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MCP（モデルコンテキストプロトコル）は、統一された通信標準を提供することで、AIエージェントと外部ツールとのインタラクションを簡素化し、その主体性と実行能力を向上させます。このプロトコルは、分散型金融やDAOなどの分野で広範な応用の可能性を持っていますが、技術統合や安全性などの課題にも直面しています。

MCPとAIエージェント：人工知能アプリケーションの新しいパラダイム MCPコンセプトの紹介 人工知能分野の従来のチャットボットは、パーソナライズ設定が不足しているため、応答が単一で人間味に欠けることがよくあります。この問題を解決するために、開発者は「キャラクター」概念を導入し、AIに特定の役割、性格、口調を与えました。しかし、それにもかかわらず、AIは依然として受動的な応答者であり、複雑なタスクを自発的に実行することはできません。 Auto-GPTプロジェクトが誕生しました。これは、開発者がAIのためにツールや関数を定義し、それをシステムに登録できるようにします。ユーザーがリクエストを提出すると、Auto-GPTは事前に設定されたルールとツールに基づいて操作指示を生成し、タスクを自動的に実行し、結果を返します。これにより、AIは受動的な対話者から能動的なタスク実行者へと変わります。 Auto-GPTはある程度AIの自主実行を実現しましたが、ツール呼び出しフォーマットの統一性が欠けており、クロスプラットフォームの互換性が低いという問題に直面しています。

MCPの概念とAIエージェントにおける応用 MCPコンセプトの紹介 人工知能分野の従来のチャットボットは汎用対話モデルに依存し、個性のあるキャラクター設定が欠如しているため、応答が単調で人間味が不足しています。この問題を解決するために、開発者は「人設」という概念を導入し、AIに特定の役割、性格、口調を与え、応答をユーザーの期待により近づけるようにしています。しかし、豊富な「人設」を持っていても、AIは依然として受動的な応答者に過ぎず、タスクを能動的に実行したり、複雑な操作を行ったりすることはできません。 この問題を解決するために、オープンソースプロジェクトのAuto-GPTが誕生しました。これは、開発者がAIのために一連のツールと関数を定義し、それらのツールをシステムに登録できるようにします。ユーザーがリクエストを提出すると、Auto-GPTは事前に設定されたルールとツールに基づいて操作指示を生成し、自動的にタスクを実行して結果を返します。これにより、AIは受動的な対話者から能動的なタスク実行者へと変わります。 Auにもかかわらず

今週、暗号資産市場は明らかに回復し、市場の感情が改善し、機関資金の投入が増加しています。特にソラナのエコシステムとSynthetixの回復が顕著です。しかし、経済の後退リスクと政策の不確実性は依然として存在し、一部のプロジェクトはOmniのようにロック解除の圧力に直面しており、投資家は慎重に対応する必要があります。