MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي: نموذج جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
مقدمة عن مفهوم MC
في مجال الذكاء الاصطناعي، تعتمد روبوتات الدردشة التقليدية عادةً على نماذج حوارية عامة، مما يفتقر إلى الإعدادات الشخصية، مما يؤدي إلى ردود مملة ومعتادة. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا معينة، وخصائص، ونغمة تجعل ردوده أكثر توافقًا مع توقعات المستخدم. ومع ذلك، حتى مع وجود "شخصيات" غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، ولا يمكنه تنفيذ المهام بشكل نشط أو إجراء عمليات معقدة.
لتجاوز هذا القيد، نشأ مشروع المصدر المفتوح Auto-GPT. إنه يسمح للمطورين بتعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي وتسجيلها في النظام. عند تقديم المستخدم لطلب، يقوم Auto-GPT بإنشاء تعليمات تشغيل 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 تنفيذ AI الذاتي، إلا أنه لا يزال يواجه مشاكل مثل عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر المنصات. لذلك، نشأ MCP (بروتوكول سياق النموذج). يهدف MCP إلى تبسيط طريقة تفاعل AI مع الأدوات الخارجية من خلال تقديم معايير اتصال موحدة، مما يسمح لـ AI باستدعاء خدمات خارجية متنوعة بسهولة. قلل هذا البروتوكول بشكل كبير من صعوبة التطوير وتكاليف الوقت، مما يسمح لنماذج AI بالتفاعل بشكل أكثر كفاءة مع الأدوات الخارجية.
تأثير التعاون بين MCP و AI Agent
تت complement MCP و AI Agent. تركز AI Agent بشكل أساسي على عمليات الأتمتة على blockchain، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية وتكامل التطبيقات اللامركزية. بينما تركز MCP على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، وتوفير بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، وتعزيز التوافقية والمرونة عبر الأنظمة الأساسية.
تتمثل القيمة الأساسية لMCP في توفير معيار اتصالات موحد لتفاعل AI Agent مع الأدوات الخارجية (مثل بيانات blockchain، والعقود الذكية، والخدمات خارج السلسلة، وغيرها). تحل هذه المعايير مشكلة تجزئة الواجهات في التطوير التقليدي، مما يمكّن AI Agent من الاتصال بسلاسة ببيانات وأدوات متعددة السلاسل، مما يعزز بشكل كبير من قدراته على التنفيذ الذاتي. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء AI من نوع DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين محفظتهم تلقائيًا من خلال MCP.
علاوة على ذلك، يفتح MCP اتجاهًا جديدًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وهو التعاون متعدد الوكلاء. من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين التعاون وفقًا لتوزيع الوظائف، لإكمال المهام المعقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة والموثوقية العامة. في جانب أتمتة التداول على السلسلة، يربط MCP بين أنواع مختلفة من الوكلاء للتداول وإدارة المخاطر، لحل مشكلات الانزلاق، وفقدان التداول، وMEV، وتحقيق إدارة أصول أكثر أمانًا وكفاءة على السلسلة.
نظرة عامة على المشاريع ذات الصلة
DeMCP: شبكة MCP لامركزية تقدم خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفر منصة نشر تتيح مشاركة العائدات التجارية للمطورين، وتحقق الوصول الشامل إلى نماذج اللغة الكبيرة السائدة.
DARK：شبكة MCP تحت بيئة التنفيذ الموثوقة المبنية على Solana (TEE). التطبيق الأول لها قيد التطوير، ويهدف إلى توفير قدرات تكامل أدوات فعالة لوكيل الذكاء الاصطناعي من خلال بروتوكول TEE و MCP.
Cookie.fun: منصة تركز على AIAgent في نظام Web3 البيئي، تقدم مؤشرات شاملة وأدوات تحليل لـ AI Agent. تعرض المنصة تأثير الذكاء الاصطناعي، قدرة المتابعة الذكية، تفاعل المستخدمين، والبيانات على السلسلة، وغيرها من المؤشرات.
SkyAI: مشروع بنية تحتية للبيانات Web3 مبني على BNB Chain، من خلال توسيع MCP لبناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي الأصلية على البلوكشين. يوفر هذا المنصة بروتوكول بيانات قابل للتوسع ومتداخل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على Web3، ويدعم الوصول إلى البيانات عبر سلاسل متعددة ونشر الوكلاء الذكاء الاصطناعي.
آفاق المستقبل والتحديات
تظهر بروتوكولات MCP ك paradigm جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي مع بلوكتشين، حيث تُظهر إمكانيات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، خاصة في مجالات مثل التمويل اللامركزي. ومع ذلك، لا يزال معظم المشاريع القائمة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم، ولم يتم إطلاق منتجات ناضجة بعد، مما يؤدي إلى تقلبات كبيرة في أسعار رموزها.
التحديات الرئيسية تشمل:
تسريع وتيرة تطوير المنتجات
تأكد من أن الرموز مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بالمنتجات الفعلية
تحسين تجربة المستخدم
التغلب على عوائق تكامل التكنولوجيا، وتوحيد منطق العقود الذكية وهياكل البيانات بين سلاسل الكتل المختلفة وDApp
على الرغم من التحديات، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانات سوقية هائلة. مع تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ونضوج بروتوكول MCP، من المتوقع أن يتم تحقيق تطبيقات أوسع في مجالات 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 كفاءة ودقة تحليل السوق.
تتميز بروتوكول MCP بخصائصها اللامركزية التي من المتوقع أن توفر منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعزز عملية لامركزية الأصول وتحويلها إلى أصول. كقوة مساعدة هامة في دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، من المتوقع أن يصبح بروتوكول MCP المحرك الرئيسي لدفع الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال يتعين معالجة مجموعة من التحديات مثل 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.
MC بروتوكول: تمكين نموذج ويب 3 الجديد لوكلاء الذكاء الاصطناعي
MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي: نموذج جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
مقدمة عن مفهوم MC
في مجال الذكاء الاصطناعي، تعتمد روبوتات الدردشة التقليدية عادةً على نماذج حوارية عامة، مما يفتقر إلى الإعدادات الشخصية، مما يؤدي إلى ردود مملة ومعتادة. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا معينة، وخصائص، ونغمة تجعل ردوده أكثر توافقًا مع توقعات المستخدم. ومع ذلك، حتى مع وجود "شخصيات" غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، ولا يمكنه تنفيذ المهام بشكل نشط أو إجراء عمليات معقدة.
لتجاوز هذا القيد، نشأ مشروع المصدر المفتوح Auto-GPT. إنه يسمح للمطورين بتعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي وتسجيلها في النظام. عند تقديم المستخدم لطلب، يقوم Auto-GPT بإنشاء تعليمات تشغيل 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 تنفيذ AI الذاتي، إلا أنه لا يزال يواجه مشاكل مثل عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر المنصات. لذلك، نشأ MCP (بروتوكول سياق النموذج). يهدف MCP إلى تبسيط طريقة تفاعل AI مع الأدوات الخارجية من خلال تقديم معايير اتصال موحدة، مما يسمح لـ AI باستدعاء خدمات خارجية متنوعة بسهولة. قلل هذا البروتوكول بشكل كبير من صعوبة التطوير وتكاليف الوقت، مما يسمح لنماذج AI بالتفاعل بشكل أكثر كفاءة مع الأدوات الخارجية.
تأثير التعاون بين MCP و AI Agent
تت complement MCP و AI Agent. تركز AI Agent بشكل أساسي على عمليات الأتمتة على blockchain، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية وتكامل التطبيقات اللامركزية. بينما تركز MCP على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، وتوفير بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، وتعزيز التوافقية والمرونة عبر الأنظمة الأساسية.
تتمثل القيمة الأساسية لMCP في توفير معيار اتصالات موحد لتفاعل AI Agent مع الأدوات الخارجية (مثل بيانات blockchain، والعقود الذكية، والخدمات خارج السلسلة، وغيرها). تحل هذه المعايير مشكلة تجزئة الواجهات في التطوير التقليدي، مما يمكّن AI Agent من الاتصال بسلاسة ببيانات وأدوات متعددة السلاسل، مما يعزز بشكل كبير من قدراته على التنفيذ الذاتي. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء AI من نوع DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين محفظتهم تلقائيًا من خلال MCP.
علاوة على ذلك، يفتح MCP اتجاهًا جديدًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وهو التعاون متعدد الوكلاء. من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين التعاون وفقًا لتوزيع الوظائف، لإكمال المهام المعقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة والموثوقية العامة. في جانب أتمتة التداول على السلسلة، يربط MCP بين أنواع مختلفة من الوكلاء للتداول وإدارة المخاطر، لحل مشكلات الانزلاق، وفقدان التداول، وMEV، وتحقيق إدارة أصول أكثر أمانًا وكفاءة على السلسلة.
نظرة عامة على المشاريع ذات الصلة
DeMCP: شبكة MCP لامركزية تقدم خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفر منصة نشر تتيح مشاركة العائدات التجارية للمطورين، وتحقق الوصول الشامل إلى نماذج اللغة الكبيرة السائدة.
DARK：شبكة MCP تحت بيئة التنفيذ الموثوقة المبنية على Solana (TEE). التطبيق الأول لها قيد التطوير، ويهدف إلى توفير قدرات تكامل أدوات فعالة لوكيل الذكاء الاصطناعي من خلال بروتوكول TEE و MCP.
Cookie.fun: منصة تركز على AIAgent في نظام Web3 البيئي، تقدم مؤشرات شاملة وأدوات تحليل لـ AI Agent. تعرض المنصة تأثير الذكاء الاصطناعي، قدرة المتابعة الذكية، تفاعل المستخدمين، والبيانات على السلسلة، وغيرها من المؤشرات.
SkyAI: مشروع بنية تحتية للبيانات Web3 مبني على BNB Chain، من خلال توسيع MCP لبناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي الأصلية على البلوكشين. يوفر هذا المنصة بروتوكول بيانات قابل للتوسع ومتداخل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على Web3، ويدعم الوصول إلى البيانات عبر سلاسل متعددة ونشر الوكلاء الذكاء الاصطناعي.
آفاق المستقبل والتحديات
تظهر بروتوكولات MCP ك paradigm جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي مع بلوكتشين، حيث تُظهر إمكانيات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، خاصة في مجالات مثل التمويل اللامركزي. ومع ذلك، لا يزال معظم المشاريع القائمة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم، ولم يتم إطلاق منتجات ناضجة بعد، مما يؤدي إلى تقلبات كبيرة في أسعار رموزها.
التحديات الرئيسية تشمل:
على الرغم من التحديات، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانات سوقية هائلة. مع تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ونضوج بروتوكول MCP، من المتوقع أن يتم تحقيق تطبيقات أوسع في مجالات 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 كفاءة ودقة تحليل السوق.
تتميز بروتوكول MCP بخصائصها اللامركزية التي من المتوقع أن توفر منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعزز عملية لامركزية الأصول وتحويلها إلى أصول. كقوة مساعدة هامة في دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، من المتوقع أن يصبح بروتوكول MCP المحرك الرئيسي لدفع الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال يتعين معالجة مجموعة من التحديات مثل التكامل التكنولوجي، والأمان، وتجربة المستخدم لتحقيق هذه الرؤية.