MC ووكيل الذكاء الاصطناعي: إطار جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي

1. مقدمة عن مفهوم MCP

في مجال الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما تفتقر روبوتات الدردشة التقليدية إلى الإعدادات الشخصية، مما يؤدي إلى ردود مملة. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "شخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا وشخصيات محددة. ومع ذلك، حتى مع ذلك، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي ولا يمكنه تنفيذ مهام معقدة بشكل نشط.

لتجاوز هذا القيد، ظهر مشروع Auto-GPT. يسمح للمطورين بتعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي، مما يمكن الذكاء الاصطناعي من تنفيذ المهام تلقائياً وفقاً للقواعد المحددة مسبقاً. على الرغم من أن Auto-GPT حقق مستوى معيناً من التنفيذ الذاتي، إلا أنه لا يزال يواجه مشاكل مثل عدم توحيد صيغة استدعاء الأدوات، وسوء التوافق عبر المنصات.

لمواجهة هذه التحديات، ظهرت بروتوكول سياق النموذج (MCP). يهدف MCP إلى تبسيط طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية، من خلال معيار اتصالات موحد، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من استدعاء خدمات خارجية متنوعة بسهولة. لقد أدى هذا التوحيد إلى تبسيط عملية التطوير بشكل كبير، وزيادة الكفاءة، مما يمكّن نماذج الذكاء الاصطناعي من التفاعل بشكل أسرع وأكثر فعالية مع الأدوات الخارجية.

٢. تأثير التعاون بين MCP و AI Agent

تتعاون MCP و AI Agent بشكل مكمل. يركز AI Agent بشكل رئيسي على العمليات الآلية على البلوكشين، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية وتكامل التطبيقات اللامركزية. تركز MCP من ناحية أخرى على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، من خلال توفير بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، مما يعزز التوافق عبر المنصات والمرونة.

فتح MCP اتجاهات جديدة لتطوير وكيل الذكاء الاصطناعي، مثل تعاون عدة وكلاء ذكاء اصطناعي. من خلال MCP، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي تقسيم المهام حسب الوظيفة، وإكمال المهام المعقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر بشكل مشترك، مما يعزز الكفاءة والموثوقية العامة. في مجال أتمتة التداول على السلسلة، يربط MCP بين أنواع مختلفة من وكلاء التداول وإدارة المخاطر، مما يساعد على حل مشاكل الانزلاق، وتآكل التداول، وMEV، لتحقيق إدارة أصول أكثر أمانًا وكفاءة على السلسلة.

ثلاثة، نظرة عامة على المشاريع ذات الصلة

1. DeMCP: شبكة MCP اللامركزية، تقدم خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفر منصة نشر تشارك الأرباح التجارية للمطورين.

2. DARK: شبكة MCP تحت بيئة التنفيذ الموثوقة (TEE) المبنية على سولانا. التطبيق الأول قيد التطوير، ويهدف إلى توفير قدرة تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي.

3. Cookie.fun: منصة تركز على وكلاء الذكاء الاصطناعي في بيئة Web3، وتوفر مؤشرات شاملة وأدوات تحليل خاصة بوكلاء الذكاء الاصطناعي. تم إطلاق تحديثات حديثة تقدم خادم MCP مخصص، مما يوفر خدمات MCP متخصصة سهلة الاستخدام للمطورين وغير الفنيين.

4. SkyAI: مشروع بنية تحتية للبيانات Web3 مبني على سلسلة BNB، يبني بنية تحتية للذكاء الاصطناعي الأصلية للبلوك تشين من خلال توسيع MCP. حاليًا، يدعم مجموعات البيانات المجمعة من سلسلة BNB وSolana، ويخطط في المستقبل لدعم خدمات بيانات MCP على الشبكة الرئيسية لإيثيريوم وسلسلة Base.

أربعة، آفاق التنمية المستقبلية

تظهر بروتوكولات MCP إمكانيات كبيرة في تحسين كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، خاصة في مجالات مثل التمويل اللامركزي. ومع ذلك، لا يزال معظم المشاريع المعتمدة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم ولم تطلق منتجات ناضجة بعد، مما أدى إلى انخفاض أسعار رموزها.

في المستقبل، من المتوقع أن تحقق بروتوكول MCP تطبيقًا أوسع في مجالات DeFi و DAO. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات السلسلة في الوقت الفعلي من خلال بروتوكول MCP، وتنفيذ التداولات الآلية، مما يعزز كفاءة و دقة تحليل السوق. توفر الخصائص اللامركزية لبروتوكول MCP منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يدفع نحو لامركزية الأصول الذكائية وعملية تحويلها إلى أصول.

ومع ذلك، لا يزال يتعين معالجة تحديات متعددة الجوانب مثل التكامل التكنولوجي، والأمان، وتجربة المستخدم لتحقيق هذه الرؤية. مع نضوج التكنولوجيا وتوسع مجالات التطبيق، من المتوقع أن يصبح بروتوكول MCP محركاً مهماً لدفع تطوير الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يفتح طرق تطوير جديدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.