MCP et Agent AI : un nouveau cadre pour les applications d'intelligence artificielle
I. Introduction au concept de MCP
Dans le domaine de l'intelligence artificielle, les chatbots traditionnels manquent souvent de paramètres de personnalisation, ce qui entraîne des réponses unidimensionnelles et dépourvues d'humanité. Pour résoudre ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnalité", attribuant à l'IA des rôles, des caractères et des tons spécifiques. Cependant, même ainsi, l'IA reste seulement un répondant passif, incapable d'exécuter des tâches de manière proactive ou d'effectuer des opérations complexes.
Pour permettre à l'IA de passer de simple interlocuteur passif à exécuteur actif de tâches, le projet open source Auto-GPT a vu le jour. Il permet aux développeurs de définir des outils et des fonctions pour l'IA et de les enregistrer dans le système. Lorsque l'utilisateur fait une demande, Auto-GPT génère des instructions opérationnelles en fonction des règles et des outils prédéfinis, exécute automatiquement les tâches et renvoie les résultats.
Bien qu'Auto-GPT ait réussi à réaliser une certaine autonomie d'exécution de l'IA, il fait encore face à des problèmes tels que l'uniformité des formats d'appel d'outils et la mauvaise compatibilité inter-plateformes. Pour relever ces défis, le MCP (Model Context Protocol) est né. Le MCP vise à simplifier l'interaction entre l'IA et les outils externes en fournissant une norme de communication unifiée, permettant ainsi à l'IA d'appeler facilement divers services externes.
Traditionnellement, pour faire exécuter des tâches complexes à de grands modèles (comme interroger la météo ou accéder à des pages web), les développeurs devaient écrire une grande quantité de code et de spécifications d'outils, ce qui augmentait considérablement la difficulté de développement et le coût en temps. Le protocole MCP simplifie considérablement ce processus en définissant des interfaces standardisées et des normes de communication, permettant aux modèles d'IA d'interagir plus rapidement et efficacement avec des outils externes.
Deux, la fusion entre MCP et l'Agent AI
La relation entre MCP et l'Agent IA est complémentaire. L'Agent IA se concentre principalement sur l'automatisation des opérations 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. En revanche, le MCP se concentre davantage sur la simplification des interactions entre l'Agent IA et les systèmes externes, en fournissant des protocoles standardisés et une gestion du contexte, renforçant ainsi l'interopérabilité et la flexibilité entre les plateformes.
La valeur fondamentale de MCP réside dans le fait qu'il fournit une norme de communication unifiée pour l'interaction entre les agents AI et les outils externes (y compris les données blockchain, les contrats intelligents, les services hors chaîne, etc.). Cette normalisation résout le problème de la fragmentation des interfaces dans le développement traditionnel, permettant aux agents AI de se connecter facilement aux données et outils multi-chaînes, tout en renforçant considérablement leur capacité d'exécution autonome. Par exemple, les agents AI de type DeFi peuvent, via MCP, obtenir des données de marché en temps réel et optimiser automatiquement leur portefeuille.
De plus, le MCP ouvre de nouvelles perspectives pour les agents d'IA, à savoir la collaboration entre plusieurs agents d'IA. Grâce au MCP, les agents d'IA peuvent travailler ensemble selon leurs fonctions, combinant leurs efforts pour réaliser des tâches complexes telles que l'analyse des données sur la chaîne, les prévisions de marché et la gestion des risques, améliorant ainsi l'efficacité et la fiabilité globales. En matière d'automatisation des transactions sur la chaîne, le MCP relie divers agents de trading et de gestion des risques, aidant à résoudre des problèmes tels que le slippage, l'usure des transactions, et le MEV, permettant ainsi une gestion des actifs sur la chaîne plus sûre et plus efficace.
Trois, projets connexes
1. DeMCP
DeMCP est un réseau MCP décentralisé, dédié à fournir des services MCP open source développés en interne pour les agents AI, à offrir une plateforme de déploiement avec partage des revenus commerciaux pour les développeurs MCP, et à réaliser un accès tout-en-un aux modèles de langage de grande taille (LLM). Les développeurs peuvent accéder aux services en utilisant des stablecoins.
2. SOMBRE
DARK est un réseau MCP fonctionnant dans un environnement d'exécution de confiance (TEE), construit sur Solana. Son premier programme est en phase de développement, visant à fournir aux agents IA une capacité d'intégration d'outils efficace grâce à TEE et au protocole MCP, permettant aux développeurs de se connecter rapidement à divers outils et services externes par une simple configuration.
3. Cookie.fun
Cookie.fun est une plateforme axée sur les agents IA dans l'écosystème Web3, visant à fournir aux utilisateurs des outils complets d'analyse et d'indice sur les agents IA. La plateforme aide les utilisateurs à comprendre et à évaluer les performances des différents agents IA en affichant des indicateurs tels que l'influence psychologique des agents IA, leur capacité de suivi intelligent, l'interaction des utilisateurs et les données on-chain.
4. SkyAI
SkyAI est un projet d'infrastructure de données Web3 construit sur la chaîne BNB, visant à créer une infrastructure AI native à la blockchain en étendant le MCP. La plateforme fournit 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'AI dans un environnement blockchain.
Quatre, développement futur
Le protocole MCP, en tant que nouvelle narration de l'intégration de l'IA et de la blockchain, présente un potentiel énorme pour améliorer l'efficacité des échanges de données, réduire les coûts de développement et renforcer 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 MCP sont encore à l'étape de la validation des concepts et n'ont pas encore lancé de produits matures, ce qui a entraîné une baisse continue de leur prix de jeton après leur lancement. Ce phénomène reflète une crise de confiance du marché envers les projets MCP, principalement en raison de la longue durée de développement des produits et du manque d'applications concrètes.
Ainsi, comment accélérer le développement des produits, garantir un lien étroit entre les jetons et les produits réels, et améliorer l'expérience utilisateur, sera la question centrale à laquelle 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 de logique de contrat intelligent et de structure de données entre différentes blockchains et DApps, un serveur MCP standardisé unifié nécessitera encore d'importantes ressources de développement.
Malgré les défis mentionnés ci-dessus, le protocole MCP lui-même montre encore un énorme potentiel de développement sur le marché. Avec les progrès continus de la technologie AI et la maturité progressive du protocole MCP, il devrait y avoir dans le futur des applications plus larges dans des domaines comme le DeFi et le DAO. Par exemple, les agents AI peuvent obtenir des données on-chain 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 offrir une plateforme d'exécution transparente et traçable pour les modèles AI, favorisant ainsi la décentralisation et l'assetisation des actifs AI.
Le protocole MCP, en tant que force d'assistance importante à l'intégration de l'IA et de la blockchain, devrait devenir un moteur essentiel pour propulser la prochaine génération d'agents IA, à mesure que la technologie mûrit et que les cas d'utilisation s'élargissent. Cependant, pour réaliser cette vision, il reste encore de nombreux défis à relever, notamment l'intégration technologique, la sécurité et l'expérience utilisateur.
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ForkLibertarian
· Il y a 10h
C'est tout ? Ça n'a pas du tout de goût.
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RugResistant
· Il y a 10h
détecté des lacunes de sécurité potentielles dans ce cadre ngl...
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RektRecorder
· Il y a 10h
GPT est de plus en plus courant.
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CryptoCrazyGF
· Il y a 10h
Bots commencent aussi à avoir des partenaires. Qui peut m'en trouver un aussi ?
Fusion de MCP et d'Agent AI : Création d'un nouveau cadre d'intelligence artificielle Web3
MCP et Agent AI : un nouveau cadre pour les applications d'intelligence artificielle
I. Introduction au concept de MCP
Dans le domaine de l'intelligence artificielle, les chatbots traditionnels manquent souvent de paramètres de personnalisation, ce qui entraîne des réponses unidimensionnelles et dépourvues d'humanité. Pour résoudre ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnalité", attribuant à l'IA des rôles, des caractères et des tons spécifiques. Cependant, même ainsi, l'IA reste seulement un répondant passif, incapable d'exécuter des tâches de manière proactive ou d'effectuer des opérations complexes.
Pour permettre à l'IA de passer de simple interlocuteur passif à exécuteur actif de tâches, le projet open source Auto-GPT a vu le jour. Il permet aux développeurs de définir des outils et des fonctions pour l'IA et de les enregistrer dans le système. Lorsque l'utilisateur fait une demande, Auto-GPT génère des instructions opérationnelles en fonction des règles et des outils prédéfinis, exécute automatiquement les tâches et renvoie les résultats.
Bien qu'Auto-GPT ait réussi à réaliser une certaine autonomie d'exécution de l'IA, il fait encore face à des problèmes tels que l'uniformité des formats d'appel d'outils et la mauvaise compatibilité inter-plateformes. Pour relever ces défis, le MCP (Model Context Protocol) est né. Le MCP vise à simplifier l'interaction entre l'IA et les outils externes en fournissant une norme de communication unifiée, permettant ainsi à l'IA d'appeler facilement divers services externes.
Traditionnellement, pour faire exécuter des tâches complexes à de grands modèles (comme interroger la météo ou accéder à des pages web), les développeurs devaient écrire une grande quantité de code et de spécifications d'outils, ce qui augmentait considérablement la difficulté de développement et le coût en temps. Le protocole MCP simplifie considérablement ce processus en définissant des interfaces standardisées et des normes de communication, permettant aux modèles d'IA d'interagir plus rapidement et efficacement avec des outils externes.
Deux, la fusion entre MCP et l'Agent AI
La relation entre MCP et l'Agent IA est complémentaire. L'Agent IA se concentre principalement sur l'automatisation des opérations 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. En revanche, le MCP se concentre davantage sur la simplification des interactions entre l'Agent IA et les systèmes externes, en fournissant des protocoles standardisés et une gestion du contexte, renforçant ainsi l'interopérabilité et la flexibilité entre les plateformes.
La valeur fondamentale de MCP réside dans le fait qu'il fournit une norme de communication unifiée pour l'interaction entre les agents AI et les outils externes (y compris les données blockchain, les contrats intelligents, les services hors chaîne, etc.). Cette normalisation résout le problème de la fragmentation des interfaces dans le développement traditionnel, permettant aux agents AI de se connecter facilement aux données et outils multi-chaînes, tout en renforçant considérablement leur capacité d'exécution autonome. Par exemple, les agents AI de type DeFi peuvent, via MCP, obtenir des données de marché en temps réel et optimiser automatiquement leur portefeuille.
De plus, le MCP ouvre de nouvelles perspectives pour les agents d'IA, à savoir la collaboration entre plusieurs agents d'IA. Grâce au MCP, les agents d'IA peuvent travailler ensemble selon leurs fonctions, combinant leurs efforts pour réaliser des tâches complexes telles que l'analyse des données sur la chaîne, les prévisions de marché et la gestion des risques, améliorant ainsi l'efficacité et la fiabilité globales. En matière d'automatisation des transactions sur la chaîne, le MCP relie divers agents de trading et de gestion des risques, aidant à résoudre des problèmes tels que le slippage, l'usure des transactions, et le MEV, permettant ainsi une gestion des actifs sur la chaîne plus sûre et plus efficace.
Trois, projets connexes
1. DeMCP
DeMCP est un réseau MCP décentralisé, dédié à fournir des services MCP open source développés en interne pour les agents AI, à offrir une plateforme de déploiement avec partage des revenus commerciaux pour les développeurs MCP, et à réaliser un accès tout-en-un aux modèles de langage de grande taille (LLM). Les développeurs peuvent accéder aux services en utilisant des stablecoins.
2. SOMBRE
DARK est un réseau MCP fonctionnant dans un environnement d'exécution de confiance (TEE), construit sur Solana. Son premier programme est en phase de développement, visant à fournir aux agents IA une capacité d'intégration d'outils efficace grâce à TEE et au protocole MCP, permettant aux développeurs de se connecter rapidement à divers outils et services externes par une simple configuration.
3. Cookie.fun
Cookie.fun est une plateforme axée sur les agents IA dans l'écosystème Web3, visant à fournir aux utilisateurs des outils complets d'analyse et d'indice sur les agents IA. La plateforme aide les utilisateurs à comprendre et à évaluer les performances des différents agents IA en affichant des indicateurs tels que l'influence psychologique des agents IA, leur capacité de suivi intelligent, l'interaction des utilisateurs et les données on-chain.
4. SkyAI
SkyAI est un projet d'infrastructure de données Web3 construit sur la chaîne BNB, visant à créer une infrastructure AI native à la blockchain en étendant le MCP. La plateforme fournit 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'AI dans un environnement blockchain.
Quatre, développement futur
Le protocole MCP, en tant que nouvelle narration de l'intégration de l'IA et de la blockchain, présente un potentiel énorme pour améliorer l'efficacité des échanges de données, réduire les coûts de développement et renforcer 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 MCP sont encore à l'étape de la validation des concepts et n'ont pas encore lancé de produits matures, ce qui a entraîné une baisse continue de leur prix de jeton après leur lancement. Ce phénomène reflète une crise de confiance du marché envers les projets MCP, principalement en raison de la longue durée de développement des produits et du manque d'applications concrètes.
Ainsi, comment accélérer le développement des produits, garantir un lien étroit entre les jetons et les produits réels, et améliorer l'expérience utilisateur, sera la question centrale à laquelle 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 de logique de contrat intelligent et de structure de données entre différentes blockchains et DApps, un serveur MCP standardisé unifié nécessitera encore d'importantes ressources de développement.
Malgré les défis mentionnés ci-dessus, le protocole MCP lui-même montre encore un énorme potentiel de développement sur le marché. Avec les progrès continus de la technologie AI et la maturité progressive du protocole MCP, il devrait y avoir dans le futur des applications plus larges dans des domaines comme le DeFi et le DAO. Par exemple, les agents AI peuvent obtenir des données on-chain 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 offrir une plateforme d'exécution transparente et traçable pour les modèles AI, favorisant ainsi la décentralisation et l'assetisation des actifs AI.
Le protocole MCP, en tant que force d'assistance importante à l'intégration de l'IA et de la blockchain, devrait devenir un moteur essentiel pour propulser la prochaine génération d'agents IA, à mesure que la technologie mûrit et que les cas d'utilisation s'élargissent. Cependant, pour réaliser cette vision, il reste encore de nombreux défis à relever, notamment l'intégration technologique, la sécurité et l'expérience utilisateur.