MCP та AI Agent: нова парадигма застосування штучного інтелекту

Вступ до концепції MCP

У сфері штучного інтелекту традиційні чат-боти зазвичай покладаються на загальні діалогові моделі, що призводить до нестачі персоналізації, а отже, їхні відповіді стають одноманітними та нудними. Щоб вирішити цю проблему, розробники запровадили концепцію "персонажу", наділяючи ШІ певними ролями, характером та тоном, що робить його відповіді більш відповідними очікуванням користувачів. Проте, навіть маючи багатий "персонаж", ШІ все ще залишається пасивним відповідачем, не в змозі самостійно виконувати завдання чи здійснювати складні операції.

Для подолання цього обмеження з'явився відкритий проект Auto-GPT. Він дозволяє розробникам визначати інструменти та функції для ШІ і реєструвати їх у системі. Коли користувачі подають запити, Auto-GPT генерує операційні команди на основі попередньо встановлених правил та інструментів, автоматично виконує завдання та повертає результати, перетворюючи ШІ з пасивного співрозмовника на активного виконавця завдань.

Незважаючи на те, що Auto-GPT до певної міри реалізував автономне виконання AI, він все ще стикається з проблемами, такими як нерегулярний формат викликів інструментів та погана кросплатформна сумісність. Для цього з'явився MCP (Model Context Protocol, протокол контексту моделі). MCP має на меті спростити спосіб взаємодії AI з зовнішніми інструментами, забезпечуючи єдиний стандарт зв'язку, що дозволяє AI легко викликати різноманітні зовнішні сервіси. Цей протокол значно знижує складність розробки та витрати часу, дозволяючи AI моделям ефективніше взаємодіяти із зовнішніми інструментами.

Співпраця MCP та AI Agent

MCP та AI Agent доповнюють один одного. AI Agent головним чином зосереджується на автоматизації блокчейн-операцій, виконанні смарт-контрактів та управлінні криптоактивами, підкреслюючи захист конфіденційності та інтеграцію децентралізованих застосунків. MCP, у свою чергу, акцентує увагу на спрощенні взаємодії AI Agent з зовнішніми системами, забезпечуючи стандартизовані протоколи та управління контекстом, підвищуючи міжплатформну взаємодію та гнучкість.

Основна цінність MCP полягає в наданні єдиного стандарту зв'язку для взаємодії AI Agent з зовнішніми інструментами (такими як дані блокчейну, смарт-контракти, позаштатні послуги тощо). Це стандартизоване рішення вирішує проблему фрагментації інтерфейсів у традиційній розробці, дозволяючи AI Agent безперешкодно підключатися до даних і інструментів різних блокчейнів, значно підвищуючи їх автономні можливості. Наприклад, AI Agent у сфері DeFi за допомогою MCP може в реальному часі отримувати ринкові дані та автоматично оптимізувати інвестиційний портфель.

Крім того, MCP відкриває нові можливості для AI Agent, а саме для співпраці кількох агентів. Завдяки MCP різні AI Agent можуть співпрацювати відповідно до своїх функцій, спільно виконуючи складні завдання, такі як аналіз даних на блокчейні, прогнозування ринку, управління ризиками, підвищуючи загальну ефективність та надійність. У сфері автоматизації транзакцій на блокчейні MCP з'єднує різні торгові та контрольні агентів, вирішуючи проблеми, пов'язані з слайдом, зносом угод, MEV та інші, забезпечуючи більш безпечне та ефективне управління активами на блокчейні.

Огляд відповідних проектів

1. DeMCP: децентралізована мережа MCP, що надає AI Agent власні відкриті MCP послуги, забезпечує платформу для розгортання з поділом комерційних доходів для розробників і реалізує єдиний доступ до основних великих мовних моделей.

2. DARK：MCP-мережа на основі надійного середовища виконання (TEE), побудованого на Solana. Його перший додаток наразі розробляється, з метою надання AI Agent ефективних можливостей інтеграції інструментів через TEE та MCP-протокол.

3. Cookie.fun: Платформа, що спеціалізується на AIAgent в екосистемі Web3, надає всебічні показники та аналітичні інструменти для AI Agent. Ця платформа демонструє такі показники, як ментальний вплив AI Agent, здатність до розумного слідування, взаємодія з користувачами та дані на блокчейні.

4. SkyAI: проект інфраструктури даних Web3, побудований на основі BNB Chain, що розширює MCP для створення нативної AI інфраструктури блокчейну. Ця платформа забезпечує масштабовані та взаємодіючі протоколи даних для AI додатків на основі Web3, підтримуючи доступ до даних з багатьох ланцюгів та розгортання AI агентів.

Перспективи та виклики

Протокол MCP як нова парадигма злиття штучного інтелекту та блокчейну демонструє величезний потенціал у підвищенні ефективності обміну даними, зниженні витрат на розробку, посиленні безпеки та захисту конфіденційності, особливо в таких сферах, як децентралізовані фінанси. Однак більшість проектів на основі MCP наразі перебуває на стадії перевірки концепції і ще не представили зрілі продукти, що призводить до значних коливань цін на їхні токени.

Основні виклики включають:

• Прискорити розвиток продукту
• Забезпечте тісний зв'язок між токенами та реальними продуктами
• Покращення користувацького досвіду
• Подолання перешкод у технічній інтеграції, уніфікація логіки смарт-контрактів і структур даних між різними блокчейнами та DApp.

Незважаючи на виклики, протокол MCP все ще демонструє величезний ринковий потенціал. З розвитком технологій AI та зрілістю протоколу MCP, в майбутньому очікується більш широке застосування в таких сферах, як DeFi, DAO тощо. Наприклад, AI-агенти можуть отримувати дані з блокчейну в реальному часі через протокол MCP, виконувати автоматизовані угоди, підвищуючи ефективність та точність ринкового аналізу.

Децентралізована характеристика протоколу MCP має надію забезпечити прозору та відстежувану платформу для роботи AI-моделей, сприяючи децентралізації та активізації активів AI. Як важлива допоміжна сила в інтеграції AI та блокчейну, протокол MCP має надію стати ключовим двигуном для просування наступного покоління AI Agent. Однак для реалізації цього бачення все ще потрібно вирішити багато проблем, пов'язаних з технічною інтеграцією, безпекою, користувальницьким досвідом та іншими аспектами.