MCP و AI Agent: نموذج جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
مقدمة عن مفهوم MCP
غالبًا ما تفتقر روبوتات الدردشة التقليدية في مجال الذكاء الاصطناعي إلى إعدادات مخصصة، مما يؤدي إلى ردود موحدة تفتقر إلى الطابع الإنساني. لحل هذه المشكلة، قدم المطورون مفهوم "شخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا معينة وسمات وشخصيات. ومع ذلك، حتى مع ذلك، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، غير قادر على تنفيذ مهام معقدة بشكل نشط.
ظهر مشروع Auto-GPT، الذي يتيح للمطورين تعريف الأدوات والدوال لـ AI وتسجيلها في النظام. بعد أن يقدم المستخدم طلبًا، يمكن لـ Auto-GPT توليد تعليمات تشغيل استنادًا إلى القواعد والأدوات المحددة مسبقًا، وتنفيذ المهام تلقائيًا وإرجاع النتائج، مما يحول AI من متحدث سلبي إلى منفذ مهام نشط.
على الرغم من أن Auto-GPT حقق إلى حد ما تنفيذًا مستقلًا للذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يزال يواجه مشاكل مثل عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وضعف التوافق عبر المنصات. لهذا السبب، وُلِد MCP (بروتوكول سياق النموذج). يهدف MCP إلى تبسيط طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية، من خلال توفير معايير اتصال موحدة، مما يُمكّن الذكاء الاصطناعي من استدعاء مختلف الخدمات الخارجية بسهولة. وهذا يُبسط بشكل كبير عملية التطوير، ويقلل من تكاليف الوقت، ويزيد من كفاءة تفاعل نماذج الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية.
MCP وتأثير التعاون مع وكيل الذكاء الاصطناعي
يتكامل MCP و AI Agent بشكل متبادل. يركز AI Agent بشكل أساسي على العمليات الآلية على blockchain، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، مع التركيز على حماية الخصوصية ودمج التطبيقات اللامركزية. بينما يركز MCP على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، ويوفر بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، مما يعزز قابلية التشغيل المتبادل والمرونة عبر المنصات.
تتمثل القيمة الأساسية لـ MCP في توفير معيار اتصالات موحد لتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية (مثل بيانات blockchain، العقود الذكية، الخدمات خارج السلسلة، وغيرها). تحل هذه المعايير الموحدة مشكلة تفتت الواجهات في التطوير التقليدي، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من الاتصال بسلاسة مع بيانات وأدوات متعددة السلاسل، مما يعزز بشكل كبير من قدرته على التنفيذ الذاتي. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي في مجال DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين محفظاتهم تلقائيًا من خلال MCP.
بالإضافة إلى ذلك، فتح MCP اتجاهًا جديدًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وهو التعاون بين عدة وكلاء ذكاء اصطناعي. من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون وفقًا لتقسيم الوظائف، وإكمال المهام المعقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة والموثوقية بشكل عام. في جانب أتمتة التداول على السلسلة، يمكن لـ MCP ربط أنواع مختلفة من وكلاء التداول وإدارة المخاطر، وحل مشاكل الانزلاق، وتآكل التداول، وMEV، لتحقيق إدارة أكثر أمانًا وكفاءة للأصول على السلسلة.
نظرة عامة على المشاريع ذات الصلة
DeMCP: شبكة MCP لامركزية تقدم خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفر منصة نشر مشتركة للعائدات التجارية للمطورين، وتحقق الوصول الشامل لنماذج اللغة الكبيرة الرائجة.
DARK: شبكة MCP المبنية على Solana، تعمل في بيئة تنفيذ موثوقة (TEE). التطبيق الأول لها قيد التطوير، يهدف إلى توفير قدرات تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي.
Cookie.fun: منصة تركز على عملاء الذكاء الاصطناعي في بيئة Web3، وتقدم مؤشرات شاملة وأدوات تحليل لعملاء الذكاء الاصطناعي. تم إطلاق تحديثات جديدة مؤخرًا تتضمن خادم MCP خاص، مما يوفر خدمات MCP مخصصة للعملاء الذكيين القابلة للتوصيل الفوري للمطورين وغير الفنيين.
SkyAI: مشروع بنية تحتية للبيانات في Web3 مبني على BNB Chain، يهدف إلى بناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي عبر توسيع MCP. توفر هذه المنصة بروتوكول بيانات قابل للتوسع وقابل للتشغيل البيني لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى Web3.
المستقبل والتنمية والتحديات
تظهر بروتوكولات MCP إمكانيات هائلة في دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، خاصة في تعزيز كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وزيادة الأمان وحماية الخصوصية. ومع ذلك، لا تزال معظم المشاريع القائمة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم، ولم تطلق منتجات ناضجة، مما يؤدي إلى تقلبات كبيرة في أسعار رموزها.
التحديات الرئيسية تشمل:
تسريع وتيرة تطوير المنتج
تأكد من الارتباط الوثيق بين الرمز والمنتج الفعلي
تحسين تجربة المستخدم
حل اختلافات المنطق وبنية البيانات لعقود الذكاء بين سلاسل الكتل المختلفة وDApp
على الرغم من التحديات، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانيات كبيرة لنمو السوق. مع تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي و نضوج بروتوكول MCP، من المتوقع أن يتم تحقيق تطبيقات واسعة في مجالات مثل DeFi و DAO في المستقبل. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات السلسلة في الوقت الفعلي من خلال بروتوكول MCP، وتنفيذ التداولات الآلية، مما يعزز كفاءة ودقة تحليل السوق.
تتميز بروتوكول MCP بخصائص اللامركزية التي من المتوقع أن توفر منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعزز عملية اللامركزية وتسييل الأصول المرتبطة بالذكاء الاصطناعي. باعتبارها قوة مساعدة مهمة في دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنية البلوكشين، من المتوقع أن يصبح بروتوكول MCP محركًا مهمًا لدفع الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال يتعين حل تحديات متعددة في مجالات تكامل التقنية، والأمان، وتجربة المستخدم لتحقيق هذه الرؤية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 14
أعجبني
14
7
مشاركة
تعليق
0/400
rugpull_survivor
· فقط الآن
مرة أخرى يتم تداول النكات القديمة عن الذكاء الاصطناعي، الذين يفهمون يفهمون.
شاهد النسخة الأصليةرد0
0xSherlock
· منذ 20 س
لا أحد يريد التحدث عن MCP؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
BearEatsAll
· 07-24 18:54
الذكاء الاصطناعي أخيراً يفهم ويتحدث بلغة البشر!
شاهد النسخة الأصليةرد0
wrekt_but_learning
· 07-24 18:53
متى يمكن أن تحل محل البشر؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
DegenGambler
· 07-24 18:48
يبدو أن الذكاء الاصطناعي لا يستطيع التغلب علينا نحن المقامرين.
MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي: نموذج جديد وتحديات تطبيقات الذكاء الاصطناعي على البلوكتشين
MCP و AI Agent: نموذج جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
مقدمة عن مفهوم MCP
غالبًا ما تفتقر روبوتات الدردشة التقليدية في مجال الذكاء الاصطناعي إلى إعدادات مخصصة، مما يؤدي إلى ردود موحدة تفتقر إلى الطابع الإنساني. لحل هذه المشكلة، قدم المطورون مفهوم "شخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا معينة وسمات وشخصيات. ومع ذلك، حتى مع ذلك، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، غير قادر على تنفيذ مهام معقدة بشكل نشط.
ظهر مشروع Auto-GPT، الذي يتيح للمطورين تعريف الأدوات والدوال لـ AI وتسجيلها في النظام. بعد أن يقدم المستخدم طلبًا، يمكن لـ Auto-GPT توليد تعليمات تشغيل استنادًا إلى القواعد والأدوات المحددة مسبقًا، وتنفيذ المهام تلقائيًا وإرجاع النتائج، مما يحول AI من متحدث سلبي إلى منفذ مهام نشط.
على الرغم من أن Auto-GPT حقق إلى حد ما تنفيذًا مستقلًا للذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يزال يواجه مشاكل مثل عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وضعف التوافق عبر المنصات. لهذا السبب، وُلِد MCP (بروتوكول سياق النموذج). يهدف MCP إلى تبسيط طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية، من خلال توفير معايير اتصال موحدة، مما يُمكّن الذكاء الاصطناعي من استدعاء مختلف الخدمات الخارجية بسهولة. وهذا يُبسط بشكل كبير عملية التطوير، ويقلل من تكاليف الوقت، ويزيد من كفاءة تفاعل نماذج الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية.
MCP وتأثير التعاون مع وكيل الذكاء الاصطناعي
يتكامل MCP و AI Agent بشكل متبادل. يركز AI Agent بشكل أساسي على العمليات الآلية على blockchain، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، مع التركيز على حماية الخصوصية ودمج التطبيقات اللامركزية. بينما يركز MCP على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، ويوفر بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، مما يعزز قابلية التشغيل المتبادل والمرونة عبر المنصات.
تتمثل القيمة الأساسية لـ MCP في توفير معيار اتصالات موحد لتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية (مثل بيانات blockchain، العقود الذكية، الخدمات خارج السلسلة، وغيرها). تحل هذه المعايير الموحدة مشكلة تفتت الواجهات في التطوير التقليدي، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من الاتصال بسلاسة مع بيانات وأدوات متعددة السلاسل، مما يعزز بشكل كبير من قدرته على التنفيذ الذاتي. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي في مجال DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين محفظاتهم تلقائيًا من خلال MCP.
بالإضافة إلى ذلك، فتح MCP اتجاهًا جديدًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وهو التعاون بين عدة وكلاء ذكاء اصطناعي. من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون وفقًا لتقسيم الوظائف، وإكمال المهام المعقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة والموثوقية بشكل عام. في جانب أتمتة التداول على السلسلة، يمكن لـ MCP ربط أنواع مختلفة من وكلاء التداول وإدارة المخاطر، وحل مشاكل الانزلاق، وتآكل التداول، وMEV، لتحقيق إدارة أكثر أمانًا وكفاءة للأصول على السلسلة.
نظرة عامة على المشاريع ذات الصلة
DeMCP: شبكة MCP لامركزية تقدم خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفر منصة نشر مشتركة للعائدات التجارية للمطورين، وتحقق الوصول الشامل لنماذج اللغة الكبيرة الرائجة.
DARK: شبكة MCP المبنية على Solana، تعمل في بيئة تنفيذ موثوقة (TEE). التطبيق الأول لها قيد التطوير، يهدف إلى توفير قدرات تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي.
Cookie.fun: منصة تركز على عملاء الذكاء الاصطناعي في بيئة Web3، وتقدم مؤشرات شاملة وأدوات تحليل لعملاء الذكاء الاصطناعي. تم إطلاق تحديثات جديدة مؤخرًا تتضمن خادم MCP خاص، مما يوفر خدمات MCP مخصصة للعملاء الذكيين القابلة للتوصيل الفوري للمطورين وغير الفنيين.
SkyAI: مشروع بنية تحتية للبيانات في Web3 مبني على BNB Chain، يهدف إلى بناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي عبر توسيع MCP. توفر هذه المنصة بروتوكول بيانات قابل للتوسع وقابل للتشغيل البيني لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى Web3.
المستقبل والتنمية والتحديات
تظهر بروتوكولات MCP إمكانيات هائلة في دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، خاصة في تعزيز كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وزيادة الأمان وحماية الخصوصية. ومع ذلك، لا تزال معظم المشاريع القائمة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم، ولم تطلق منتجات ناضجة، مما يؤدي إلى تقلبات كبيرة في أسعار رموزها.
التحديات الرئيسية تشمل:
على الرغم من التحديات، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانيات كبيرة لنمو السوق. مع تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي و نضوج بروتوكول MCP، من المتوقع أن يتم تحقيق تطبيقات واسعة في مجالات مثل DeFi و DAO في المستقبل. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات السلسلة في الوقت الفعلي من خلال بروتوكول MCP، وتنفيذ التداولات الآلية، مما يعزز كفاءة ودقة تحليل السوق.
تتميز بروتوكول MCP بخصائص اللامركزية التي من المتوقع أن توفر منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعزز عملية اللامركزية وتسييل الأصول المرتبطة بالذكاء الاصطناعي. باعتبارها قوة مساعدة مهمة في دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنية البلوكشين، من المتوقع أن يصبح بروتوكول MCP محركًا مهمًا لدفع الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال يتعين حل تحديات متعددة في مجالات تكامل التقنية، والأمان، وتجربة المستخدم لتحقيق هذه الرؤية.