Os chatbots tradicionais no campo da inteligência artificial dependem muito de modelos de diálogo genéricos, carecendo de definições de personagem personalizadas, o que resulta em respostas únicas e sem humanidade. Para resolver esse problema, os desenvolvedores introduziram o conceito de "personagem", atribuindo ao AI papéis, personalidades e tons específicos, tornando suas respostas mais alinhadas com as expectativas dos usuários. No entanto, mesmo com um "personagem" rico, o AI ainda é apenas um respondedor passivo, incapaz de executar tarefas ativamente ou realizar operações complexas.
Para resolver este problema, o projeto de código aberto Auto-GPT surgiu. Ele permite que os desenvolvedores definam uma série de ferramentas e funções para a IA e registrem essas ferramentas no sistema. Quando os usuários fazem um pedido, o Auto-GPT gera instruções de operação com base em regras e ferramentas predefinidas, executando automaticamente tarefas e retornando resultados, fazendo com que a IA passe de um mero interlocutor passivo para um executor ativo de tarefas.
Apesar de o Auto-GPT ter alcançado um certo grau de execução autônoma da IA, ainda enfrenta problemas como a falta de uniformidade nos formatos de chamada de ferramentas e a baixa compatibilidade entre plataformas. Para resolver esses problemas, surgiu o MCP (Model Context Protocol, Protocolo de Contexto de Modelo). O MCP visa simplificar a forma como a IA interage com ferramentas externas, oferecendo um padrão de comunicação unificado, permitindo que a IA acesse facilmente vários serviços externos. Tradicionalmente, fazer um modelo em larga escala executar tarefas complexas requer a escrita de uma grande quantidade de código e documentação de ferramentas, aumentando significativamente a dificuldade de desenvolvimento e o custo de tempo. O protocolo MCP, ao definir interfaces e normas de comunicação padronizadas, simplifica significativamente esse processo, permitindo que modelos de IA interajam com ferramentas externas de forma mais rápida e eficaz.
A fusão do MCP com o Agente de IA
A relação entre o MCP e o AI Agent é complementar. O AI Agent foca principalmente na automação de operações em blockchain, execução de contratos inteligentes e gestão de ativos criptográficos, enfatizando a proteção da privacidade e a integração de aplicações descentralizadas. O MCP, por sua vez, concentra-se em simplificar a interação entre o AI Agent e sistemas externos, fornecendo protocolos padronizados e gestão de contexto, aumentando a interoperabilidade e flexibilidade entre plataformas.
O valor central do MCP reside em fornecer um padrão de comunicação unificado para a interação entre Agentes de IA e ferramentas externas (incluindo dados de blockchain, contratos inteligentes, serviços off-chain, entre outros). Essa padronização resolve o problema da fragmentação de interfaces no desenvolvimento tradicional, permitindo que os Agentes de IA se conectem de forma fluida a dados e ferramentas de múltiplas cadeias, e reforçando significativamente a capacidade de execução autônoma. Por exemplo, Agentes de IA do tipo DeFi podem obter dados de mercado em tempo real e otimizar automaticamente seus portfólios através do MCP.
Além disso, o MCP abriu uma nova direção para os Agentes de IA, ou seja, a colaboração entre vários Agentes de IA. Através do MCP, os Agentes de IA podem colaborar de acordo com suas funções, combinando para realizar análises de dados em cadeia, previsões de mercado, gestão de risco e outras tarefas complexas, aumentando a eficiência e a confiabilidade geral. Na automação de transações em cadeia, o MCP conecta vários tipos de Agentes de transação e de gestão de risco, resolvendo problemas como slippage, desgaste de transações e MEV, alcançando uma gestão de ativos em cadeia mais segura e eficiente.
Projetos Relacionados
DeMCP
DeMCP é uma rede MCP descentralizada, dedicada a fornecer serviços MCP de código aberto desenvolvidos internamente para Agentes de IA, oferecer uma plataforma de implantação com compartilhamento de receitas comerciais para desenvolvedores MCP e realizar a integração de modelos de linguagem grandes (LLM) em um único local. Os desenvolvedores podem obter serviços através de stablecoins.
DARK
DARK é uma rede MCP construída sobre Solana, operando em um ambiente de execução confiável (TEE). Sua primeira aplicação está em fase de desenvolvimento e fornecerá capacidades eficientes de integração de ferramentas para Agentes de IA através do protocolo TEE e MCP, permitindo que os desenvolvedores acessem rapidamente várias ferramentas e serviços externos com uma configuração simples.
Cookie.fun
Cookie.fun é uma plataforma focada em agentes de IA no ecossistema Web3, destinada a fornecer aos usuários índices abrangentes e ferramentas de análise de agentes de IA. A plataforma ajuda os usuários a entender e avaliar o desempenho de diferentes agentes de IA, exibindo indicadores como a influência mental dos agentes de IA, a capacidade de seguir inteligentemente, a interação do usuário e dados on-chain. A atualização recente lançou servidores MCP exclusivos, que incluem servidores MCP dedicados a agentes plug-and-play, projetados para desenvolvedores e não técnicos, sem necessidade de configuração.
SkyAI
SkyAI é um projeto de infraestrutura de dados Web3 construído na BNB Chain, com o objetivo de construir uma infraestrutura de IA nativa da blockchain através da expansão do MCP. A plataforma oferece um protocolo de dados escalável e interoperável para aplicações de IA baseadas em Web3, planejando simplificar o processo de desenvolvimento e promover a aplicação prática da IA em ambientes de blockchain através da integração de acesso a dados multi-chain, implantação de agentes de IA e utilitários a nível de protocolo. Atualmente, o SkyAI suporta conjuntos de dados agregados da BNB Chain e Solana, com um volume de dados superior a 10 bilhões de linhas, e no futuro, será lançado um servidor de dados MCP que suportará a rede principal do Ethereum e a cadeia Base.
Desenvolvimento Futuro
O protocolo MCP, como uma nova narrativa da fusão entre IA e blockchain, demonstra um enorme potencial na melhoria da eficiência da interação de dados, redução de custos de desenvolvimento, aumento da segurança e proteção da privacidade, especialmente em cenários como o financiamento descentralizado, onde possui amplas perspectivas de aplicação. No entanto, a maioria dos projetos baseados em MCP ainda se encontra na fase de validação de conceito, não tendo lançado produtos maduros, o que resulta em uma queda contínua nos preços dos seus tokens após o lançamento. Isso reflete uma crise de confiança no mercado em relação aos projetos MCP, que é principalmente originada por longos ciclos de desenvolvimento de produtos e pela falta de aplicações práticas.
Como acelerar o progresso do desenvolvimento do produto, garantir uma estreita ligação entre o token e o produto real, e melhorar a experiência do usuário serão as questões centrais que o projeto MCP enfrenta atualmente. Além disso, a promoção do protocolo MCP no ecossistema criptográfico ainda enfrenta desafios de integração técnica. Devido a diferenças na lógica de contratos inteligentes e na estrutura de dados entre diferentes blockchains e DApps, ainda será necessário investir muitos recursos de desenvolvimento em um servidor MCP padronizado.
Apesar dos desafios mencionados, o protocolo MCP ainda demonstra um enorme potencial de desenvolvimento de mercado. Com o avanço contínuo da tecnologia de IA e a maturação gradual do protocolo MCP, espera-se que no futuro haja uma aplicação mais ampla em áreas como DeFi e DAO. Por exemplo, agentes de IA podem obter dados on-chain em tempo real através do protocolo MCP, executar negociações automatizadas e melhorar a eficiência e precisão da análise de mercado. Além disso, a característica descentralizada do protocolo MCP pode fornecer uma plataforma de operação transparente e rastreável para modelos de IA, promovendo a descentralização e a processo de assetização dos ativos de IA.
O protocolo MCP, como uma importante força auxiliar na fusão de IA e blockchain, tem o potencial de se tornar um motor importante para impulsionar a próxima geração de Agentes de IA, à medida que a tecnologia continua a amadurecer e os cenários de aplicação se expandem. No entanto, para alcançar essa visão, ainda é necessário resolver desafios em várias áreas, como integração tecnológica, segurança e experiência do usuário.
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
16 gostos
Recompensa
16
6
Partilhar
Comentar
0/400
Layer2Arbitrageur
· 15h atrás
lmao imagina pensar que o auto-gpt importa sem camada de execução em cadeia cruzada
Ver originalResponder0
MidnightGenesis
· 07-24 02:16
O código me diz que isso não é simples. Escrever código à noite é a verdadeira verdade.
Ver originalResponder0
GasFeeVictim
· 07-24 02:15
Já devia ter dito, quase que gastei todo o gás.
Ver originalResponder0
PaperHandsCriminal
· 07-24 02:10
Tudo se pode conversar, mas não consigo negociar criptomoedas, já estou amarrado.
Ver originalResponder0
CountdownToBroke
· 07-24 02:06
Este medicamento não serve... Como é que se cobra propinas se a IA aprende a mexer-se sozinha?
O protocolo MCP ajuda o Agente AI a realizar interoperabilidade entre cadeias, abrindo uma nova era Web3.
Conceito de MCP e sua aplicação em Agentes de IA
Introdução ao conceito de MC
Os chatbots tradicionais no campo da inteligência artificial dependem muito de modelos de diálogo genéricos, carecendo de definições de personagem personalizadas, o que resulta em respostas únicas e sem humanidade. Para resolver esse problema, os desenvolvedores introduziram o conceito de "personagem", atribuindo ao AI papéis, personalidades e tons específicos, tornando suas respostas mais alinhadas com as expectativas dos usuários. No entanto, mesmo com um "personagem" rico, o AI ainda é apenas um respondedor passivo, incapaz de executar tarefas ativamente ou realizar operações complexas.
Para resolver este problema, o projeto de código aberto Auto-GPT surgiu. Ele permite que os desenvolvedores definam uma série de ferramentas e funções para a IA e registrem essas ferramentas no sistema. Quando os usuários fazem um pedido, o Auto-GPT gera instruções de operação com base em regras e ferramentas predefinidas, executando automaticamente tarefas e retornando resultados, fazendo com que a IA passe de um mero interlocutor passivo para um executor ativo de tarefas.
Apesar de o Auto-GPT ter alcançado um certo grau de execução autônoma da IA, ainda enfrenta problemas como a falta de uniformidade nos formatos de chamada de ferramentas e a baixa compatibilidade entre plataformas. Para resolver esses problemas, surgiu o MCP (Model Context Protocol, Protocolo de Contexto de Modelo). O MCP visa simplificar a forma como a IA interage com ferramentas externas, oferecendo um padrão de comunicação unificado, permitindo que a IA acesse facilmente vários serviços externos. Tradicionalmente, fazer um modelo em larga escala executar tarefas complexas requer a escrita de uma grande quantidade de código e documentação de ferramentas, aumentando significativamente a dificuldade de desenvolvimento e o custo de tempo. O protocolo MCP, ao definir interfaces e normas de comunicação padronizadas, simplifica significativamente esse processo, permitindo que modelos de IA interajam com ferramentas externas de forma mais rápida e eficaz.
A fusão do MCP com o Agente de IA
A relação entre o MCP e o AI Agent é complementar. O AI Agent foca principalmente na automação de operações em blockchain, execução de contratos inteligentes e gestão de ativos criptográficos, enfatizando a proteção da privacidade e a integração de aplicações descentralizadas. O MCP, por sua vez, concentra-se em simplificar a interação entre o AI Agent e sistemas externos, fornecendo protocolos padronizados e gestão de contexto, aumentando a interoperabilidade e flexibilidade entre plataformas.
O valor central do MCP reside em fornecer um padrão de comunicação unificado para a interação entre Agentes de IA e ferramentas externas (incluindo dados de blockchain, contratos inteligentes, serviços off-chain, entre outros). Essa padronização resolve o problema da fragmentação de interfaces no desenvolvimento tradicional, permitindo que os Agentes de IA se conectem de forma fluida a dados e ferramentas de múltiplas cadeias, e reforçando significativamente a capacidade de execução autônoma. Por exemplo, Agentes de IA do tipo DeFi podem obter dados de mercado em tempo real e otimizar automaticamente seus portfólios através do MCP.
Além disso, o MCP abriu uma nova direção para os Agentes de IA, ou seja, a colaboração entre vários Agentes de IA. Através do MCP, os Agentes de IA podem colaborar de acordo com suas funções, combinando para realizar análises de dados em cadeia, previsões de mercado, gestão de risco e outras tarefas complexas, aumentando a eficiência e a confiabilidade geral. Na automação de transações em cadeia, o MCP conecta vários tipos de Agentes de transação e de gestão de risco, resolvendo problemas como slippage, desgaste de transações e MEV, alcançando uma gestão de ativos em cadeia mais segura e eficiente.
Projetos Relacionados
DeMCP
DeMCP é uma rede MCP descentralizada, dedicada a fornecer serviços MCP de código aberto desenvolvidos internamente para Agentes de IA, oferecer uma plataforma de implantação com compartilhamento de receitas comerciais para desenvolvedores MCP e realizar a integração de modelos de linguagem grandes (LLM) em um único local. Os desenvolvedores podem obter serviços através de stablecoins.
DARK
DARK é uma rede MCP construída sobre Solana, operando em um ambiente de execução confiável (TEE). Sua primeira aplicação está em fase de desenvolvimento e fornecerá capacidades eficientes de integração de ferramentas para Agentes de IA através do protocolo TEE e MCP, permitindo que os desenvolvedores acessem rapidamente várias ferramentas e serviços externos com uma configuração simples.
Cookie.fun
Cookie.fun é uma plataforma focada em agentes de IA no ecossistema Web3, destinada a fornecer aos usuários índices abrangentes e ferramentas de análise de agentes de IA. A plataforma ajuda os usuários a entender e avaliar o desempenho de diferentes agentes de IA, exibindo indicadores como a influência mental dos agentes de IA, a capacidade de seguir inteligentemente, a interação do usuário e dados on-chain. A atualização recente lançou servidores MCP exclusivos, que incluem servidores MCP dedicados a agentes plug-and-play, projetados para desenvolvedores e não técnicos, sem necessidade de configuração.
SkyAI
SkyAI é um projeto de infraestrutura de dados Web3 construído na BNB Chain, com o objetivo de construir uma infraestrutura de IA nativa da blockchain através da expansão do MCP. A plataforma oferece um protocolo de dados escalável e interoperável para aplicações de IA baseadas em Web3, planejando simplificar o processo de desenvolvimento e promover a aplicação prática da IA em ambientes de blockchain através da integração de acesso a dados multi-chain, implantação de agentes de IA e utilitários a nível de protocolo. Atualmente, o SkyAI suporta conjuntos de dados agregados da BNB Chain e Solana, com um volume de dados superior a 10 bilhões de linhas, e no futuro, será lançado um servidor de dados MCP que suportará a rede principal do Ethereum e a cadeia Base.
Desenvolvimento Futuro
O protocolo MCP, como uma nova narrativa da fusão entre IA e blockchain, demonstra um enorme potencial na melhoria da eficiência da interação de dados, redução de custos de desenvolvimento, aumento da segurança e proteção da privacidade, especialmente em cenários como o financiamento descentralizado, onde possui amplas perspectivas de aplicação. No entanto, a maioria dos projetos baseados em MCP ainda se encontra na fase de validação de conceito, não tendo lançado produtos maduros, o que resulta em uma queda contínua nos preços dos seus tokens após o lançamento. Isso reflete uma crise de confiança no mercado em relação aos projetos MCP, que é principalmente originada por longos ciclos de desenvolvimento de produtos e pela falta de aplicações práticas.
Como acelerar o progresso do desenvolvimento do produto, garantir uma estreita ligação entre o token e o produto real, e melhorar a experiência do usuário serão as questões centrais que o projeto MCP enfrenta atualmente. Além disso, a promoção do protocolo MCP no ecossistema criptográfico ainda enfrenta desafios de integração técnica. Devido a diferenças na lógica de contratos inteligentes e na estrutura de dados entre diferentes blockchains e DApps, ainda será necessário investir muitos recursos de desenvolvimento em um servidor MCP padronizado.
Apesar dos desafios mencionados, o protocolo MCP ainda demonstra um enorme potencial de desenvolvimento de mercado. Com o avanço contínuo da tecnologia de IA e a maturação gradual do protocolo MCP, espera-se que no futuro haja uma aplicação mais ampla em áreas como DeFi e DAO. Por exemplo, agentes de IA podem obter dados on-chain em tempo real através do protocolo MCP, executar negociações automatizadas e melhorar a eficiência e precisão da análise de mercado. Além disso, a característica descentralizada do protocolo MCP pode fornecer uma plataforma de operação transparente e rastreável para modelos de IA, promovendo a descentralização e a processo de assetização dos ativos de IA.
O protocolo MCP, como uma importante força auxiliar na fusão de IA e blockchain, tem o potencial de se tornar um motor importante para impulsionar a próxima geração de Agentes de IA, à medida que a tecnologia continua a amadurecer e os cenários de aplicação se expandem. No entanto, para alcançar essa visão, ainda é necessário resolver desafios em várias áreas, como integração tecnológica, segurança e experiência do usuário.