MCP et Agent AI : Un nouveau paradigme d'application de l'intelligence artificielle
Introduction au concept de MC
Dans le domaine de l'intelligence artificielle, les chatbots traditionnels s'appuient généralement sur des modèles de dialogue génériques, manquant de paramètres de personnalisation, ce qui entraîne des réponses monotones et ennuyeuses. Pour résoudre ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnage", donnant à l'IA des rôles, des caractéristiques et un ton spécifiques, rendant ses réponses plus conformes aux attentes des utilisateurs. Cependant, même avec un "personnage" riche, l'IA reste simplement un répondant passif, incapable d'exécuter des tâches de manière proactive ou de réaliser des opérations complexes.
Pour surmonter cette limitation, le projet open source Auto-GPT est né. Il permet aux développeurs de définir des outils et des fonctions pour l'IA et de les enregistrer dans le système. Lorsque l'utilisateur formule 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, transformant ainsi l'IA d'un simple interlocuteur passif en un exécutant actif des tâches.
Bien qu'Auto-GPT ait atteint un certain degré d'exécution autonome de l'IA, il est toujours confronté à des problèmes tels que l'uniformité des formats d'appel d'outils et la compatibilité interplateformes. C'est dans ce contexte que le MCP (Model Context Protocol) a été créé. Le MCP vise à simplifier l'interaction entre l'IA et les outils externes en fournissant une norme de communication unifiée, permettant ainsi à l'IA d'appeler facilement divers services externes. Ce protocole réduit considérablement la difficulté de développement et le coût en temps, permettant aux modèles d'IA d'interagir plus efficacement avec les outils externes.
L'effet de synergie entre MCP et l'Agent AI
MCP et AI Agent se complètent mutuellement. AI Agent se concentre principalement sur l'automatisation des opérations blockchain, l'exécution des contrats intelligents et la gestion des actifs cryptographiques, en mettant l'accent sur la protection de la vie privée et l'intégration des applications décentralisées. MCP se concentre sur la simplification de l'interaction entre AI Agent et les systèmes externes, en fournissant des protocoles standardisés et une gestion contextuelle, renforçant ainsi l'interopérabilité et la flexibilité multiplateforme.
La valeur fondamentale de MCP réside dans la fourniture d'une norme de communication unifiée pour les interactions entre les agents IA et les outils externes (tels que les données de blockchain, les contrats intelligents, les services hors chaîne, etc.). Cette standardisation résout le problème de la fragmentation des interfaces dans le développement traditionnel, permettant aux agents IA de se connecter de manière transparente aux données et outils multi-chaînes, renforçant ainsi considérablement leur capacité d'exécution autonome. Par exemple, les agents IA de type DeFi peuvent obtenir des données de marché en temps réel et optimiser automatiquement leur portefeuille grâce à MCP.
De plus, MCP ouvre une nouvelle direction pour les agents IA, à savoir la collaboration multi-agents. Grâce à MCP, différents agents IA peuvent collaborer selon leur fonction, en accomplissant ensemble des tâches complexes telles que l'analyse des données on-chain, la prévision du marché et la gestion des risques, améliorant ainsi l'efficacité et la fiabilité globales. En matière d'automatisation des transactions on-chain, MCP relie différents agents de trading et de gestion des risques, résolvant les problèmes de glissement, d'usure des transactions, de MEV, etc., pour réaliser une gestion des actifs on-chain plus sûre et plus efficace.
Aperçu des projets connexes
DeMCP : un réseau MCP décentralisé qui fournit des services MCP open source développés en interne pour les agents IA, offrant une plateforme de déploiement avec partage des revenus commerciaux pour les développeurs, et permettant un accès unique aux principaux modèles de langage de grande taille.
DARK : Réseau MCP sous l'environnement d'exécution fiable (TEE) construit sur Solana. Sa première application est en cours de développement, visant à fournir une capacité d'intégration d'outils efficace pour les agents IA via TEE et le protocole MCP.
Cookie.fun : une plateforme axée sur les AIAgents dans l'écosystème Web3, offrant des outils d'analyse et d'indices complets pour les AI Agents. La plateforme présente des indicateurs tels que l'impact mental des AI Agents, la capacité de suivi intelligent, l'interaction des utilisateurs et les données on-chain.
SkyAI : un projet d'infrastructure de données Web3 construit sur la chaîne BNB, qui développe une infrastructure AI native à la blockchain grâce à l'extension de MCP. Cette plateforme offre un protocole de données évolutif et interopérable pour les applications AI basées sur Web3, prenant en charge l'accès aux données multi-chaînes et le déploiement d'agents AI.
Perspectives d'avenir et défis
Le protocole MCP, en tant que nouvelle paradigm de fusion de l'IA et de la blockchain, montre un potentiel énorme dans l'amélioration de l'efficacité des échanges de données, la réduction des coûts de développement, le renforcement de la sécurité et de la protection de la vie privée, en particulier dans des domaines tels que la finance décentralisée. Cependant, la plupart des projets basés sur le MCP sont encore au stade de la validation conceptuelle et n'ont pas encore lancé de produits matures, ce qui entraîne une forte volatilité de leurs prix de jetons.
Les principaux défis incluent :
Accélérer le développement des produits
Assurez-vous que le jeton est étroitement lié au produit réel
Améliorer l'expérience utilisateur
Surmonter les obstacles à l'intégration technologique, unifier la logique des contrats intelligents et les structures de données entre différentes blockchains et DApps.
Malgré les défis, le protocole MCP montre un immense potentiel sur le marché. Avec les avancées de la technologie AI et la maturation du protocole MCP, il est prévu qu'il puisse être appliqué plus largement 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, améliorant ainsi l'efficacité et la précision de l'analyse du marché.
Les caractéristiques décentralisées du protocole MCP sont prometteuses pour fournir une plateforme d'exécution transparente et traçable pour les modèles d'IA, favorisant ainsi la décentralisation et l'assetisation des actifs d'IA. En tant que force d'assistance importante à la fusion de l'IA et de la blockchain, le protocole MCP pourrait devenir le moteur clé pour propulser la prochaine génération d'agents d'IA. Cependant, la réalisation de cette vision nécessite encore de surmonter des défis multiples liés à l'intégration technologique, la sécurité, et l'expérience utilisateur.
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PanicSeller69
· Il y a 20h
L'auto, c'est l'avenir.
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GlueGuy
· Il y a 20h
Le chien paresseux AI va enfin apprendre à travailler de manière proactive.
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ArbitrageBot
· Il y a 20h
Encore des tours ! C'est parti !
Voir l'originalRépondre0
BlockchainGriller
· Il y a 20h
Quand l'IA pourra-t-elle me faire des brochettes ?
Protocole MCP : un nouveau paradigme Web3 pour habiliter les agents AI
MCP et Agent AI : Un nouveau paradigme d'application de l'intelligence artificielle
Introduction au concept de MC
Dans le domaine de l'intelligence artificielle, les chatbots traditionnels s'appuient généralement sur des modèles de dialogue génériques, manquant de paramètres de personnalisation, ce qui entraîne des réponses monotones et ennuyeuses. Pour résoudre ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnage", donnant à l'IA des rôles, des caractéristiques et un ton spécifiques, rendant ses réponses plus conformes aux attentes des utilisateurs. Cependant, même avec un "personnage" riche, l'IA reste simplement un répondant passif, incapable d'exécuter des tâches de manière proactive ou de réaliser des opérations complexes.
Pour surmonter cette limitation, le projet open source Auto-GPT est né. Il permet aux développeurs de définir des outils et des fonctions pour l'IA et de les enregistrer dans le système. Lorsque l'utilisateur formule 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, transformant ainsi l'IA d'un simple interlocuteur passif en un exécutant actif des tâches.
Bien qu'Auto-GPT ait atteint un certain degré d'exécution autonome de l'IA, il est toujours confronté à des problèmes tels que l'uniformité des formats d'appel d'outils et la compatibilité interplateformes. C'est dans ce contexte que le MCP (Model Context Protocol) a été créé. Le MCP vise à simplifier l'interaction entre l'IA et les outils externes en fournissant une norme de communication unifiée, permettant ainsi à l'IA d'appeler facilement divers services externes. Ce protocole réduit considérablement la difficulté de développement et le coût en temps, permettant aux modèles d'IA d'interagir plus efficacement avec les outils externes.
L'effet de synergie entre MCP et l'Agent AI
MCP et AI Agent se complètent mutuellement. AI Agent se concentre principalement sur l'automatisation des opérations blockchain, l'exécution des contrats intelligents et la gestion des actifs cryptographiques, en mettant l'accent sur la protection de la vie privée et l'intégration des applications décentralisées. MCP se concentre sur la simplification de l'interaction entre AI Agent et les systèmes externes, en fournissant des protocoles standardisés et une gestion contextuelle, renforçant ainsi l'interopérabilité et la flexibilité multiplateforme.
La valeur fondamentale de MCP réside dans la fourniture d'une norme de communication unifiée pour les interactions entre les agents IA et les outils externes (tels que les données de blockchain, les contrats intelligents, les services hors chaîne, etc.). Cette standardisation résout le problème de la fragmentation des interfaces dans le développement traditionnel, permettant aux agents IA de se connecter de manière transparente aux données et outils multi-chaînes, renforçant ainsi considérablement leur capacité d'exécution autonome. Par exemple, les agents IA de type DeFi peuvent obtenir des données de marché en temps réel et optimiser automatiquement leur portefeuille grâce à MCP.
De plus, MCP ouvre une nouvelle direction pour les agents IA, à savoir la collaboration multi-agents. Grâce à MCP, différents agents IA peuvent collaborer selon leur fonction, en accomplissant ensemble des tâches complexes telles que l'analyse des données on-chain, la prévision du marché et la gestion des risques, améliorant ainsi l'efficacité et la fiabilité globales. En matière d'automatisation des transactions on-chain, MCP relie différents agents de trading et de gestion des risques, résolvant les problèmes de glissement, d'usure des transactions, de MEV, etc., pour réaliser une gestion des actifs on-chain plus sûre et plus efficace.
Aperçu des projets connexes
DeMCP : un réseau MCP décentralisé qui fournit des services MCP open source développés en interne pour les agents IA, offrant une plateforme de déploiement avec partage des revenus commerciaux pour les développeurs, et permettant un accès unique aux principaux modèles de langage de grande taille.
DARK : Réseau MCP sous l'environnement d'exécution fiable (TEE) construit sur Solana. Sa première application est en cours de développement, visant à fournir une capacité d'intégration d'outils efficace pour les agents IA via TEE et le protocole MCP.
Cookie.fun : une plateforme axée sur les AIAgents dans l'écosystème Web3, offrant des outils d'analyse et d'indices complets pour les AI Agents. La plateforme présente des indicateurs tels que l'impact mental des AI Agents, la capacité de suivi intelligent, l'interaction des utilisateurs et les données on-chain.
SkyAI : un projet d'infrastructure de données Web3 construit sur la chaîne BNB, qui développe une infrastructure AI native à la blockchain grâce à l'extension de MCP. Cette plateforme offre un protocole de données évolutif et interopérable pour les applications AI basées sur Web3, prenant en charge l'accès aux données multi-chaînes et le déploiement d'agents AI.
Perspectives d'avenir et défis
Le protocole MCP, en tant que nouvelle paradigm de fusion de l'IA et de la blockchain, montre un potentiel énorme dans l'amélioration de l'efficacité des échanges de données, la réduction des coûts de développement, le renforcement de la sécurité et de la protection de la vie privée, en particulier dans des domaines tels que la finance décentralisée. Cependant, la plupart des projets basés sur le MCP sont encore au stade de la validation conceptuelle et n'ont pas encore lancé de produits matures, ce qui entraîne une forte volatilité de leurs prix de jetons.
Les principaux défis incluent :
Malgré les défis, le protocole MCP montre un immense potentiel sur le marché. Avec les avancées de la technologie AI et la maturation du protocole MCP, il est prévu qu'il puisse être appliqué plus largement 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, améliorant ainsi l'efficacité et la précision de l'analyse du marché.
Les caractéristiques décentralisées du protocole MCP sont prometteuses pour fournir une plateforme d'exécution transparente et traçable pour les modèles d'IA, favorisant ainsi la décentralisation et l'assetisation des actifs d'IA. En tant que force d'assistance importante à la fusion de l'IA et de la blockchain, le protocole MCP pourrait devenir le moteur clé pour propulser la prochaine génération d'agents d'IA. Cependant, la réalisation de cette vision nécessite encore de surmonter des défis multiples liés à l'intégration technologique, la sécurité, et l'expérience utilisateur.