MCP et Agent IA : un nouveau cadre pour les applications d'intelligence artificielle
I. Introduction au concept de MC
Les chatbots traditionnels dans le domaine de l'intelligence artificielle dépendent souvent de modèles de dialogue généraux, manquant de personnalisation des personnages, ce qui entraîne des réponses unidimensionnelles et dépourvues d'humanité. Pour résoudre ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnage", attribuant aux IA des rôles, des personnalités et des tons spécifiques, rendant leurs réponses plus proches des attentes des utilisateurs. Cependant, même avec des "personnages" riches, l'IA reste simplement un répondant passif, incapable d'exécuter des tâches de manière proactive ou de mener des opérations complexes.
Pour surmonter cette limitation, le projet open source Auto-GPT a vu le jour. Il permet aux développeurs de définir des outils et des fonctions pour l'IA et de les enregistrer dans le système. Lorsqu'un utilisateur fait une demande, Auto-GPT génère des instructions d'opération en fonction des règles et des outils prédéfinis, exécute automatiquement des tâches et renvoie les résultats, transformant l'IA d'un interlocuteur passif en un exécuteur de tâches actif.
Bien qu'Auto-GPT ait réalisé une certaine autonomie d'exécution de l'IA, il est encore confronté à des problèmes tels que l'uniformité des formats d'appel d'outils et la mauvaise compatibilité inter-plateformes. C'est pourquoi le MCP (Model Context Protocol, protocole de contexte de modèle) est né. Le MCP vise à simplifier la manière dont l'IA interagit avec les outils externes, en fournissant des normes de communication unifiées, permettant à l'IA d'appeler facilement divers services externes. Traditionnellement, faire exécuter des tâches complexes à de grands modèles nécessite beaucoup de code et de descriptions d'outils, tandis que le protocole MCP simplifie considérablement ce processus en définissant des interfaces et des normes de communication standardisées, ce qui améliore l'efficacité des interactions entre les modèles d'IA et les outils externes.
Deux, la fusion de MCP et de l'Agent AI
MCP et AI Agent se complètent mutuellement. AI Agent se concentre principalement sur l'automatisation des opérations blockchain, l'exécution des 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, en fournissant des protocoles standardisés et une gestion contextuelle, renforçant ainsi l'interopérabilité et la flexibilité entre les plateformes.
MCP fournit une norme de communication unifiée pour l'interaction entre les agents 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 aux agents AI de se connecter sans effort aux données et outils multi-chaînes, renforçant ainsi considérablement leur capacité d'exécution autonome. Par exemple, les agents AI de type DeFi peuvent obtenir en temps réel des données de marché et optimiser automatiquement les portefeuilles grâce à MCP.
De plus, le MCP ouvre de nouvelles directions pour les Agents IA : la collaboration entre plusieurs Agents IA. Grâce au MCP, les Agents IA peuvent se spécialiser par fonction et collaborer pour accomplir des tâches complexes telles que l'analyse de données sur la chaîne, les prévisions de marché et la gestion des risques, améliorant ainsi l'efficacité et la fiabilité globales. En ce qui concerne l'automatisation des transactions sur la chaîne, le 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, pour réaliser une gestion des actifs sur la chaîne plus sécurisée et efficace.
Trois, projets connexes
1. DeMCP
DeMCP est un réseau MCP décentralisé, dédié à fournir des services MCP open source développés en interne pour les agents IA, à offrir une plateforme de déploiement avec partage des revenus commerciaux pour les développeurs MCP, et à permettre un accès unique aux modèles de langage de grande taille (LLM). Les développeurs peuvent accéder aux services via des stablecoins.
2. SOMBRE
DARK est un réseau MCP construit sur Solana, fonctionnant dans un environnement d'exécution de confiance (TEE). Sa première application est en cours de développement, visant à fournir aux agents IA des capacités d'intégration d'outils efficaces grâce à TEE et au protocole MCP, permettant aux développeurs de se connecter rapidement à divers outils et services externes par une configuration simple.
3. Cookie.fun
Cookie.fun est une plateforme axée sur les agents IA dans l'écosystème Web3, offrant aux utilisateurs des outils d'analyse et d'index complets pour les agents IA. La plateforme présente des indicateurs tels que l'influence mentale des agents IA, la capacité de suivi intelligent, l'interaction des utilisateurs et les données on-chain, aidant les utilisateurs à comprendre et à évaluer la performance des différents agents IA. La mise à jour récente a introduit des serveurs MCP exclusifs, comprenant des serveurs MCP dédiés aux agents plug-and-play, conçus 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 blockchain en étendant le MCP. La plateforme offre un protocole de données évolutif et interopérable pour les applications AI basées sur Web3, prévoyant 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 promouvoir 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 la chaîne Ethereum principale et la chaîne Base.
Quatre, développement futur
Le protocole MCP, en tant que nouvelle narration fusionnant l'IA et la blockchain, présente un potentiel énorme pour améliorer l'efficacité des échanges de données, réduire les coûts de développement et renforcer la sécurité ainsi que la protection de la vie privée, notamment dans des scénarios tels que la finance décentralisée. Cependant, la plupart des projets basés sur le MCP sont encore à l'étape de validation des concepts et n'ont pas encore lancé de produits matures, ce qui a entraîné une baisse continue des prix des tokens après leur lancement. Cela reflète une crise de confiance du marché envers les projets MCP, principalement due à la longue durée de développement des produits et au manque d'applications concrètes.
Comment accélérer le développement des produits, garantir un lien étroit entre les jetons et les produits réels, et améliorer l'expérience utilisateur seront les problèmes clés auxquels le projet MCP est confronté actuellement. De plus, la promotion du protocole MCP dans l'écosystème cryptographique fait toujours face à des défis d'intégration technique. En raison des différences dans la logique des contrats intelligents et la structure des données entre différentes blockchains et DApps, un serveur MCP standardisé unifié nécessite encore un investissement important 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 maturation progressive du protocole MCP, il est prévu qu'il réalise des applications plus larges dans des domaines tels que DeFi et DAO à l'avenir. Par exemple, un agent AI peut obtenir des données en chaîne en temps réel 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 d'exploitation transparente et traçable pour les modèles AI, favorisant ainsi la décentralisation et la capitalisation des actifs AI.
Le protocole MCP, en tant que force d'assistance importante à la fusion de l'IA et de la blockchain, devrait devenir un moteur essentiel pour promouvoir la prochaine génération d'agents IA à mesure que la technologie mûrit et que les scénarios d'application s'élargissent. Cependant, pour réaliser cette vision, il reste encore à résoudre de nombreux défis, notamment l'intégration technologique, la sécurité et l'expérience utilisateur.
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HodlVeteran
· Il y a 12h
L'IA qui fait gagner de l'argent et l'IA qui fait perdre de l'argent, sortez et montrez-vous un peu pour que le conducteur expérimenté puisse voir... Le vieux pigeon qui est entré en 2018 a de nouveau des envies.
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SignatureVerifier
· Il y a 12h
techniquement parlant, auto-gpt manque encore de couches de validation appropriées... mise en œuvre amateur à vrai dire
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DecentralizedElder
· Il y a 12h
Web3 ancien responsable de quartier, ce personnage est vraiment trop complexe, non ?
MCP et Agent AI : un nouveau cadre pour construire un écosystème intelligent Web3
MCP et Agent IA : un nouveau cadre pour les applications d'intelligence artificielle
I. Introduction au concept de MC
Les chatbots traditionnels dans le domaine de l'intelligence artificielle dépendent souvent de modèles de dialogue généraux, manquant de personnalisation des personnages, ce qui entraîne des réponses unidimensionnelles et dépourvues d'humanité. Pour résoudre ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnage", attribuant aux IA des rôles, des personnalités et des tons spécifiques, rendant leurs réponses plus proches des attentes des utilisateurs. Cependant, même avec des "personnages" riches, l'IA reste simplement un répondant passif, incapable d'exécuter des tâches de manière proactive ou de mener des opérations complexes.
Pour surmonter cette limitation, le projet open source Auto-GPT a vu le jour. Il permet aux développeurs de définir des outils et des fonctions pour l'IA et de les enregistrer dans le système. Lorsqu'un utilisateur fait une demande, Auto-GPT génère des instructions d'opération en fonction des règles et des outils prédéfinis, exécute automatiquement des tâches et renvoie les résultats, transformant l'IA d'un interlocuteur passif en un exécuteur de tâches actif.
Bien qu'Auto-GPT ait réalisé une certaine autonomie d'exécution de l'IA, il est encore confronté à des problèmes tels que l'uniformité des formats d'appel d'outils et la mauvaise compatibilité inter-plateformes. C'est pourquoi le MCP (Model Context Protocol, protocole de contexte de modèle) est né. Le MCP vise à simplifier la manière dont l'IA interagit avec les outils externes, en fournissant des normes de communication unifiées, permettant à l'IA d'appeler facilement divers services externes. Traditionnellement, faire exécuter des tâches complexes à de grands modèles nécessite beaucoup de code et de descriptions d'outils, tandis que le protocole MCP simplifie considérablement ce processus en définissant des interfaces et des normes de communication standardisées, ce qui améliore l'efficacité des interactions entre les modèles d'IA et les outils externes.
Deux, la fusion de MCP et de l'Agent AI
MCP et AI Agent se complètent mutuellement. AI Agent se concentre principalement sur l'automatisation des opérations blockchain, l'exécution des 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, en fournissant des protocoles standardisés et une gestion contextuelle, renforçant ainsi l'interopérabilité et la flexibilité entre les plateformes.
MCP fournit une norme de communication unifiée pour l'interaction entre les agents 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 aux agents AI de se connecter sans effort aux données et outils multi-chaînes, renforçant ainsi considérablement leur capacité d'exécution autonome. Par exemple, les agents AI de type DeFi peuvent obtenir en temps réel des données de marché et optimiser automatiquement les portefeuilles grâce à MCP.
De plus, le MCP ouvre de nouvelles directions pour les Agents IA : la collaboration entre plusieurs Agents IA. Grâce au MCP, les Agents IA peuvent se spécialiser par fonction et collaborer pour accomplir des tâches complexes telles que l'analyse de données sur la chaîne, les prévisions de marché et la gestion des risques, améliorant ainsi l'efficacité et la fiabilité globales. En ce qui concerne l'automatisation des transactions sur la chaîne, le 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, pour réaliser une gestion des actifs sur la chaîne plus sécurisée et efficace.
Trois, projets connexes
1. DeMCP
DeMCP est un réseau MCP décentralisé, dédié à fournir des services MCP open source développés en interne pour les agents IA, à offrir une plateforme de déploiement avec partage des revenus commerciaux pour les développeurs MCP, et à permettre un accès unique aux modèles de langage de grande taille (LLM). Les développeurs peuvent accéder aux services via des stablecoins.
2. SOMBRE
DARK est un réseau MCP construit sur Solana, fonctionnant dans un environnement d'exécution de confiance (TEE). Sa première application est en cours de développement, visant à fournir aux agents IA des capacités d'intégration d'outils efficaces grâce à TEE et au protocole MCP, permettant aux développeurs de se connecter rapidement à divers outils et services externes par une configuration simple.
3. Cookie.fun
Cookie.fun est une plateforme axée sur les agents IA dans l'écosystème Web3, offrant aux utilisateurs des outils d'analyse et d'index complets pour les agents IA. La plateforme présente des indicateurs tels que l'influence mentale des agents IA, la capacité de suivi intelligent, l'interaction des utilisateurs et les données on-chain, aidant les utilisateurs à comprendre et à évaluer la performance des différents agents IA. La mise à jour récente a introduit des serveurs MCP exclusifs, comprenant des serveurs MCP dédiés aux agents plug-and-play, conçus 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 blockchain en étendant le MCP. La plateforme offre un protocole de données évolutif et interopérable pour les applications AI basées sur Web3, prévoyant 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 promouvoir 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 la chaîne Ethereum principale et la chaîne Base.
Quatre, développement futur
Le protocole MCP, en tant que nouvelle narration fusionnant l'IA et la blockchain, présente un potentiel énorme pour améliorer l'efficacité des échanges de données, réduire les coûts de développement et renforcer la sécurité ainsi que la protection de la vie privée, notamment dans des scénarios tels que la finance décentralisée. Cependant, la plupart des projets basés sur le MCP sont encore à l'étape de validation des concepts et n'ont pas encore lancé de produits matures, ce qui a entraîné une baisse continue des prix des tokens après leur lancement. Cela reflète une crise de confiance du marché envers les projets MCP, principalement due à la longue durée de développement des produits et au manque d'applications concrètes.
Comment accélérer le développement des produits, garantir un lien étroit entre les jetons et les produits réels, et améliorer l'expérience utilisateur seront les problèmes clés auxquels le projet MCP est confronté actuellement. De plus, la promotion du protocole MCP dans l'écosystème cryptographique fait toujours face à des défis d'intégration technique. En raison des différences dans la logique des contrats intelligents et la structure des données entre différentes blockchains et DApps, un serveur MCP standardisé unifié nécessite encore un investissement important 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 maturation progressive du protocole MCP, il est prévu qu'il réalise des applications plus larges dans des domaines tels que DeFi et DAO à l'avenir. Par exemple, un agent AI peut obtenir des données en chaîne en temps réel 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 d'exploitation transparente et traçable pour les modèles AI, favorisant ainsi la décentralisation et la capitalisation des actifs AI.
Le protocole MCP, en tant que force d'assistance importante à la fusion de l'IA et de la blockchain, devrait devenir un moteur essentiel pour promouvoir la prochaine génération d'agents IA à mesure que la technologie mûrit et que les scénarios d'application s'élargissent. Cependant, pour réaliser cette vision, il reste encore à résoudre de nombreux défis, notamment l'intégration technologique, la sécurité et l'expérience utilisateur.