Значення штучного інтелекту полягає в звільненні людської праці та підвищенні ефективності більшості робіт. Проте наразі великі мовні моделі все ще мають обмеження, і для отримання порад потрібні багаторазові діалоги, а користувачам все ще необхідно самостійно виконувати ці поради. Це все ще має певну відстань до ідеалу, коли AI дійсно допомагає нам у роботі.
Якщо можна буде спілкуватися з AI, фактично використовуючи комп'ютер для відповіді на електронні листи, складання звітів та інших функцій, навіть автоматизованої торгівлі, це наблизить нас до візії звільнення продуктивності. А ця технологія є новим гарячим трендом у сфері AI - MC.
! [MCP: Наступна гаряча точка Crypto+AI?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)
Визначення та функції MCP
MCP (Model Context Protocol) є стандартизованим протоколом, призначеним для вирішення проблеми, коли AI-моделі можуть лише "говорити", але не можуть "робити". Він складається з трьох частин:
Модель: вказує на різні великі мовні моделі ШІ
Контекст: додаткова інформація або зовнішні інструменти, які надаються моделі
Протокол: універсальний, стандартизований регламент або інтерфейс
Ядром MCP є стандартизація, яка дозволяє штучному інтелекту не лише розуміти та генерувати текст, а й безпосередньо керувати зовнішніми інструментами для виконання різних завдань. Це різко контрастує з традиційними великими мовними моделями, які обмежуються лише введенням та виведенням тексту.
Як працює MCP
Операція MCP включає три основні компоненти:
MCP Host: відповідає за управління та координацію роботи всього MCP.
MCP Client: отримує вимоги користувачів та спілкується з AI моделлю.
MCP Server: надає функції, які можуть використовуватися ШІ, такі як читання бази даних, відправка електронних листів тощо.
Завдяки MCP штучний інтелект не тільки може розуміти людську мову, але й безпосередньо перетворювати певні слова на команди дій, реалізуючи автоматизацію.
Важливість MCP
Налагодження мосту між ШІ та зовнішніми інструментами: MCP дозволяє ШІ в реальному часі отримувати доступ до зовнішніх ресурсів та виконувати з ними операції, долаючи обмеження традиційних мовних моделей.
Стандартизація та універсальність: MCP надає різним розробникам єдині норми, запобігаючи повторній розробці та підвищуючи ефективність.
Від пасивної реакції до активного виконання: ШІ може вирішувати, які команди виконувати, залежно від реальної ситуації, і здійснювати наступні кроки на основі зворотного зв'язку.
Безпека та контроль: MCP контролює доступ до даних за допомогою управління правами та API-ключами, забезпечуючи безпеку чутливої інформації.
Порівняння MCP та AI Agent
AI Agent зазвичай означає AI-систему, яка може автоматизувати виконання певних завдань. MCP є протоколом, тоді як AI Agent є концепцією або методом виконання. MCP надає AI Agent стандартизований інтерфейс інструментів, що дозволяє йому працювати більш ефективно.
Поточні відповідні проекти
Основний MCP: включає фреймворк, розроблений офіційно Base, що дозволяє AI-додаткам взаємодіяти з блокчейном.
Flock: децентралізована платформа для навчання ШІ, що пропонує моделі агентів Web3.
LYRAOS: багатофункціональна операційна система AI-агентів, що дозволяє AI-агентам безпосередньо взаємодіяти з блокчейном.
Висновок
Незважаючи на те, що MCP забезпечує стандартизовані правила для взаємодії між AI та зовнішніми інструментами, успішних прикладів у сфері Web3 все ще обмаль. Це може бути пов'язано з тим, що технологічна інтеграція ще не зріла, а також з ризиками безпеки та регулювання, звичками та досвідом користувачів тощо.
Хоча поєднання MCP з блокчейном має величезний потенціал, воно також стикається з подвійними викликами: технологічними бар'єрами та ринковим тиском. Якщо в майбутньому вдасться вирішити ці проблеми та розробити по-справжньому інноваційні та цінні додатки, "Web3 + MCP" може стати новим основним технологічним трендом.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
10 лайків
Нагородити
10
6
Поділіться
Прокоментувати
0/400
SchroedingerMiner
· 07-21 02:32
Ще одна концепція, що обдурює людей, як лохів. Стомився.
Переглянути оригіналвідповісти на0
RunWhenCut
· 07-20 07:02
Ага! Ще один новий трюк штучного інтелекту, щоб обдурювати людей, як лохів!
Переглянути оригіналвідповісти на0
DeFiGrayling
· 07-19 17:54
Знову говорять про концепцію, рішуче стою на продажу.
MCP: Надання AI виконавчої сили для створення майбутнього Web3
ШІ та MCP: нова глава у звільненні продуктивності
Значення штучного інтелекту полягає в звільненні людської праці та підвищенні ефективності більшості робіт. Проте наразі великі мовні моделі все ще мають обмеження, і для отримання порад потрібні багаторазові діалоги, а користувачам все ще необхідно самостійно виконувати ці поради. Це все ще має певну відстань до ідеалу, коли AI дійсно допомагає нам у роботі.
Якщо можна буде спілкуватися з AI, фактично використовуючи комп'ютер для відповіді на електронні листи, складання звітів та інших функцій, навіть автоматизованої торгівлі, це наблизить нас до візії звільнення продуктивності. А ця технологія є новим гарячим трендом у сфері AI - MC.
! [MCP: Наступна гаряча точка Crypto+AI?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)
Визначення та функції MCP
MCP (Model Context Protocol) є стандартизованим протоколом, призначеним для вирішення проблеми, коли AI-моделі можуть лише "говорити", але не можуть "робити". Він складається з трьох частин:
Ядром MCP є стандартизація, яка дозволяє штучному інтелекту не лише розуміти та генерувати текст, а й безпосередньо керувати зовнішніми інструментами для виконання різних завдань. Це різко контрастує з традиційними великими мовними моделями, які обмежуються лише введенням та виведенням тексту.
Як працює MCP
Операція MCP включає три основні компоненти:
Завдяки MCP штучний інтелект не тільки може розуміти людську мову, але й безпосередньо перетворювати певні слова на команди дій, реалізуючи автоматизацію.
Важливість MCP
Налагодження мосту між ШІ та зовнішніми інструментами: MCP дозволяє ШІ в реальному часі отримувати доступ до зовнішніх ресурсів та виконувати з ними операції, долаючи обмеження традиційних мовних моделей.
Стандартизація та універсальність: MCP надає різним розробникам єдині норми, запобігаючи повторній розробці та підвищуючи ефективність.
Від пасивної реакції до активного виконання: ШІ може вирішувати, які команди виконувати, залежно від реальної ситуації, і здійснювати наступні кроки на основі зворотного зв'язку.
Безпека та контроль: MCP контролює доступ до даних за допомогою управління правами та API-ключами, забезпечуючи безпеку чутливої інформації.
Порівняння MCP та AI Agent
AI Agent зазвичай означає AI-систему, яка може автоматизувати виконання певних завдань. MCP є протоколом, тоді як AI Agent є концепцією або методом виконання. MCP надає AI Agent стандартизований інтерфейс інструментів, що дозволяє йому працювати більш ефективно.
Поточні відповідні проекти
Основний MCP: включає фреймворк, розроблений офіційно Base, що дозволяє AI-додаткам взаємодіяти з блокчейном.
Flock: децентралізована платформа для навчання ШІ, що пропонує моделі агентів Web3.
LYRAOS: багатофункціональна операційна система AI-агентів, що дозволяє AI-агентам безпосередньо взаємодіяти з блокчейном.
Висновок
Незважаючи на те, що MCP забезпечує стандартизовані правила для взаємодії між AI та зовнішніми інструментами, успішних прикладів у сфері Web3 все ще обмаль. Це може бути пов'язано з тим, що технологічна інтеграція ще не зріла, а також з ризиками безпеки та регулювання, звичками та досвідом користувачів тощо.
Хоча поєднання MCP з блокчейном має величезний потенціал, воно також стикається з подвійними викликами: технологічними бар'єрами та ринковим тиском. Якщо в майбутньому вдасться вирішити ці проблеми та розробити по-справжньому інноваційні та цінні додатки, "Web3 + MCP" може стати новим основним технологічним трендом.