IA et MC : Une nouvelle ère de libération de la productivité
L'émergence de l'intelligence artificielle offre à l'humanité la possibilité de libérer la main-d'œuvre et d'améliorer l'efficacité du travail. Cependant, les grands modèles de langage (LLM) présentent encore des limites, nécessitant plusieurs tours de dialogue pour fournir des suggestions, et l'utilisateur doit encore exécuter ces suggestions lui-même. Cela laisse encore un certain chemin à parcourir avant d'atteindre la vision d'une véritable utilisation de l'IA pour nous aider dans notre travail.
Cependant, si l'on peut dialoguer avec l'IA pour lui permettre d'opérer directement sur votre ordinateur afin de répondre à des e-mails, rédiger des rapports, voire automatiser le trading de cryptomonnaies, cela rapprochera sans aucun doute de l'objectif de libération de la productivité. Et cette technologie est actuellement un sujet brûlant dans le domaine de l'IA - MC.
Définition et fonctionnement de MCP
MCP(Modèle de Contexte de Protocole) est un protocole standardisé, conçu pour résoudre le problème où les modèles d'IA passés ne pouvaient que "parler" mais ne pouvaient pas "agir". Il se compose de trois concepts clés :
Modèle : fait référence à divers grands modèles de langage AI
Contexte : informations supplémentaires ou outils externes fournis au modèle
Protocole : norme ou interface unifiée
L'objectif principal de MCP est de permettre à l'IA non seulement de dialoguer, mais aussi de contrôler directement des outils externes pour accomplir diverses tâches. Cette capacité élargit considérablement le champ d'application de l'IA, lui permettant d'exécuter des opérations plus complexes et plus pratiques.
Le fonctionnement de MC implique trois composants principaux :
MCP Host : responsable de la gestion et de la coordination de l'ensemble des opérations de MCP.
MCP Client : recevoir les demandes des utilisateurs et communiquer avec le modèle AI
Serveur MC : Fournit un ensemble d'API annotées, permettant à l'IA d'appeler diverses fonctionnalités.
Avec MCP, l'IA peut non seulement comprendre le langage humain, mais aussi convertir des textes spécifiques en instructions d'action, permettant ainsi des opérations automatisées.
L'importance de MCP
Établir un pont entre l'IA et les outils externes : MCP permet à l'IA d'accéder et de traiter des informations récentes en temps réel, dépassant ainsi la limitation des LLM traditionnels qui ne peuvent utiliser que des données pré-entraînées.
Normalisation et universalité : MCP fournit une norme unifiée pour l'interaction entre l'IA et les outils externes, évitant ainsi les problèmes de développement redondant et améliorant l'efficacité.
De la réponse passive à l'exécution proactive : le MCP permet à l'IA de prendre des décisions et d'exécuter des actions en fonction de la situation réelle, augmentant considérablement l'utilité de l'IA.
Sécurité et contrôle : MCP assure la sécurité des informations sensibles grâce à la gestion des autorisations et des clés API.
Comparaison entre MCP et AI Agent
L'Agent IA fait généralement référence à un système d'IA capable de traiter automatiquement des tâches spécifiques. En revanche, le MCP est un protocole, tandis que l'Agent IA est un concept ou une méthode d'exécution. Le MCP fournit à l'Agent IA une interface d'outils standardisée, lui permettant de fonctionner de manière plus efficace.
Projet MCP dans le domaine des cryptomonnaies
Base MCP : Développé par l'équipe officielle de Base, permet aux utilisateurs de déployer des contrats et d'utiliser des services DeFi par le biais de conversations en langage naturel.
Flock : plateforme d'entraînement AI décentralisée, offrant des modèles d'agents Web3, permettant aux tâches blockchain pilotées par l'AI de s'exécuter localement.
LYRAOS : un système d'exploitation multi-agent AI qui permet aux agents AI d'interagir directement avec la blockchain Solana pour exécuter des transactions de crypto-monnaie et d'autres opérations.
Conclusion
Bien que le MCP montre un énorme potentiel dans le domaine du Web3, les cas de succès restent encore limités. Cela peut être dû à des facteurs tels que l'intégration technologique qui n'est pas encore mature, les risques de sécurité et de réglementation, les problèmes d'expérience utilisateur, ainsi qu'une certaine fatigue esthétique du marché envers les projets d'IA.
Bien que la combinaison de MCP et de la blockchain soit pleine de potentiel, elle fait face à des défis tels que les barrières technologiques et la pression du marché. À l'avenir, si nous pouvons améliorer les mécanismes de sécurité, optimiser l'expérience utilisateur et développer de véritables applications innovantes de valeur, la combinaison de Web3 et de MCP pourrait devenir le nouveau récit dominant. Cependant, cela nécessite du temps et des efforts continus pour y parvenir.
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GraphGuru
· 07-20 22:02
Dire tout de suite que c'est impossible à réaliser
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SerNgmi
· 07-20 21:55
C'est tout ? Ce n'est pas assez savoureux.
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BlockchainArchaeologist
· 07-20 21:45
Web3, on perd de l'argent dans tout ce qu'on joue.
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0xSoulless
· 07-20 21:40
Encore une fois, on vient nous faire des promesses en nous prenant pour des pigeons.
MCP et l'ère nouvelle de l'IA : la transformation Web3 qui libère la productivité
IA et MC : Une nouvelle ère de libération de la productivité
L'émergence de l'intelligence artificielle offre à l'humanité la possibilité de libérer la main-d'œuvre et d'améliorer l'efficacité du travail. Cependant, les grands modèles de langage (LLM) présentent encore des limites, nécessitant plusieurs tours de dialogue pour fournir des suggestions, et l'utilisateur doit encore exécuter ces suggestions lui-même. Cela laisse encore un certain chemin à parcourir avant d'atteindre la vision d'une véritable utilisation de l'IA pour nous aider dans notre travail.
Cependant, si l'on peut dialoguer avec l'IA pour lui permettre d'opérer directement sur votre ordinateur afin de répondre à des e-mails, rédiger des rapports, voire automatiser le trading de cryptomonnaies, cela rapprochera sans aucun doute de l'objectif de libération de la productivité. Et cette technologie est actuellement un sujet brûlant dans le domaine de l'IA - MC.
Définition et fonctionnement de MCP
MCP(Modèle de Contexte de Protocole) est un protocole standardisé, conçu pour résoudre le problème où les modèles d'IA passés ne pouvaient que "parler" mais ne pouvaient pas "agir". Il se compose de trois concepts clés :
L'objectif principal de MCP est de permettre à l'IA non seulement de dialoguer, mais aussi de contrôler directement des outils externes pour accomplir diverses tâches. Cette capacité élargit considérablement le champ d'application de l'IA, lui permettant d'exécuter des opérations plus complexes et plus pratiques.
Le fonctionnement de MC implique trois composants principaux :
Avec MCP, l'IA peut non seulement comprendre le langage humain, mais aussi convertir des textes spécifiques en instructions d'action, permettant ainsi des opérations automatisées.
L'importance de MCP
Établir un pont entre l'IA et les outils externes : MCP permet à l'IA d'accéder et de traiter des informations récentes en temps réel, dépassant ainsi la limitation des LLM traditionnels qui ne peuvent utiliser que des données pré-entraînées.
Normalisation et universalité : MCP fournit une norme unifiée pour l'interaction entre l'IA et les outils externes, évitant ainsi les problèmes de développement redondant et améliorant l'efficacité.
De la réponse passive à l'exécution proactive : le MCP permet à l'IA de prendre des décisions et d'exécuter des actions en fonction de la situation réelle, augmentant considérablement l'utilité de l'IA.
Sécurité et contrôle : MCP assure la sécurité des informations sensibles grâce à la gestion des autorisations et des clés API.
Comparaison entre MCP et AI Agent
L'Agent IA fait généralement référence à un système d'IA capable de traiter automatiquement des tâches spécifiques. En revanche, le MCP est un protocole, tandis que l'Agent IA est un concept ou une méthode d'exécution. Le MCP fournit à l'Agent IA une interface d'outils standardisée, lui permettant de fonctionner de manière plus efficace.
Projet MCP dans le domaine des cryptomonnaies
Base MCP : Développé par l'équipe officielle de Base, permet aux utilisateurs de déployer des contrats et d'utiliser des services DeFi par le biais de conversations en langage naturel.
Flock : plateforme d'entraînement AI décentralisée, offrant des modèles d'agents Web3, permettant aux tâches blockchain pilotées par l'AI de s'exécuter localement.
LYRAOS : un système d'exploitation multi-agent AI qui permet aux agents AI d'interagir directement avec la blockchain Solana pour exécuter des transactions de crypto-monnaie et d'autres opérations.
Conclusion
Bien que le MCP montre un énorme potentiel dans le domaine du Web3, les cas de succès restent encore limités. Cela peut être dû à des facteurs tels que l'intégration technologique qui n'est pas encore mature, les risques de sécurité et de réglementation, les problèmes d'expérience utilisateur, ainsi qu'une certaine fatigue esthétique du marché envers les projets d'IA.
Bien que la combinaison de MCP et de la blockchain soit pleine de potentiel, elle fait face à des défis tels que les barrières technologiques et la pression du marché. À l'avenir, si nous pouvons améliorer les mécanismes de sécurité, optimiser l'expérience utilisateur et développer de véritables applications innovantes de valeur, la combinaison de Web3 et de MCP pourrait devenir le nouveau récit dominant. Cependant, cela nécessite du temps et des efforts continus pour y parvenir.