Concept de MC et son application dans les agents IA
Introduction au concept de MC
Les chatbots traditionnels dans le domaine de l'intelligence artificielle dépendent souvent de modèles de dialogue généraux, manquant de personnalisation des rôles, ce qui entraîne des réponses monotones et dépourvues d'humanité. Pour résoudre ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnage", attribuant à l'IA des rôles, des caractères et des tons spécifiques, rendant ses réponses plus proches des attentes des utilisateurs. Cependant, même avec une "personnalité" riche, l'IA reste simplement un répondant passif, incapable d'exécuter des tâches de manière proactive ou de réaliser des opérations complexes.
Pour résoudre ce problème, le projet open source Auto-GPT a vu le jour. Il permet aux développeurs de définir une série d'outils et de fonctions pour l'IA, et d'enregistrer ces outils dans le système. Lorsque l'utilisateur fait une demande, Auto-GPT génère des instructions d'opération en fonction des règles et des outils préétablis, exécute automatiquement les tâches et renvoie les résultats, transformant l'IA d'un interlocuteur passif en un exécutant actif des tâches.
Bien qu'Auto-GPT ait atteint un certain degré d'exécution autonome de l'IA, il fait encore face à des problèmes tels que l'uniformité des formats d'appel d'outils et la mauvaise compatibilité entre plateformes. Pour résoudre ces problèmes, le MCP (Model Context Protocol, protocole de contexte de modèle) a vu le jour. Le MCP vise à simplifier la manière dont l'IA interagit avec les outils externes en fournissant une norme de communication uniforme, permettant à l'IA d'appeler facilement divers services externes. Traditionnellement, faire exécuter des tâches complexes par de grands modèles nécessitait d'écrire une quantité considérable de code et de documentation d'outils, ce qui augmentait considérablement la difficulté de développement et le coût temporel. Le protocole MCP simplifie considérablement ce processus en définissant des interfaces normalisées et des spécifications de communication, permettant aux modèles d'IA d'interagir plus rapidement et efficacement avec des outils externes.
Fusion de MCP et de l'Agent IA
La relation entre MCP et l'Agent AI est complémentaire. L'Agent AI se concentre principalement sur les opérations automatisées de la blockchain, l'exécution des contrats intelligents et la gestion des actifs cryptographiques, en mettant l'accent sur la protection de la vie privée et l'intégration des applications décentralisées. MCP, quant à lui, se concentre sur la simplification des interactions entre l'Agent AI et les systèmes externes, en fournissant des protocoles standardisés et une gestion contextuelle, renforçant l'interopérabilité et la flexibilité inter-plateformes.
La valeur fondamentale de MCP réside dans la fourniture d'une norme de communication unifiée pour l'interaction entre les agents IA et les outils externes (y compris les données blockchain, les contrats intelligents, les services hors chaîne, etc.). Cette standardisation résout le problème de la fragmentation des interfaces dans le développement traditionnel, permettant aux agents IA de se connecter de manière transparente aux données et outils multi-chaînes, tout en renforçant considérablement leur capacité d'exécution autonome. Par exemple, les agents IA de type DeFi peuvent obtenir des données de marché en temps réel et optimiser automatiquement leurs portefeuilles grâce à MCP.
De plus, MCP ouvre une nouvelle direction pour les Agents IA, à savoir la collaboration entre plusieurs Agents IA. Grâce à MCP, les Agents IA peuvent travailler ensemble selon leurs fonctions, combinant des tâches complexes telles que l'analyse des données sur la chaîne, la prévision du marché et la gestion des risques, ce qui améliore l'efficacité et la fiabilité globales. En ce qui concerne l'automatisation des transactions sur la chaîne, MCP relie divers Agents de transaction et de gestion des risques, résolvant des problèmes tels que le glissement, l'usure des transactions et le MEV, pour réaliser une gestion des actifs sur la chaîne plus sûre et plus efficace.
Projets connexes
DeMCP
DeMCP est un réseau MCP décentralisé, dédié à fournir des services MCP open source développés en interne pour les agents d'IA, offrant aux développeurs MCP une plateforme de déploiement avec partage des revenus commerciaux, et permettant un accès unique aux modèles de langage de grande taille (LLM) majeurs. Les développeurs peuvent obtenir des services via des stablecoins.
DARK
DARK est un réseau MCP construit sur Solana dans un environnement d'exécution de confiance (TEE). Sa première application est en phase de développement et fournira aux agents AI une capacité d'intégration d'outils efficace via TEE et le protocole MCP, permettant aux développeurs de se connecter rapidement à divers outils et services externes grâce à une configuration simple.
Cookie.fun
Cookie.fun est une plateforme axée sur les agents AI dans l'écosystème Web3, visant à fournir aux utilisateurs des outils d'analyse et d'indice des agents AI. La plateforme aide les utilisateurs à comprendre et à évaluer les performances des différents agents AI en présentant des indicateurs tels que l'influence mentale des agents AI, leur capacité à suivre intelligemment, l'interaction des utilisateurs et les données on-chain. La mise à jour récente a introduit un serveur MCP exclusif, comprenant un serveur MCP dédié aux agents, conçu pour les développeurs et les non-techniciens, sans nécessiter de configuration.
SkyAI
SkyAI est un projet d'infrastructure de données Web3 construit sur la BNB Chain, visant à établir une infrastructure AI native à la blockchain en étendant le MCP. La plateforme offre un protocole de données évolutif et interopérable pour les applications AI basées sur Web3, et prévoit de simplifier le processus de développement en intégrant l'accès aux données multi-chaînes, le déploiement d'agents AI et des utilitaires au niveau du protocole, afin de promouvoir l'application pratique de l'IA dans un environnement blockchain. Actuellement, SkyAI prend en charge des ensembles de données agrégées provenant de la BNB Chain et de Solana, avec un volume de données dépassant 10 milliards de lignes, et dans un avenir proche, elle lancera également un serveur de données MCP prenant en charge le réseau principal Ethereum et la chaîne Base.
Développement futur
Le protocole MCP, en tant que nouvelle narration fusionnant l'IA et la blockchain, montre un potentiel énorme dans l'amélioration de l'efficacité des échanges de données, la réduction des coûts de développement, le renforcement de la sécurité et la protection de la vie privée, en particulier dans des scénarios tels que la finance décentralisée. Cependant, la plupart des projets basés sur le MCP sont encore à l'étape de validation du concept et n'ont pas encore lancé de produits matures, ce qui a conduit à une baisse continue des prix de leurs jetons après leur lancement. Cela reflète une crise de confiance du marché envers les projets MCP, principalement due à la longue durée du cycle de développement des produits et au manque d'applications concrètes.
Comment accélérer le développement des produits, garantir un lien étroit entre les jetons et les produits réels, et améliorer l'expérience utilisateur sont les problèmes clés auxquels le projet MCP est confronté actuellement. De plus, la promotion du protocole MCP dans l'écosystème cryptographique fait encore face à des défis d'intégration technique. En raison des différences dans la logique des contrats intelligents et les structures de données entre différentes blockchains et DApps, un serveur MCP standardisé et unifié nécessitera encore un investissement important en ressources de développement.
Malgré les défis susmentionnés, le protocole MCP lui-même présente un énorme potentiel de développement sur le marché. Avec les progrès constants de la technologie AI et la maturation progressive du protocole MCP, il est prévu qu'il puisse être largement appliqué dans des domaines tels que la DeFi et les DAO à l'avenir. Par exemple, les agents AI peuvent obtenir des données en chaîne en temps réel via le protocole MCP, exécuter des transactions automatisées et améliorer l'efficacité et la précision de l'analyse du marché. De plus, la caractéristique décentralisée du protocole MCP devrait fournir une plateforme opérationnelle transparente et traçable pour les modèles AI, favorisant ainsi la décentralisation et la transformation des actifs AI.
Le protocole MCP, en tant que force d'assistance importante dans la fusion de l'IA et de la blockchain, devrait devenir un moteur important pour propulser la prochaine génération d'agents IA, à mesure que la technologie continue de mûrir et que les cas d'utilisation se diversifient. Cependant, pour réaliser cette vision, il reste encore à relever de nombreux défis, notamment l'intégration technologique, la sécurité et l'expérience utilisateur.
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MidnightGenesis
· 07-24 02:16
Le code me dit que ce truc n'est pas simple. Écrire du code tard dans la nuit est la vérité.
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GasFeeVictim
· 07-24 02:15
Dis-le plus tôt, j'ai failli manquer le gas.
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PaperHandsCriminal
· 07-24 02:10
On peut discuter de tout, mais je ne sais pas faire du Trading des cryptomonnaies. Je suis déjà Tied Up.
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CountdownToBroke
· 07-24 02:06
Ce médicament ne fonctionne pas non plus... Comment faire payer des frais de scolarité si l'IA apprend à agir toute seule ?
Le protocole MCP aide les agents IA à réaliser l'interopérabilité interchaînes et ouvre une nouvelle ère pour le Web3.
Concept de MC et son application dans les agents IA
Introduction au concept de MC
Les chatbots traditionnels dans le domaine de l'intelligence artificielle dépendent souvent de modèles de dialogue généraux, manquant de personnalisation des rôles, ce qui entraîne des réponses monotones et dépourvues d'humanité. Pour résoudre ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnage", attribuant à l'IA des rôles, des caractères et des tons spécifiques, rendant ses réponses plus proches des attentes des utilisateurs. Cependant, même avec une "personnalité" riche, l'IA reste simplement un répondant passif, incapable d'exécuter des tâches de manière proactive ou de réaliser des opérations complexes.
Pour résoudre ce problème, le projet open source Auto-GPT a vu le jour. Il permet aux développeurs de définir une série d'outils et de fonctions pour l'IA, et d'enregistrer ces outils dans le système. Lorsque l'utilisateur fait une demande, Auto-GPT génère des instructions d'opération en fonction des règles et des outils préétablis, exécute automatiquement les tâches et renvoie les résultats, transformant l'IA d'un interlocuteur passif en un exécutant actif des tâches.
Bien qu'Auto-GPT ait atteint un certain degré d'exécution autonome de l'IA, il fait encore face à des problèmes tels que l'uniformité des formats d'appel d'outils et la mauvaise compatibilité entre plateformes. Pour résoudre ces problèmes, le MCP (Model Context Protocol, protocole de contexte de modèle) a vu le jour. Le MCP vise à simplifier la manière dont l'IA interagit avec les outils externes en fournissant une norme de communication uniforme, permettant à l'IA d'appeler facilement divers services externes. Traditionnellement, faire exécuter des tâches complexes par de grands modèles nécessitait d'écrire une quantité considérable de code et de documentation d'outils, ce qui augmentait considérablement la difficulté de développement et le coût temporel. Le protocole MCP simplifie considérablement ce processus en définissant des interfaces normalisées et des spécifications de communication, permettant aux modèles d'IA d'interagir plus rapidement et efficacement avec des outils externes.
Fusion de MCP et de l'Agent IA
La relation entre MCP et l'Agent AI est complémentaire. L'Agent AI se concentre principalement sur les opérations automatisées de la blockchain, l'exécution des contrats intelligents et la gestion des actifs cryptographiques, en mettant l'accent sur la protection de la vie privée et l'intégration des applications décentralisées. MCP, quant à lui, se concentre sur la simplification des interactions entre l'Agent AI et les systèmes externes, en fournissant des protocoles standardisés et une gestion contextuelle, renforçant l'interopérabilité et la flexibilité inter-plateformes.
La valeur fondamentale de MCP réside dans la fourniture d'une norme de communication unifiée pour l'interaction entre les agents IA et les outils externes (y compris les données blockchain, les contrats intelligents, les services hors chaîne, etc.). Cette standardisation résout le problème de la fragmentation des interfaces dans le développement traditionnel, permettant aux agents IA de se connecter de manière transparente aux données et outils multi-chaînes, tout en renforçant considérablement leur capacité d'exécution autonome. Par exemple, les agents IA de type DeFi peuvent obtenir des données de marché en temps réel et optimiser automatiquement leurs portefeuilles grâce à MCP.
De plus, MCP ouvre une nouvelle direction pour les Agents IA, à savoir la collaboration entre plusieurs Agents IA. Grâce à MCP, les Agents IA peuvent travailler ensemble selon leurs fonctions, combinant des tâches complexes telles que l'analyse des données sur la chaîne, la prévision du marché et la gestion des risques, ce qui améliore l'efficacité et la fiabilité globales. En ce qui concerne l'automatisation des transactions sur la chaîne, MCP relie divers Agents de transaction et de gestion des risques, résolvant des problèmes tels que le glissement, l'usure des transactions et le MEV, pour réaliser une gestion des actifs sur la chaîne plus sûre et plus efficace.
Projets connexes
DeMCP
DeMCP est un réseau MCP décentralisé, dédié à fournir des services MCP open source développés en interne pour les agents d'IA, offrant aux développeurs MCP une plateforme de déploiement avec partage des revenus commerciaux, et permettant un accès unique aux modèles de langage de grande taille (LLM) majeurs. Les développeurs peuvent obtenir des services via des stablecoins.
DARK
DARK est un réseau MCP construit sur Solana dans un environnement d'exécution de confiance (TEE). Sa première application est en phase de développement et fournira aux agents AI une capacité d'intégration d'outils efficace via TEE et le protocole MCP, permettant aux développeurs de se connecter rapidement à divers outils et services externes grâce à une configuration simple.
Cookie.fun
Cookie.fun est une plateforme axée sur les agents AI dans l'écosystème Web3, visant à fournir aux utilisateurs des outils d'analyse et d'indice des agents AI. La plateforme aide les utilisateurs à comprendre et à évaluer les performances des différents agents AI en présentant des indicateurs tels que l'influence mentale des agents AI, leur capacité à suivre intelligemment, l'interaction des utilisateurs et les données on-chain. La mise à jour récente a introduit un serveur MCP exclusif, comprenant un serveur MCP dédié aux agents, conçu pour les développeurs et les non-techniciens, sans nécessiter de configuration.
SkyAI
SkyAI est un projet d'infrastructure de données Web3 construit sur la BNB Chain, visant à établir une infrastructure AI native à la blockchain en étendant le MCP. La plateforme offre un protocole de données évolutif et interopérable pour les applications AI basées sur Web3, et prévoit de simplifier le processus de développement en intégrant l'accès aux données multi-chaînes, le déploiement d'agents AI et des utilitaires au niveau du protocole, afin de promouvoir l'application pratique de l'IA dans un environnement blockchain. Actuellement, SkyAI prend en charge des ensembles de données agrégées provenant de la BNB Chain et de Solana, avec un volume de données dépassant 10 milliards de lignes, et dans un avenir proche, elle lancera également un serveur de données MCP prenant en charge le réseau principal Ethereum et la chaîne Base.
Développement futur
Le protocole MCP, en tant que nouvelle narration fusionnant l'IA et la blockchain, montre un potentiel énorme dans l'amélioration de l'efficacité des échanges de données, la réduction des coûts de développement, le renforcement de la sécurité et la protection de la vie privée, en particulier dans des scénarios tels que la finance décentralisée. Cependant, la plupart des projets basés sur le MCP sont encore à l'étape de validation du concept et n'ont pas encore lancé de produits matures, ce qui a conduit à une baisse continue des prix de leurs jetons après leur lancement. Cela reflète une crise de confiance du marché envers les projets MCP, principalement due à la longue durée du cycle de développement des produits et au manque d'applications concrètes.
Comment accélérer le développement des produits, garantir un lien étroit entre les jetons et les produits réels, et améliorer l'expérience utilisateur sont les problèmes clés auxquels le projet MCP est confronté actuellement. De plus, la promotion du protocole MCP dans l'écosystème cryptographique fait encore face à des défis d'intégration technique. En raison des différences dans la logique des contrats intelligents et les structures de données entre différentes blockchains et DApps, un serveur MCP standardisé et unifié nécessitera encore un investissement important en ressources de développement.
Malgré les défis susmentionnés, le protocole MCP lui-même présente un énorme potentiel de développement sur le marché. Avec les progrès constants de la technologie AI et la maturation progressive du protocole MCP, il est prévu qu'il puisse être largement appliqué dans des domaines tels que la DeFi et les DAO à l'avenir. Par exemple, les agents AI peuvent obtenir des données en chaîne en temps réel via le protocole MCP, exécuter des transactions automatisées et améliorer l'efficacité et la précision de l'analyse du marché. De plus, la caractéristique décentralisée du protocole MCP devrait fournir une plateforme opérationnelle transparente et traçable pour les modèles AI, favorisant ainsi la décentralisation et la transformation des actifs AI.
Le protocole MCP, en tant que force d'assistance importante dans la fusion de l'IA et de la blockchain, devrait devenir un moteur important pour propulser la prochaine génération d'agents IA, à mesure que la technologie continue de mûrir et que les cas d'utilisation se diversifient. Cependant, pour réaliser cette vision, il reste encore à relever de nombreux défis, notamment l'intégration technologique, la sécurité et l'expérience utilisateur.