Cadre d'application intelligent de nouvelle génération fusionnant le concept MCP et l'agent IA

Introduction au concept de MC

Les chatbots traditionnels dans le domaine de l'intelligence artificielle s'appuient souvent sur des modèles de dialogue généraux, manquant de personnalisation des rôles, ce qui entraîne des réponses uniques et dépourvues d'humanité. Pour résoudre ce problème, les développeurs ont introduit le concept de "personnalité", attribuant des rôles, des caractères et des tons spécifiques à l'IA pour rendre ses réponses plus proches des attentes des utilisateurs. Cependant, même avec une "personnalité" riche, l'IA reste un répondant passif, incapable d'effectuer des tâches de manière proactive ou de réaliser des opérations complexes.

Le projet Auto-GPT a vu le jour, permettant aux développeurs de définir des outils et des fonctions pour l'IA et de les enregistrer dans le système. Lorsque les utilisateurs font une demande, Auto-GPT génère des instructions d'opération en fonction de règles et d'outils prédéfinis, exécute automatiquement des tâches et renvoie les résultats, transformant l'IA d'un interlocuteur passif en un exécuteur de tâches actif.

Bien qu'Auto-GPT ait réalisé l'exécution autonome de l'IA, il fait encore face à des problèmes tels que l'uniformité des formats d'appel d'outils et la faible compatibilité inter-plateformes. Pour résoudre ces problèmes, le MCP (Model Context Protocol, protocole de contexte de modèle) a vu le jour. Le MCP vise à simplifier l'interaction entre l'IA et les outils externes, en fournissant une norme de communication unifiée, permettant à l'IA d'appeler facilement divers services externes. Traditionnellement, faire exécuter des tâches complexes par des modèles à grande échelle nécessite beaucoup de code et de documentation sur les outils, tandis que le protocole MCP simplifie considérablement ce processus en définissant des interfaces normalisées et des spécifications de communication, améliorant ainsi l'efficacité de l'interaction entre les modèles d'IA et les outils externes.

Fusion de MCP et d'Agent AI

MCP et AI Agent se complètent mutuellement. AI Agent se concentre principalement sur l'automatisation des opérations blockchain, l'exécution de contrats intelligents et la gestion des actifs cryptographiques, en mettant l'accent sur la protection de la vie privée et l'intégration d'applications décentralisées. MCP se concentre sur la simplification de l'interaction entre AI Agent et les systèmes externes, en fournissant des protocoles standardisés et une gestion du contexte, renforçant ainsi l'interopérabilité et la flexibilité entre les plateformes.

MCP fournit une norme de communication unifiée pour l'interaction entre l'Agent AI et des outils externes (y compris les données de blockchain, les contrats intelligents, les services hors chaîne, etc.), résolvant ainsi le problème de la fragmentation des interfaces dans le développement traditionnel, permettant à l'Agent AI de se connecter sans effort aux données et outils multi-chaînes, renforçant considérablement sa capacité d'exécution autonome. Par exemple, les Agents AI de type DeFi peuvent obtenir des données de marché en temps réel et optimiser automatiquement leur portefeuille grâce à MCP.

MCP ouvre également de nouvelles perspectives pour les agents AI : la collaboration entre plusieurs agents AI. Grâce à MCP, les agents AI peuvent collaborer selon leurs fonctions pour accomplir des tâches complexes telles que l'analyse des données sur la chaîne, la prévision du marché et la gestion des risques, améliorant ainsi l'efficacité et la fiabilité globales. En matière d'automatisation des transactions sur la chaîne, MCP relie divers agents de transaction et de gestion des risques, résolvant des problèmes tels que le slippage, l'usure des transactions et le MEV, pour réaliser une gestion des actifs sur la chaîne plus sûre et plus efficace.

Projets connexes

1. DeMCP : Réseau MCP décentralisé, fournissant un service MCP open source développé en interne pour les agents AI, offrant aux développeurs une plateforme de déploiement avec partage des revenus commerciaux, permettant un accès intégré aux principaux modèles de langage.

2. DARK : Réseau MCP basé sur un environnement d'exécution de confiance (TEE) construit sur Solana. Sa première application est en cours de développement et fournira des capacités d'intégration d'outils efficaces pour les agents IA via le TEE et le protocole MCP.

3. Cookie.fun : plateforme axée sur les agents IA dans l'écosystème Web3, offrant un indice complet d'agents IA et des outils d'analyse. La dernière mise à jour a introduit un serveur MCP exclusif, comprenant un serveur MCP dédié pour agents plug-and-play.

4. SkyAI : un projet d'infrastructure de données Web3 construit sur BNB Chain, qui développe une infrastructure AI native à la blockchain grâce à l'extension de MCP. Actuellement, il prend en charge les ensembles de données agrégés de BNB Chain et Solana, et à l'avenir, il prendra en charge le serveur de données MCP de la chaîne principale Ethereum et de la chaîne Base.

Développement futur

Le protocole MCP, en tant que nouvelle narration fusionnant l'IA et la blockchain, montre un potentiel énorme dans l'amélioration de l'efficacité des échanges de données, la réduction des coûts de développement, le renforcement de la sécurité et la protection de la vie privée. Cependant, la plupart des projets basés sur MCP sont encore au stade de la validation du concept et n'ont pas encore lancé de produits matures. Comment accélérer le développement des produits, garantir un lien étroit entre les jetons et les produits réels, et améliorer l'expérience utilisateur, sont les questions centrales auxquelles les projets MCP sont confrontés.

Malgré les défis, le protocole MCP démontre toujours un énorme potentiel de développement sur le marché. Avec les avancées de la technologie AI et la maturation du protocole MCP, il est attendu qu'il trouve des applications plus larges dans des domaines tels que DeFi et DAO à l'avenir. Par exemple, les agents AI peuvent obtenir des données en temps réel sur la chaîne via le protocole MCP, exécuter des transactions automatisées et améliorer l'efficacité et la précision de l'analyse du marché. La caractéristique décentralisée du protocole MCP devrait fournir une plateforme d'exécution transparente et traçable pour les modèles AI, favorisant la décentralisation et la capitalisation des actifs AI.

Le protocole MCP, en tant que force auxiliaire importante de la fusion entre l'IA et la blockchain, devrait devenir un moteur clé pour propulser la prochaine génération d'Agents IA à mesure que la technologie continue de mûrir et que les cas d'utilisation se diversifient. Cependant, la réalisation de cette vision nécessite encore de relever des défis dans divers domaines tels que l'intégration technologique, la sécurité et l'expérience utilisateur.