MCP та AI Agent: нова структура застосування штучного інтелекту

Один. Введення в концепцію MCP

Традиційні чат-боти в сфері штучного інтелекту здебільшого покладаються на загальні моделі діалогу, що призводить до відсутності персоналізованих рольових налаштувань, внаслідок чого відповіді є однозначними та позбавленими людяності. Щоб вирішити цю проблему, розробники ввели концепцію "персонажу", наділяючи ШІ специфічними ролями, характером і тоном, щоб його відповіді були ближчими до очікувань користувачів. Однак, навіть якщо ШІ має багатий "персонаж", він все ще залишається пасивним відповідачем, не в змозі виконувати завдання або виконувати складні дії.

Для цього виник проект з відкритим кодом Auto-GPT. Він дозволяє розробникам визначати інструменти та функції для ШІ та реєструвати їх у системі. Коли користувач робить запит, Auto-GPT генерує інструкції для виконання операцій на основі заздалегідь визначених правил і інструментів, автоматично виконує завдання та повертає результати, перетворюючи ШІ з пасивного співрозмовника на активного виконавця завдань.

Хоча Auto-GPT досяг певного рівня автономного виконання AI, він все ще стикається з проблемами, такими як нестандартний формат виклику інструментів та погана кросплатформна сумісність. Для вирішення цих проблем виник MCP (Model Context Protocol, модельний контекстний протокол). MCP має на меті спростити взаємодію AI з зовнішніми інструментами, надаючи єдиний стандарт зв'язку, що дозволяє AI легко викликати різноманітні зовнішні сервіси. Традиційно, щоб змусити великомасштабну модель виконувати складні завдання, розробники повинні були написати велику кількість коду та документації інструментів, що значно підвищувало складність розробки та часові витрати. Протокол MCP, визначаючи стандартизовані інтерфейси та комунікаційні норми, суттєво спростив цей процес, дозволяючи моделям AI швидше та ефективніше взаємодіяти із зовнішніми інструментами.

Два, інтеграція MCP з AI Agent

MCP та крипто AI Agent взаємодоповнюють один одного. AI Agent головним чином зосереджується на автоматизації операцій у блокчейні, виконанні смарт-контрактів та управлінні криптоактивами, підкреслюючи захист конфіденційності та інтеграцію децентралізованих додатків. MCP же акцентує увагу на спрощенні взаємодії AI Agent з зовнішніми системами, пропонуючи стандартизовані протоколи та управління контекстом, що підвищує міжплатформну взаємодію та гнучкість. Крипто AI Agent може здійснювати більш ефективну міжплатформну інтеграцію та операції через протокол MCP, підвищуючи свою виконавчу здатність.

Попередні AI Agent мали певні можливості виконання, такі як виконання транзакцій через смарт-контракти, управління гаманцем тощо. Однак ці функції зазвичай є попередньо визначеними, що позбавляє їх гнучкості та адаптивності. Основна цінність MCP полягає у забезпеченні єдиного стандарту комунікації для взаємодії AI Agent з зовнішніми інструментами (включаючи дані блокчейну, смарт-контракти, оффчейн-сервіси тощо). Це стандартизація вирішує проблему фрагментації інтерфейсів у традиційній розробці, дозволяючи AI Agent безшовно інтегрувати дані та інструменти з різних ланцюгів, а також суттєво посилюючи його можливості автономного виконання. Наприклад, AI Agent у сфері DeFi може за допомогою MCP в режимі реального часу отримувати ринкові дані та автоматично оптимізувати портфель.

Крім того, MCP відкриває нові напрямки для AI Agent, а саме для співпраці кількох AI Agent: за допомогою MCP AI Agent можуть співпрацювати, розподіляючи функції, щоб разом виконувати складні завдання, такі як аналіз даних на ланцюзі, прогнозування ринку, управління ризиками, підвищуючи загальну ефективність та надійність. У сфері автоматизації транзакцій на ланцюзі MCP об'єднує різні торгові та ризикові Agent, вирішуючи такі проблеми, як сліпі точки, торгові витрати, MEV тощо, забезпечуючи більш безпечне та ефективне управління активами на ланцюзі.

Три. Пов'язані проекти

1. DeMCP

DeMCP є децентралізованою мережею MCP, яка прагне надати AI Agent самостійно розроблені відкриті MCP послуги, запропонувати платформу для розгортання з розподілом комерційних доходів для розробників MCP та забезпечити одноразовий доступ до основних великих мовних моделей (LLM). Розробники можуть отримувати послуги через підтримку стейблкоїнів. Станом на 8 травня, ринкова капіталізація його токена DMCP становила приблизно $1,62M.

2. ТЕМРЯВА

DARK є мережею MCP, яка працює в довіреному середовищі виконання ( TEE ), побудованою на базі Solana. Його перший додаток знаходиться на стадії розробки і забезпечить ефективну інтеграцію інструментів для AI Agent через TEE та MCP протокол. Це дозволить розробникам швидко підключатися до різноманітних інструментів та зовнішніх сервісів за допомогою простого налаштування. Незважаючи на те, що продукт ще не був повністю випущений, користувачі можуть приєднатися до ранньої стадії тестування через резервування за електронною поштою, щоб взяти участь у тестуванні та надати відгуки.

3. Cookie.fun

Cookie.fun є платформою, яка спеціалізується на AIAgent в екосистемі Web3, що має на меті надати користувачам всебічний індекс AI Agent та аналітичні інструменти. Платформа допомагає користувачам зрозуміти та оцінити продуктивність різних AI Agent, демонструючи такі показники, як ментальний вплив AI Agent, здатність до смарт-слідування, взаємодія з користувачами та дані в ланцюгу. 24 квітня оновлення Cookie.API1.0 представило спеціальний сервер MCP, що містить готові до використання MCP сервери, призначені виключно для агентів, розроблені для розробників та нетехнічних користувачів, без необхідності в будь-яких налаштуваннях.

4. Технологія SkyAI

SkyAI є проектом інфраструктури даних Web3, побудованим на базі BNB Chain, що має на меті створення блокчейн-орієнтованої інфраструктури AI шляхом розширення MCP. Платформа забезпечує масштабовані та взаємодіючі протоколи даних для AI-додатків на базі Web3, плануючи спростити процес розробки шляхом інтеграції доступу до даних з кількох ланцюгів, розгортання AI-агентів та утиліт на рівні протоколу, сприяючи практичному застосуванню AI в блокчейн-середовищі. Наразі SkyAI підтримує агреговані набори даних з BNB Chain та Solana, обсяг даних перевищує 10 мільярдів рядків, у майбутньому також буде запущено сервери даних MCP, які підтримують основну мережу Ethereum і ланцюг Base.

Чотири, майбутній розвиток

Протокол MCP як новий наратив інтеграції штучного інтелекту та блокчейну демонструє величезний потенціал у підвищенні ефективності обміну даними, зниженні витрат на розробку, покращенні безпеки та захисту конфіденційності, особливо в сценаріях децентралізованих фінансів. Однак більшість проектів на базі MCP наразі знаходяться на стадії перевірки концепції і ще не випустили зрілі продукти, що призводить до постійного падіння цін на їх токени після запуску. Це відображає кризу довіри на ринку до проектів MCP, яка в основному виникає через тривалий цикл розробки продукту та відсутність реальних застосувань.

Як прискорити процес розробки продукту, забезпечити тісний зв'язок між токенами та реальними продуктами, а також покращити користувацький досвід, будуть основними проблемами, з якими стикається нинішній проект MCP. Крім того, просування протоколу MCP у криптоекосистемі все ще стикається з викликами інтеграції технологій. Оскільки між різними блокчейнами та DApp існують відмінності в логіці смарт-контрактів та структурі даних, уніфікований стандартний сервер MCP все ще потребує значних ресурсів для розробки.

Незважаючи на зазначені вище виклики, сам протокол MCP все ще демонструє величезний потенціал для розвитку ринку. Зі зростанням технологій штучного інтелекту та поступовим удосконаленням протоколу MCP, у майбутньому очікується більш широке застосування в таких сферах, як DeFi, DAO тощо. Наприклад, агент штучного інтелекту може отримувати дані з блокчейну в режимі реального часу через протокол MCP, виконувати автоматизовані交易, підвищуючи ефективність та точність ринкового аналізу. Крім того, децентралізована природа протоколу MCP має потенціал забезпечити прозору та відстежувану платформу для роботи моделей штучного інтелекту, сприяючи децентралізації та ліквідності активів штучного інтелекту.

Протокол MCP, як важлива допоміжна сила у злитті ШІ та блокчейну, поступово стає важливим двигуном для просування наступного покоління AI Agent, оскільки технологія постійно вдосконалюється, а сфери застосування розширюються. Проте для досягнення цього бачення все ще потрібно вирішити багатогранні виклики, такі як інтеграція технологій, безпека, досвід користувачів та ін.