AI и шифрование технологий: Протокол MCP ведет новые парадигмы

Глава первая AI+Crypto: двойная волна ускоряющейся интеграции

В последнее время концепция "AI+Crypto" часто появляется в поле зрения людей. От появления ChatGPT до запуска многомодальных супер моделей от крупных компаний AI, а также попыток различных протоколов в мире блокчейна интегрировать AI-агентов, это слияние технологий стало реальностью.

Движущая сила этой тенденции возникает из взаимодополняемости двух крупных технологических систем с обеих сторон спроса и предложения. Развитие ИИ позволяет передавать выполнение задач и обработку информации от человека к машине, но оно по-прежнему сталкивается с ограничениями в понимании контекста, структуре стимулов и надежных результатах. В то же время, системы данных на блокчейне, механизмы проектирования стимулов и программные рамки управления, предлагаемые шифрованием, могут компенсировать эти недостатки ИИ. В свою очередь, шифровая индустрия также нуждается в более мощных интеллектуальных инструментах для обработки пользовательского поведения, управления рисками и выполнения торговых операций, что является сильной стороной ИИ.

Иными словами, технологии шифрования предоставляют AI структурированный мир, а AI внедряет в технологии шифрования активные способности принятия решений. Это взаимное сочетание технологий формирует новую глубокую структуру "взаимной инфраструктуры". Типичным примером является появление "AI маркет-мейкеров" в протоколах DeFi. Такие системы моделируют рыночные колебания в реальном времени с помощью AI моделей и сочетают переменные, такие как данные на цепи, глубина ордерной книги и межсетевые показатели настроений, чтобы реализовать динамическое распределение ликвидности, заменяя традиционные статические параметрические модели.

С точки зрения данных, поведенческие данные на блокчейне обладают естественными характеристиками проверяемости, структурированности и устойчивости к цензуре, что делает их идеальным материалом для обучения AI моделей. Некоторые новые проекты уже пытаются интегрировать поведение на блокчейне в процесс тонкой настройки моделей, и в будущем могут появиться "стандарты AI моделей на блокчейне", которые обеспечат моделям врожденные способности к пониманию семантики Web3 во время обучения.

В то же время, механизмы стимулов на блокчейне предоставляют AI-системам более здоровую и устойчивую экономическую мотивацию по сравнению с платформами Web2. Например, агентский стимул, определенный через протокол MCP, позволяет исполнителям моделей больше не полагаться на оплату за вызовы API, а получать токеновые вознаграждения через "доказательство выполнения задачи на блокчейне + выполнение намерений пользователей + отслеживаемая экономическая ценность". Таким образом, AI-агенты впервые могут "участвовать в экономической системе", а не просто выступать инструментом в ней.

С более宏观ной точки зрения, эта тенденция является не только слиянием технологий, но и сменой парадигмы. AI+Crypto в конечном итоге может эволюционировать в "социальную структуру на блокчейне, основанную на агенте": человек больше не является единственным управляющим, модель на блокчейне не только может исполнять контракты, но и понимать контекст, координировать игры, активно управлять и создавать свою микроэкономику через токеномическую систему.

Именно поэтому повествование AI+Crypto в последнее время привлекло большое внимание со стороны капитального рынка. От известных инвестиционных учреждений до запуска различных инновационных проектов, мы видим, что формируется общее мнение: модели AI будут играть в Web3 не только роль "инструмента", но и "субъекта" - они будут иметь идентичность, контекст, стимулы и даже право управления.

Можно ожидать, что в будущем мире Web3 AI-агенты станут незаменимыми участниками системы. Этот способ участия не является традиционным подключением "офлайн-модели + онлайн-API", а постепенно эволюционирует в новую форму "модель как узел" "намерение как контракт". А за этим стоит семантика и парадигма выполнения, построенная новыми протоколами, такими как MCP.

Слияние ИИ и шифрования является одной из немногих возможностей "низкого уровня для низкого уровня" в последние годы. Это не является пиковым моментом, а представляет собой долгосрочную и структурную эволюцию. Это определит, как ИИ будет работать на цепочке, как он будет координироваться и как он будет стимулироваться, а также в конечном итоге определит будущее социального устройства на цепочке.

Глава 2 MCP Протокол: фон и основные механизмы

С переходом от концептуального исследования к практической верификации слияния ИИ и шифрования, крупные языковые модели начинают обладать стабильным управлением контекстом, разбиением сложных задач и способностью к самообучению. В то же время, сам шифровой мир также переживает структурные изменения. Созревание таких технологий, как модульные блокчейны, абстракция учетных записей и Rollup, устраняет преграды на пути к тому, чтобы ИИ стал коренным участником блокчейна.

На этом фоне был предложен MCP(Model Context Protocol), целью которого является создание универсального протокольного уровня для запуска, выполнения, обратной связи и получения прибыли AI моделей на блокчейне. Это не только для решения технической проблемы "недостаточной эффективности использования AI на блокчейне", но и для ответа на системные потребности перехода мира Web3 к "парадигме, основанной на намерениях". Логика вызова традиционных смарт-контрактов требует от пользователей высокого понимания состояния блокчейна, интерфейсов функций и структуры транзакций, что создает огромный разрыв с естественным способом выражения обычных пользователей. Вмешательство AI моделей может преодолеть этот структурный разрыв, но при условии, что они смогут иметь "идентичность", "память", "права" и "экономические стимулы" на блокчейне. Протокол MCP был создан именно для решения этой серии проблем.

Конкретно, MCP является полным семантическим слоем протокола, который проходит через вызовы AI моделей, построение контекста, понимание намерений, выполнение на цепочке и обратную связь по стимулу. Его дизайн сосредоточен на четырех уровнях:

1. Механизм идентификации модели: каждый экземпляр модели или агент имеет независимый адрес в блокчейне и может принимать активы, инициировать транзакции и вызывать контракты через механизм проверки прав, становясь "первым классом аккаунтов" в мире блокчейна.

2. Система сбора контекста и семантического объяснения: абстрагируя состояние на цепочке, данные вне цепочки и исторические записи взаимодействий, в сочетании с вводом на естественном языке, предоставляет модели четкую структуру задач и фоновую информацию, позволяя ей выполнять сложные инструкции в "семантическом контексте".

3. Интерпретация намерений и планирование выполнения: преобразование ввода пользователя на естественном языке в исполняемую последовательность операций на блокчейне, включая вызов контрактов, перевод активов, настройку прав и т.д.

4. Механизмы стимулов и обратной связи: создать систему вознаграждений за выполнение задач моделью, включая токеновые стимулы, накопление кредитов и т.д., а также разработать механизм обратной связи от пользователей для оптимизации работы модели.

В настоящее время несколько проектов начали разрабатывать прототипные системы вокруг концепции MCP. Некоторые проекты пытаются развернуть модели AI как открытые вызываемые цепочечные агенты, обслуживающие такие сценарии, как генерация торговых стратегий и принятие решений по управлению активами; другие создали многопользовательскую кооперативную систему на основе протокола MCP, позволяющую нескольким моделям динамически сотрудничать в рамках одной и той же задачи пользователя; еще несколько проектов пытаются расширить MCP в базовый уровень "операционной системы моделей", на которой любой разработчик может создавать плагины моделей с определенными возможностями и предоставлять их для вызова другими, формируя общий рынок AI сервисов на цепочке.

С точки зрения инвесторов в шифрование, предложение MCP приносит не только новый технологический путь, но и шанс на переработку структуры отрасли. Оно открывает новый "уровень нативной AI экономики", где модели не только являются инструментами, но и участниками экономической системы с аккаунтами, кредитами, доходами и путями эволюции. Это означает, что в будущем маркетмейкеры в DeFi могут быть моделями, участники голосования в DAO могут быть моделями, кураторы контента в экосистеме NFT могут быть моделями, и даже сами данные на блокчейне могут быть интерпретированы, собраны и переоценены моделями, что приведет к появлению новых "активов данных поведения AI". Таким образом, размышления об инвестициях также изменятся с "инвестирования в AI продукт" на "инвестирование в центр стимулов, уровень агрегирования услуг или протокол координации между моделями в AI экосистеме". MCP, как протокол базовой семантики и интерфейса выполнения, имеет значительные потенциалы сетевых эффектов и стандартизированной премии, которые крайне важны для долгосрочного наблюдения.

Глава третья Типичные сценарии внедрения AI Agent: Реконструкция модели задач на блокчейне MCP

Когда модель ИИ действительно обладает идентификацией на цепи, осознанием семантического контекста, способностью интерпретировать намерения и выполнять задачи на цепи, она перестает быть просто "вспомогательным инструментом", а становится активом на цепи в полном смысле слова, становясь активным агентом, выполняющим логику. И это как раз и есть главное значение существования протокола MCP - он не предназначен для улучшения какой-либо одной модели ИИ, а для предоставления структурированного пути для вхождения моделей ИИ в мир блокчейна, взаимодействия с контрактами, сотрудничества с людьми и взаимодействия с активами. Этот путь включает не только базовые возможности, такие как идентификация, права и память, но и промежуточный уровень операций, такой как декомпозиция задач, семантическое планирование и доказательства выполнения, в конечном итоге открывая возможность активного участия AI Agent в строительстве экономической системы Web3.

Исходя из наиболее практических приложений, управление активами на блокчейне является областью, в которую AI Agent проникает в первую очередь. В прошлом в DeFi пользователям приходилось вручную настраивать кошельки, анализировать параметры ликвидных пулов, сравнивать APY и устанавливать стратегии, что делало весь процесс крайне неудобным для обычных пользователей. В то время как основанный на MCP AI Agent может после получения намерений, таких как "оптимизация доходности" или "контроль рисковых позиций", автоматически собирать данные с блокчейна, оценивать риск-премии и ожидаемую волатильность различных протоколов, а также динамически генерировать комбинации торговых стратегий, а затем проверять безопасность путей выполнения через симуляции или тестирование на реальных данных. Эта модель не только повышает индивидуализацию и скорость генерации стратегий, но, что более важно, она позволяет непрофессиональным пользователям впервые делегировать активы на естественном языке, делая управление активами менее технически сложным процессом.

Другим сценарием, который быстро созревает, является идентификация на блокчейне и социальное взаимодействие. Ранее системы идентификации на блокчейне в основном основывались на истории транзакций, владении активами или определенных механизмах доказательства, их выразительность и пластичность были крайне ограничены. Однако, когда в дело вмешиваются модели ИИ, пользователи могут иметь "семантического агента", который постоянно синхронизируется с их предпочтениями, интересами и динамикой поведения. Этот агент может представлять интересы пользователей в социальных DAO, публиковать контент, организовывать мероприятия NFT и даже помогать пользователям поддерживать свою репутацию и влияние на блокчейне. Например, некоторые социальные цепочки уже начали развертывание агентов, поддерживающих протокол MCP, для автоматической помощи новым пользователям в завершении процесса регистрации, построении социальной карты, участии в комментариях и голосовании, тем самым превращая "проблему холодного старта" из проблемы проектирования продукта в проблему участия интеллектуального агента. Дальше, в будущем, когда разнообразие идентичностей и разветвление личностей будут широко приняты, один пользователь может иметь несколько ИИ-агентов, использующихся в различных социальных контекстах, и MCP станет "слоем управления идентичностью", регулирующим кодекс поведения этих агентов и полномочия их выполнения.

Третья ключевая точка AI Agent заключается в управлении и управлении DAO. На текущем этапе DAO активность и уровень участия в управлении остаются узким местом, а механизмы голосования имеют высокие технические барьеры и шум поведения. После введения MCP агент с возможностями семантического анализа и понимания намерений может помочь пользователям регулярно отслеживать динамику DAO, извлекать ключевую информацию, делать семантическое резюме предложений и на основе понимания предпочтений пользователей рекомендовать варианты голосования или автоматически выполнять действия по голосованию. Это управление на основе механизма "агента по предпочтениям" значительно снижает проблемы с избытком информации и несоответствием стимулов. В то же время, рамки MCP также позволяют моделям делиться опытом управления и эволюционными путями стратегий, например, если какой-то агент наблюдает негативные внешние эффекты от определенного типа предложений по управлению в нескольких DAO, он может передать опыт обратно в модель, формируя механизм переноса знаний о управлении между сообществами, что позволяет строить все более "умные" структуры управления.

Помимо вышеперечисленных основных приложений, MCP также предоставляет возможность унифицированного интерфейса для таких сценариев, как курирование данных AI в блокчейне, взаимодействие в игровом мире, автоматическая генерация ZK-доказательств, релейные задачи между цепями и т.д. В области блокчейн-игр AI Agent может стать мозгом за неигровыми персонажами, обеспечивая реализацию диалогов в реальном времени, генерацию сюжетов, планирование задач и эволюцию поведения; в экосистеме контента NFT модели могут выполнять роль "семантического кураторов", динамически рекомендуя коллекции NFT в зависимости от интересов пользователей и даже создавая персонализированный контент; в области ZK модели могут быстро переводить намерения в ZK-дружественные системы ограничений с помощью структурированной компиляции, упрощая процесс генерации нулевых доказательств и повышая универсальность порога разработки.

Из общих черт этих приложений ясно видно, что Протокол MCP меняет не одиночную производительность какого-либо приложения, а саму парадигму выполнения задач. Традиционное выполнение задач в Web3 основывается на предположении "ты знаешь, как это сделать" - пользователю необходимо четко понимать логику контракта, структуру транзакций, сетевые сборы.