إطلاق إطار الاتصال

MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي: نموذج جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي مقدمة عن مفهوم MCP غالبًا ما تفتقر روبوتات الدردشة التقليدية في مجال الذكاء الاصطناعي إلى إعدادات مخصصة، مما يؤدي إلى ردود أحادية ويفتقر إلى اللمسة الإنسانية. لحل هذه المشكلة، قدم المطورون مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا وشخصيات ونبرة محددة. ومع ذلك، حتى مع ذلك، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، ولا يمكنه تنفيذ مهام معقدة بشكل نشط. أطلق مشروع Auto-GPT، الذي يسمح للمطورين بتعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي وتسجيلها في النظام. بعد تقديم الطلب من قبل المستخدم، يمكن لـ Auto-GPT إنشاء تعليمات تشغيلية بناءً على القواعد والأدوات المحددة مسبقًا، وتنفيذ المهام تلقائيًا وإرجاع النتائج، مما يحول الذكاء الاصطناعي من محاور سلبي إلى منفذ مهام نشط. على الرغم من أن Auto-GPT حقق إلى حد ما تنفيذ الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل ، إلا أنه لا يزال يواجه عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر المنصات.

مفهوم MCP وتطبيقه في وكيل الذكاء الاصطناعي مقدمة عن مفهوم MC تعتمد روبوتات الدردشة التقليدية في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على نماذج الحوار العامة، مما يفتقر إلى إعدادات شخصية محددة، مما يؤدي إلى استجابات أحادية ويفتقر إلى الطابع الإنساني. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا وشخصيات ونبرات محددة، مما يجعل استجاباته أقرب لتوقعات المستخدمين. ومع ذلك، حتى مع وجود "شخصيات" غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، ولا يمكنه تنفيذ المهام بنشاط أو إجراء عمليات معقدة. لحل هذه المشكلة، تم إنشاء مشروع Auto-GPT مفتوح المصدر. يسمح للمطورين بتعريف مجموعة من الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي، وتسجيل هذه الأدوات في النظام. عند تقديم المستخدمين للطلبات، يقوم Auto-GPT بتوليد تعليمات التشغيل تلقائيًا بناءً على القواعد والأدوات المحددة مسبقًا، وينفذ المهام ويعيد النتائج، مما يحول الذكاء الاصطناعي من متحدث سلبي إلى منفذ مهام نشط. على الرغم من Au

هذا الأسبوع، شهد سوق الأصول الرقمية انتعاشًا ملحوظًا، حيث تحسنت المشاعر في السوق وزادت استثمارات المؤسسات، وخاصة في بيئة Solana وSynthetix، حيث كانت الانتعاشات ملحوظة. ومع ذلك، لا تزال مخاطر الركود الاقتصادي وعدم اليقين في السياسات موجودة، حيث تواجه بعض المشاريع مثل Omni ضغوطات فك القفل، مما يستلزم أن يكون المستثمرون حذرين.

عززت MCP و AI Agent من خلال توفير معيار اتصال موحد كفاءة تفاعل AI مع الأدوات الخارجية، مما جعل AI يتحول من مجرد مستجيب سلبي إلى منفذ مهام نشط. يتمتع بروتوكول MCP بإمكانات تطبيق واسعة، خاصة في مجالات التمويل اللامركزي و DAO، ولكنه لا يزال يواجه تحديات مثل تقدم التطوير وثقة السوق.

MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي: نموذج جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ١. تحليل مفهوم MCP غالبًا ما تفتقر روبوتات الدردشة التقليدية إلى إعدادات شخصية، مما يؤدي إلى ردودها الرتيبة والمملة. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا ونبرات محددة. ومع ذلك، حتى مع وجود "شخصيات" غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، غير قادر على تنفيذ مهام معقدة بشكل استباقي. لتجاوز هذه الحدود، تم إطلاق مشروع Auto-GPT. يسمح للمطورين بتعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي وتسجيلها في النظام. بعد أن يقدم المستخدمون طلباتهم، يمكن لـ Auto-GPT إنشاء تعليمات التشغيل تلقائيًا وتنفيذ المهام بناءً على القواعد والأدوات المحددة مسبقًا. وهذا يجعل الذكاء الاصطناعي يتحول من محاور سلبى إلى منفذ مهام نشط. على الرغم من أن Auto-GPT حقق التنفيذ الذاتي للذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يزال يواجه مشاكل في عدم توحيد تنسيقات استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر المنصات. لذلك