IA et MC : une nouvelle opportunité pour libérer la productivité
L'émergence de l'intelligence artificielle offre à l'humanité l'espoir de libérer la main-d'œuvre et d'améliorer l'efficacité au travail. Cependant, les modèles de langage de grande taille (LLM) actuels présentent encore des limites, nécessitant plusieurs échanges pour fournir des suggestions efficaces, et les utilisateurs doivent encore exécuter eux-mêmes les tâches. Cela constitue un certain écart par rapport à la vision de l'utilisation réelle de l'IA pour nous aider dans notre travail.
Aujourd'hui, l'émergence d'une nouvelle technologie nous rapproche un peu plus de cette vision. En dialoguant avec l'IA, nous pouvons réellement utiliser des ordinateurs pour répondre à des e-mails, rédiger des rapports, voire automatiser des opérations de trading. Cette technologie est le MCP, qui attire actuellement beaucoup d'attention dans le domaine de l'IA.
Définition et principes de MC
MCP(Modèle de Contexte du Protocole) est un protocole standardisé, visant à résoudre le problème où les modèles d'IA passés ne pouvaient que "parler" mais ne pouvaient pas "faire". Il se compose des trois parties suivantes :
Modèle : désigne divers modèles de langage AI de grande taille
Contexte : informations supplémentaires ou outils externes fournis au modèle
Protocole : spécification ou interface générique et standardisée
L'objectif principal de MCP est de permettre à l'IA non seulement de dialoguer, mais aussi de contrôler directement des outils externes pour accomplir diverses tâches grâce à une normalisation unifiée.
Comparé aux LLM traditionnels, MCP permet à l'IA de lire des fichiers locaux, de se connecter à des bases de données distantes, et même d'opérer directement des services en ligne spécifiques. Cela signifie que l'IA n'est plus limitée à la production de texte, mais est capable d'accomplir pour nous de nombreuses tâches répétitives ou procédurales.
Mécanisme de fonctionnement du MCP
Le fonctionnement de MCP implique trois composants principaux :
MCP Host( Administrateur) : responsable de la gestion et de la coordination de l'ensemble des opérations de MCP.
MCP Client( utilisateur) : recevoir les demandes des utilisateurs et communiquer avec le modèle AI.
Serveur MCP( : Fournit un ensemble d'API annotées pour permettre à l'IA d'utiliser diverses fonctionnalités.
Avec MCP, l'IA peut non seulement comprendre le langage humain, mais aussi transformer des mots spécifiques directement en instructions d'action, permettant ainsi d'effectuer des opérations automatisées.
L'importance de MC
Établir un pont entre l'IA et les outils externes : MCP permet à l'IA d'obtenir des informations à jour en temps réel et d'effectuer des opérations concrètes, surmontant ainsi les limitations des LLM traditionnels qui se limitent aux données d'entraînement.
Normalisation et universalité : MCP fournit aux différents fabricants des spécifications de développement unifiées, évitant ainsi de réinventer la roue, ce qui améliore l'efficacité et la compatibilité.
De la réponse passive à l'exécution active : l'IA peut décider quelles instructions exécuter en fonction de la situation en temps réel et ajuster les actions suivantes en fonction des retours, ce qui améliore considérablement l'utilité.
Sécurité et contrôle : MCP contrôle l'accès aux données par le biais de la gestion des autorisations et des clés API, garantissant la sécurité des informations sensibles.
Comparaison entre MCP et Agent AI
L'Agent IA est un système d'IA capable de traiter automatiquement des tâches spécifiques, tandis que le MCP est un protocole. La principale différence entre les deux est :
L'agent AI met en avant la capacité d'action proactive de l'IA.
MCP se concentre sur l'établissement de normes de communication générales entre les modèles d'IA et les outils externes.
MCP peut aider l'Agent IA à fonctionner plus efficacement, lui permettant d'appeler diverses ressources externes simplement en suivant des normes unifiées.
Les projets MCP dans le domaine actuel des cryptomonnaies
MCP de base : un cadre développé par Base qui permet aux utilisateurs d'interagir avec la blockchain via des conversations en langage naturel.
Lyra ) : un système d'exploitation multi-agent AI, permettant aux agents AI d'interagir directement avec la blockchain Solana et d'exécuter des transactions de crypto-monnaie.
Conclusion : Un nouveau chapitre pour la narration par l'IA
Bien que le MCP montre un immense potentiel dans le domaine du Web3, les cas de succès restent pour l'instant limités. Cela peut être dû aux raisons suivantes :
L'intégration technologique n'est pas encore mature
Risques de sécurité et de réglementation
Les habitudes et l'expérience des utilisateurs doivent être améliorées
La fatigue esthétique du marché pour les projets d'IA
Bien que la combinaison de MCP et de la blockchain ait un vaste potentiel, elle fait encore face à des défis doubles de barrières technologiques et de pression du marché. À l'avenir, si des mécanismes de sécurité peuvent être perfectionnés, si l'expérience utilisateur peut être optimisée et si de véritables applications innovantes et précieuses peuvent être développées, "Web3 + MCP" pourrait peut-être échapper au destin de sujet de spéculation et devenir un nouveau récit dominant.
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CryptoWageSlave
· Il y a 2h
C'est juste un concept à la mode.
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ChainSherlockGirl
· 07-27 05:23
Yo, l'IA va enfin être mise en chaîne, ça devient sérieux~ Les spectateurs commencent déjà à s'attendre à ce que cette opération puisse sortir des surprises. D'après mon imagination, ce scénario va bientôt devenir intéressant.
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metaverse_hermit
· 07-27 01:37
C'est vraiment trop haut de gamme.
Voir l'originalRépondre0
SchroedingersFrontrun
· 07-27 01:37
L'IA peut-elle désormais passer des ordres toute seule ?
MCP : La clé de l'AI pour passer de "dire" à "faire" Débloquer le potentiel du Web3
IA et MC : une nouvelle opportunité pour libérer la productivité
L'émergence de l'intelligence artificielle offre à l'humanité l'espoir de libérer la main-d'œuvre et d'améliorer l'efficacité au travail. Cependant, les modèles de langage de grande taille (LLM) actuels présentent encore des limites, nécessitant plusieurs échanges pour fournir des suggestions efficaces, et les utilisateurs doivent encore exécuter eux-mêmes les tâches. Cela constitue un certain écart par rapport à la vision de l'utilisation réelle de l'IA pour nous aider dans notre travail.
Aujourd'hui, l'émergence d'une nouvelle technologie nous rapproche un peu plus de cette vision. En dialoguant avec l'IA, nous pouvons réellement utiliser des ordinateurs pour répondre à des e-mails, rédiger des rapports, voire automatiser des opérations de trading. Cette technologie est le MCP, qui attire actuellement beaucoup d'attention dans le domaine de l'IA.
Définition et principes de MC
MCP(Modèle de Contexte du Protocole) est un protocole standardisé, visant à résoudre le problème où les modèles d'IA passés ne pouvaient que "parler" mais ne pouvaient pas "faire". Il se compose des trois parties suivantes :
L'objectif principal de MCP est de permettre à l'IA non seulement de dialoguer, mais aussi de contrôler directement des outils externes pour accomplir diverses tâches grâce à une normalisation unifiée.
Comparé aux LLM traditionnels, MCP permet à l'IA de lire des fichiers locaux, de se connecter à des bases de données distantes, et même d'opérer directement des services en ligne spécifiques. Cela signifie que l'IA n'est plus limitée à la production de texte, mais est capable d'accomplir pour nous de nombreuses tâches répétitives ou procédurales.
Mécanisme de fonctionnement du MCP
Le fonctionnement de MCP implique trois composants principaux :
Avec MCP, l'IA peut non seulement comprendre le langage humain, mais aussi transformer des mots spécifiques directement en instructions d'action, permettant ainsi d'effectuer des opérations automatisées.
L'importance de MC
Établir un pont entre l'IA et les outils externes : MCP permet à l'IA d'obtenir des informations à jour en temps réel et d'effectuer des opérations concrètes, surmontant ainsi les limitations des LLM traditionnels qui se limitent aux données d'entraînement.
Normalisation et universalité : MCP fournit aux différents fabricants des spécifications de développement unifiées, évitant ainsi de réinventer la roue, ce qui améliore l'efficacité et la compatibilité.
De la réponse passive à l'exécution active : l'IA peut décider quelles instructions exécuter en fonction de la situation en temps réel et ajuster les actions suivantes en fonction des retours, ce qui améliore considérablement l'utilité.
Sécurité et contrôle : MCP contrôle l'accès aux données par le biais de la gestion des autorisations et des clés API, garantissant la sécurité des informations sensibles.
Comparaison entre MCP et Agent AI
L'Agent IA est un système d'IA capable de traiter automatiquement des tâches spécifiques, tandis que le MCP est un protocole. La principale différence entre les deux est :
MCP peut aider l'Agent IA à fonctionner plus efficacement, lui permettant d'appeler diverses ressources externes simplement en suivant des normes unifiées.
Les projets MCP dans le domaine actuel des cryptomonnaies
MCP de base : un cadre développé par Base qui permet aux utilisateurs d'interagir avec la blockchain via des conversations en langage naturel.
Lyra ) : un système d'exploitation multi-agent AI, permettant aux agents AI d'interagir directement avec la blockchain Solana et d'exécuter des transactions de crypto-monnaie.
Conclusion : Un nouveau chapitre pour la narration par l'IA
Bien que le MCP montre un immense potentiel dans le domaine du Web3, les cas de succès restent pour l'instant limités. Cela peut être dû aux raisons suivantes :
Bien que la combinaison de MCP et de la blockchain ait un vaste potentiel, elle fait encore face à des défis doubles de barrières technologiques et de pression du marché. À l'avenir, si des mécanismes de sécurité peuvent être perfectionnés, si l'expérience utilisateur peut être optimisée et si de véritables applications innovantes et précieuses peuvent être développées, "Web3 + MCP" pourrait peut-être échapper au destin de sujet de spéculation et devenir un nouveau récit dominant.