MCP y AI Agent: un nuevo paradigma de aplicaciones de inteligencia artificial
Introducción al concepto de MCP
Los chatbots tradicionales en el campo de la inteligencia artificial a menudo carecen de configuraciones personalizadas, lo que resulta en respuestas monótonas y faltas de calidez humana. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", dotando a la IA de roles, personalidades y tonos específicos. Sin embargo, a pesar de esto, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas complejas de manera proactiva.
El proyecto Auto-GPT ha surgido, permitiendo a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA, y registrarlas en el sistema. Tras recibir una solicitud del usuario, Auto-GPT puede generar instrucciones de operación automáticamente según reglas y herramientas predefinidas, ejecutar tareas y devolver resultados, transformando a la IA de un interlocutor pasivo en un ejecutor activo de tareas.
A pesar de que Auto-GPT ha logrado cierta medida de ejecución autónoma de IA, todavía enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamadas a herramientas y la mala compatibilidad entre plataformas. Para ello, surge el MCP (Protocolo de Contexto de Modelo). El MCP tiene como objetivo simplificar la forma en que la IA interactúa con herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado que permite a la IA llamar fácilmente a varios servicios externos. Esto simplifica enormemente el proceso de desarrollo, reduce los costos de tiempo y mejora la eficiencia de la interacción entre el modelo de IA y las herramientas externas.
Efecto sinérgico entre MCP y el Agente de IA
MCP y AI Agent se complementan entre sí. AI Agent se centra principalmente en la automatización de operaciones en blockchain, la ejecución de contratos inteligentes y la gestión de activos criptográficos, enfatizando la protección de la privacidad y la integración de aplicaciones descentralizadas. Por otro lado, MCP se enfoca en simplificar la interacción entre AI Agent y sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, mejorando la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas.
El valor central de MCP radica en proporcionar un estándar de comunicación unificado para la interacción entre agentes de IA y herramientas externas (como datos de blockchain, contratos inteligentes, servicios fuera de la cadena, etc.). Esta estandarización resuelve el problema de la fragmentación de interfaces en el desarrollo tradicional, permitiendo que los agentes de IA se conecten sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, mejorando significativamente su capacidad de ejecución autónoma. Por ejemplo, los agentes de IA del tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente sus carteras a través de MCP.
Además, el MCP ha abierto una nueva dirección para los agentes de IA, es decir, la colaboración entre múltiples agentes de IA. A través del MCP, los agentes de IA pueden colaborar según la división de funciones para completar conjuntamente tareas complejas como el análisis de datos en cadena, la predicción de mercados y la gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y la fiabilidad en general. En términos de automatización de transacciones en cadena, el MCP puede conectar diversos agentes de trading y de gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento, el desgaste de las transacciones y el MEV, logrando una gestión de activos en cadena más segura y eficiente.
Visión general de proyectos relacionados
DeMCP: una red MCP descentralizada que proporciona servicios MCP de código abierto autodesarrollados para agentes de IA, ofrece una plataforma de implementación que comparte ingresos comerciales con los desarrolladores y permite una integración única de modelos de lenguaje de gran tamaño.
DARK: Red MCP construida sobre Solana, que opera en un entorno de ejecución confiable (TEE). Su primera aplicación está en desarrollo, diseñada para proporcionar capacidades de integración de herramientas eficientes para los Agentes de IA.
Cookie.fun: una plataforma centrada en agentes de IA en el ecosistema Web3, que ofrece índices y herramientas de análisis completos para agentes de IA. La actualización reciente lanzó un servidor MCP exclusivo, proporcionando servicios MCP dedicados de plug-and-play para desarrolladores y no técnicos.
SkyAI: un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre BNB Chain, diseñado para construir una infraestructura de IA nativa de blockchain mediante la expansión de MCP. La plataforma ofrece un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3.
Desarrollo futuro y desafíos
El protocolo MCP muestra un gran potencial en la fusión de la IA y la blockchain, especialmente en la mejora de la eficiencia de la interacción de datos, la reducción de costos de desarrollo, el aumento de la seguridad y la protección de la privacidad. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP aún se encuentran en la fase de prueba de concepto y no han lanzado productos maduros, lo que ha llevado a una gran volatilidad en el precio de su token.
Los principales desafíos incluyen:
Acelerar el desarrollo de productos
Asegúrese de que haya una estrecha relación entre el token y el producto real.
Mejorar la experiencia del usuario
Resolver las diferencias en la lógica de contratos inteligentes y la estructura de datos entre diferentes blockchains y DApps.
A pesar de los desafíos, el protocolo MCP sigue demostrando un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con el avance de la tecnología AI y la madurez del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logren aplicaciones más amplias en áreas como DeFi y DAO. Por ejemplo, los agentes de AI pueden obtener datos en cadena en tiempo real a través del protocolo MCP, ejecutar transacciones automatizadas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis del mercado.
Las características de descentralización del protocolo MCP tienen el potencial de proporcionar una plataforma de ejecución transparente y rastreable para modelos de IA, promoviendo la descentralización y la assetización de los activos de IA. Como una fuerza auxiliar importante en la fusión de IA y blockchain, se espera que el protocolo MCP se convierta en un motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes de IA. Sin embargo, para lograr esta visión, aún se deben abordar diversos desafíos relacionados con la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.
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· Hace58m
¿Nadie quiere hablar de MCP?
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BearEatsAll
· 07-24 18:54
la IA finalmente entiende cómo hablar como un humano
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wrekt_but_learning
· 07-24 18:53
¿Cuándo podrá reemplazar a la humanidad?
Ver originalesResponder0
DegenGambler
· 07-24 18:48
ai parece que no puede competir con nosotros, apostadores
MCP y Agente AI: Nuevas paradigmas y desafíos de la aplicación de AI en la Cadena de bloques
MCP y AI Agent: un nuevo paradigma de aplicaciones de inteligencia artificial
Introducción al concepto de MCP
Los chatbots tradicionales en el campo de la inteligencia artificial a menudo carecen de configuraciones personalizadas, lo que resulta en respuestas monótonas y faltas de calidez humana. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", dotando a la IA de roles, personalidades y tonos específicos. Sin embargo, a pesar de esto, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas complejas de manera proactiva.
El proyecto Auto-GPT ha surgido, permitiendo a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA, y registrarlas en el sistema. Tras recibir una solicitud del usuario, Auto-GPT puede generar instrucciones de operación automáticamente según reglas y herramientas predefinidas, ejecutar tareas y devolver resultados, transformando a la IA de un interlocutor pasivo en un ejecutor activo de tareas.
A pesar de que Auto-GPT ha logrado cierta medida de ejecución autónoma de IA, todavía enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamadas a herramientas y la mala compatibilidad entre plataformas. Para ello, surge el MCP (Protocolo de Contexto de Modelo). El MCP tiene como objetivo simplificar la forma en que la IA interactúa con herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado que permite a la IA llamar fácilmente a varios servicios externos. Esto simplifica enormemente el proceso de desarrollo, reduce los costos de tiempo y mejora la eficiencia de la interacción entre el modelo de IA y las herramientas externas.
Efecto sinérgico entre MCP y el Agente de IA
MCP y AI Agent se complementan entre sí. AI Agent se centra principalmente en la automatización de operaciones en blockchain, la ejecución de contratos inteligentes y la gestión de activos criptográficos, enfatizando la protección de la privacidad y la integración de aplicaciones descentralizadas. Por otro lado, MCP se enfoca en simplificar la interacción entre AI Agent y sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, mejorando la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas.
El valor central de MCP radica en proporcionar un estándar de comunicación unificado para la interacción entre agentes de IA y herramientas externas (como datos de blockchain, contratos inteligentes, servicios fuera de la cadena, etc.). Esta estandarización resuelve el problema de la fragmentación de interfaces en el desarrollo tradicional, permitiendo que los agentes de IA se conecten sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, mejorando significativamente su capacidad de ejecución autónoma. Por ejemplo, los agentes de IA del tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente sus carteras a través de MCP.
Además, el MCP ha abierto una nueva dirección para los agentes de IA, es decir, la colaboración entre múltiples agentes de IA. A través del MCP, los agentes de IA pueden colaborar según la división de funciones para completar conjuntamente tareas complejas como el análisis de datos en cadena, la predicción de mercados y la gestión de riesgos, mejorando la eficiencia y la fiabilidad en general. En términos de automatización de transacciones en cadena, el MCP puede conectar diversos agentes de trading y de gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento, el desgaste de las transacciones y el MEV, logrando una gestión de activos en cadena más segura y eficiente.
Visión general de proyectos relacionados
DeMCP: una red MCP descentralizada que proporciona servicios MCP de código abierto autodesarrollados para agentes de IA, ofrece una plataforma de implementación que comparte ingresos comerciales con los desarrolladores y permite una integración única de modelos de lenguaje de gran tamaño.
DARK: Red MCP construida sobre Solana, que opera en un entorno de ejecución confiable (TEE). Su primera aplicación está en desarrollo, diseñada para proporcionar capacidades de integración de herramientas eficientes para los Agentes de IA.
Cookie.fun: una plataforma centrada en agentes de IA en el ecosistema Web3, que ofrece índices y herramientas de análisis completos para agentes de IA. La actualización reciente lanzó un servidor MCP exclusivo, proporcionando servicios MCP dedicados de plug-and-play para desarrolladores y no técnicos.
SkyAI: un proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre BNB Chain, diseñado para construir una infraestructura de IA nativa de blockchain mediante la expansión de MCP. La plataforma ofrece un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3.
Desarrollo futuro y desafíos
El protocolo MCP muestra un gran potencial en la fusión de la IA y la blockchain, especialmente en la mejora de la eficiencia de la interacción de datos, la reducción de costos de desarrollo, el aumento de la seguridad y la protección de la privacidad. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP aún se encuentran en la fase de prueba de concepto y no han lanzado productos maduros, lo que ha llevado a una gran volatilidad en el precio de su token.
Los principales desafíos incluyen:
A pesar de los desafíos, el protocolo MCP sigue demostrando un gran potencial de desarrollo en el mercado. Con el avance de la tecnología AI y la madurez del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logren aplicaciones más amplias en áreas como DeFi y DAO. Por ejemplo, los agentes de AI pueden obtener datos en cadena en tiempo real a través del protocolo MCP, ejecutar transacciones automatizadas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis del mercado.
Las características de descentralización del protocolo MCP tienen el potencial de proporcionar una plataforma de ejecución transparente y rastreable para modelos de IA, promoviendo la descentralización y la assetización de los activos de IA. Como una fuerza auxiliar importante en la fusión de IA y blockchain, se espera que el protocolo MCP se convierta en un motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes de IA. Sin embargo, para lograr esta visión, aún se deben abordar diversos desafíos relacionados con la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.