MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي: إطار جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
1. مقدمة عن مفهوم MCP
تفتقر روبوتات الدردشة التقليدية في مجال الذكاء الاصطناعي غالبًا إلى التخصيص والاستباقية. لحل هذه المشكلة، أدخل المطورون مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا وسمات محددة. ومع ذلك، حتى مع ذلك، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي. من أجل تمكين الذكاء الاصطناعي من تنفيذ المهام بشكل استباقي، وُلد مشروع Auto-GPT. يسمح هذا المشروع بتعريف أدوات ودوال للذكاء الاصطناعي، مما يمكنه من تنفيذ المهام تلقائيًا وفقًا لقواعد محددة مسبقًا.
على الرغم من أن Auto-GPT قد حقق إلى حد ما التنفيذ الذاتي للذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يزال يواجه مشكلات مثل عدم اتساق تنسيق استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر الأنظمة الأساسية. لمواجهة هذه التحديات، تم تقديم MCP (بروتوكول سياق النموذج). يهدف MCP إلى تبسيط طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية، وتوفير معيار اتصالات موحد، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من استدعاء خدمات خارجية متنوعة بسهولة. من خلال تعريف واجهات ومعايير اتصالات موحدة، يقوم MCP بتبسيط عملية تفاعل نماذج الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية بشكل كبير، مما يزيد من كفاءة التطوير.
٢. التعاون بين MCP و AI Agent
العلاقة بين MCP وAI Agent هي علاقة تكاملية. يركز AI Agent بشكل أساسي على عمليات الأتمتة في البلوكشين، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية وتكامل التطبيقات اللامركزية. بينما يركز MCP على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، ويقدم بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، مما يعزز من التوافقية والمرونة عبر المنصات.
تتمثل القيمة الأساسية لـ MCP في توفير معيار اتصال موحد لتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية (مثل بيانات blockchain، والعقود الذكية، والخدمات خارج السلسلة، إلخ). تحل هذه المعايير الموحدة مشكلة تجزئة الواجهات في التطوير التقليدي، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من الاتصال بسلاسة مع بيانات وأدوات متعددة السلاسل، مما يعزز بشكل كبير قدراته الذاتية على التنفيذ. على سبيل المثال، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي من نوع DeFi من خلال MCP الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين محفظته الاستثمارية تلقائيًا.
علاوة على ذلك، فتح MCP اتجاهات جديدة للتعاون لوكلاء الذكاء الاصطناعي. من خلال MCP، يمكن لعدة وكلاء ذكاء اصطناعي التعاون وفقًا لتوزيع المهام، لإكمال مهام معقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، والتنبؤات السوقية، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة والموثوقية العامة. في مجال أتمتة التداول على السلسلة، يمكن لـ MCP ربط أنواع مختلفة من وكلاء التداول وإدارة المخاطر، لحل مشاكل مثل الانزلاق، وتآكل التداول، و MEV، لتحقيق إدارة أصول على السلسلة أكثر أمانًا وكفاءة.
DeMCP هو شبكة MCP لامركزية، مكرسة لتقديم خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتياً لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفير منصة نشر لمشاركة العوائد التجارية لمطوري MCP، وتحقيق الوصول الشامل لنماذج اللغة الكبيرة السائدة (LLM). يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال دعم العملات المستقرة.
2. الظلام
DARK هو شبكة MCP مبنية على Solana وتعمل في بيئة تنفيذ موثوقة (TEE). التطبيق الأول لها قيد التطوير، ويهدف إلى تقديم قدرات تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال TEE وبروتوكول MCP، مما يمكّن المطورين من الوصول بسرعة إلى مجموعة متنوعة من الأدوات والخدمات الخارجية من خلال تكوين بسيط.
3. Cookie.fun
Cookie.fun هو منصة تركز على وكلاء الذكاء الاصطناعي في نظام Web3 البيئي، حيث تقدم للمستخدمين مؤشرات شاملة وأدوات تحليلية لوكلاء الذكاء الاصطناعي. تعرض المنصة تأثير العقل لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وقدرتهم على المتابعة الذكية، وتفاعل المستخدمين، والبيانات على السلسلة، وغيرها من المؤشرات، لمساعدة المستخدمين في تقييم أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين. مؤخراً، أطلقت Cookie.fun خادم MCP مخصص، يقدم خدمة MCP مخصصة للوكلاء الذكيين قابلة للتوصيل والاستخدام.
4. سكاي آي
SkyAI هو مشروع بنية بيانات Web3 مبني على سلسلة BNB، يهدف إلى بناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي على البلوكشين من خلال توسيع MCP. يوفر هذا النظام الأساسي بروتوكولات بيانات قابلة للتوسع ومتداخلة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المبنية على Web3، ويخطط لتبسيط عملية التطوير من خلال دمج الوصول إلى بيانات متعددة السلاسل، ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، والمرافق على مستوى البروتوكول. حالياً، يدعم SkyAI مجموعات بيانات مجمعة من سلسلة BNB وسولانا، وفي المستقبل سيقوم أيضاً بدعم خوادم بيانات MCP من شبكة إيثيريوم الرئيسية وسلسلة Base.
أربعة، آفاق التنمية المستقبلية
تظهر بروتوكول MCP كراوية جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكشين إمكانيات هائلة في تعزيز كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، خصوصًا في سياقات مثل التمويل اللامركزي. ومع ذلك، لا يزال معظم المشاريع المعتمدة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم، ولم تطلق بعد منتجات ناضجة، مما يعكس أزمة ثقة السوق في مشاريع MCP.
تسريع وتيرة تطوير المنتجات، وضمان الترابط الوثيق بين الرموز والمنتجات الفعلية، وتعزيز تجربة المستخدم، هي القضايا الأساسية التي تواجه مشروع MCP الحالي. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال推广 بروتوكول MCP في النظام البيئي للتشفير يواجه تحديات التكامل التقني، ويتطلب استثمار كمية كبيرة من الموارد التطويرية لتوحيد المنطق الهيكلي لعقود الذكاء والبيانات بين سلاسل الكتل المختلفة وDApp.
على الرغم من التحديات، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانات كبيرة في تطوير السوق. مع التقدم المستمر في تقنية الذكاء الاصطناعي ونضوج بروتوكول MCP، من المتوقع أن يتم تحقيق تطبيقات أوسع في مجالات مثل DeFi و DAO في المستقبل. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات السلسلة في الوقت الحقيقي من خلال بروتوكول MCP، وتنفيذ التداولات الآلية، مما يعزز كفاءة ودقة تحليل السوق.
تتميز بروتوكول MCP بخصائصها اللامركزية، مما يوفر منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعزز عملية لامركزية الأصول وتحويلها إلى أصول. كقوة مساعدة مهمة في دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوك تشين، من المتوقع أن يصبح بروتوكول MCP محركًا رئيسيًا لدفع الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال يتعين معالجة العديد من التحديات في مجالات التكامل التكنولوجي، والأمان، وتجربة المستخدم لتحقيق هذه الرؤية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 10
أعجبني
10
3
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
SolidityStruggler
· 08-12 08:24
هذا المcp مرتب بشكل مزخرف جداً.
شاهد النسخة الأصليةرد0
BagHolderTillRetire
· 08-12 08:11
مرة أخرى يتم التفكير في مفهوم جديد، من الأفضل التفكير في كيفية ارتفع العملة.
MCP و AI Agent يتعاونان لدفع التطور الذكي لـ Web3
MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي: إطار جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
1. مقدمة عن مفهوم MCP
تفتقر روبوتات الدردشة التقليدية في مجال الذكاء الاصطناعي غالبًا إلى التخصيص والاستباقية. لحل هذه المشكلة، أدخل المطورون مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا وسمات محددة. ومع ذلك، حتى مع ذلك، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي. من أجل تمكين الذكاء الاصطناعي من تنفيذ المهام بشكل استباقي، وُلد مشروع Auto-GPT. يسمح هذا المشروع بتعريف أدوات ودوال للذكاء الاصطناعي، مما يمكنه من تنفيذ المهام تلقائيًا وفقًا لقواعد محددة مسبقًا.
على الرغم من أن Auto-GPT قد حقق إلى حد ما التنفيذ الذاتي للذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يزال يواجه مشكلات مثل عدم اتساق تنسيق استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر الأنظمة الأساسية. لمواجهة هذه التحديات، تم تقديم MCP (بروتوكول سياق النموذج). يهدف MCP إلى تبسيط طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية، وتوفير معيار اتصالات موحد، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من استدعاء خدمات خارجية متنوعة بسهولة. من خلال تعريف واجهات ومعايير اتصالات موحدة، يقوم MCP بتبسيط عملية تفاعل نماذج الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية بشكل كبير، مما يزيد من كفاءة التطوير.
٢. التعاون بين MCP و AI Agent
العلاقة بين MCP وAI Agent هي علاقة تكاملية. يركز AI Agent بشكل أساسي على عمليات الأتمتة في البلوكشين، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية وتكامل التطبيقات اللامركزية. بينما يركز MCP على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، ويقدم بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، مما يعزز من التوافقية والمرونة عبر المنصات.
تتمثل القيمة الأساسية لـ MCP في توفير معيار اتصال موحد لتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية (مثل بيانات blockchain، والعقود الذكية، والخدمات خارج السلسلة، إلخ). تحل هذه المعايير الموحدة مشكلة تجزئة الواجهات في التطوير التقليدي، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من الاتصال بسلاسة مع بيانات وأدوات متعددة السلاسل، مما يعزز بشكل كبير قدراته الذاتية على التنفيذ. على سبيل المثال، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي من نوع DeFi من خلال MCP الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين محفظته الاستثمارية تلقائيًا.
علاوة على ذلك، فتح MCP اتجاهات جديدة للتعاون لوكلاء الذكاء الاصطناعي. من خلال MCP، يمكن لعدة وكلاء ذكاء اصطناعي التعاون وفقًا لتوزيع المهام، لإكمال مهام معقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، والتنبؤات السوقية، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة والموثوقية العامة. في مجال أتمتة التداول على السلسلة، يمكن لـ MCP ربط أنواع مختلفة من وكلاء التداول وإدارة المخاطر، لحل مشاكل مثل الانزلاق، وتآكل التداول، و MEV، لتحقيق إدارة أصول على السلسلة أكثر أمانًا وكفاءة.
! وكيل MCP +الذكاء الاصطناعي: إطار عمل جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
ثلاثة، مقدمة المشاريع ذات الصلة
1. DeMCP
DeMCP هو شبكة MCP لامركزية، مكرسة لتقديم خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتياً لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفير منصة نشر لمشاركة العوائد التجارية لمطوري MCP، وتحقيق الوصول الشامل لنماذج اللغة الكبيرة السائدة (LLM). يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال دعم العملات المستقرة.
2. الظلام
DARK هو شبكة MCP مبنية على Solana وتعمل في بيئة تنفيذ موثوقة (TEE). التطبيق الأول لها قيد التطوير، ويهدف إلى تقديم قدرات تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال TEE وبروتوكول MCP، مما يمكّن المطورين من الوصول بسرعة إلى مجموعة متنوعة من الأدوات والخدمات الخارجية من خلال تكوين بسيط.
3. Cookie.fun
Cookie.fun هو منصة تركز على وكلاء الذكاء الاصطناعي في نظام Web3 البيئي، حيث تقدم للمستخدمين مؤشرات شاملة وأدوات تحليلية لوكلاء الذكاء الاصطناعي. تعرض المنصة تأثير العقل لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وقدرتهم على المتابعة الذكية، وتفاعل المستخدمين، والبيانات على السلسلة، وغيرها من المؤشرات، لمساعدة المستخدمين في تقييم أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين. مؤخراً، أطلقت Cookie.fun خادم MCP مخصص، يقدم خدمة MCP مخصصة للوكلاء الذكيين قابلة للتوصيل والاستخدام.
4. سكاي آي
SkyAI هو مشروع بنية بيانات Web3 مبني على سلسلة BNB، يهدف إلى بناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي على البلوكشين من خلال توسيع MCP. يوفر هذا النظام الأساسي بروتوكولات بيانات قابلة للتوسع ومتداخلة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المبنية على Web3، ويخطط لتبسيط عملية التطوير من خلال دمج الوصول إلى بيانات متعددة السلاسل، ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، والمرافق على مستوى البروتوكول. حالياً، يدعم SkyAI مجموعات بيانات مجمعة من سلسلة BNB وسولانا، وفي المستقبل سيقوم أيضاً بدعم خوادم بيانات MCP من شبكة إيثيريوم الرئيسية وسلسلة Base.
أربعة، آفاق التنمية المستقبلية
تظهر بروتوكول MCP كراوية جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكشين إمكانيات هائلة في تعزيز كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، خصوصًا في سياقات مثل التمويل اللامركزي. ومع ذلك، لا يزال معظم المشاريع المعتمدة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم، ولم تطلق بعد منتجات ناضجة، مما يعكس أزمة ثقة السوق في مشاريع MCP.
تسريع وتيرة تطوير المنتجات، وضمان الترابط الوثيق بين الرموز والمنتجات الفعلية، وتعزيز تجربة المستخدم، هي القضايا الأساسية التي تواجه مشروع MCP الحالي. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال推广 بروتوكول MCP في النظام البيئي للتشفير يواجه تحديات التكامل التقني، ويتطلب استثمار كمية كبيرة من الموارد التطويرية لتوحيد المنطق الهيكلي لعقود الذكاء والبيانات بين سلاسل الكتل المختلفة وDApp.
على الرغم من التحديات، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانات كبيرة في تطوير السوق. مع التقدم المستمر في تقنية الذكاء الاصطناعي ونضوج بروتوكول MCP، من المتوقع أن يتم تحقيق تطبيقات أوسع في مجالات مثل DeFi و DAO في المستقبل. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات السلسلة في الوقت الحقيقي من خلال بروتوكول MCP، وتنفيذ التداولات الآلية، مما يعزز كفاءة ودقة تحليل السوق.
تتميز بروتوكول MCP بخصائصها اللامركزية، مما يوفر منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعزز عملية لامركزية الأصول وتحويلها إلى أصول. كقوة مساعدة مهمة في دمج الذكاء الاصطناعي مع البلوك تشين، من المتوقع أن يصبح بروتوكول MCP محركًا رئيسيًا لدفع الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال يتعين معالجة العديد من التحديات في مجالات التكامل التكنولوجي، والأمان، وتجربة المستخدم لتحقيق هذه الرؤية.