في مجال الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما تفتقر روبوتات الدردشة التقليدية إلى الإعدادات المخصصة، مما يؤدي إلى ردود أحادية وافتقارها للإنسانية. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا محددة وخصائص ونبرة. ومع ذلك، حتى مع ذلك، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، ولا يمكنه تنفيذ المهام بنشاط أو إجراء عمليات معقدة.
لتحويل الذكاء الاصطناعي من متحدث سلبي إلى منفذ نشط للمهام، تم إنشاء مشروع المصدر المفتوح Auto-GPT. يسمح هذا المشروع للمطورين بتعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي وتسجيلها في النظام. عندما يقدم المستخدم طلبًا، يقوم Auto-GPT بإنشاء تعليمات تنفيذية تلقائيًا بناءً على القواعد والأدوات المحددة مسبقًا، وينفذ المهام ويعيد النتائج.
على الرغم من أن Auto-GPT حقق درجة معينة من التنفيذ الذاتي للذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يزال يواجه مشكلات مثل عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر الأنظمة الأساسية. لحل هذه التحديات، وُلد MCP (بروتوكول سياق النموذج). يهدف MCP إلى تبسيط طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية من خلال توفير معيار اتصالات موحد، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من استدعاء مجموعة متنوعة من الخدمات الخارجية بسهولة.
تقليديًا، لجعل النماذج الضخمة تنفذ مهام معقدة (مثل الاستعلام عن الطقس أو زيارة صفحة ويب)، يحتاج المطورون إلى كتابة كود وأدلة أدوات ضخمة، مما يزيد بشكل كبير من صعوبة التطوير وتكاليف الوقت. بروتوكول MCP يبسط هذه العملية بشكل ملحوظ من خلال تحديد واجهات ومعايير اتصال موحدة، مما يمكّن نماذج الذكاء الاصطناعي من التفاعل مع الأدوات الخارجية بشكل أسرع وأكثر كفاءة.
اثنان، دمج MCP مع وكيل الذكاء الاصطناعي
العلاقة بين MCP وAI Agent هي علاقة تكاملية. يركز AI Agent بشكل رئيسي على التشغيل الآلي للبلوكشين، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية ودمج التطبيقات اللامركزية. بينما يركز MCP أكثر على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، ويوفر بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، مما يعزز القدرة على التشغيل المتداخل 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، وما إلى ذلك). لقد حلت هذه المعايير الموحدة مشكلة تفتت الواجهات في تطوير البرامج التقليدي، مما يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من الاتصال بسلاسة ببيانات وأدوات متعددة السلاسل، وتعزيز قدراتهم على التنفيذ الذاتي بشكل كبير. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي من نوع DeFi عبر MCP الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين محفظة الاستثمار تلقائيًا.
علاوة على ذلك، يفتح MCP أبعادًا جديدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، أي التعاون بين عدة وكلاء. من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون حسب الوظائف، ودمج المهام المعقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة والموثوقية الشاملة. في جانب أتمتة المعاملات على السلسلة، يربط MCP أنواعًا مختلفة من وكلاء التداول وإدارة المخاطر، مما يساعد على حل مشاكل الانزلاق، وفقدان الصفقة، وMEV، لتحقيق إدارة أكثر أمانًا وكفاءة للأصول على السلسلة.
ثلاثة، المشاريع ذات الصلة
1. DeMCP
DeMCP هو شبكة MCP لامركزية تهدف إلى توفير خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفير منصة نشر لمطوري MCP تتيح مشاركة العائدات التجارية، وتحقيق الوصول الشامل إلى نماذج اللغة الكبيرة السائدة (LLM). يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال دعم العملات المستقرة.
2. داكن
DARK هو شبكة MCP تعمل في بيئة تنفيذ موثوقة ( TEE )، مبنية على Solana. التطبيق الأول لها في مرحلة التطوير، يهدف إلى توفير إمكانيات تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال TEE وبروتوكول MCP، مما يسمح للمطورين بالوصول السريع إلى مجموعة متنوعة من الأدوات والخدمات الخارجية من خلال إعداد بسيط.
3. Cookie.fun
Cookie.fun هي منصة تركز على وكلاء الذكاء الاصطناعي في بيئة Web3، تهدف إلى تقديم مؤشرات شاملة وأدوات تحليل لوكلاء الذكاء الاصطناعي للمستخدمين. تساعد المنصة المستخدمين على فهم وتقييم أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين من خلال عرض تأثيراتهم العقلية، وقدرات المتابعة الذكية، والتفاعل مع المستخدمين، وبيانات السلسلة.
4. سكاي آي
SkyAI هو مشروع للبنية التحتية للبيانات في Web3 مبني على سلسلة BNB، يهدف إلى بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي الأصلية على البلوكشين من خلال توسيع MCP. تقدم المنصة بروتوكولات بيانات قابلة للتوسع وقابلة للتشغيل المتبادل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى Web3، وتخطط لتبسيط عملية التطوير من خلال دمج الوصول إلى بيانات متعددة السلاسل، ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، ومرافق على مستوى البروتوكول، مما يعزز التطبيق العملي للذكاء الاصطناعي في بيئة البلوكشين.
أربعة، التنمية المستقبلية
تظهر بروتوكولات MCP كحكاية جديدة في دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain ، حيث تُظهر إمكانيات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات ، وتقليل تكاليف التطوير ، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية ، خاصة في سيناريوهات مثل التمويل اللامركزي. ومع ذلك ، لا يزال معظم المشاريع القائمة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم ، ولم يتم إطلاق منتجات ناضجة ، مما أدى إلى انخفاض مستمر في أسعار رموزها بعد الإطلاق. تعكس هذه الظاهرة أزمة ثقة السوق في مشاريع MCP ، والتي تنبع أساسًا من دورة تطوير المنتج الطويلة ونقص التطبيقات العملية.
لذلك، فإن كيفية تسريع وتيرة تطوير المنتج، وضمان الارتباط الوثيق بين الرمز والمنتج الفعلي، وتحسين تجربة المستخدم، ستكون القضايا الأساسية التي تواجه مشروع MCP الحالي. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال推广 بروتوكول MCP في نظام التشفير يواجه تحديات التكامل الفني. نظرًا للاختلافات في منطق العقود الذكية وهيكل البيانات بين سلاسل الكتل المختلفة وDApps، لا يزال من الضروري استثمار موارد تطوير كبيرة في خادم MCP الموحد القياسي.
على الرغم من التحديات المذكورة أعلاه، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانات كبيرة في تطوير السوق. مع التقدم المستمر في تقنيات الذكاء الاصطناعي ونضوج بروتوكول MCP، من المتوقع أن يتم تحقيق تطبيقات أوسع في مجالات مثل DeFi وDAO 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. بالإضافة إلى ذلك، فإن الخصائص اللامركزية لبروتوكول MCP من المتوقع أن توفر منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يدفع نحو لامركزية أصول الذكاء الاصطناعي وعملية تحويلها إلى أصول.
بروتوكول MCP كقوة مساعدة مهمة لدمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، مع نضوج التكنولوجيا المستمر وتوسع سيناريوهات التطبيق، من المتوقع أن يصبح محركًا مهمًا لدفع الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لتحقيق هذه الرؤية، لا يزال يتعين مواجهة تحديات متعددة مثل تكامل 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 8
أعجبني
8
4
مشاركة
تعليق
0/400
ForkLibertarian
· منذ 7 س
هل هذا؟ ليس فيه نكهة على الإطلاق
شاهد النسخة الأصليةرد0
RugResistant
· منذ 7 س
تم اكتشاف فجوات أمان محتملة في هذا الإطار ngl...
شاهد النسخة الأصليةرد0
RektRecorder
· منذ 7 س
مرة أخرى، أصبحت gpt منتشرة بشكل كبير
شاهد النسخة الأصليةرد0
CryptoCrazyGF
· منذ 8 س
بوتات أيضا بدأت تجد شريكًا. من سيعطيني واحدًا أيضًا؟
دمج MCP مع وكيل AI: إنشاء إطار عمل جديد للذكاء الاصطناعي في Web3
MCP与AI Agent：إطار جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
أ. مقدمة حول مفهوم MCP
في مجال الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما تفتقر روبوتات الدردشة التقليدية إلى الإعدادات المخصصة، مما يؤدي إلى ردود أحادية وافتقارها للإنسانية. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا محددة وخصائص ونبرة. ومع ذلك، حتى مع ذلك، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، ولا يمكنه تنفيذ المهام بنشاط أو إجراء عمليات معقدة.
لتحويل الذكاء الاصطناعي من متحدث سلبي إلى منفذ نشط للمهام، تم إنشاء مشروع المصدر المفتوح Auto-GPT. يسمح هذا المشروع للمطورين بتعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي وتسجيلها في النظام. عندما يقدم المستخدم طلبًا، يقوم Auto-GPT بإنشاء تعليمات تنفيذية تلقائيًا بناءً على القواعد والأدوات المحددة مسبقًا، وينفذ المهام ويعيد النتائج.
على الرغم من أن Auto-GPT حقق درجة معينة من التنفيذ الذاتي للذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يزال يواجه مشكلات مثل عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر الأنظمة الأساسية. لحل هذه التحديات، وُلد MCP (بروتوكول سياق النموذج). يهدف MCP إلى تبسيط طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية من خلال توفير معيار اتصالات موحد، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من استدعاء مجموعة متنوعة من الخدمات الخارجية بسهولة.
تقليديًا، لجعل النماذج الضخمة تنفذ مهام معقدة (مثل الاستعلام عن الطقس أو زيارة صفحة ويب)، يحتاج المطورون إلى كتابة كود وأدلة أدوات ضخمة، مما يزيد بشكل كبير من صعوبة التطوير وتكاليف الوقت. بروتوكول MCP يبسط هذه العملية بشكل ملحوظ من خلال تحديد واجهات ومعايير اتصال موحدة، مما يمكّن نماذج الذكاء الاصطناعي من التفاعل مع الأدوات الخارجية بشكل أسرع وأكثر كفاءة.
اثنان، دمج MCP مع وكيل الذكاء الاصطناعي
العلاقة بين MCP وAI Agent هي علاقة تكاملية. يركز AI Agent بشكل رئيسي على التشغيل الآلي للبلوكشين، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية ودمج التطبيقات اللامركزية. بينما يركز MCP أكثر على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، ويوفر بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، مما يعزز القدرة على التشغيل المتداخل 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، وما إلى ذلك). لقد حلت هذه المعايير الموحدة مشكلة تفتت الواجهات في تطوير البرامج التقليدي، مما يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من الاتصال بسلاسة ببيانات وأدوات متعددة السلاسل، وتعزيز قدراتهم على التنفيذ الذاتي بشكل كبير. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي من نوع DeFi عبر MCP الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين محفظة الاستثمار تلقائيًا.
علاوة على ذلك، يفتح MCP أبعادًا جديدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، أي التعاون بين عدة وكلاء. من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون حسب الوظائف، ودمج المهام المعقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة والموثوقية الشاملة. في جانب أتمتة المعاملات على السلسلة، يربط MCP أنواعًا مختلفة من وكلاء التداول وإدارة المخاطر، مما يساعد على حل مشاكل الانزلاق، وفقدان الصفقة، وMEV، لتحقيق إدارة أكثر أمانًا وكفاءة للأصول على السلسلة.
ثلاثة، المشاريع ذات الصلة
1. DeMCP
DeMCP هو شبكة MCP لامركزية تهدف إلى توفير خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفير منصة نشر لمطوري MCP تتيح مشاركة العائدات التجارية، وتحقيق الوصول الشامل إلى نماذج اللغة الكبيرة السائدة (LLM). يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال دعم العملات المستقرة.
2. داكن
DARK هو شبكة MCP تعمل في بيئة تنفيذ موثوقة ( TEE )، مبنية على Solana. التطبيق الأول لها في مرحلة التطوير، يهدف إلى توفير إمكانيات تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال TEE وبروتوكول MCP، مما يسمح للمطورين بالوصول السريع إلى مجموعة متنوعة من الأدوات والخدمات الخارجية من خلال إعداد بسيط.
3. Cookie.fun
Cookie.fun هي منصة تركز على وكلاء الذكاء الاصطناعي في بيئة Web3، تهدف إلى تقديم مؤشرات شاملة وأدوات تحليل لوكلاء الذكاء الاصطناعي للمستخدمين. تساعد المنصة المستخدمين على فهم وتقييم أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين من خلال عرض تأثيراتهم العقلية، وقدرات المتابعة الذكية، والتفاعل مع المستخدمين، وبيانات السلسلة.
4. سكاي آي
SkyAI هو مشروع للبنية التحتية للبيانات في Web3 مبني على سلسلة BNB، يهدف إلى بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي الأصلية على البلوكشين من خلال توسيع MCP. تقدم المنصة بروتوكولات بيانات قابلة للتوسع وقابلة للتشغيل المتبادل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى Web3، وتخطط لتبسيط عملية التطوير من خلال دمج الوصول إلى بيانات متعددة السلاسل، ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، ومرافق على مستوى البروتوكول، مما يعزز التطبيق العملي للذكاء الاصطناعي في بيئة البلوكشين.
أربعة، التنمية المستقبلية
تظهر بروتوكولات MCP كحكاية جديدة في دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain ، حيث تُظهر إمكانيات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات ، وتقليل تكاليف التطوير ، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية ، خاصة في سيناريوهات مثل التمويل اللامركزي. ومع ذلك ، لا يزال معظم المشاريع القائمة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم ، ولم يتم إطلاق منتجات ناضجة ، مما أدى إلى انخفاض مستمر في أسعار رموزها بعد الإطلاق. تعكس هذه الظاهرة أزمة ثقة السوق في مشاريع MCP ، والتي تنبع أساسًا من دورة تطوير المنتج الطويلة ونقص التطبيقات العملية.
لذلك، فإن كيفية تسريع وتيرة تطوير المنتج، وضمان الارتباط الوثيق بين الرمز والمنتج الفعلي، وتحسين تجربة المستخدم، ستكون القضايا الأساسية التي تواجه مشروع MCP الحالي. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال推广 بروتوكول MCP في نظام التشفير يواجه تحديات التكامل الفني. نظرًا للاختلافات في منطق العقود الذكية وهيكل البيانات بين سلاسل الكتل المختلفة وDApps، لا يزال من الضروري استثمار موارد تطوير كبيرة في خادم MCP الموحد القياسي.
على الرغم من التحديات المذكورة أعلاه، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانات كبيرة في تطوير السوق. مع التقدم المستمر في تقنيات الذكاء الاصطناعي ونضوج بروتوكول MCP، من المتوقع أن يتم تحقيق تطبيقات أوسع في مجالات مثل DeFi وDAO 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. بالإضافة إلى ذلك، فإن الخصائص اللامركزية لبروتوكول MCP من المتوقع أن توفر منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يدفع نحو لامركزية أصول الذكاء الاصطناعي وعملية تحويلها إلى أصول.
بروتوكول MCP كقوة مساعدة مهمة لدمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، مع نضوج التكنولوجيا المستمر وتوسع سيناريوهات التطبيق، من المتوقع أن يصبح محركًا مهمًا لدفع الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لتحقيق هذه الرؤية، لا يزال يتعين مواجهة تحديات متعددة مثل تكامل التكنولوجيا، والأمان، وتجربة المستخدم.