MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي: إطار جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
1. مقدمة حول مفهوم MCP
تعتمد روبوتات الدردشة التقليدية في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على نماذج المحادثة العامة، مما يفتقر إلى إعدادات شخصية مخصصة، مما يؤدي إلى ردود أحادية تفتقر إلى الطابع الإنساني. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا محددة، وصفات ونبرة تجعل ردوده أكثر قربًا من توقعات المستخدمين. ومع ذلك، حتى مع وجود "شخصيات" غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، غير قادر على تنفيذ المهام بنشاط أو إجراء عمليات معقدة.
لحل هذه المشكلة، تم إنشاء مشروع Auto-GPT مفتوح المصدر. يتيح للمطورين تعريف الأدوات والوظائف للذكاء الاصطناعي وتسجيلها في النظام. عندما يقدم المستخدم طلبًا، يقوم Auto-GPT بإنشاء تعليمات تنفيذية بناءً على القواعد والأدوات المحددة مسبقًا، وينفذ المهام تلقائيًا ويعيد النتائج، مما يحول الذكاء الاصطناعي من متحدث سلبي إلى منفذ مهام نشط.
على الرغم من أن Auto-GPT حقق إلى حد ما التنفيذ المستقل للذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يزال يواجه مشكلات مثل عدم توحيد صيغة استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر المنصات. ولهذا السبب، تم تقديم بروتوكول سياق النموذج (MCP). يهدف MCP إلى تبسيط طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية، وتوفير معيار اتصالات موحد، مما يتيح للذكاء الاصطناعي استدعاء مجموعة متنوعة من الخدمات الخارجية بسهولة. تقليديًا، يتطلب جعل النماذج الكبيرة تنفذ مهام معقدة الكثير من التعليمات البرمجية وبيانات الأدوات، بينما يقوم بروتوكول MCP من خلال تعريف واجهات ومعايير اتصالات موحدة بتبسيط هذه العملية بشكل ملحوظ، وزيادة كفاءة تفاعل نماذج الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية.
٢، دمج MCP مع وكيل الذكاء الاصطناعي
MCP و AI Agent يكملان بعضهما البعض. يركز AI Agent بشكل أساسي على عمليات الأتمتة في blockchain، تنفيذ العقود الذكية وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية ودمج التطبيقات اللامركزية. بينما يركز MCP على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، حيث يوفر بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، مما يعزز من القابلية التشغيلية المتبادلة والمرونة عبر المنصات.
يوفر MCP معيار اتصال موحد للتفاعل بين وكيل الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية (بما في ذلك بيانات blockchain، والعقود الذكية، والخدمات غير المتصلة بالسلسلة، وغيرها). هذا التوحيد يحل مشكلة تفتيت الواجهات في تطوير التقليدي، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من الاتصال بسلاسة ببيانات وأدوات متعددة السلاسل، مما يعزز بشكل كبير قدرته على التنفيذ الذاتي. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي من فئة DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الحقيقي وتحسين محفظتهم تلقائيًا من خلال MCP.
بالإضافة إلى ذلك، فتحت MCP اتجاهًا جديدًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي: التعاون بين عدة وكلاء للذكاء الاصطناعي. من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تقسيم المهام حسب الوظائف، والتعاون في إكمال المهام المعقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، والتنبؤ بالسوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة والموثوقية العامة. في مجال أتمتة التداول على السلسلة، تربط MCP بين أنواع مختلفة من وكلاء التداول وإدارة المخاطر، مما يحل مشاكل الانزلاق، وتآكل التداول، وMEV، لتحقيق إدارة أصول أكثر أمانًا وكفاءة على السلسلة.
DeMCP هو شبكة MCP لامركزية، تكرس جهودها لتوفير خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتياً لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتقديم منصة نشر تتيح مشاركة العائدات التجارية لمطوري MCP، وتحقيق الوصول الشامل لنموذج اللغة الكبير الشائع (LLM). يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال دعم العملات المستقرة.
2. داكن
DARK هو شبكة MCP تعمل ضمن بيئة تنفيذ موثوقة (TEE)، مبنية على Solana. التطبيق الأول لها قيد التطوير، يهدف إلى توفير القدرة على دمج الأدوات بكفاءة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال TEE وبروتوكول MCP، مما يمكّن المطورين من الوصول السريع إلى مجموعة متنوعة من الأدوات والخدمات الخارجية من خلال تكوين بسيط.
3. Cookie.fun
Cookie.fun هي منصة تركز على وكيل الذكاء الاصطناعي في نظام Web3 البيئي، حيث تقدم للمستخدمين مؤشرات وأدوات تحليل شاملة لوكلاء الذكاء الاصطناعي. تعرض المنصة تأثيرات وكيل الذكاء الاصطناعي، وقدرات المتابعة الذكية، وتفاعل المستخدم، وبيانات السلسلة، مما يساعد المستخدمين على فهم وتقييم أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفة. تم إصدار تحديث حديث يتضمن خادم MCP مخصص، يتضمن خادم MCP مخصص لوكلاء الذكاء الاصطناعي القابلين للتوصيل، مصمم خصيصًا للمطورين وغير الفنيين، دون الحاجة إلى أي تكوين.
4. سكاي آي
SkyAI هو مشروع بنية تحتية للبيانات في Web3 مبني على سلسلة BNB، يهدف إلى بناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي على blockchain من خلال توسيع MCP. توفر المنصة بروتوكولات بيانات قابلة للتوسع ومتداخلة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى Web3، وتخطط لتبسيط عملية التطوير من خلال دمج الوصول إلى البيانات متعددة السلاسل، ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، ومرافق على مستوى البروتوكول، مما يعزز التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في بيئة blockchain. حالياً، يدعم SkyAI مجموعات البيانات المجمعة من سلسلة BNB وسولانا، وقد تجاوز حجم البيانات 10 مليار صف، وسيتم إطلاق خادم بيانات MCP الذي يدعم الشبكة الرئيسية للإيثريوم وسلسلة Base في المستقبل.
أربعة، التطور المستقبلي
تظهر بروتوكولات MCP كراوية جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين إمكانيات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، خصوصًا في سيناريوهات مثل التمويل اللامركزي. ومع ذلك، لا يزال معظم المشاريع المعتمدة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم، ولم تطلق بعد منتجات ناضجة، مما أدى إلى انخفاض مستمر في أسعار رموزها بعد الإطلاق. وهذا يعكس أزمة ثقة السوق في مشاريع MCP، والتي تعود أساسًا إلى طول فترة تطوير المنتجات ونقص التطبيقات الفعلية.
كيفية تسريع وتيرة تطوير المنتجات، وضمان الارتباط الوثيق بين الرموز والمنتجات الفعلية، وتحسين تجربة المستخدم، ستكون القضايا الأساسية التي تواجه مشروع MCP الحالي. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال ترويج بروتوكول MCP في نظام التشفير يواجه تحديات التكامل الفني. نظرًا للاختلافات في منطق العقود الذكية وبنية البيانات بين مختلف سلاسل الكتل وDApps، لا يزال من الضروري استثمار موارد تطوير كبيرة في خوادم MCP الموحدة القياسية.
على الرغم من التحديات، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانات كبيرة لتطوير السوق. مع التقدم المستمر في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ونضوج بروتوكول MCP تدريجياً، من المتوقع أن تحقق تطبيقات أوسع في مجالات مثل DeFi و DAO في المستقبل. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات على السلسلة في الوقت الفعلي من خلال بروتوكول MCP، وتنفيذ تداولات آلية، مما يعزز من كفاءة ودقة تحليل السوق. بالإضافة إلى ذلك، من المتوقع أن توفر الخصائص اللامركزية لبروتوكول MCP منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يدفع نحو لامركزية الأصول وتحويلها إلى أصول.
بروتوكول MCP كقوة مساعدة مهمة في دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، مع نضوج التكنولوجيا وتوسع سيناريوهات التطبيق، من المتوقع أن يصبح محركًا رئيسيًا لدفع الجيل التالي من وكيل الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لتحقيق هذه الرؤية، لا يزال يتعين معالجة تحديات متعددة الجوانب مثل دمج التكنولوجيا، والأمان، وتجربة المستخدم.
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 12
أعجبني
12
3
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
HodlVeteran
· منذ 14 س
الذكاء الاصطناعي الذي يربح والذكاء الاصطناعي الذي يخسر، اخرجوا خطوة ليرى السائقون المحترفون... لقد بدأ قلب الحمقى الذين دخلوا عالم التداول في عام 2018 يشتعل مرة أخرى
شاهد النسخة الأصليةرد0
SignatureVerifier
· منذ 14 س
من الناحية الفنية، لا يزال auto-gpt يفتقر إلى طبقات التحقق المناسبة... تنفيذ هاوٍ بصراحة
MCP و AI Agent: بناء إطار عمل جديد للبيئة الذكية Web3
MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي: إطار جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
1. مقدمة حول مفهوم MCP
تعتمد روبوتات الدردشة التقليدية في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على نماذج المحادثة العامة، مما يفتقر إلى إعدادات شخصية مخصصة، مما يؤدي إلى ردود أحادية تفتقر إلى الطابع الإنساني. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا محددة، وصفات ونبرة تجعل ردوده أكثر قربًا من توقعات المستخدمين. ومع ذلك، حتى مع وجود "شخصيات" غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، غير قادر على تنفيذ المهام بنشاط أو إجراء عمليات معقدة.
لحل هذه المشكلة، تم إنشاء مشروع Auto-GPT مفتوح المصدر. يتيح للمطورين تعريف الأدوات والوظائف للذكاء الاصطناعي وتسجيلها في النظام. عندما يقدم المستخدم طلبًا، يقوم Auto-GPT بإنشاء تعليمات تنفيذية بناءً على القواعد والأدوات المحددة مسبقًا، وينفذ المهام تلقائيًا ويعيد النتائج، مما يحول الذكاء الاصطناعي من متحدث سلبي إلى منفذ مهام نشط.
على الرغم من أن Auto-GPT حقق إلى حد ما التنفيذ المستقل للذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يزال يواجه مشكلات مثل عدم توحيد صيغة استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر المنصات. ولهذا السبب، تم تقديم بروتوكول سياق النموذج (MCP). يهدف MCP إلى تبسيط طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية، وتوفير معيار اتصالات موحد، مما يتيح للذكاء الاصطناعي استدعاء مجموعة متنوعة من الخدمات الخارجية بسهولة. تقليديًا، يتطلب جعل النماذج الكبيرة تنفذ مهام معقدة الكثير من التعليمات البرمجية وبيانات الأدوات، بينما يقوم بروتوكول MCP من خلال تعريف واجهات ومعايير اتصالات موحدة بتبسيط هذه العملية بشكل ملحوظ، وزيادة كفاءة تفاعل نماذج الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية.
٢، دمج MCP مع وكيل الذكاء الاصطناعي
MCP و AI Agent يكملان بعضهما البعض. يركز AI Agent بشكل أساسي على عمليات الأتمتة في blockchain، تنفيذ العقود الذكية وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية ودمج التطبيقات اللامركزية. بينما يركز MCP على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، حيث يوفر بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، مما يعزز من القابلية التشغيلية المتبادلة والمرونة عبر المنصات.
يوفر MCP معيار اتصال موحد للتفاعل بين وكيل الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية (بما في ذلك بيانات blockchain، والعقود الذكية، والخدمات غير المتصلة بالسلسلة، وغيرها). هذا التوحيد يحل مشكلة تفتيت الواجهات في تطوير التقليدي، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من الاتصال بسلاسة ببيانات وأدوات متعددة السلاسل، مما يعزز بشكل كبير قدرته على التنفيذ الذاتي. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي من فئة DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الحقيقي وتحسين محفظتهم تلقائيًا من خلال MCP.
بالإضافة إلى ذلك، فتحت MCP اتجاهًا جديدًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي: التعاون بين عدة وكلاء للذكاء الاصطناعي. من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي تقسيم المهام حسب الوظائف، والتعاون في إكمال المهام المعقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، والتنبؤ بالسوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة والموثوقية العامة. في مجال أتمتة التداول على السلسلة، تربط MCP بين أنواع مختلفة من وكلاء التداول وإدارة المخاطر، مما يحل مشاكل الانزلاق، وتآكل التداول، وMEV، لتحقيق إدارة أصول أكثر أمانًا وكفاءة على السلسلة.
! وكيل MCP +الذكاء الاصطناعي: إطار عمل جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
ثلاثة، المشاريع ذات الصلة
1. DeMCP
DeMCP هو شبكة MCP لامركزية، تكرس جهودها لتوفير خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتياً لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتقديم منصة نشر تتيح مشاركة العائدات التجارية لمطوري MCP، وتحقيق الوصول الشامل لنموذج اللغة الكبير الشائع (LLM). يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال دعم العملات المستقرة.
2. داكن
DARK هو شبكة MCP تعمل ضمن بيئة تنفيذ موثوقة (TEE)، مبنية على Solana. التطبيق الأول لها قيد التطوير، يهدف إلى توفير القدرة على دمج الأدوات بكفاءة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال TEE وبروتوكول MCP، مما يمكّن المطورين من الوصول السريع إلى مجموعة متنوعة من الأدوات والخدمات الخارجية من خلال تكوين بسيط.
3. Cookie.fun
Cookie.fun هي منصة تركز على وكيل الذكاء الاصطناعي في نظام Web3 البيئي، حيث تقدم للمستخدمين مؤشرات وأدوات تحليل شاملة لوكلاء الذكاء الاصطناعي. تعرض المنصة تأثيرات وكيل الذكاء الاصطناعي، وقدرات المتابعة الذكية، وتفاعل المستخدم، وبيانات السلسلة، مما يساعد المستخدمين على فهم وتقييم أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفة. تم إصدار تحديث حديث يتضمن خادم MCP مخصص، يتضمن خادم MCP مخصص لوكلاء الذكاء الاصطناعي القابلين للتوصيل، مصمم خصيصًا للمطورين وغير الفنيين، دون الحاجة إلى أي تكوين.
4. سكاي آي
SkyAI هو مشروع بنية تحتية للبيانات في Web3 مبني على سلسلة BNB، يهدف إلى بناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي على blockchain من خلال توسيع MCP. توفر المنصة بروتوكولات بيانات قابلة للتوسع ومتداخلة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى Web3، وتخطط لتبسيط عملية التطوير من خلال دمج الوصول إلى البيانات متعددة السلاسل، ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، ومرافق على مستوى البروتوكول، مما يعزز التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في بيئة blockchain. حالياً، يدعم SkyAI مجموعات البيانات المجمعة من سلسلة BNB وسولانا، وقد تجاوز حجم البيانات 10 مليار صف، وسيتم إطلاق خادم بيانات MCP الذي يدعم الشبكة الرئيسية للإيثريوم وسلسلة Base في المستقبل.
أربعة، التطور المستقبلي
تظهر بروتوكولات MCP كراوية جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكتشين إمكانيات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، خصوصًا في سيناريوهات مثل التمويل اللامركزي. ومع ذلك، لا يزال معظم المشاريع المعتمدة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم، ولم تطلق بعد منتجات ناضجة، مما أدى إلى انخفاض مستمر في أسعار رموزها بعد الإطلاق. وهذا يعكس أزمة ثقة السوق في مشاريع MCP، والتي تعود أساسًا إلى طول فترة تطوير المنتجات ونقص التطبيقات الفعلية.
كيفية تسريع وتيرة تطوير المنتجات، وضمان الارتباط الوثيق بين الرموز والمنتجات الفعلية، وتحسين تجربة المستخدم، ستكون القضايا الأساسية التي تواجه مشروع MCP الحالي. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال ترويج بروتوكول MCP في نظام التشفير يواجه تحديات التكامل الفني. نظرًا للاختلافات في منطق العقود الذكية وبنية البيانات بين مختلف سلاسل الكتل وDApps، لا يزال من الضروري استثمار موارد تطوير كبيرة في خوادم MCP الموحدة القياسية.
على الرغم من التحديات، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانات كبيرة لتطوير السوق. مع التقدم المستمر في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ونضوج بروتوكول MCP تدريجياً، من المتوقع أن تحقق تطبيقات أوسع في مجالات مثل DeFi و DAO في المستقبل. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات على السلسلة في الوقت الفعلي من خلال بروتوكول MCP، وتنفيذ تداولات آلية، مما يعزز من كفاءة ودقة تحليل السوق. بالإضافة إلى ذلك، من المتوقع أن توفر الخصائص اللامركزية لبروتوكول MCP منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يدفع نحو لامركزية الأصول وتحويلها إلى أصول.
بروتوكول MCP كقوة مساعدة مهمة في دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، مع نضوج التكنولوجيا وتوسع سيناريوهات التطبيق، من المتوقع أن يصبح محركًا رئيسيًا لدفع الجيل التالي من وكيل الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لتحقيق هذه الرؤية، لا يزال يتعين معالجة تحديات متعددة الجوانب مثل دمج التكنولوجيا، والأمان، وتجربة المستخدم.