تعتمد الروبوتات الدردشة التقليدية في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على نماذج الحوار العامة، مما يفتقر إلى إعدادات شخصية محددة، مما يؤدي إلى ردود فعل أحادية تفتقر إلى لمسة إنسانية. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "شخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا وشخصيات ونبرة محددة، مما يجعل ردوده أقرب إلى توقعات المستخدم. ومع ذلك، حتى مع وجود "شخصيات" غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد متفاعل سلبي، غير قادر على تنفيذ المهام بنشاط أو إجراء عمليات معقدة.
لحل هذه المشكلة، تم إنشاء مشروع Auto-GPT مفتوح المصدر. يتيح للمطورين تعريف مجموعة من الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي، وتسجيل هذه الأدوات في النظام. عند تقديم المستخدمين طلبات، يقوم Auto-GPT بإنشاء تعليمات التشغيل 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 يحقق إلى حد ما تنفيذ الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل، إلا أنه لا يزال يواجه مشكلات مثل عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر المنصات. لحل هذه المشكلات، تم تقديم بروتوكول نموذج السياق (MCP). يهدف MCP إلى تبسيط طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية من خلال تقديم معيار اتصالات موحد، مما يسمح للذكاء الاصطناعي باستدعاء خدمات خارجية بسهولة. تقليديًا، يتطلب تنفيذ مهام معقدة بواسطة نماذج كبيرة كتابة كمية كبيرة من التعليمات البرمجية ووصف الأدوات، مما يزيد بشكل كبير من صعوبة التطوير وتكلفة الوقت. يقوم بروتوكول MCP من خلال تعريف واجهات ومعايير اتصالات معيارية بتبسيط هذه العملية بشكل ملحوظ، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع الأدوات الخارجية بشكل أسرع وأكثر فعالية.
دمج MCP مع وكيل الذكاء الاصطناعي
العلاقة بين MCP و AI Agent هي علاقة تكاملية. يركز AI Agent بشكل أساسي على العمليات التلقائية في البلوكشين، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية وتكامل التطبيقات اللامركزية. من ناحية أخرى، يركز MCP على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، من خلال تقديم بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، مما يعزز من التوافقية والمرونة عبر المنصات.
تتمثل القيمة الأساسية لـ MCP في توفير معيار اتصالات موحد لتفاعل وكلاء الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية (بما في ذلك بيانات blockchain، والعقود الذكية، والخدمات خارج السلسلة، إلخ). يحل هذا التوحيد مشكلة تفتت الواجهات في التطوير التقليدي، مما يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتواصل بسلاسة مع بيانات وأدوات متعددة السلاسل، ويعزز بشكل كبير القدرة على التنفيذ الذاتي. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي من نوع DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين محفظة الاستثمار تلقائيًا من خلال MCP.
علاوة على ذلك، يفتح MCP اتجاهًا جديدًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وهو التعاون بين عدة وكلاء ذكاء اصطناعي. من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون وفقًا لتقسيم الوظائف، وتجميع لإنجاز مهام معقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة والموثوقية الشاملة. في مجال أتمتة التداول على السلسلة، يربط MCP بين أنواع مختلفة من وكلاء التداول وإدارة المخاطر، مما يحل مشاكل الانزلاق، والتآكل في التداول، وMEV، لتحقيق إدارة أصول أكثر أمانًا وكفاءة على السلسلة.
المشاريع ذات الصلة
DeMCP
DeMCP هو شبكة MCP لامركزية، تهدف إلى توفير خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتقديم منصة نشر تشارك في العوائد التجارية لمطوري MCP، وتهيئة الوصول الشامل لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) الرائجة. يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال دعم العملات المستقرة.
الظلام
DARK هو شبكة MCP مبنية على سولانا تحت بيئة تنفيذ موثوقة (TEE). التطبيق الأول لها في مرحلة التطوير، سيوفر من خلال TEE وبروتوكول MCP أدوات تكامل فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يتيح للمطورين الوصول بسرعة إلى مجموعة متنوعة من الأدوات والخدمات الخارجية من خلال تكوين بسيط.
Cookie.fun
Cookie.fun هو منصة تركز على AI Agent في نظام Web3 البيئي، تهدف إلى تزويد المستخدمين بمؤشرات شاملة وأدوات تحليل AI Agent. تساعد هذه المنصة المستخدمين في فهم وتقييم أداء AI Agents المختلفة من خلال عرض تأثيرهم العقلي، وقدرتهم على المتابعة الذكية، وتفاعل المستخدمين، وبيانات السلسلة. التحديث الأخير قدم خادم MCP مخصص، يتضمن خادم MCP مخصص للوكيل الجاهز للتوصيل، مصمم للمطورين وغير التقنيين، بدون الحاجة لأي إعداد.
سكاي إيه أي
SkyAI هو مشروع بنية تحتية للبيانات في Web3 مبني على شبكة BNB، يهدف إلى بناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي على blockchain من خلال توسيع MCP. توفر هذه المنصة بروتوكول بيانات قابل للتوسع وقابل للتشغيل المتبادل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المبنية على Web3، وتخطط لتبسيط عملية التطوير من خلال دمج الوصول إلى البيانات متعددة السلاسل، ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، والمرافق على مستوى البروتوكول، مما يعزز التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في بيئة blockchain. حاليًا، يدعم SkyAI مجموعات بيانات مجمعة من شبكة BNB وSolana، حيث تجاوزت كمية البيانات 10 مليار صف، وفي المستقبل، سيتم إطلاق خادم بيانات MCP يدعم الشبكة الرئيسية Ethereum وسلسلة Base.
التنمية المستقبلية
تظهر بروتوكولات MCP كراوية جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain إمكانيات هائلة في تعزيز كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وزيادة الأمان وحماية الخصوصية، لا سيما في مشاهد التمويل اللامركزي. ومع ذلك، لا يزال معظم المشاريع المعتمدة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم، ولم يتم إطلاق منتجات ناضجة، مما أدى إلى استمرار انخفاض أسعار الرموز المميزة بعد الإطلاق. وهذا يعكس أزمة ثقة السوق في مشاريع MCP، والتي تنبع أساسًا من طول دورة تطوير المنتجات ونقص التطبيقات العملية.
كيفية تسريع وتيرة تطوير المنتجات، وضمان الارتباط الوثيق بين الرموز والمنتجات الفعلية، وتحسين تجربة المستخدم ستكون هي القضايا الأساسية التي تواجه مشروع MCP الحالي. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال ترويج بروتوكول MCP في النظام البيئي المشفر يواجه تحديات تكامل تقنية. نظرًا لاختلاف المنطق الهيكلي لعقود الذكاء والبيانات بين سلاسل الكتل المختلفة و DApp، لا يزال هناك حاجة لاستثمار موارد تطوير كبيرة في خادم MCP الموحد.
على الرغم من التحديات المذكورة أعلاه، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانات كبيرة لتطوير السوق. مع تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ونضوج بروتوكول MCP تدريجياً، من المتوقع أن يتم تطبيقه بشكل أوسع في مجالات مثل DeFi و DAO في المستقبل. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الوصول إلى البيانات على السلسلة في الوقت الحقيقي من خلال بروتوكول MCP، وتنفيذ التداولات الآلية، وزيادة كفاءة ودقة تحليل السوق. بالإضافة إلى ذلك، من المتوقع أن يوفر الطابع اللامركزي لبروتوكول MCP منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعزز عملية 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 محركا مهما لدفع الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال يتعين معالجة التحديات المتعددة في مجالات تكامل التكنولوجيا، 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 16
أعجبني
16
6
مشاركة
تعليق
0/400
Layer2Arbitrageur
· منذ 15 س
lmao تخيل أن تعتقد أن auto-gpt مهم دون طبقة تنفيذ عبر السلاسل
شاهد النسخة الأصليةرد0
MidnightGenesis
· 07-24 02:16
الرمز يخبرني أن هذا الشيء ليس بسيطًا. كتابة الشيفرة في منتصف الليل هي الحقيقة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasFeeVictim
· 07-24 02:15
كادت أن ينفد الوقود
شاهد النسخة الأصليةرد0
PaperHandsCriminal
· 07-24 02:10
كل شيء يمكن التحدث عنه، لكن لا أستطيع تداول العملات الرقمية، لقد تم الرفع فئة بالفعل.
شاهد النسخة الأصليةرد0
CountdownToBroke
· 07-24 02:06
هذا الدواء لا يصلح أيضاً... كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتعلم التحرك بمفرده ثم نجني منه رسوم التعليم؟
يساعد بروتوكول MCP وكيل AI على تحقيق التشغيل البيني عبر السلاسل وفتح حقبة جديدة في Web3
مفهوم MCP وتطبيقه في وكيل الذكاء الاصطناعي
مقدمة مفهوم MCP
تعتمد الروبوتات الدردشة التقليدية في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على نماذج الحوار العامة، مما يفتقر إلى إعدادات شخصية محددة، مما يؤدي إلى ردود فعل أحادية تفتقر إلى لمسة إنسانية. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "شخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا وشخصيات ونبرة محددة، مما يجعل ردوده أقرب إلى توقعات المستخدم. ومع ذلك، حتى مع وجود "شخصيات" غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد متفاعل سلبي، غير قادر على تنفيذ المهام بنشاط أو إجراء عمليات معقدة.
لحل هذه المشكلة، تم إنشاء مشروع Auto-GPT مفتوح المصدر. يتيح للمطورين تعريف مجموعة من الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي، وتسجيل هذه الأدوات في النظام. عند تقديم المستخدمين طلبات، يقوم Auto-GPT بإنشاء تعليمات التشغيل 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 يحقق إلى حد ما تنفيذ الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل، إلا أنه لا يزال يواجه مشكلات مثل عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر المنصات. لحل هذه المشكلات، تم تقديم بروتوكول نموذج السياق (MCP). يهدف MCP إلى تبسيط طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية من خلال تقديم معيار اتصالات موحد، مما يسمح للذكاء الاصطناعي باستدعاء خدمات خارجية بسهولة. تقليديًا، يتطلب تنفيذ مهام معقدة بواسطة نماذج كبيرة كتابة كمية كبيرة من التعليمات البرمجية ووصف الأدوات، مما يزيد بشكل كبير من صعوبة التطوير وتكلفة الوقت. يقوم بروتوكول MCP من خلال تعريف واجهات ومعايير اتصالات معيارية بتبسيط هذه العملية بشكل ملحوظ، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع الأدوات الخارجية بشكل أسرع وأكثر فعالية.
دمج MCP مع وكيل الذكاء الاصطناعي
العلاقة بين MCP و AI Agent هي علاقة تكاملية. يركز AI Agent بشكل أساسي على العمليات التلقائية في البلوكشين، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية وتكامل التطبيقات اللامركزية. من ناحية أخرى، يركز MCP على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، من خلال تقديم بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، مما يعزز من التوافقية والمرونة عبر المنصات.
تتمثل القيمة الأساسية لـ MCP في توفير معيار اتصالات موحد لتفاعل وكلاء الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية (بما في ذلك بيانات blockchain، والعقود الذكية، والخدمات خارج السلسلة، إلخ). يحل هذا التوحيد مشكلة تفتت الواجهات في التطوير التقليدي، مما يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتواصل بسلاسة مع بيانات وأدوات متعددة السلاسل، ويعزز بشكل كبير القدرة على التنفيذ الذاتي. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي من نوع DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين محفظة الاستثمار تلقائيًا من خلال MCP.
علاوة على ذلك، يفتح MCP اتجاهًا جديدًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وهو التعاون بين عدة وكلاء ذكاء اصطناعي. من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون وفقًا لتقسيم الوظائف، وتجميع لإنجاز مهام معقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة والموثوقية الشاملة. في مجال أتمتة التداول على السلسلة، يربط MCP بين أنواع مختلفة من وكلاء التداول وإدارة المخاطر، مما يحل مشاكل الانزلاق، والتآكل في التداول، وMEV، لتحقيق إدارة أصول أكثر أمانًا وكفاءة على السلسلة.
المشاريع ذات الصلة
DeMCP
DeMCP هو شبكة MCP لامركزية، تهدف إلى توفير خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتقديم منصة نشر تشارك في العوائد التجارية لمطوري MCP، وتهيئة الوصول الشامل لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) الرائجة. يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال دعم العملات المستقرة.
الظلام
DARK هو شبكة MCP مبنية على سولانا تحت بيئة تنفيذ موثوقة (TEE). التطبيق الأول لها في مرحلة التطوير، سيوفر من خلال TEE وبروتوكول MCP أدوات تكامل فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يتيح للمطورين الوصول بسرعة إلى مجموعة متنوعة من الأدوات والخدمات الخارجية من خلال تكوين بسيط.
Cookie.fun
Cookie.fun هو منصة تركز على AI Agent في نظام Web3 البيئي، تهدف إلى تزويد المستخدمين بمؤشرات شاملة وأدوات تحليل AI Agent. تساعد هذه المنصة المستخدمين في فهم وتقييم أداء AI Agents المختلفة من خلال عرض تأثيرهم العقلي، وقدرتهم على المتابعة الذكية، وتفاعل المستخدمين، وبيانات السلسلة. التحديث الأخير قدم خادم MCP مخصص، يتضمن خادم MCP مخصص للوكيل الجاهز للتوصيل، مصمم للمطورين وغير التقنيين، بدون الحاجة لأي إعداد.
سكاي إيه أي
SkyAI هو مشروع بنية تحتية للبيانات في Web3 مبني على شبكة BNB، يهدف إلى بناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي على blockchain من خلال توسيع MCP. توفر هذه المنصة بروتوكول بيانات قابل للتوسع وقابل للتشغيل المتبادل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المبنية على Web3، وتخطط لتبسيط عملية التطوير من خلال دمج الوصول إلى البيانات متعددة السلاسل، ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، والمرافق على مستوى البروتوكول، مما يعزز التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي في بيئة blockchain. حاليًا، يدعم SkyAI مجموعات بيانات مجمعة من شبكة BNB وSolana، حيث تجاوزت كمية البيانات 10 مليار صف، وفي المستقبل، سيتم إطلاق خادم بيانات MCP يدعم الشبكة الرئيسية Ethereum وسلسلة Base.
التنمية المستقبلية
تظهر بروتوكولات MCP كراوية جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain إمكانيات هائلة في تعزيز كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وزيادة الأمان وحماية الخصوصية، لا سيما في مشاهد التمويل اللامركزي. ومع ذلك، لا يزال معظم المشاريع المعتمدة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم، ولم يتم إطلاق منتجات ناضجة، مما أدى إلى استمرار انخفاض أسعار الرموز المميزة بعد الإطلاق. وهذا يعكس أزمة ثقة السوق في مشاريع MCP، والتي تنبع أساسًا من طول دورة تطوير المنتجات ونقص التطبيقات العملية.
كيفية تسريع وتيرة تطوير المنتجات، وضمان الارتباط الوثيق بين الرموز والمنتجات الفعلية، وتحسين تجربة المستخدم ستكون هي القضايا الأساسية التي تواجه مشروع MCP الحالي. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال ترويج بروتوكول MCP في النظام البيئي المشفر يواجه تحديات تكامل تقنية. نظرًا لاختلاف المنطق الهيكلي لعقود الذكاء والبيانات بين سلاسل الكتل المختلفة و DApp، لا يزال هناك حاجة لاستثمار موارد تطوير كبيرة في خادم MCP الموحد.
على الرغم من التحديات المذكورة أعلاه، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانات كبيرة لتطوير السوق. مع تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ونضوج بروتوكول MCP تدريجياً، من المتوقع أن يتم تطبيقه بشكل أوسع في مجالات مثل DeFi و DAO في المستقبل. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الوصول إلى البيانات على السلسلة في الوقت الحقيقي من خلال بروتوكول MCP، وتنفيذ التداولات الآلية، وزيادة كفاءة ودقة تحليل السوق. بالإضافة إلى ذلك، من المتوقع أن يوفر الطابع اللامركزي لبروتوكول MCP منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعزز عملية 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 محركا مهما لدفع الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال يتعين معالجة التحديات المتعددة في مجالات تكامل التكنولوجيا، والأمان، وتجربة المستخدم لتحقيق هذه الرؤية.