MCP y Agente AI: un nuevo paradigma de aplicaciones de inteligencia artificial
Introducción al concepto de MC
En el campo de la inteligencia artificial, los chatbots tradicionales suelen depender de modelos de conversación genéricos, careciendo de configuraciones personalizadas, lo que lleva a respuestas monótonas y aburridas. Para abordar este problema, los desarrolladores introducen el concepto de "personaje", dotando a la IA de roles, personalidades y tonos específicos, haciendo que sus respuestas se alineen mejor con las expectativas del usuario. Sin embargo, incluso con un "personaje" rico, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas de manera proactiva o realizar operaciones complejas.
Para superar esta limitación, el proyecto de código abierto Auto-GPT ha surgido. Permite a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA y registrarlas en el sistema. Cuando los usuarios hacen solicitudes, Auto-GPT genera instrucciones de operación basadas en reglas y herramientas predefinidas, ejecuta automáticamente tareas y devuelve resultados, transformando a la IA de un interlocutor pasivo a un ejecutor activo de tareas.
A pesar de que Auto-GPT ha logrado en cierta medida la ejecución autónoma de la IA, todavía enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamada a herramientas y la baja compatibilidad entre plataformas. Para ello, surge el MCP (Model Context Protocol, Protocolo de Contexto del Modelo). El MCP tiene como objetivo simplificar la forma en que la IA interactúa con herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado que permite a la IA llamar fácilmente a varios servicios externos. Este protocolo reduce significativamente la dificultad de desarrollo y los costos de tiempo, permitiendo que los modelos de IA interactúen de manera más eficiente con herramientas externas.
Efecto sinérgico entre MCP y el Agente AI
MCP y AI Agent se complementan entre sí. AI Agent se centra principalmente en la automatización de operaciones en blockchain, la ejecución de contratos inteligentes y la gestión de activos criptográficos, enfatizando la protección de la privacidad y la integración de aplicaciones descentralizadas. MCP, por su parte, se enfoca en simplificar la interacción entre AI Agent y sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, mejorando la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas.
El valor central de MCP radica en proporcionar un estándar de comunicación unificado para la interacción entre Agentes de IA y herramientas externas (como datos de blockchain, contratos inteligentes, servicios fuera de la cadena, etc.). Esta estandarización resuelve el problema de la fragmentación de interfaces en el desarrollo tradicional, permitiendo que los Agentes de IA se conecten sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, lo que mejora significativamente su capacidad de ejecución autónoma. Por ejemplo, los Agentes de IA de tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente su cartera a través de MCP.
Además, MCP ha abierto una nueva dirección para los Agentes de IA, es decir, la colaboración entre múltiples Agentes. A través de MCP, diferentes Agentes de IA pueden colaborar según la división de funciones para completar conjuntamente tareas complejas como el análisis de datos en la cadena, la predicción del mercado y la gestión de riesgos, mejorando así la eficiencia y la fiabilidad generales. En el ámbito de la automatización de transacciones en la cadena, MCP conecta diversos Agentes de transacción y gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento, el desgaste de las transacciones y el MEV, logrando una gestión de activos en la cadena más segura y eficiente.
Visión general de proyectos relacionados
DeMCP: Una red MCP descentralizada que proporciona servicios MCP de código abierto autodesarrollados para Agentes de IA, ofrece una plataforma de despliegue que comparte beneficios comerciales con los desarrolladores y permite el acceso integral a los principales modelos de lenguaje.
DARK: Red MCP bajo un entorno de ejecución confiable (TEE) construido sobre Solana. Su primera aplicación está en desarrollo, con el objetivo de proporcionar capacidades de integración de herramientas eficientes para el Agente de IA a través de TEE y el protocolo MCP.
Cookie.fun: Una plataforma centrada en AIAgent dentro del ecosistema Web3, que ofrece un índice integral de AI Agent y herramientas de análisis. La plataforma muestra indicadores como la influencia mental de AI Agent, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y los datos en cadena.
SkyAI: Proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre BNB Chain, que construye una infraestructura de IA nativa de blockchain a través de la expansión de MCP. Esta plataforma proporciona un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, soportando acceso a datos multichain y despliegue de agentes de IA.
Perspectivas y desafíos futuros
El protocolo MCP, como un nuevo paradigma de la fusión entre la IA y la blockchain, muestra un gran potencial en la mejora de la eficiencia en la interacción de datos, la reducción de costos de desarrollo, el aumento de la seguridad y la protección de la privacidad, especialmente en campos como las finanzas descentralizadas que tienen un amplio horizonte de aplicación. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP aún se encuentran en la fase de validación de conceptos y no han lanzado productos maduros, lo que provoca una gran volatilidad en el precio de su token.
Los principales desafíos incluyen:
Acelerar el progreso del desarrollo del producto
Asegúrese de que el token esté estrechamente relacionado con el producto real.
Mejora de la experiencia del usuario
Superar las barreras de integración tecnológica, unificar la lógica de contratos inteligentes y la estructura de datos entre diferentes blockchains y DApps.
A pesar de los desafíos, el protocolo MCP aún muestra un gran potencial de mercado. Con los avances en la tecnología de IA y la madurez del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logren aplicaciones más amplias en áreas como DeFi, DAO, etc. Por ejemplo, los agentes de IA pueden obtener datos en cadena en tiempo real a través del protocolo MCP, ejecutar transacciones automatizadas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis del mercado.
Las características de descentralización del protocolo MCP tienen el potencial de proporcionar una plataforma de funcionamiento transparente y trazable para modelos de IA, impulsando la descentralización y la capitalización de activos de IA. Como una fuerza auxiliar importante en la fusión de IA y blockchain, se espera que el protocolo MCP se convierta en el motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes de IA. Sin embargo, para lograr esta visión, aún es necesario abordar desafíos en múltiples áreas, como la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.
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PanicSeller69
· hace19h
Auto es el futuro.
Ver originalesResponder0
GlueGuy
· hace19h
El perro perezoso AI finalmente aprenderá a trabajar proactivamente.
Protocolo MCP: un nuevo paradigma Web3 que empodera a los agentes de IA
MCP y Agente AI: un nuevo paradigma de aplicaciones de inteligencia artificial
Introducción al concepto de MC
En el campo de la inteligencia artificial, los chatbots tradicionales suelen depender de modelos de conversación genéricos, careciendo de configuraciones personalizadas, lo que lleva a respuestas monótonas y aburridas. Para abordar este problema, los desarrolladores introducen el concepto de "personaje", dotando a la IA de roles, personalidades y tonos específicos, haciendo que sus respuestas se alineen mejor con las expectativas del usuario. Sin embargo, incluso con un "personaje" rico, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas de manera proactiva o realizar operaciones complejas.
Para superar esta limitación, el proyecto de código abierto Auto-GPT ha surgido. Permite a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA y registrarlas en el sistema. Cuando los usuarios hacen solicitudes, Auto-GPT genera instrucciones de operación basadas en reglas y herramientas predefinidas, ejecuta automáticamente tareas y devuelve resultados, transformando a la IA de un interlocutor pasivo a un ejecutor activo de tareas.
A pesar de que Auto-GPT ha logrado en cierta medida la ejecución autónoma de la IA, todavía enfrenta problemas como la falta de uniformidad en el formato de llamada a herramientas y la baja compatibilidad entre plataformas. Para ello, surge el MCP (Model Context Protocol, Protocolo de Contexto del Modelo). El MCP tiene como objetivo simplificar la forma en que la IA interactúa con herramientas externas, proporcionando un estándar de comunicación unificado que permite a la IA llamar fácilmente a varios servicios externos. Este protocolo reduce significativamente la dificultad de desarrollo y los costos de tiempo, permitiendo que los modelos de IA interactúen de manera más eficiente con herramientas externas.
Efecto sinérgico entre MCP y el Agente AI
MCP y AI Agent se complementan entre sí. AI Agent se centra principalmente en la automatización de operaciones en blockchain, la ejecución de contratos inteligentes y la gestión de activos criptográficos, enfatizando la protección de la privacidad y la integración de aplicaciones descentralizadas. MCP, por su parte, se enfoca en simplificar la interacción entre AI Agent y sistemas externos, proporcionando protocolos estandarizados y gestión de contexto, mejorando la interoperabilidad y flexibilidad entre plataformas.
El valor central de MCP radica en proporcionar un estándar de comunicación unificado para la interacción entre Agentes de IA y herramientas externas (como datos de blockchain, contratos inteligentes, servicios fuera de la cadena, etc.). Esta estandarización resuelve el problema de la fragmentación de interfaces en el desarrollo tradicional, permitiendo que los Agentes de IA se conecten sin problemas a datos y herramientas de múltiples cadenas, lo que mejora significativamente su capacidad de ejecución autónoma. Por ejemplo, los Agentes de IA de tipo DeFi pueden obtener datos del mercado en tiempo real y optimizar automáticamente su cartera a través de MCP.
Además, MCP ha abierto una nueva dirección para los Agentes de IA, es decir, la colaboración entre múltiples Agentes. A través de MCP, diferentes Agentes de IA pueden colaborar según la división de funciones para completar conjuntamente tareas complejas como el análisis de datos en la cadena, la predicción del mercado y la gestión de riesgos, mejorando así la eficiencia y la fiabilidad generales. En el ámbito de la automatización de transacciones en la cadena, MCP conecta diversos Agentes de transacción y gestión de riesgos, resolviendo problemas como el deslizamiento, el desgaste de las transacciones y el MEV, logrando una gestión de activos en la cadena más segura y eficiente.
Visión general de proyectos relacionados
DeMCP: Una red MCP descentralizada que proporciona servicios MCP de código abierto autodesarrollados para Agentes de IA, ofrece una plataforma de despliegue que comparte beneficios comerciales con los desarrolladores y permite el acceso integral a los principales modelos de lenguaje.
DARK: Red MCP bajo un entorno de ejecución confiable (TEE) construido sobre Solana. Su primera aplicación está en desarrollo, con el objetivo de proporcionar capacidades de integración de herramientas eficientes para el Agente de IA a través de TEE y el protocolo MCP.
Cookie.fun: Una plataforma centrada en AIAgent dentro del ecosistema Web3, que ofrece un índice integral de AI Agent y herramientas de análisis. La plataforma muestra indicadores como la influencia mental de AI Agent, la capacidad de seguimiento inteligente, la interacción del usuario y los datos en cadena.
SkyAI: Proyecto de infraestructura de datos Web3 construido sobre BNB Chain, que construye una infraestructura de IA nativa de blockchain a través de la expansión de MCP. Esta plataforma proporciona un protocolo de datos escalable e interoperable para aplicaciones de IA basadas en Web3, soportando acceso a datos multichain y despliegue de agentes de IA.
Perspectivas y desafíos futuros
El protocolo MCP, como un nuevo paradigma de la fusión entre la IA y la blockchain, muestra un gran potencial en la mejora de la eficiencia en la interacción de datos, la reducción de costos de desarrollo, el aumento de la seguridad y la protección de la privacidad, especialmente en campos como las finanzas descentralizadas que tienen un amplio horizonte de aplicación. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP aún se encuentran en la fase de validación de conceptos y no han lanzado productos maduros, lo que provoca una gran volatilidad en el precio de su token.
Los principales desafíos incluyen:
A pesar de los desafíos, el protocolo MCP aún muestra un gran potencial de mercado. Con los avances en la tecnología de IA y la madurez del protocolo MCP, se espera que en el futuro se logren aplicaciones más amplias en áreas como DeFi, DAO, etc. Por ejemplo, los agentes de IA pueden obtener datos en cadena en tiempo real a través del protocolo MCP, ejecutar transacciones automatizadas y mejorar la eficiencia y precisión del análisis del mercado.
Las características de descentralización del protocolo MCP tienen el potencial de proporcionar una plataforma de funcionamiento transparente y trazable para modelos de IA, impulsando la descentralización y la capitalización de activos de IA. Como una fuerza auxiliar importante en la fusión de IA y blockchain, se espera que el protocolo MCP se convierta en el motor clave para impulsar la próxima generación de Agentes de IA. Sin embargo, para lograr esta visión, aún es necesario abordar desafíos en múltiples áreas, como la integración tecnológica, la seguridad y la experiencia del usuario.