ИИ и MC: новая эра освобождения производительных сил
Появление искусственного интеллекта открыло возможности для освобождения рабочей силы и повышения производительности труда. Однако в настоящее время крупные языковые модели (LLM) все еще имеют ограничения, им требуется несколько раундов диалога, чтобы дать рекомендации, и пользователю все равно нужно их самостоятельно выполнять. Это все еще довольно далеко от истинного видения использования ИИ для помощи в нашей работе.
Однако, если можно будет общаться с ИИ, позволяя ему напрямую управлять вашим компьютером для ответов на электронные письма, составления отчетов и даже автоматизации торговли криптовалютой, это, безусловно, будет ближе к цели освобождения производительных сил. Эта технология является одной из самых обсуждаемых тем в области ИИ - MC.
! [MCP: Следующая горячая точка Crypto+AI?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)
Определение и работа MC
MCP(Model Context Protocol) – это стандартизированный протокол, предназначенный для решения проблемы, когда предыдущие AI модели могли только "говорить", но не могли "делать". Он состоит из трех ключевых концепций:
Модель: это различные крупные языковые модели ИИ
Контекст: дополнительные данные или внешние инструменты, предоставляемые модели
Протокол: единый стандарт или интерфейс
Основная цель MCP заключается в том, чтобы AI мог не только вести диалог, но и непосредственно управлять внешними инструментами для выполнения различных задач. Эта способность значительно расширяет область применения AI, позволяя ему выполнять более сложные и практичные операции.
Работа MCP включает три основных компонента:
MCP Host: отвечает за управление и координацию всей работы MCP
MCP Client: Принимает запросы пользователей и общается с AI модели.
MCP Server: Предоставляет набор аннотированных API, позволяющих ИИ вызывать различные функции.
С MCP ИИ не только может понимать человеческий язык, но и напрямую преобразовывать определенные слова в команды для выполнения действий, что позволяет осуществлять автоматизацию.
Важность MCP
Построение моста между ИИ и внешними инструментами: MCP позволяет ИИ в реальном времени получать и обрабатывать актуальную информацию, преодолевая ограничения традиционных LLM, которые могут использовать только предобученные данные.
Стандартизация и универсальность: MCP предоставляет единый стандарт для взаимодействия AI и внешних инструментов, что позволяет избежать проблем с дублированием разработки и повышает эффективность.
От пассивного реагирования к активному выполнению: MCP наделяет ИИ способностью принимать решения и выполнять действия в зависимости от реальных обстоятельств, что значительно повышает практическую ценность ИИ.
Безопасность и контроль: MCP обеспечивает безопасность конфиденциальной информации с помощью управления доступом и API-ключами.
Сравнение MCP и AI Agent
AI Agent обычно относится к AI-системам, которые могут автоматизировать выполнение определенных задач. В отличие от этого, MCP является протоколом, тогда как AI Agent представляет собой концепцию или метод исполнения. MCP предоставляет стандартные интерфейсы инструментов для AI Agent, что позволяет им работать более эффективно.
Проект MCP в области криптовалют
Base MCP: Разработан официальной командой Base, позволяет пользователям разрабатывать контракты и использовать DeFi услуги через диалог на естественном языке.
Flock: Децентрализованная платформа для обучения ИИ, предлагающая модели-агенты Web3, позволяющие выполнять задачи на основе ИИ в блокчейне локально.
LYRAOS: Мульти-AI агентная операционная система, позволяющая AI агентам напрямую взаимодействовать с блокчейном Solana, выполнять криптовалютные транзакции и другие операции.
Заключение
Несмотря на то, что MCP демонстрирует огромный потенциал в области Web3, на данный момент успешных примеров по-прежнему мало. Это может быть связано с тем, что интеграция технологий еще не достигла зрелости, существуют риски безопасности и регулирования, проблемы с пользовательским опытом, а также усталость рынка от AI проектов.
Сочетание MCP и блокчейна, хотя и полное потенциала, сталкивается с вызовами в виде технических барьеров и рыночного давления. В будущем, если удастся усовершенствовать механизмы безопасности, оптимизировать пользовательский опыт и разработать действительно ценные инновационные приложения, сочетание Web3 и MCP может стать новой основной нарративной линией. Однако для этого потребуется время и постоянные усилия для достижения успеха.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
MC и новая эра ИИ: преобразование Web3, освобождающее производительные силы
ИИ и MC: новая эра освобождения производительных сил
Появление искусственного интеллекта открыло возможности для освобождения рабочей силы и повышения производительности труда. Однако в настоящее время крупные языковые модели (LLM) все еще имеют ограничения, им требуется несколько раундов диалога, чтобы дать рекомендации, и пользователю все равно нужно их самостоятельно выполнять. Это все еще довольно далеко от истинного видения использования ИИ для помощи в нашей работе.
Однако, если можно будет общаться с ИИ, позволяя ему напрямую управлять вашим компьютером для ответов на электронные письма, составления отчетов и даже автоматизации торговли криптовалютой, это, безусловно, будет ближе к цели освобождения производительных сил. Эта технология является одной из самых обсуждаемых тем в области ИИ - MC.
! [MCP: Следующая горячая точка Crypto+AI?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)
Определение и работа MC
MCP(Model Context Protocol) – это стандартизированный протокол, предназначенный для решения проблемы, когда предыдущие AI модели могли только "говорить", но не могли "делать". Он состоит из трех ключевых концепций:
Основная цель MCP заключается в том, чтобы AI мог не только вести диалог, но и непосредственно управлять внешними инструментами для выполнения различных задач. Эта способность значительно расширяет область применения AI, позволяя ему выполнять более сложные и практичные операции.
Работа MCP включает три основных компонента:
С MCP ИИ не только может понимать человеческий язык, но и напрямую преобразовывать определенные слова в команды для выполнения действий, что позволяет осуществлять автоматизацию.
Важность MCP
Построение моста между ИИ и внешними инструментами: MCP позволяет ИИ в реальном времени получать и обрабатывать актуальную информацию, преодолевая ограничения традиционных LLM, которые могут использовать только предобученные данные.
Стандартизация и универсальность: MCP предоставляет единый стандарт для взаимодействия AI и внешних инструментов, что позволяет избежать проблем с дублированием разработки и повышает эффективность.
От пассивного реагирования к активному выполнению: MCP наделяет ИИ способностью принимать решения и выполнять действия в зависимости от реальных обстоятельств, что значительно повышает практическую ценность ИИ.
Безопасность и контроль: MCP обеспечивает безопасность конфиденциальной информации с помощью управления доступом и API-ключами.
Сравнение MCP и AI Agent
AI Agent обычно относится к AI-системам, которые могут автоматизировать выполнение определенных задач. В отличие от этого, MCP является протоколом, тогда как AI Agent представляет собой концепцию или метод исполнения. MCP предоставляет стандартные интерфейсы инструментов для AI Agent, что позволяет им работать более эффективно.
Проект MCP в области криптовалют
Base MCP: Разработан официальной командой Base, позволяет пользователям разрабатывать контракты и использовать DeFi услуги через диалог на естественном языке.
Flock: Децентрализованная платформа для обучения ИИ, предлагающая модели-агенты Web3, позволяющие выполнять задачи на основе ИИ в блокчейне локально.
LYRAOS: Мульти-AI агентная операционная система, позволяющая AI агентам напрямую взаимодействовать с блокчейном Solana, выполнять криптовалютные транзакции и другие операции.
Заключение
Несмотря на то, что MCP демонстрирует огромный потенциал в области Web3, на данный момент успешных примеров по-прежнему мало. Это может быть связано с тем, что интеграция технологий еще не достигла зрелости, существуют риски безопасности и регулирования, проблемы с пользовательским опытом, а также усталость рынка от AI проектов.
Сочетание MCP и блокчейна, хотя и полное потенциала, сталкивается с вызовами в виде технических барьеров и рыночного давления. В будущем, если удастся усовершенствовать механизмы безопасности, оптимизировать пользовательский опыт и разработать действительно ценные инновационные приложения, сочетание Web3 и MCP может стать новой основной нарративной линией. Однако для этого потребуется время и постоянные усилия для достижения успеха.