MCP та AI Agent: нова рамка для застосування штучного інтелекту

Одне, короткий опис концепції MCP

Традиційні чат-боти в сфері штучного інтелекту часто страждають від нестачі персоналізованих персонажів, що призводить до одноманітних відповідей і браку людяності. Щоб вирішити цю проблему, розробники ввели концепцію "персонажу", наділяючи ШІ конкретними ролями, характером та тоном. Проте, навіть маючи багатий "персонаж", ШІ все ще залишається лише пасивним відповідником, не здатним активно виконувати завдання або проводити складні операції.

Проект Auto-GPT виник, дозволяючи розробникам визначати інструменти та функції для ШІ та реєструвати їх у системі. Коли користувачі подають запити, Auto-GPT генерує інструкції для виконання операцій на основі попередньо заданих правил і інструментів, автоматично виконує завдання та повертає результати. Це перетворює ШІ з пасивного співрозмовника на активного виконавця завдань.

Хоча Auto-GPT реалізує автономне виконання AI, він все ще стикається з проблемами, такими як нерівномірний формат викликів інструментів та погана крос-платформна сумісність. MCP (Model Context Protocol, модельний контекстний протокол) з'явився, щоб вирішити основні виклики в процесі розробки AI, особливо складності інтеграції з зовнішніми інструментами. Основна мета MCP - спростити спосіб взаємодії AI з зовнішніми інструментами, надаючи єдиний стандарт зв'язку, що дозволяє AI легко викликати різні зовнішні сервіси.

Традиційно, для виконання складних завдань великими моделями потрібно було багато коду та інструкцій щодо інструментів, що значно підвищувало складність розробки та часові витрати. Протокол MCP значно спростив цей процес, визначивши стандартизовані інтерфейси та комунікаційні норми, що дозволяє AI моделям швидше та ефективніше взаємодіяти з зовнішніми інструментами.

Два, інтеграція MCP та AI агентів

MCP та AI Agent мають взаємодоповнюючий характер. AI Agent зосереджується на автоматизації операцій у блокчейні, виконанні смарт-контрактів та управлінні криптоактивами, підкреслюючи захист приватності та інтеграцію децентралізованих додатків. MCP, в свою чергу, акцентує на спрощенні взаємодії AI Agent з зовнішніми системами, надаючи стандартизовані протоколи та управління контекстом, підвищуючи міжплатформену інтерактивність та гнучкість.

Традиційні AI-агенти мають певну виконавчу здатність, такі як виконання транзакцій через смарт-контракти, управління гаманцем та інше, але ці функції зазвичай є попередньо визначеними, що призводить до браку гнучкості та адаптивності. Основна цінність MCP полягає в забезпеченні єдиного комунікаційного стандарту для взаємодії AI-агентів з зовнішніми інструментами (включаючи дані блокчейну, смарт-контракти, оффчейн-сервіси тощо). Ця стандартизація вирішує проблему фрагментації інтерфейсів у традиційній розробці, дозволяючи AI-агентам безшовно підключатися до багато-ланцюгових даних та інструментів, суттєво посилюючи здатність до самостійного виконання.

Наприклад, DeFi-класу AI Agent може отримувати ринкові дані в реальному часі та автоматично оптимізувати портфель за допомогою MCP. Крім того, MCP відкриває нові напрямки для AI Agent, а саме співпрацю кількох AI Agent: за допомогою MCP AI Agent можуть співпрацювати за функціональним розподілом, виконуючи складні завдання, такі як аналіз даних на блокчейні, прогнозування ринку, управління ризиками тощо, підвищуючи загальну ефективність і надійність. У сфері автоматизації торгівлі на блокчейні MCP з'єднує різні торгові та контрольні агенти, вирішуючи проблеми, пов'язані з прослизанням, витратами на торгівлю, MEV тощо, забезпечуючи більш безпечне та ефективне управління активами на блокчейні.

Три, пов'язані проекти

1. DeMCP

DeMCP є децентралізованою мережею MCP, яка прагне забезпечити розроблені власними силами відкриті MCP послуги для AI Agent, надати платформу для розгортання з поділом комерційного доходу для розробників MCP, а також реалізувати одноразове підключення до основних великих мовних моделей (LLM). Розробники можуть отримувати послуги через підтримку стейблкоїнів.

2. ТЕМНИЙ

DARK є мережею MCP, побудованою на Solana, яка працює в надійному середовищі виконання (TEE). Його перший додаток знаходиться на стадії розробки і надасть ефективні можливості інтеграції інструментів для AI Agent через TEE та MCP протокол. Розробники зможуть швидко підключатися до різних інструментів та зовнішніх сервісів за допомогою простого налаштування. Наразі користувачі можуть приєднатися до етапу раннього досвіду через резервування за електронною поштою, щоб брати участь у тестуванні та надавати відгуки.

3. Cookie.fun

Cookie.fun є платформою, орієнтованою на AI Agent в екосистемі Web3, яка має на меті надати користувачам комплексний індекс AI Agent та інструменти аналізу. Платформа допомагає користувачам зрозуміти та оцінити продуктивність різних AI Agent, демонструючи такі показники, як психічний вплив AI Agent, здатність до розумного слідування, взаємодія з користувачами та дані в ланцюгу. 24 квітня було оновлено Cookie.API1.0, яке представило спеціалізований сервер MCP, що включає готовий до використання сервер MCP для агентів, спеціально розроблений для розробників та не технічних користувачів, без необхідності в будь-якій конфігурації.

4. Технологія SkyAI

SkyAI є проектом інфраструктури даних Web3, побудованим на основі BNB Chain, який має на меті створення нативної інфраструктури AI для блокчейну шляхом розширення MCP. Платформа забезпечує масштабовані та взаємодіючі протоколи даних для AI-додатків на основі Web3, плануючи спростити процес розробки шляхом інтеграції доступу до даних з кількох ланцюгів, розгортання AI-агентів та протокольних утиліт. Наразі SkyAI підтримує агреговані набори даних з BNB Chain та Solana, обсяг даних перевищує 10 мільярдів рядків, а в майбутньому також буде запущено сервери даних MCP, які підтримують основну мережу Ethereum та ланцюг Base.

Чотири, майбутній розвиток

Протокол MCP як нова нарація злиття штучного інтелекту та блокчейну демонструє великий потенціал у підвищенні ефективності обміну даними, зниженні витрат на розробку, покращенні безпеки та захисту конфіденційності, особливо в сценах децентралізованих фінансів. Однак, на даний момент більшість проектів на базі MCP все ще перебувають на етапі верифікації концепції і ще не випустили зрілі продукти, що призвело до постійного зниження цін на їх токени після запуску. Це відображає кризу довіри ринку до проектів MCP, що головним чином викликано тривалими термінами розробки продуктів та браком реальних застосувань.

Отже, як прискорити темпи розробки продукту, забезпечити тісний зв'язок між токеном та реальним продуктом, а також покращити користувацький досвід, стане основним питанням, з яким сьогодні стикається проект MCP. Крім того, просування протоколу MCP в екосистемі криптовалют все ще стикається з викликами інтеграції технологій. Через різницю в логіці смарт-контрактів і структурах даних між різними блокчейнами і DApp, уніфікований стандартний MCP сервер все ще вимагатиме значних ресурсів для розробки.

Незважаючи на труднощі, сам протокол MCP демонструє величезний потенціал для розвитку ринку. Завдяки постійному вдосконаленню технологій штучного інтелекту та поступовому дозріванню протоколу MCP, у майбутньому очікується ширше застосування в таких сферах, як DeFi, DAO та інших. Наприклад, AI-агенти можуть отримувати дані з блокчейну в режимі реального часу через протокол MCP, виконуючи автоматизовані угоди, підвищуючи ефективність і точність ринкового аналізу. Крім того, децентралізований характер протоколу MCP може забезпечити прозору та відстежувану платформу для роботи AI-моделей, сприяючи децентралізації та матеріалізації активів AI.

Протокол MCP, як важлива допоміжна сила в інтеграції штучного інтелекту та блокчейну, завдяки постійному розвитку технологій і розширенню сфер застосування має потенціал стати важливим двигуном для розвитку наступного покоління агентів штучного інтелекту. Однак для досягнення цього бачення ще потрібно подолати численні виклики, пов'язані з інтеграцією технологій, безпекою, досвідом користувачів та іншими аспектами.