إطار الاتصال

MCP (بروتوكول سياق النموذج) يهدف إلى تبسيط تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية، ومنح وكيل الذكاء الاصطناعي قدرة تنفيذ ذاتية أعلى، وتعزيز دمج البلوكتشين مع الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، فإن معظم المشاريع القائمة على MCP لا تزال في مرحلة إثبات المفهوم، وتواجه تحديات في التنمية. في المستقبل، قد تحقق MCP تطبيقات أوسع في مجالات التمويل اللامركزي وDAO.

يعزز بروتوكول MCP (بروتوكول نموذج السياق) كفاءة تفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية من خلال تقديم معيار اتصالات موحد، مما يعزز تطبيقات التمويل اللامركزي. على الرغم من أنه لا يزال يواجه تحديات، فإن بروتوكول MCP يظهر إمكانات سوقية واسعة، ومن المتوقع أن يدفع في المستقبل الدمج العميق بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين.

لا يمكن أن تنخفض، حقا لا يمكن أن تنخفض! وماذا في ذلك إذا هبط؟ في سوق الثور، الهبوط هو مجرد عكس وضع الإقلاع على شكل V. إذا فاتتك هذه الموجة، فسوف يفوت الكثير من الناس دورة كاملة. البورصة تواصل شراء UNI LTC شراء SKYAI FAIR3 بشكل مستمر على السلسلة مؤمنون بالدورة الغير قابلة للهزيمة لا يغادرون الساحة، ولا يستسلمون.

يبسط بروتوكول MCP (بروتوكول سياق النموذج) التفاعل بين وكيل الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية من خلال تقديم معيار اتصال موحد، مما يعزز من استباقيته وقدراته التنفيذية. يمتلك هذا البروتوكول آفاق تطبيق واسعة في مجالات التمويل اللامركزي وDAO، ولكنه لا يزال يواجه تحديات في التكامل الفني والأمان.

MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي: نموذج جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي مقدمة عن مفهوم MCP غالبًا ما تفتقر روبوتات الدردشة التقليدية في مجال الذكاء الاصطناعي إلى إعدادات مخصصة، مما يؤدي إلى ردود أحادية ويفتقر إلى اللمسة الإنسانية. لحل هذه المشكلة، قدم المطورون مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا وشخصيات ونبرة محددة. ومع ذلك، حتى مع ذلك، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، ولا يمكنه تنفيذ مهام معقدة بشكل نشط. أطلق مشروع Auto-GPT، الذي يسمح للمطورين بتعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي وتسجيلها في النظام. بعد تقديم الطلب من قبل المستخدم، يمكن لـ Auto-GPT إنشاء تعليمات تشغيلية بناءً على القواعد والأدوات المحددة مسبقًا، وتنفيذ المهام تلقائيًا وإرجاع النتائج، مما يحول الذكاء الاصطناعي من محاور سلبي إلى منفذ مهام نشط. على الرغم من أن Auto-GPT حقق إلى حد ما تنفيذ الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل ، إلا أنه لا يزال يواجه عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر المنصات.