MCP e AI Agent: Uma nova estrutura para aplicações de inteligência artificial
I. Introdução ao conceito de MCP
No campo da inteligência artificial, os chatbots tradicionais muitas vezes carecem de definições de personalidade, levando a respostas monótonas e desinteressantes. Para resolver esse problema, os desenvolvedores introduziram o conceito de "personagem", atribuindo ao AI papéis e características específicas. No entanto, mesmo assim, a IA ainda é apenas um respondente passivo, incapaz de executar tarefas complexas de forma proativa.
Para superar essa limitação, o projeto Auto-GPT surgiu. Ele permite que os desenvolvedores definam ferramentas e funções para a IA, permitindo que a IA execute tarefas automaticamente com base em regras predefinidas. Embora o Auto-GPT tenha alcançado um certo grau de execução autônoma, ainda enfrenta problemas como a falta de padronização nos formatos de chamada de ferramentas e a baixa compatibilidade entre plataformas.
Para enfrentar esses desafios, o MCP (Protocolo de Contexto do Modelo) surgiu. O MCP visa simplificar a forma como a IA interage com ferramentas externas, permitindo que a IA acesse facilmente diversos serviços externos por meio de um padrão de comunicação unificado. Essa padronização simplifica consideravelmente o processo de desenvolvimento, aumentando a eficiência e permitindo que os modelos de IA interajam com ferramentas externas de maneira mais rápida e eficaz.
Dois, o efeito de sinergia entre MCP e AI Agent
O MCP e o Agente de IA são complementares. O Agente de IA concentra-se 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, foca em simplificar a interação do Agente de IA com sistemas externos, fornecendo protocolos padronizados e gestão de contexto, aumentando a interoperabilidade e flexibilidade entre plataformas.
O MCP abriu novas direções de desenvolvimento para o Agente de IA, como a colaboração entre múltiplos Agentes de IA. Através do MCP, os Agentes de IA podem ser organizados por funções, completando juntos tarefas complexas como análise de dados on-chain, previsões de mercado e gestão de risco, aumentando a eficiência e a confiabilidade geral. Na automação de transações on-chain, o MCP conecta vários Agentes de transação e de risco, ajudando a resolver problemas como slippage, desgaste de transações e MEV, alcançando uma gestão de ativos on-chain mais segura e eficiente.
Três, Visão Geral dos Projetos Relacionados
DeMCP: Rede MCP descentralizada, fornece serviços MCP de código aberto desenvolvidos internamente para Agentes de IA, e oferece uma plataforma de implantação com compartilhamento de receita comercial para desenvolvedores.
DARK: Rede MCP sob o ambiente de execução confiável (TEE) construído sobre Solana. A sua primeira aplicação está em desenvolvimento, destinada a fornecer capacidades de integração de ferramentas eficientes para Agentes de IA.
Cookie.fun: uma plataforma focada em agentes de IA no ecossistema Web3, que oferece um índice abrangente de agentes de IA e ferramentas de análise. A atualização recente lançou servidores MCP exclusivos, fornecendo serviços MCP dedicados plug-and-play para desenvolvedores e não técnicos.
SkyAI: projeto de infraestrutura de dados Web3 construído sobre a BNB Chain, que constrói uma infraestrutura de IA nativa de blockchain através da expansão do MCP. Atualmente suporta conjuntos de dados agregados da BNB Chain e Solana, e no futuro planeja suportar os serviços de dados MCP da rede principal Ethereum e da cadeia Base.
Quatro, Perspectivas de Desenvolvimento Futuras
O protocolo MCP demonstrou um enorme potencial na melhoria da eficiência da troca de dados, na redução dos custos de desenvolvimento, e no aumento da segurança e proteção da privacidade, especialmente em áreas como as finanças descentralizadas, que têm amplas perspectivas de aplicação. No entanto, a maioria dos projetos baseados em MCP ainda se encontra na fase de validação do conceito e ainda não lançou produtos maduros, levando a uma tendência de queda nos preços dos seus tokens.
No futuro, o protocolo MCP tem potencial para ser amplamente aplicado em áreas como DeFi e DAO. Os agentes de IA podem obter dados on-chain em tempo real através do protocolo MCP, executando transações automatizadas e aumentando a eficiência e precisão da análise de mercado. A característica de descentralização do protocolo MCP pode fornecer uma plataforma de operação transparente e rastreável para modelos de IA, promovendo a descentralização e a transformação de ativos de IA.
No entanto, para realizar esta visão, ainda é necessário resolver uma série de desafios em áreas como integração tecnológica, segurança e experiência do usuário. À medida que a tecnologia continua a amadurecer e os cenários de aplicação se expandem, o protocolo MCP tem o potencial de se tornar um motor importante para promover o desenvolvimento da próxima geração de Agentes de IA, abrindo novas vias de desenvolvimento para aplicações de inteligência artificial.
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MCP e Agente de IA: Um novo paradigma de aplicação de inteligência artificial na era Web3
MCP e AI Agent: Uma nova estrutura para aplicações de inteligência artificial
I. Introdução ao conceito de MCP
No campo da inteligência artificial, os chatbots tradicionais muitas vezes carecem de definições de personalidade, levando a respostas monótonas e desinteressantes. Para resolver esse problema, os desenvolvedores introduziram o conceito de "personagem", atribuindo ao AI papéis e características específicas. No entanto, mesmo assim, a IA ainda é apenas um respondente passivo, incapaz de executar tarefas complexas de forma proativa.
Para superar essa limitação, o projeto Auto-GPT surgiu. Ele permite que os desenvolvedores definam ferramentas e funções para a IA, permitindo que a IA execute tarefas automaticamente com base em regras predefinidas. Embora o Auto-GPT tenha alcançado um certo grau de execução autônoma, ainda enfrenta problemas como a falta de padronização nos formatos de chamada de ferramentas e a baixa compatibilidade entre plataformas.
Para enfrentar esses desafios, o MCP (Protocolo de Contexto do Modelo) surgiu. O MCP visa simplificar a forma como a IA interage com ferramentas externas, permitindo que a IA acesse facilmente diversos serviços externos por meio de um padrão de comunicação unificado. Essa padronização simplifica consideravelmente o processo de desenvolvimento, aumentando a eficiência e permitindo que os modelos de IA interajam com ferramentas externas de maneira mais rápida e eficaz.
Dois, o efeito de sinergia entre MCP e AI Agent
O MCP e o Agente de IA são complementares. O Agente de IA concentra-se 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, foca em simplificar a interação do Agente de IA com sistemas externos, fornecendo protocolos padronizados e gestão de contexto, aumentando a interoperabilidade e flexibilidade entre plataformas.
O MCP abriu novas direções de desenvolvimento para o Agente de IA, como a colaboração entre múltiplos Agentes de IA. Através do MCP, os Agentes de IA podem ser organizados por funções, completando juntos tarefas complexas como análise de dados on-chain, previsões de mercado e gestão de risco, aumentando a eficiência e a confiabilidade geral. Na automação de transações on-chain, o MCP conecta vários Agentes de transação e de risco, ajudando a resolver problemas como slippage, desgaste de transações e MEV, alcançando uma gestão de ativos on-chain mais segura e eficiente.
Três, Visão Geral dos Projetos Relacionados
DeMCP: Rede MCP descentralizada, fornece serviços MCP de código aberto desenvolvidos internamente para Agentes de IA, e oferece uma plataforma de implantação com compartilhamento de receita comercial para desenvolvedores.
DARK: Rede MCP sob o ambiente de execução confiável (TEE) construído sobre Solana. A sua primeira aplicação está em desenvolvimento, destinada a fornecer capacidades de integração de ferramentas eficientes para Agentes de IA.
Cookie.fun: uma plataforma focada em agentes de IA no ecossistema Web3, que oferece um índice abrangente de agentes de IA e ferramentas de análise. A atualização recente lançou servidores MCP exclusivos, fornecendo serviços MCP dedicados plug-and-play para desenvolvedores e não técnicos.
SkyAI: projeto de infraestrutura de dados Web3 construído sobre a BNB Chain, que constrói uma infraestrutura de IA nativa de blockchain através da expansão do MCP. Atualmente suporta conjuntos de dados agregados da BNB Chain e Solana, e no futuro planeja suportar os serviços de dados MCP da rede principal Ethereum e da cadeia Base.
Quatro, Perspectivas de Desenvolvimento Futuras
O protocolo MCP demonstrou um enorme potencial na melhoria da eficiência da troca de dados, na redução dos custos de desenvolvimento, e no aumento da segurança e proteção da privacidade, especialmente em áreas como as finanças descentralizadas, que têm amplas perspectivas de aplicação. No entanto, a maioria dos projetos baseados em MCP ainda se encontra na fase de validação do conceito e ainda não lançou produtos maduros, levando a uma tendência de queda nos preços dos seus tokens.
No futuro, o protocolo MCP tem potencial para ser amplamente aplicado em áreas como DeFi e DAO. Os agentes de IA podem obter dados on-chain em tempo real através do protocolo MCP, executando transações automatizadas e aumentando a eficiência e precisão da análise de mercado. A característica de descentralização do protocolo MCP pode fornecer uma plataforma de operação transparente e rastreável para modelos de IA, promovendo a descentralização e a transformação de ativos de IA.
No entanto, para realizar esta visão, ainda é necessário resolver uma série de desafios em áreas como integração tecnológica, segurança e experiência do usuário. À medida que a tecnologia continua a amadurecer e os cenários de aplicação se expandem, o protocolo MCP tem o potencial de se tornar um motor importante para promover o desenvolvimento da próxima geração de Agentes de IA, abrindo novas vias de desenvolvimento para aplicações de inteligência artificial.