AI та шифрування технологій: протокол MCP веде нову парадигму

Перша глава AI+Crypto: Подвійна хвиля прискореного злиття

Нещодавно концепція "AI+Crypto" часто з'являється в полі зору людей. Від появи ChatGPT до запуску багатомодальних супер моделей від провідних компаній з розробки AI, а також до спроб інтеграції AI агентів у різні протоколи світу блокчейну, ця технічна інтеграція стала реальністю.

Ця тенденція зумовлена двома великими технологічними системами, що доповнюють одна одну з обох сторін попиту та пропозиції. Розвиток AI дозволяє передавати виконання завдань і обробку інформації від людей до машин, але він все ще стикається з обмеженнями в розумінні контексту, структурі мотивації та надійних виходах. А шифрування технологій пропонує системи даних на ланцюгу, механізми заохочення та програмні рамки управління, що можуть компенсувати ці недоліки AI. У свою чергу, шифрувальна індустрія також потребує потужніших інтелектуальних інструментів для обробки поведінки користувачів, управління ризиками та виконання транзакцій, що є сильною стороною AI.

Інакше кажучи, шифрування надає структурований світ для AI, а AI забезпечує шифруванню активну здатність прийняття рішень. Це взаємопов’язане злиття технологій формує нову глибоку «взаємну інфраструктуру». Типовим прикладом є поява «AI маркетмейкерів» у DeFi протоколах. Ці системи здійснюють моделювання ринкових коливань в реальному часі за допомогою AI моделей, поєднуючи дані з блокчейну, глибину книги замовлень та показники міжланкових настроїв, реалізуючи динамічне управління ліквідністю, замінюючи традиційні статичні параметричні моделі.

З точки зору даних, поведінкові дані на ланцюгу природно мають верифікаційні, структуровані та антикорупційні характеристики, що робить їх ідеальним навчальним матеріалом для моделей ШІ. Деякі нові проєкти вже намагалися вбудувати поведінку на ланцюгу в процес доопрацювання моделей, у майбутньому можуть з'явитися "стандарти моделей ШІ на ланцюгу", що надасть моделям здатність до рідного розуміння семантики Web3 під час навчання.

Одночасно, механізм стимулювання в ланцюзі надає AI системам більш здоровий і стійкий економічний імпульс, ніж платформи Web2. Наприклад, через агентську стимуляційну програму, визначену протоколом MCP, виконавці моделей більше не залежать від виставлення рахунків за виклики API, а можуть отримувати винагороди у токенах через "доказ виконання завдань в ланцюзі + виконання намірів користувача + відстежувана економічна цінність". Тому AI агенти вперше можуть "брати участь в економічній системі", а не просто бути інструментами, що вбудовані в неї.

З більш宏观ної перспективи цей тренд є не лише технічною інтеграцією, а й переходом до нової парадигми. AI+Crypto врешті-решт може перетворитися на "соціальну структуру на основі агентів": люди більше не є єдиними правителями, моделі на ланцюгу можуть не лише виконувати контракти, але й розуміти контекст, координувати гри, активно управляти та створювати свої власні мікроекономіки через механізм токенів.

Саме тому наратив AI+Crypto нещодавно привернув велику увагу з боку капітальних ринків. Від відомих інвестиційних установ до запуску різних інноваційних проектів, ми спостерігаємо формування консенсусу: моделі AI відіграватимуть у Web3 не лише роль "інструментів", а й "суб'єктів" — вони матимуть ідентичність, контекст, мотивацію, навіть право на управління.

Можна передбачити, що в майбутньому світі Web3 AI-агенти стануть невід'ємними учасниками системи. Цей спосіб участі не є традиційним "позамережевим моделлю + мережевим API", а поступово еволюціонує в нову форму "модель як вузол" "намір як контракт". А за цим стоїть семантика та виконавча парадигма, побудована новим протоколом MCP.

Злиття AI та шифрування є однією з небагатьох можливостей "дно до дна" за останні роки. Це не є спалахом на один момент, а тривалим і структурним еволюційним процесом. Це визначить, як AI буде працювати на ланцюгу, як він буде координуватися, як він буде мотивуватися, а також в кінцевому підсумку визначить майбутню форму соціальної структури на ланцюгу.

Другий розділ MCP протокол: фон та основні механізми

Зі злиттям AI та шифрування, що переходить з етапу концептуального дослідження до етапу практичного підтвердження, великі мовні моделі починають мати стабільне управління контекстом, складну декомпозицію завдань та здатність до самонавчання. Тим часом, сам світ шифрування також переживає структурну еволюцію. Зрілий модульний блокчейн, абстракція облікових записів, Rollup та інші технології усувають бар'єри для того, щоб AI став корінним учасником блокчейну.

На цьому тлі був представлений MCP(Model Context Protocol), що має на меті створення цілого набору загальних протоколів для роботи, виконання, зворотного зв'язку та прибутку AI моделей на блокчейні. Це не лише для вирішення технічної проблеми «недостатньої ефективності використання AI на блокчейні», а й для відповіді на системну потребу переходу світу Web3 до «інтенційно керованої парадигми». Логіка виклику традиційних смарт-контрактів вимагає від користувачів високого рівня розуміння стану блокчейну, інтерфейсів функцій та структури транзакцій, що створює величезну прірву з природним способом вираження звичайних користувачів. Втручання AI моделей може заповнити цю структурну прірву, але за умови, що воно може мати на блокчейні «ідентичність», «пам'ять», «повноваження» та «економічні стимули». Протокол MCP був створений саме для вирішення цієї серії вузьких місць.

Зокрема, MCP є повноцінним семантичним рівнем протоколу, що охоплює виклики AI моделей, побудову контексту, розуміння намірів, виконання в ланцюгу та зворотний зв'язок щодо стимулювання. Його основний дизайн зосереджений на чотирьох аспектах:

1. Механізм ідентичності моделей: кожен екземпляр моделі або агент має незалежну адресу в блокчейні та може отримувати активи, ініціювати транзакції, викликати контракти через механізм перевірки прав, ставши "першим класом облікових записів" у світі блокчейну.

2. Система збору контексту та семантичного тлумачення: шляхом абстрагування стану на ланцюзі, даних поза ланцюгом, історичних записів взаємодії, в поєднанні з введенням природної мови, надає моделі чітку структуру завдань та контекст середовища, що дозволяє їй виконувати складні інструкції в "семантичному контексті".

3. Аналіз намірів та планування виконання: перетворення природного мовного вводу користувача в виконувану послідовність операцій на ланцюзі, включаючи виклики контрактів, передачу активів, налаштування прав доступу тощо.

4. Стимули та механізми зворотного зв'язку: створити систему винагород за виконання завдань моделлю, включаючи токенне стимулювання, накопичення кредитів тощо, а також розробити механізм зворотного зв'язку для оптимізації роботи моделі.

В даний час кілька проектів почали розробляти прототипні системи навколо концепції MCP. Деякі проекти намагаються розгорнути AI моделі як відкриті для виклику на ланцюзі агенти, які обслуговують такі сценарії, як генерація торгових стратегій, прийняття рішень щодо управління активами тощо; деякі створили багатоефірну систему співпраці на основі протоколу MCP, що дозволяє кільком моделям динамічно співпрацювати навколо однієї та тієї ж задачі користувача; інші проекти намагаються розширити MCP до базового рівня "операційної системи моделі", на основі якої будь-який розробник може створювати плагіни моделей з конкретними можливостями, які можуть бути використані іншими, формуючи спільний ринок AI послуг на ланцюзі.

З точки зору інвестора в шифрування, впровадження MCP приносить не лише нові технологічні шляхи, а й можливість для перетворення структури галузі. Він відкриває новий "рідний рівень AI економіки", де моделі є не лише інструментами, а й учасниками економіки, які мають рахунки, кредит, доходи та еволюційні шляхи. Це означає, що в майбутньому маркетмейкери в DeFi можуть бути моделями, учасниками голосування в управлінні DAO можуть бути моделі, куратори контенту в екосистемі NFT можуть бути моделями, навіть самі дані на блокчейні можуть бути розшифровані, зібрані та перепризначені моделями, що призводить до виникнення абсолютно нових "активів даних про поведінку AI". Тому роздуми про інвестиції також зміняться з "інвестування в AI продукт" на "інвестування в мотиваційний центр, агрегатор послуг або протокол координування між моделями в екосистемі AI". MCP, як протокол семантики та виконання, його потенційні мережеві ефекти та премія за стандартизацію заслуговують на середньо- та довгострокову увагу.

Третій розділ Типові сценарії впровадження AI Agent: MCP реконструкція моделей завдань на ланцюгу

Коли модель ШІ дійсно отримає наявність ідентичності в блокчейні, усвідомлення семантичного контексту, зможе аналізувати наміри та виконувати завдання в блокчейні, вона вже не буде лише "допоміжним інструментом", а стане справжнім агентом у блокчейні, активною сутністю, що виконує логіку. І це є найбільшим сенсом існування протоколу MCP - він не призначений для того, щоб зробити якусь одну модель ШІ сильнішою, а для того, щоб забезпечити структурований шлях для моделей ШІ до світу блокчейну, взаємодії з контрактами, співпраці з людьми та взаємодії з активами. Цей шлях включає не лише такі базові можливості, як ідентичність, права та пам'ять, а й проміжний рівень операцій, як-от розподіл завдань, семантичне планування та підтвердження виконання, що зрештою веде до можливості фактичної участі агентів ШІ у побудові економічної системи Web3.

Виходячи з найбільш реалістичних застосувань, управління активами на ланцюгу є областю, в яку AI Agent спочатку проникає. У минулому DeFi користувачам потрібно було вручну налаштовувати гаманці, аналізувати параметри ліквідності, порівнювати APY, встановлювати стратегії; весь процес був надзвичайно недружнім для звичайних користувачів. Однак AI Agent на базі MCP, отримавши наміри "оптимізувати доходність" або "контролювати ризикову експозицію", може автоматично збирати дані з ланцюга, оцінювати ризикову надбавку та очікувану волатильність різних протоколів і динамічно генерувати комбінації торгових стратегій, а потім перевіряти безпеку виконання шляхів за допомогою симуляційних розрахунків або реального тестування на ланцюгу. Ця модель не лише підвищує персоналізацію та швидкість реагування у створенні стратегій, але, що більш важливо, вона дозволяє непрофесійним користувачам вперше делегувати управління активами, використовуючи природну мову, що робить управління активами менш технічно складним процесом.

Інша сцена, яка швидко зріє, – це ідентичність на ланцюгу та соціальна взаємодія. Раніше системи ідентичності на ланцюгу переважно базувалися на історії транзакцій, володінні активами або певних механізмах підтвердження, їх виразність і пластичність були вкрай обмеженими. Коли ж в справу вступають моделі ШІ, користувач може мати "семантичного агента", який постійно синхронізується з його вподобаннями, інтересами та динамікою поведінки. Цей агент може представляти користувача в соціальних DAO, публікувати контент, організовувати NFT-активності, навіть допомагати користувачеві підтримувати репутацію та вплив на ланцюгу. Наприклад, деякі соціальні ланцюги вже почали впроваджувати агентів, які підтримують протокол MCP, для автоматичної допомоги новим користувачам у завершенні процесу входу, побудові соціальної мережі, участі в коментарях і голосуваннях, перетворюючи "проблему холодного старту" з проблеми дизайну продукту на проблему участі інтелектуального агента. Далі, в майбутньому, де різноманітність ідентичностей та розгалуження особистостей будуть широко прийняті, один користувач може мати кілька AI-агентів, які використовуються в різних соціальних контекстах, а MCP стане "шаром управління ідентичністю", що регулює кодекси поведінки та повноваження цих агентів.

Третя ключова точка AI Agent полягає в управлінні та управлінні DAO. На даному етапі DAO, активність та участь в управлінні завжди є вузьким місцем, механізм голосування також має значні технічні бар'єри та шум поведінки. Після впровадження MCP, агент з можливостями семантичного аналізу та розуміння намірів може допомогти користувачам регулярно аналізувати динаміку DAO, витягувати ключову інформацію, проводити семантичне узагальнення пропозицій, а також на основі розуміння уподобань користувачів рекомендувати варіанти голосування або автоматично виконувати голосування. Це управління на основі механізму "агента уподобань" значно полегшує проблеми з перевантаженням інформації та невідповідністю стимулів. Крім того, MCP фреймворк також дозволяє моделям ділитися досвідом управління та еволюційними шляхами стратегій; наприклад, якщо якийсь агент спостерігав негативні зовнішні ефекти від певного типу управлінських пропозицій у кількох DAO, він може повернути досвід моделі, створюючи механізм міграції знань про управління між спільнотами, що дозволяє створити все більш "розумну" структуру управління.

Окрім вищезгаданих основних застосувань, MCP також надає можливість єдиного інтерфейсу для AI в таких сценах, як кураторство даних на ланцюзі, взаємодія в ігровому світі, автоматичне генерування ZK-доказів, реле міжланцюгових завдань тощо. У сфері ігрових ланцюгів AI Agent може стати мозком за неігровими персонажами, забезпечуючи оперативний діалог, генерацію сюжетів, планування завдань та еволюцію поведінки; у екосистемі контенту NFT моделі можуть виступати "семантичними кураторами", динамічно рекомендувати колекції NFT відповідно до інтересів користувачів, навіть генеруючи персоналізований контент; у сфері ZK моделі можуть швидко перекладати наміри в ZK-friendly систему обмежень шляхом структурованої компіляції, спрощуючи процес генерування доказів нульового знання та підвищуючи універсальність порогу входу для розробників.

З цих спільних рис застосувань чітко видно, що протокол MC змінює не лише одноточкову продуктивність певного застосування, а саму парадигму виконання завдань. Традиційне виконання завдань Web3 ґрунтується на припущенні "ти знаєш, як це зробити" - користувач повинен чітко розуміти логіку контракту, структуру транзакцій, мережеві витрати.