Lanzamiento del Marco de Comunicación

MCP y Agente AI: un nuevo paradigma de aplicaciones de inteligencia artificial Introducción al concepto de MC Los chatbots tradicionales en el campo de la inteligencia artificial a menudo carecen de configuraciones personalizadas, lo que lleva a respuestas monótonas y sin calidez humana. Para resolver este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", otorgando a la IA 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. Después de que los usuarios hacen una solicitud, Auto-GPT puede generar instrucciones de operación basadas en reglas y herramientas preestablecidas, ejecutar tareas automáticamente y devolver resultados, transformando a la IA de un mero interlocutor pasivo a un ejecutor activo de tareas. A pesar de que Auto-GPT ha logrado en cierta medida la ejecución autónoma de la IA, todavía enfrenta problemas como la falta de un formato uniforme para las llamadas a herramientas y una baja compatibilidad entre plataformas.

Concepto de MCP y su aplicación en agentes de IA Introducción al concepto de MC Los chatbots tradicionales en el campo de la inteligencia artificial dependen en gran medida de modelos de conversación generales, careciendo de una configuración de personajes personalizada, lo que resulta en respuestas monótonas y carentes de humanidad. Para abordar este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", otorgando a la IA roles, personalidades y tonos específicos, haciendo que sus respuestas se acerquen más a las expectativas del usuario. Sin embargo, incluso con un "personaje" rico, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas proactivamente o realizar operaciones complejas. Para resolver este problema, surgió el proyecto de código abierto Auto-GPT. Permite a los desarrolladores definir una serie de herramientas y funciones para la IA, y registrar estas herramientas en el sistema. Cuando los usuarios hacen una solicitud, Auto-GPT genera instrucciones de operación basadas en reglas y herramientas predefinidas, ejecuta tareas automáticamente y devuelve resultados, transformando a la IA de un interlocutor pasivo en un ejecutor de tareas activo. A pesar de Au

Esta semana, el mercado de Activos Cripto ha mostrado una clara recuperación, mejorando el sentimiento del mercado y aumentando la inversión de capital institucional, especialmente con la notable recuperación del ecosistema Solana y Synthetix. Sin embargo, los riesgos de recesión económica y la incertidumbre política siguen presentes, y algunos proyectos como Omni enfrentan presión de desbloqueo, por lo que los inversores deben actuar con cautela.

MCP y AI Agent mejoran la eficiencia de la interacción entre la IA y las herramientas externas al proporcionar un estándar de comunicación unificado, convirtiendo a la IA de un mero respondedor pasivo a un ejecutor activo de tareas. El protocolo MCP tiene un amplio potencial de aplicación, especialmente en áreas como Finanzas descentralizadas y DAO, pero actualmente enfrenta desafíos como el progreso del desarrollo y la confianza del mercado.

MCP y Agente de IA: Un nuevo paradigma de aplicaciones de inteligencia artificial Uno, análisis del concepto de MCP Los chatbots tradicionales a menudo carecen de configuraciones personalizadas, lo que provoca que sus respuestas sean monótonas y aburridas. Para resolver este problema, los desarrolladores introdujeron el concepto de "personaje", otorgando a la IA roles y tonos específicos. Sin embargo, incluso con un "personaje" rico, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de llevar a cabo tareas complejas de forma proactiva. Para superar esta limitación, surgió el proyecto Auto-GPT. Permite a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA y registrarlas en el sistema. Después de que el usuario hace una solicitud, Auto-GPT puede generar automáticamente instrucciones de operación y ejecutar tareas según las reglas y herramientas predefinidas. Esto transforma a la IA de un participante pasivo en un ejecutor de tareas activo. A pesar de que Auto-GPT ha logrado la ejecución autónoma de la IA, aún enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamada a herramientas y la baja compatibilidad entre plataformas. Por ello,