peuvent obtenir des données de marché en temps réel et optimiser automatiquement leur portefeuille via MCP. De plus, MCP ouvre de nouvelles directions pour les agents AI, à savoir la collaboration entre plusieurs agents AI : grâce à MCP, les agents AI peuvent collaborer selon une division des fonctions pour accomplir des tâches complexes telles que l'analyse des données on-chain, la prévision du marché et la gestion des risques, améliorant ainsi l'efficacité et la fiabilité globales. En ce qui concerne l'automatisation des transactions on-chain, MCP relie divers agents de trading et de gestion des risques, résolvant des problèmes tels que le slippage, l'usure des transactions et le MEV, réalisant ainsi une gestion des actifs on-chain plus sécurisée et efficace.
Trois, projets connexes
1. DeMCP
DeMCP est un réseau MCP décentralisé, dédié à fournir des services MCP open source auto-développés pour les agents AI, à offrir aux développeurs MCP une plateforme de déploiement avec partage des revenus commerciaux, et à réaliser un accès tout-en-un aux modèles de langage de grande taille (LLM). Les développeurs peuvent accéder aux services en utilisant des stablecoins.
2. DARK
DARK est un réseau MCP construit sur Solana, fonctionnant dans un environnement d'exécution de confiance (TEE). Son premier application est en cours de développement et offrira des capacités d'intégration d'outils efficaces pour les agents IA grâce aux protocoles TEE et MCP, permettant aux développeurs de se connecter rapidement à divers outils et services externes par une simple configuration. Actuellement, les utilisateurs peuvent rejoindre la phase d'expérience précoce par le biais d'une liste d'attente par e-mail, participer aux tests et fournir des retours.
3. Cookie.fun
Cookie.fun est une plateforme dédiée aux agents AI dans l'écosystème Web3, visant à fournir aux utilisateurs des indices et des outils d'analyse complets sur les agents AI. La plateforme aide les utilisateurs à comprendre et à évaluer les performances des différents agents AI en affichant des indicateurs tels que l'influence mentale des agents AI, leur capacité de suivi intelligent, l'interaction des utilisateurs et les données on-chain. Le 24 avril, la mise à jour Cookie.API1.0 a lancé un serveur MCP exclusif, comprenant un serveur MCP dédié aux agents plug-and-play, conçu spécialement pour les développeurs et les non-techniciens, sans nécessiter de configuration.
4. SkyAI
SkyAI est un projet d'infrastructure de données Web3 construit sur la chaîne BNB, visant à établir une infrastructure AI native de la blockchain en étendant le MCP. La plateforme fournit un protocole de données évolutif et interopérable pour les applications AI basées sur Web3, avec l'intention de simplifier le processus de développement en intégrant l'accès aux données multi-chaînes, le déploiement d'agents AI et des utilitaires au niveau du protocole, afin de favoriser l'application pratique de l'AI dans un environnement blockchain. Actuellement, SkyAI prend en charge des ensembles de données agrégées provenant de la chaîne BNB et de Solana, avec un volume de données dépassant 10 milliards de lignes, et à l'avenir, elle lancera également des serveurs de données MCP prenant en charge le réseau principal Ethereum et la chaîne Base.
Quatre, développement futur
Le protocole MCP, en tant que nouvelle narration fusionnant l'IA et la blockchain, montre un énorme potentiel pour améliorer l'efficacité des échanges de données, réduire les coûts de développement, renforcer la sécurité et protéger la vie privée, en particulier dans des scénarios tels que la finance décentralisée. Cependant, la plupart des projets basés sur MCP sont encore au stade de la validation des concepts et n'ont pas encore lancé de produits matures, ce qui a entraîné une chute continue de leur prix de jeton après leur lancement. Cela reflète une crise de confiance du marché envers les projets MCP, principalement due à la longue durée des cycles de développement de produits et au manque d'applications concrètes.
Ainsi, comment accélérer le développement des produits, assurer un lien étroit entre les jetons et les produits réels, et améliorer l'expérience utilisateur, sera le problème central auquel le projet MCP est actuellement confronté. De plus, la promotion du protocole MCP dans l'écosystème crypto fait encore face à des défis d'intégration technique. En raison des différences dans la logique des contrats intelligents et les structures de données entre différentes blockchains et DApps, un serveur MCP standardisé unifié nécessite encore un investissement considérable en ressources de développement.
Malgré les défis, le protocole MCP lui-même montre un énorme potentiel de développement sur le marché. Avec les progrès continus de la technologie AI et la maturité progressive du protocole MCP, il est prévu qu'il soit largement utilisé dans des domaines tels que la DeFi et les DAO à l'avenir. Par exemple, les agents AI peuvent obtenir des données en temps réel sur la chaîne via le protocole MCP, exécuter des transactions automatisées et améliorer l'efficacité et la précision de l'analyse du marché. De plus, la caractéristique décentralisée du protocole MCP devrait fournir une plateforme de fonctionnement transparente et traçable pour les modèles AI, favorisant ainsi la décentralisation et l'assetisation des actifs AI.
Le protocole MCP, en tant que force d'assistance importante dans la fusion de l'IA et de la blockchain, est appelé à devenir un moteur essentiel pour propulser la prochaine génération d'agents IA, à mesure que la technologie continue de mûrir et que les scénarios d'application s'élargissent. Cependant, pour réaliser cette vision, il est encore nécessaire de surmonter de nombreux défis liés à l'intégration technologique, à la sécurité et à l'expérience utilisateur.
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BearMarketHustler
· Il y a 21h
L'IA qui se mobilise ne peut-elle pas se rebeller ?
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CryptoNomics
· 07-30 07:09
*soupir* encore un modèle simplifié ignorant les dépendances stochastiques... corrélation ≠ causalité, amateurs
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GweiWatcher
· 07-30 07:08
Peu importe à quel point le personnage est riche, c'est toujours un outil.
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¯\_(ツ)_/¯
· 07-30 06:53
Qu'est-ce que l'IA montre de nouveau cette fois-ci ?
Fusion de MCP et d'Agent IA : Propulser une nouvelle ère d'applications intelligentes Web3
MCP et Agent IA : un nouveau cadre pour les applications d'intelligence artificielle
I. Introduction au concept de MCP
Les chatbots traditionnels dans le domaine de l'intelligence artificielle manquent souvent d'une personnalisation des rôles, ce qui conduit à des réponses uniformes et dépourvues d'humanité. Pour remédier à ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnage", attribuant à l'IA des rôles, des caractères et des tonalités spécifiques. Cependant, même avec des "personnages" riches, l'IA reste un simple répondant passif, incapable d'exécuter des tâches de manière proactive ou de réaliser des opérations complexes.
Le projet Auto-GPT a vu le jour, permettant aux développeurs de définir des outils et des fonctions pour l'IA et de les enregistrer dans le système. Lorsque les utilisateurs font des demandes, Auto-GPT génère des instructions d'opération en fonction des règles et des outils prédéfinis, exécute automatiquement des tâches et renvoie des résultats. Cela transforme l'IA d'un interlocuteur passif en un exécuteur de tâches actif.
Bien qu'Auto-GPT ait réalisé l'exécution autonome de l'IA, il fait encore face à des problèmes tels que l'uniformité des formats d'appel d'outils et la mauvaise compatibilité entre plateformes. Le MCP (Model Context Protocol) est né pour résoudre les principaux défis du processus de développement de l'IA, en particulier la complexité liée à l'intégration d'outils externes. L'objectif principal du MCP est de simplifier les interactions entre l'IA et les outils externes en fournissant une norme de communication unifiée, permettant ainsi à l'IA d'appeler facilement divers services externes.
Traditionnellement, faire exécuter des tâches complexes par des modèles à grande échelle nécessite beaucoup de code et de descriptions d'outils, ce qui augmente considérablement la difficulté de développement et le coût en temps. Le protocole MCP simplifie considérablement ce processus en définissant des interfaces standardisées et des spécifications de communication, permettant aux modèles d'IA d'interagir plus rapidement et efficacement avec des outils externes.
Deux, la fusion de MCP et de l'Agent AI
MCP et AI Agent sont dans une relation complémentaire. AI Agent se concentre principalement sur l'automatisation des opérations blockchain, l'exécution de contrats intelligents et la gestion des actifs cryptographiques, en mettant l'accent sur la protection de la vie privée et l'intégration des applications décentralisées. MCP, quant à lui, se concentre sur la simplification des interactions entre AI Agent et les systèmes externes, fournissant des protocoles standardisés et une gestion contextuelle, renforçant l'interopérabilité et la flexibilité multiplateforme.
Les agents AI traditionnels possèdent une certaine capacité d'exécution, comme effectuer des transactions via des contrats intelligents, gérer des portefeuilles, etc., mais ces fonctions sont généralement prédéfinies, manquant de flexibilité et d'adaptabilité. La valeur fondamentale de MCP réside dans la fourniture d'une norme de communication unifiée pour l'interaction entre l'agent AI et les outils externes (y compris les données blockchain, les contrats intelligents, les services hors chaîne, etc.). Cette normalisation résout le problème de la fragmentation des interfaces dans le développement traditionnel, permettant à l'agent AI de se connecter sans couture aux données et outils multi-chaînes, renforçant ainsi considérablement sa capacité d'exécution autonome.
Par exemple, les agents AI de type DeFi peuvent obtenir des données de marché en temps réel et optimiser automatiquement leur portefeuille via MCP. De plus, MCP ouvre de nouvelles directions pour les agents AI, à savoir la collaboration entre plusieurs agents AI : grâce à MCP, les agents AI peuvent collaborer selon une division des fonctions pour accomplir des tâches complexes telles que l'analyse des données on-chain, la prévision du marché et la gestion des risques, améliorant ainsi l'efficacité et la fiabilité globales. En ce qui concerne l'automatisation des transactions on-chain, MCP relie divers agents de trading et de gestion des risques, résolvant des problèmes tels que le slippage, l'usure des transactions et le MEV, réalisant ainsi une gestion des actifs on-chain plus sécurisée et efficace.
Trois, projets connexes
1. DeMCP
DeMCP est un réseau MCP décentralisé, dédié à fournir des services MCP open source auto-développés pour les agents AI, à offrir aux développeurs MCP une plateforme de déploiement avec partage des revenus commerciaux, et à réaliser un accès tout-en-un aux modèles de langage de grande taille (LLM). Les développeurs peuvent accéder aux services en utilisant des stablecoins.
2. DARK
DARK est un réseau MCP construit sur Solana, fonctionnant dans un environnement d'exécution de confiance (TEE). Son premier application est en cours de développement et offrira des capacités d'intégration d'outils efficaces pour les agents IA grâce aux protocoles TEE et MCP, permettant aux développeurs de se connecter rapidement à divers outils et services externes par une simple configuration. Actuellement, les utilisateurs peuvent rejoindre la phase d'expérience précoce par le biais d'une liste d'attente par e-mail, participer aux tests et fournir des retours.
3. Cookie.fun
Cookie.fun est une plateforme dédiée aux agents AI dans l'écosystème Web3, visant à fournir aux utilisateurs des indices et des outils d'analyse complets sur les agents AI. La plateforme aide les utilisateurs à comprendre et à évaluer les performances des différents agents AI en affichant des indicateurs tels que l'influence mentale des agents AI, leur capacité de suivi intelligent, l'interaction des utilisateurs et les données on-chain. Le 24 avril, la mise à jour Cookie.API1.0 a lancé un serveur MCP exclusif, comprenant un serveur MCP dédié aux agents plug-and-play, conçu spécialement pour les développeurs et les non-techniciens, sans nécessiter de configuration.
4. SkyAI
SkyAI est un projet d'infrastructure de données Web3 construit sur la chaîne BNB, visant à établir une infrastructure AI native de la blockchain en étendant le MCP. La plateforme fournit un protocole de données évolutif et interopérable pour les applications AI basées sur Web3, avec l'intention de simplifier le processus de développement en intégrant l'accès aux données multi-chaînes, le déploiement d'agents AI et des utilitaires au niveau du protocole, afin de favoriser l'application pratique de l'AI dans un environnement blockchain. Actuellement, SkyAI prend en charge des ensembles de données agrégées provenant de la chaîne BNB et de Solana, avec un volume de données dépassant 10 milliards de lignes, et à l'avenir, elle lancera également des serveurs de données MCP prenant en charge le réseau principal Ethereum et la chaîne Base.
Quatre, développement futur
Le protocole MCP, en tant que nouvelle narration fusionnant l'IA et la blockchain, montre un énorme potentiel pour améliorer l'efficacité des échanges de données, réduire les coûts de développement, renforcer la sécurité et protéger la vie privée, en particulier dans des scénarios tels que la finance décentralisée. Cependant, la plupart des projets basés sur MCP sont encore au stade de la validation des concepts et n'ont pas encore lancé de produits matures, ce qui a entraîné une chute continue de leur prix de jeton après leur lancement. Cela reflète une crise de confiance du marché envers les projets MCP, principalement due à la longue durée des cycles de développement de produits et au manque d'applications concrètes.
Ainsi, comment accélérer le développement des produits, assurer un lien étroit entre les jetons et les produits réels, et améliorer l'expérience utilisateur, sera le problème central auquel le projet MCP est actuellement confronté. De plus, la promotion du protocole MCP dans l'écosystème crypto fait encore face à des défis d'intégration technique. En raison des différences dans la logique des contrats intelligents et les structures de données entre différentes blockchains et DApps, un serveur MCP standardisé unifié nécessite encore un investissement considérable en ressources de développement.
Malgré les défis, le protocole MCP lui-même montre un énorme potentiel de développement sur le marché. Avec les progrès continus de la technologie AI et la maturité progressive du protocole MCP, il est prévu qu'il soit largement utilisé dans des domaines tels que la DeFi et les DAO à l'avenir. Par exemple, les agents AI peuvent obtenir des données en temps réel sur la chaîne via le protocole MCP, exécuter des transactions automatisées et améliorer l'efficacité et la précision de l'analyse du marché. De plus, la caractéristique décentralisée du protocole MCP devrait fournir une plateforme de fonctionnement transparente et traçable pour les modèles AI, favorisant ainsi la décentralisation et l'assetisation des actifs AI.
Le protocole MCP, en tant que force d'assistance importante dans la fusion de l'IA et de la blockchain, est appelé à devenir un moteur essentiel pour propulser la prochaine génération d'agents IA, à mesure que la technologie continue de mûrir et que les scénarios d'application s'élargissent. Cependant, pour réaliser cette vision, il est encore nécessaire de surmonter de nombreux défis liés à l'intégration technologique, à la sécurité et à l'expérience utilisateur.