Комунікаційна структура

MCP та AI Agent: нова парадигма застосування штучного інтелекту Вступ до концепції MCP Традиційні чат-боти в галузі штучного інтелекту часто не мають персоналізованих налаштувань, що призводить до односторонніх відповідей і відсутності людяності. Щоб вирішити цю проблему, розробники ввели концепцію "людського образу", наділяючи ШІ певними ролями, характерами та інтонацією. Однак, навіть так, ШІ все ще залишається лише пасивним відповідником, не здатним активно виконувати складні завдання. Проект Auto-GPT з'явився, він дозволяє розробникам визначати інструменти та функції для ШІ та реєструвати їх у системі. Після того, як користувач висловлює запит, Auto-GPT може генерувати операційні інструкції відповідно до попередньо визначених правил і інструментів, автоматично виконувати завдання та повертати результати, перетворюючи ШІ з пасивного співрозмовника на активного виконавця завдань. Незважаючи на те, що Auto-GPT до певної міри реалізує автономне виконання ШІ, він все ще стикається з проблемами несумісності формату виклику інструментів та низькою кросплатформенною сумісністю.

Концепція MCP та її застосування в AI Agent Введення в концепцію MCP Традиційні чат-боти в галузі штучного інтелекту переважно покладаються на загальні моделі діалогу, що призводить до нестачі персоналізованих ролей, внаслідок чого відповіді є однобокими та позбавленими людяності. Щоб вирішити цю проблему, розробники вводять концепцію "людського образу", на赋аючи ШІ специфічні ролі, характер та тон, що робить його відповіді ближчими до очікувань користувачів. Проте, навіть з багатими "людськими образами", ШІ все ще залишається пасивним відповідальником, не в змозі виконувати завдання або здійснювати складні операції. Щоб вирішити цю проблему, з'явився відкритий проект Auto-GPT. Він дозволяє розробникам визначати для ШІ ряд інструментів і функцій та реєструвати ці інструменти в системі. Коли користувач висуває запит, Auto-GPT генерує інструкції для виконання на основі заданих правил і інструментів, автоматично виконує завдання та повертає результати, перетворюючи ШІ з пасивного співрозмовника на активного виконавця завдань. Незважаючи на Au

Цього тижня ринок криптоактивів помітно покращився, ринкові настрої поліпшилися, а інституційні інвестиції зросли, особливо в екосистему Solana та відновлення Synthetix. Проте ризики економічної рецесії та політична невизначеність все ще існують, деякі проекти, такі як Omni, стикаються з тиском розблокування, інвесторам слід бути обережними.

MCP та AI Agent підвищили ефективність взаємодії AI з зовнішніми інструментами, надаючи єдиний стандарт зв'язку, що дозволяє AI перетворитися з пасивного відповідальника на активного виконавця завдань. Протокол MCP має широкий потенціал застосування, особливо в таких сферах, як Децентралізовані фінанси та DAO, але наразі все ще стикається з викликами, такими як прогрес у розробці та довіра на ринку.

MCP та AI Agent: нова парадигма застосування штучного інтелекту Один. Аналіз концепції MCP Традиційні чат-боти, як правило, не мають персоналізованих налаштувань, що призводить до їх монотонних відповідей. Щоб вирішити цю проблему, розробники ввели концепцію "персонажу", наділяючи ШІ певними ролями та манерою спілкування. Проте, навіть маючи багатий "персонаж", ШІ все ще залишається лише пасивним відповідачем і не може активно виконувати складні завдання. Щоб подолати це обмеження, проект Auto-GPT з'явився на світ. Він дозволяє розробникам визначати інструменти та функції для штучного інтелекту та реєструвати їх у системі. Після того, як користувач висуває запит, Auto-GPT може автоматично генерувати інструкції для виконання завдань на основі попередньо визначених правил та інструментів. Це перетворює ШІ з пасивного співрозмовника на активного виконавця завдань. Незважаючи на те, що Auto-GPT реалізував автономне виконання ШІ, він все ще стикається з проблемами нестандартного формату виклику інструментів та поганої сумісності між платформами. Для цього