MCP et Agent IA : Un nouveau cadre pour les applications d'intelligence artificielle
I. Introduction au concept de MC
Dans le domaine de l'intelligence artificielle, les chatbots traditionnels reposent souvent sur des modèles de dialogue génériques, manquant de paramètres personnalisés, ce qui entraîne des réponses uniformes et un manque d'humanité. Pour résoudre ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnage", attribuant à l'IA des rôles, des personnalités et des tons spécifiques, rendant ses réponses plus proches des attentes des utilisateurs. Cependant, même si l'IA possède des "personnages" riches, elle reste un simple répondant passif, incapable d'exécuter des tâches de manière proactive ou d'effectuer des opérations complexes.
Pour résoudre cette limitation, le projet 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 les tâches et renvoie les résultats. Cela transforme l'IA d'un interlocuteur passif en un exécutant de tâches actif.
Bien qu'Auto-GPT ait réalisé un certain degré d'autonomie pour l'IA, il fait encore face à des problèmes tels que l'uniformité des formats d'appel des outils et la compatibilité interplateformes. C'est pourquoi le MCP (Modèle de Contexte de Protocole) a vu le jour, visant à simplifier l'interaction entre l'IA et les outils externes. Le MCP, en fournissant une norme de communication uniforme, permet à l'IA d'appeler facilement divers services externes, simplifiant ainsi considérablement le processus de développement et améliorant l'efficacité.
Deux, la fusion de MCP et de l'Agent IA
MCP et AI Agent se complètent mutuellement. AI Agent se concentre sur l'automatisation des opérations blockchain, l'exécution des contrats intelligents et la gestion des actifs cryptographiques, 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 entre les plateformes.
MCP fournit une norme de communication unifiée pour l'interaction entre les agents AI et les outils externes (tels que 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 problème aux données et outils multi-chaînes, renforçant considérablement la 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 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 combiner leurs efforts pour réaliser des tâches complexes telles que l'analyse des 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 transaction et de gestion des risques, résolvant des problèmes tels que le glissement, l'usure des transactions et le MEV, pour réaliser une gestion des actifs sur la chaîne plus sûre et plus efficace.
Trois, projets connexes
1. DeMCP
DeMCP est un réseau MCP décentralisé, offrant un service MCP open source développé en interne pour les agents AI, fournissant une plateforme de déploiement avec partage des revenus commerciaux pour les développeurs, et réalisant un accès tout-en-un aux modèles de langage de grande taille (LLM). Les développeurs peuvent accéder aux services via des stablecoins.
2. SOMBRE
DARK est un réseau MCP sous un environnement d'exécution de confiance (TEE) construit sur Solana. Sa première application est en cours de développement et fournira des capacités d'intégration d'outils efficaces pour les agents IA via TEE et le protocole MCP, permettant aux développeurs d'accéder rapidement à divers outils et services externes par une simple configuration.
3. Cookie.fun
Cookie.fun est une plateforme axée sur les Agents AI dans l'écosystème Web3, offrant des outils d'analyse et un indice complet des Agents AI. La plateforme présente des indicateurs tels que l'influence mentale des Agents AI, leur capacité de suivi intelligent, l'interaction utilisateur et les données on-chain, aidant les utilisateurs à évaluer la performance de différents Agents AI. La mise à jour récente a introduit des serveurs MCP dédiés, incluant des serveurs MCP pour Agents intelligents plug-and-play, spécialement conçus pour les développeurs et les non-techniciens, sans aucune configuration requise.
4. SkyAI
SkyAI est un projet d'infrastructure de données Web3 construit sur la chaîne BNB, visant à construire une infrastructure AI native de blockchain en étendant le MCP. La plateforme offre un protocole de données évolutif et interopérable pour les applications AI basées sur Web3, avec l'intention de simplifier le processus de développement grâce à l'intégration d'accès aux données multi-chaînes, au déploiement d'agents AI et à des utilitaires au niveau du protocole. 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 prendra également en charge le serveur de données MCP de la chaîne principale Ethereum et de la chaîne Base.
Quatrième, développement futur
Le protocole MCP, en tant que nouvelle narration fusionnant l'IA et la blockchain, montre un potentiel énorme dans l'amélioration de l'efficacité des échanges de données, la réduction des coûts de développement, et le renforcement de la sécurité et de la protection de la vie privée, notamment 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 entraîne une crise de confiance sur le marché.
Accélérer le développement des produits, garantir un lien étroit entre les jetons et les produits réels, ainsi qu'améliorer l'expérience utilisateur, sont les problèmes centraux 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, nécessitant un investissement important en ressources de développement pour unifier la logique des contrats intelligents et la structure des données entre différentes blockchains et DApps.
Malgré les défis, le protocole MCP lui-même montre un énorme potentiel de développement sur le marché. Avec l'avancement de la technologie AI et la maturation du protocole MCP, il est prévu qu'il puisse être largement utilisé dans des domaines tels que DeFi et 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. La caractéristique décentralisée du protocole MCP est susceptible de fournir une plateforme de fonctionnement transparente et traçable pour les modèles AI, favorisant ainsi le processus de décentralisation et d'assetisation des actifs AI.
En tant que force d'assistance importante à la fusion de l'IA et de la blockchain, le protocole MCP, avec la maturité technologique et l'expansion des cas d'application, devrait devenir un moteur important pour propulser la prochaine génération d'agents IA. Cependant, la réalisation de cette vision nécessite encore de résoudre des défis dans divers domaines tels que l'intégration technologique, la sécurité et l'expérience utilisateur.
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TradFiRefugee
· Il y a 14h
Eh ? Rendre l'IA semblable à un humain... Est-ce approprié ?
Fusion de MCP et d'Agent IA : Nouveau cadre d'application de l'intelligence artificielle et perspectives d'avenir
MCP et Agent IA : Un nouveau cadre pour les applications d'intelligence artificielle
I. Introduction au concept de MC
Dans le domaine de l'intelligence artificielle, les chatbots traditionnels reposent souvent sur des modèles de dialogue génériques, manquant de paramètres personnalisés, ce qui entraîne des réponses uniformes et un manque d'humanité. Pour résoudre ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnage", attribuant à l'IA des rôles, des personnalités et des tons spécifiques, rendant ses réponses plus proches des attentes des utilisateurs. Cependant, même si l'IA possède des "personnages" riches, elle reste un simple répondant passif, incapable d'exécuter des tâches de manière proactive ou d'effectuer des opérations complexes.
Pour résoudre cette limitation, le projet 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 les tâches et renvoie les résultats. Cela transforme l'IA d'un interlocuteur passif en un exécutant de tâches actif.
Bien qu'Auto-GPT ait réalisé un certain degré d'autonomie pour l'IA, il fait encore face à des problèmes tels que l'uniformité des formats d'appel des outils et la compatibilité interplateformes. C'est pourquoi le MCP (Modèle de Contexte de Protocole) a vu le jour, visant à simplifier l'interaction entre l'IA et les outils externes. Le MCP, en fournissant une norme de communication uniforme, permet à l'IA d'appeler facilement divers services externes, simplifiant ainsi considérablement le processus de développement et améliorant l'efficacité.
Deux, la fusion de MCP et de l'Agent IA
MCP et AI Agent se complètent mutuellement. AI Agent se concentre sur l'automatisation des opérations blockchain, l'exécution des contrats intelligents et la gestion des actifs cryptographiques, 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 entre les plateformes.
MCP fournit une norme de communication unifiée pour l'interaction entre les agents AI et les outils externes (tels que 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 problème aux données et outils multi-chaînes, renforçant considérablement la 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 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 combiner leurs efforts pour réaliser des tâches complexes telles que l'analyse des 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 transaction et de gestion des risques, résolvant des problèmes tels que le glissement, l'usure des transactions et le MEV, pour réaliser une gestion des actifs sur la chaîne plus sûre et plus efficace.
Trois, projets connexes
1. DeMCP
DeMCP est un réseau MCP décentralisé, offrant un service MCP open source développé en interne pour les agents AI, fournissant une plateforme de déploiement avec partage des revenus commerciaux pour les développeurs, et réalisant un accès tout-en-un aux modèles de langage de grande taille (LLM). Les développeurs peuvent accéder aux services via des stablecoins.
2. SOMBRE
DARK est un réseau MCP sous un environnement d'exécution de confiance (TEE) construit sur Solana. Sa première application est en cours de développement et fournira des capacités d'intégration d'outils efficaces pour les agents IA via TEE et le protocole MCP, permettant aux développeurs d'accéder rapidement à divers outils et services externes par une simple configuration.
3. Cookie.fun
Cookie.fun est une plateforme axée sur les Agents AI dans l'écosystème Web3, offrant des outils d'analyse et un indice complet des Agents AI. La plateforme présente des indicateurs tels que l'influence mentale des Agents AI, leur capacité de suivi intelligent, l'interaction utilisateur et les données on-chain, aidant les utilisateurs à évaluer la performance de différents Agents AI. La mise à jour récente a introduit des serveurs MCP dédiés, incluant des serveurs MCP pour Agents intelligents plug-and-play, spécialement conçus pour les développeurs et les non-techniciens, sans aucune configuration requise.
4. SkyAI
SkyAI est un projet d'infrastructure de données Web3 construit sur la chaîne BNB, visant à construire une infrastructure AI native de blockchain en étendant le MCP. La plateforme offre un protocole de données évolutif et interopérable pour les applications AI basées sur Web3, avec l'intention de simplifier le processus de développement grâce à l'intégration d'accès aux données multi-chaînes, au déploiement d'agents AI et à des utilitaires au niveau du protocole. 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 prendra également en charge le serveur de données MCP de la chaîne principale Ethereum et de la chaîne Base.
Quatrième, développement futur
Le protocole MCP, en tant que nouvelle narration fusionnant l'IA et la blockchain, montre un potentiel énorme dans l'amélioration de l'efficacité des échanges de données, la réduction des coûts de développement, et le renforcement de la sécurité et de la protection de la vie privée, notamment 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 entraîne une crise de confiance sur le marché.
Accélérer le développement des produits, garantir un lien étroit entre les jetons et les produits réels, ainsi qu'améliorer l'expérience utilisateur, sont les problèmes centraux 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, nécessitant un investissement important en ressources de développement pour unifier la logique des contrats intelligents et la structure des données entre différentes blockchains et DApps.
Malgré les défis, le protocole MCP lui-même montre un énorme potentiel de développement sur le marché. Avec l'avancement de la technologie AI et la maturation du protocole MCP, il est prévu qu'il puisse être largement utilisé dans des domaines tels que DeFi et 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. La caractéristique décentralisée du protocole MCP est susceptible de fournir une plateforme de fonctionnement transparente et traçable pour les modèles AI, favorisant ainsi le processus de décentralisation et d'assetisation des actifs AI.
En tant que force d'assistance importante à la fusion de l'IA et de la blockchain, le protocole MCP, avec la maturité technologique et l'expansion des cas d'application, devrait devenir un moteur important pour propulser la prochaine génération d'agents IA. Cependant, la réalisation de cette vision nécessite encore de résoudre des défis dans divers domaines tels que l'intégration technologique, la sécurité et l'expérience utilisateur.