في مجال الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما تبدو روبوتات الدردشة التقليدية مملة بسبب نقص الإعدادات الشخصية. لحل هذه المشكلة، أدخل المطورون مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا وشخصيات محددة. ومع ذلك، حتى مع وجود "شخصيات" غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، ولا يمكنه تنفيذ المهام المعقدة بنشاط.
للتغلب على هذا القيد، وُلد مشروع Auto-GPT. يسمح للمطورين بتعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي، مما يمكن الذكاء الاصطناعي من تنفيذ المهام تلقائيًا وفقًا للقواعد المحددة مسبقًا. ومع ذلك، لا يزال هناك نقص في تنسيق استدعاء الأدوات وتوافقها عبر الأنظمة الأساسية.
لمواجهة هذه التحديات، وُلد بروتوكول سياق النموذج (MCP). يهدف MCP إلى تبسيط تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية، من خلال معيار اتصالات موحد، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بالاستفادة بسهولة من مجموعة متنوعة من الخدمات الخارجية. وقد أدى ذلك إلى تقليل صعوبة التطوير وتكاليف الوقت بشكل كبير، مما يمكّن نماذج الذكاء الاصطناعي من التفاعل بشكل أكثر كفاءة مع الأدوات الخارجية.
التعاون بين MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي
MCP و AI Agent يكملان بعضهما البعض. يركز AI Agent على عمليات الأتمتة على blockchain، وتنفيذ العقود الذكية وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية وتكامل التطبيقات اللامركزية. بينما يهدف MCP إلى تبسيط تفاعل AI Agent مع الأنظمة الخارجية، من خلال توفير بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، وتعزيز التوافق عبر المنصات.
فتح MCP اتجاهات جديدة في تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي في مجال DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الحقيقي من خلال MCP وتحسين المحافظ الاستثمارية تلقائيًا. بالإضافة إلى ذلك، يدعم MCP تعاون عدة وكلاء ذكاء اصطناعي، حيث يتم توزيع المهام وفقًا للاختصاصات لإكمال المهام المعقدة، مما يعزز الكفاءة والموثوقية العامة. في مجال أتمتة التداول على السلسلة، يمكن لـ MCP ربط أنواع مختلفة من وكلاء التداول وإدارة المخاطر، مما يحل مشاكل الانزلاق، والتآكل في التداول، وMEV، لتحقيق إدارة أصول على السلسلة أكثر أمانًا وكفاءة.
نظرة عامة على المشاريع ذات الصلة
DeMCP: شبكة MCP اللامركزية، تقدم خدمات MCP مفتوحة المصدر مطورة ذاتياً لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفر منصة لمشاركة العوائد التجارية للمطورين.
DARK: شبكة MCP المبنية على سولانا، تعمل في بيئة تنفيذ موثوقة (TEE). التطبيق الأول لها قيد التطوير، ويهدف إلى توفير قدرات تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي.
Cookie.fun: منصة تركز على وكيل الذكاء الاصطناعي في نظام Web3 البيئي، تقدم مؤشرات شاملة وأدوات تحليل لوكيل الذكاء الاصطناعي. تم إطلاق خادم MCP مخصص مؤخرًا، لتقديم خدمات وكيل ذكي جاهزة للاستخدام للمطورين وغير الفنيين.
SkyAI: مشروع بنية تحتية للبيانات Web3 مبني على سلسلة BNB، يهدف إلى بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي الأصلية على blockchain. يدعم الوصول إلى البيانات عبر سلاسل متعددة، ويسهل عملية تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي في بيئة blockchain.
آفاق المستقبل
تظهر بروتوكولات MCP إمكانات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، خاصة في السيناريوهات مثل التمويل اللامركزي. ومع ذلك، فإن معظم المشاريع القائمة على MCP لا تزال في مرحلة إثبات المفهوم، وتواجه تحديات مثل طول دورة تطوير المنتج، وافتقارها إلى التطبيقات العملية.
على الرغم من ذلك، لا يزال بروتوكول MCP يُظهر آفاق سوق واسعة. مع تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ونضوج بروتوكول MCP، من المتوقع أن يتحقق تطبيق أوسع في مجالات مثل DeFi و DAO. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات السلسلة في الوقت الفعلي من خلال بروتوكول MCP، وتنفيذ التداولات الآلية، مما يعزز كفاءة تحليل السوق.
من المتوقع أن توفر الخصائص اللامركزية لبروتوكول MCP منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعزز عملية لامركزية وإضفاء الطابع على أصول الذكاء الاصطناعي. باعتباره دعماً مهماً لدمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكشين، قد يصبح بروتوكول MCP محركاً أساسياً لدفع تطوير الجيل القادم من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال يتعين التغلب على تحديات متعددة في مجالات تكامل التكنولوجيا، 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.
MCP مع وكيل الذكاء الاصطناعي يتعاونان لإنشاء إطار جديد لتطبيقات الويب3 الذكية
MCP و AI Agent: إطار جديد للتطبيقات الذكية
مفهوم MCP
في مجال الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما تبدو روبوتات الدردشة التقليدية مملة بسبب نقص الإعدادات الشخصية. لحل هذه المشكلة، أدخل المطورون مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا وشخصيات محددة. ومع ذلك، حتى مع وجود "شخصيات" غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، ولا يمكنه تنفيذ المهام المعقدة بنشاط.
للتغلب على هذا القيد، وُلد مشروع Auto-GPT. يسمح للمطورين بتعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي، مما يمكن الذكاء الاصطناعي من تنفيذ المهام تلقائيًا وفقًا للقواعد المحددة مسبقًا. ومع ذلك، لا يزال هناك نقص في تنسيق استدعاء الأدوات وتوافقها عبر الأنظمة الأساسية.
لمواجهة هذه التحديات، وُلد بروتوكول سياق النموذج (MCP). يهدف MCP إلى تبسيط تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية، من خلال معيار اتصالات موحد، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بالاستفادة بسهولة من مجموعة متنوعة من الخدمات الخارجية. وقد أدى ذلك إلى تقليل صعوبة التطوير وتكاليف الوقت بشكل كبير، مما يمكّن نماذج الذكاء الاصطناعي من التفاعل بشكل أكثر كفاءة مع الأدوات الخارجية.
التعاون بين MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي
MCP و AI Agent يكملان بعضهما البعض. يركز AI Agent على عمليات الأتمتة على blockchain، وتنفيذ العقود الذكية وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية وتكامل التطبيقات اللامركزية. بينما يهدف MCP إلى تبسيط تفاعل AI Agent مع الأنظمة الخارجية، من خلال توفير بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، وتعزيز التوافق عبر المنصات.
فتح MCP اتجاهات جديدة في تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي في مجال DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الحقيقي من خلال MCP وتحسين المحافظ الاستثمارية تلقائيًا. بالإضافة إلى ذلك، يدعم MCP تعاون عدة وكلاء ذكاء اصطناعي، حيث يتم توزيع المهام وفقًا للاختصاصات لإكمال المهام المعقدة، مما يعزز الكفاءة والموثوقية العامة. في مجال أتمتة التداول على السلسلة، يمكن لـ MCP ربط أنواع مختلفة من وكلاء التداول وإدارة المخاطر، مما يحل مشاكل الانزلاق، والتآكل في التداول، وMEV، لتحقيق إدارة أصول على السلسلة أكثر أمانًا وكفاءة.
نظرة عامة على المشاريع ذات الصلة
DeMCP: شبكة MCP اللامركزية، تقدم خدمات MCP مفتوحة المصدر مطورة ذاتياً لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفر منصة لمشاركة العوائد التجارية للمطورين.
DARK: شبكة MCP المبنية على سولانا، تعمل في بيئة تنفيذ موثوقة (TEE). التطبيق الأول لها قيد التطوير، ويهدف إلى توفير قدرات تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي.
Cookie.fun: منصة تركز على وكيل الذكاء الاصطناعي في نظام Web3 البيئي، تقدم مؤشرات شاملة وأدوات تحليل لوكيل الذكاء الاصطناعي. تم إطلاق خادم MCP مخصص مؤخرًا، لتقديم خدمات وكيل ذكي جاهزة للاستخدام للمطورين وغير الفنيين.
SkyAI: مشروع بنية تحتية للبيانات Web3 مبني على سلسلة BNB، يهدف إلى بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي الأصلية على blockchain. يدعم الوصول إلى البيانات عبر سلاسل متعددة، ويسهل عملية تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي في بيئة blockchain.
آفاق المستقبل
تظهر بروتوكولات MCP إمكانات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، خاصة في السيناريوهات مثل التمويل اللامركزي. ومع ذلك، فإن معظم المشاريع القائمة على MCP لا تزال في مرحلة إثبات المفهوم، وتواجه تحديات مثل طول دورة تطوير المنتج، وافتقارها إلى التطبيقات العملية.
على الرغم من ذلك، لا يزال بروتوكول MCP يُظهر آفاق سوق واسعة. مع تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ونضوج بروتوكول MCP، من المتوقع أن يتحقق تطبيق أوسع في مجالات مثل DeFi و DAO. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات السلسلة في الوقت الفعلي من خلال بروتوكول MCP، وتنفيذ التداولات الآلية، مما يعزز كفاءة تحليل السوق.
من المتوقع أن توفر الخصائص اللامركزية لبروتوكول MCP منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعزز عملية لامركزية وإضفاء الطابع على أصول الذكاء الاصطناعي. باعتباره دعماً مهماً لدمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكشين، قد يصبح بروتوكول MCP محركاً أساسياً لدفع تطوير الجيل القادم من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال يتعين التغلب على تحديات متعددة في مجالات تكامل التكنولوجيا، والأمان، وتجربة المستخدم لتحقيق هذه الرؤية.