Protocolo MCP: Fusão de AI com encriptação para inaugurar uma nova era de agentes inteligentes na cadeia

A fusão da IA com a encriptação: O protocolo MCP lidera um novo paradigma

Capítulo Um AI+Crypto: A Dupla Onda da Fusão Acelerada

Recentemente, o conceito "AI+Crypto" tem aparecido com frequência na visão das pessoas. Desde o surgimento do ChatGPT, até o lançamento de grandes modelos multimodais por várias empresas de modelos de IA, e até as várias tentativas de protocolos no mundo blockchain de integrar agentes de IA, essa fusão tecnológica tornou-se uma realidade.

A força motriz fundamental desta tendência provém da complementaridade entre dois grandes sistemas tecnológicos em ambas as extremidades da demanda e da oferta. O desenvolvimento da IA permite que a execução de tarefas e o processamento de informações sejam transferidos dos humanos para as máquinas, mas ainda enfrenta limitações em compreensão de contexto, estrutura de incentivos e resultados confiáveis. Por outro lado, o sistema de dados em cadeia, os mecanismos de design de incentivos e o quadro de governança programática oferecidos pela encriptação podem exatamente compensar essas lacunas da IA. Por sua vez, a indústria de encriptação também precisa de ferramentas inteligentes mais robustas para lidar com comportamentos de usuários, gestão de riscos e execução de transações, que é precisamente a especialidade da IA.

Em outras palavras, a encriptação fornece um mundo estruturado para a IA, enquanto a IA injeta a capacidade de tomada de decisão ativa na encriptação. Essa fusão de tecnologias que se baseiam mutuamente forma um novo padrão profundo de "infraestrutura mútua". Um exemplo típico é o surgimento de "market makers de IA" em protocolos DeFi. Esses sistemas modelam em tempo real as flutuações do mercado por meio de modelos de IA e combinam variáveis como dados on-chain, profundidade do livro de ordens e indicadores de sentimento cross-chain, realizando assim a programação dinâmica de liquidez, substituindo assim os modelos de parâmetros estáticos tradicionais.

Do ponto de vista dos dados, os dados de comportamento na cadeia possuem características verificáveis, estruturadas e resistentes à censura, o que os torna um material ideal para o treinamento de modelos de IA. Alguns projetos emergentes já tentaram integrar o comportamento na cadeia no processo de ajuste fino dos modelos, e no futuro poderão surgir "padrões de modelos de IA na cadeia", permitindo que os modelos tenham a capacidade nativa de compreensão semântica do Web3 durante o treinamento.

Ao mesmo tempo, o mecanismo de incentivo na cadeia oferece ao sistema de IA uma motivação económica mais robusta e sustentável do que as plataformas Web2. Por exemplo, através do protocolo MCP, o protocolo de incentivo Agent permite que os executores de modelos não dependam mais da faturação por chamadas API, mas possam obter recompensas em tokens através da "prova de execução de tarefas na cadeia + cumprimento da intenção do usuário + valor económico rastreável". Assim, os agentes de IA podem, pela primeira vez, "participar do sistema económico", em vez de serem apenas ferramentas integradas nele.

De uma perspectiva mais macro, essa tendência não é apenas a fusão de tecnologias, mas também uma mudança de paradigma. AI+Crypto pode eventualmente evoluir para uma "estrutura social em cadeia centrada em Agentes": os humanos não são mais os únicos governantes, os modelos na cadeia não apenas podem executar contratos, mas também entender o contexto, coordenar jogos, governar ativamente e estabelecer sua própria microeconomia através de mecanismos de tokens.

É precisamente por isso que a narrativa AI+Crypto tem recebido uma atenção elevada do mercado de capitais recentemente. Desde instituições de investimento conhecidas até o lançamento de vários projetos inovadores, vemos um consenso a se formar: os modelos de IA não desempenharão apenas o papel de "ferramenta" no Web3, mas sim o de "sujeito" — eles terão identidade, contexto, incentivos e até mesmo direitos de governança.

É previsível que, no futuro mundo Web3, os agentes de IA se tornem participantes sistemáticos indispensáveis. Esta forma de participação não é a tradicional "modelo off-chain + API on-chain", mas evolui gradualmente para uma nova forma de "modelo é nó" e "intenção é contrato". E por trás disso, está a semântica e o paradigma de execução construídos por novos protocolos da classe MCP.

A fusão da IA com a encriptação é uma das poucas oportunidades de "conexão de camada a camada" nos últimos anos. Não é um ponto de explosão isolado, mas sim uma evolução estrutural de longo prazo. Isso determinará como a IA funcionará na cadeia, como será coordenada e como será incentivada, além de definir, em última instância, a futura forma da estrutura social na cadeia.

MC深度研报:AI+encriptação大趋势中的protocolo新基建

Capítulo II Protocolo MCP: Contexto e Mecanismos Centrais

À medida que a fusão da IA com a encriptação passa da exploração conceitual para a fase de validação prática, os grandes modelos de linguagem começam a possuir uma gestão de contexto estável, decomposição de tarefas complexas e capacidade de autoaprendizagem. Ao mesmo tempo, o próprio mundo da encriptação também está passando por uma evolução estrutural. A maturação de tecnologias como blockchain modular, abstração de contas e Rollup removeu obstáculos para que a IA se tornasse um participante nativo da blockchain.

Neste contexto, o MCP(Modelo Contexto Protocolo) foi proposto, visando construir um conjunto completo de camadas de protocolo genérico para a execução, feedback e rendimento de modelos de IA em cadeia. Isso não visa apenas resolver o desafio técnico de "a IA não pode ser usada de forma eficiente em cadeia", mas também responder à demanda sistêmica da transição do mundo Web3 para um "paradigma orientado por intenções". A lógica de chamada de contratos inteligentes tradicionais exige que os usuários tenham um alto entendimento sobre o estado da cadeia, interfaces de função e estruturas de transação, o que representa uma enorme lacuna em relação à forma de expressão natural dos usuários comuns. A intervenção de modelos de IA pode preencher essa ruptura estrutural, mas desde que eles possam ter "identidade", "memória", "permissões" e "incentivos econômicos" na cadeia. O protocolo MCP foi criado exatamente para resolver essa série de gargalos.

Especificamente, o MCP é um protocolo de camada semântica de cadeia completa que abrange chamadas de modelos de IA, construção de contexto, compreensão de intenções, execução em cadeia e feedback de incentivos. Seu núcleo de design gira em torno de quatro níveis:

  1. Mecanismo de identidade de modelo: cada instância de modelo ou agente possui um endereço on-chain independente e pode receber ativos, iniciar transações e chamar contratos através de um mecanismo de verificação de permissões, tornando-se a "primeira classe de contas" no mundo blockchain.

  2. Sistema de coleta de contexto e interpretação semântica: através da abstração do estado on-chain, dados off-chain, registros históricos de interação, combinando com entrada em linguagem natural, fornece uma estrutura clara de tarefa e contexto ambiental para o modelo, capacitando-o a executar instruções complexas no "contexto semântico".

  3. Análise de intenção e planejamento de execução: transformar a entrada em linguagem natural do usuário em uma sequência de operações on-chain executáveis, incluindo chamadas de contrato, transferência de ativos, configuração de permissões, etc.

  4. Mecanismos de incentivo e feedback: estabelecer um sistema de recompensas para a execução de tarefas do modelo, incluindo incentivos em tokens, acumulação de créditos, etc., e projetar um mecanismo de feedback do usuário para otimizar o desempenho do modelo.

Atualmente, vários projetos começaram a construir sistemas protótipos em torno da concepção do MCP. Alguns projetos tentam implantar modelos de IA como agentes on-chain acessíveis ao público, servindo para geração de estratégias de negociação, decisões de gestão de ativos e outras situações; outros construíram um sistema de colaboração multi-agente baseado no protocolo MCP, permitindo que vários modelos colaborem dinamicamente em torno da mesma tarefa do usuário; há também projetos que tentam expandir o MCP como uma camada fundamental de "sistema operacional de modelos", onde qualquer desenvolvedor pode construir plugins de modelos com capacidades específicas, disponibilizando-os para outros, formando um mercado de serviços de IA on-chain compartilhado.

Do ponto de vista dos investidores em encriptação, a introdução do MCP traz não apenas uma nova via tecnológica, mas também uma oportunidade de reestruturação da indústria. Ele abre um novo "nível econômico nativo de IA", onde os modelos não são apenas ferramentas, mas também participantes econômicos com contas, crédito, rendimentos e caminhos de evolução. Isso significa que os formadores de mercado no futuro DeFi podem ser modelos, os participantes de votação na governança DAO podem ser modelos, os curadores de conteúdo no ecossistema NFT podem ser modelos, e até mesmo os dados na cadeia podem ser analisados, combinados e reprecificados pelos modelos, gerando assim novos "ativos de dados de comportamento de IA". Portanto, o pensamento sobre investimentos também mudará de "investir em um produto de IA" para "investir em um centro de incentivos, camada de agregação de serviços ou protocolo de coordenação entre modelos dentro de um nível ecológico de IA". O MCP, como protocolo de interface semântica e de execução de base, merece atenção de médio a longo prazo devido ao seu potencial efeito de rede e prêmio de padronização.

Capítulo Três Cenários Típicos de Implementação do Agente de IA: Reestruturação do Modelo de Tarefas na MC

Quando os modelos de IA realmente possuírem identidade on-chain, percepção de contexto semântico, capacidade de interpretar intenções e executar tarefas on-chain, eles deixarão de ser apenas "ferramentas auxiliares" e se tornarão agentes on-chain em um sentido substantivo, tornando-se entidades ativas que executam lógica. E isso é precisamente o maior significado da existência do protocolo MCP - não é para tornar um determinado modelo de IA mais forte, mas sim para fornecer um caminho estruturado para que os modelos de IA entrem no mundo das blockchains, interajam com contratos, colaborem com humanos e interajam com ativos. Este caminho não apenas inclui habilidades subjacentes como identidade, permissões e memória, mas também inclui uma camada intermediária de operações como decomposição de tarefas, planejamento semântico e prova de cumprimento, levando, em última análise, à possibilidade de os agentes de IA participarem efetivamente na construção do sistema econômico Web3.

Partindo das aplicações mais significativas, a gestão de ativos em blockchain é o primeiro campo em que o Agente AI penetra. No DeFi do passado, os usuários precisavam configurar manualmente suas carteiras, analisar os parâmetros das pools de liquidez, comparar APYs e definir estratégias; todo esse processo era extremamente hostil para o usuário comum. No entanto, com o Agente AI baseado em MCP, após obter intenções como "otimizar o rendimento" ou "controlar a exposição ao risco", ele pode automaticamente rastrear dados em blockchain, avaliar o prêmio de risco de diferentes protocolos e a volatilidade esperada, e gerar dinamicamente um portfólio de estratégias de negociação, que é validado quanto à segurança do caminho de execução através de simulações ou testes em tempo real na blockchain. Esse modelo não apenas melhora a personalização e a velocidade de resposta na geração de estratégias, mas, mais importante, permite que usuários não profissionais deleguem ativos usando linguagem natural, tornando a gestão de ativos uma atividade que não é mais uma barreira técnica de alta complexidade.

Outro cenário que está amadurecendo rapidamente é a identidade on-chain e a interação social. Os antigos sistemas de identidade on-chain eram predominantemente baseados em histórico de transações, posse de ativos ou mecanismos de prova específicos, com capacidade de expressão e plasticidade extremamente limitadas. No entanto, com a intervenção de modelos de IA, os usuários podem ter um "agente semântico" que está continuamente sincronizado com suas preferências, interesses e comportamentos dinâmicos. Este agente pode participar em DAOs sociais em nome do usuário, publicar conteúdo, planejar atividades de NFT, e até ajudar os usuários a manter sua reputação e influência on-chain. Por exemplo, algumas cadeias sociais já começaram a implantar Agentes que suportam o protocolo MCP, para auxiliar automaticamente novos usuários a completar o processo de entrada, estabelecer um gráfico social, participar de comentários e votações, transformando assim o "problema de inicialização a frio" de um problema de design de produto em um problema de participação de agentes inteligentes. Além disso, em um futuro onde a diversidade de identidade e a bifurcação de personalidade sejam amplamente aceitas, um usuário pode ter múltiplos agentes de IA, cada um utilizado em diferentes contextos sociais, enquanto o MCP se tornará a "camada de governança de identidade" para gerenciar os códigos de conduta e os direitos de execução desses agentes.

O terceiro ponto-chave do AI Agent é a governança e a gestão de DAO. Na fase atual das DAOs, a atividade e a taxa de participação na governança continuam a ser um gargalo, e o mecanismo de votação apresenta barreiras técnicas significativas e ruído comportamental. Com a introdução do MCP, agentes com capacidade de análise semântica e compreensão de intenções podem ajudar os usuários a acompanhar regularmente as dinâmicas da DAO, extrair informações-chave, resumir semanticamente propostas e, com base na compreensão das preferências dos usuários, recomendar opções de votação ou executar automaticamente ações de votação. Essa governança em cadeia baseada no mecanismo de "agente de preferências" alivia significativamente problemas de sobrecarga de informações e desalinhamento de incentivos. Além disso, a estrutura do MCP também permite que modelos compartilhem experiências de governança e caminhos de evolução de estratégias, por exemplo, se um agente observar em várias DAOs que um determinado tipo de proposta de governança resulta em externalidades negativas, ele pode retroalimentar essa experiência ao modelo, formando um mecanismo de transferência de conhecimento de governança entre comunidades, construindo assim uma estrutura de governança cada vez mais "inteligente".

Além das aplicações mainstream mencionadas, o MCP também oferece a possibilidade de interfaces unificadas para cenários como curadoria de dados em cadeia para IA, interação em mundos de jogos, geração automática de provas ZK e retransmissão de tarefas entre cadeias. No campo dos jogos em cadeia, o Agente IA pode se tornar o cérebro por trás dos personagens não-jogadores, realizando diálogos em tempo real, geração de enredos, agendamento de tarefas e evolução de comportamentos; no ecossistema de conteúdo NFT, o modelo pode atuar como "curador semântico", recomendando dinamicamente coleções de NFT com base no interesse do usuário, e até mesmo gerando conteúdo personalizado; no campo ZK, o modelo pode traduzir rapidamente a intenção em um sistema de restrições ZK-friendly por meio de compilação estruturada, simplificando o processo de geração de provas de conhecimento zero e aumentando a universalidade da barreira de entrada ao desenvolvimento.

A partir das semelhanças entre estas aplicações, é claro que o protocolo MCP está a mudar não apenas o desempenho pontual de uma única aplicação, mas sim o próprio paradigma da execução de tarefas. A execução tradicional de tarefas Web3 baseia-se na premissa de "tu sabes como fazer" - os utilizadores devem ter um domínio claro da lógica dos contratos, da estrutura das transações e das taxas de rede.

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Comentário
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staking_grampsvip
· 07-05 02:57
Ai, o AI também pode ser usado em blockchain!
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HalfPositionRunnervip
· 07-05 02:51
Outra nova armadilha para fazer as pessoas de parvas.
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RektRecordervip
· 07-05 02:31
Viver é pior do que morrer, especular é alegre!
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