Lanzamiento del Marco de Comunicación

MCP (protocolo de contexto del modelo) tiene como objetivo simplificar la interacción entre la IA y las herramientas externas, otorgando a los agentes de IA una mayor capacidad de ejecución autónoma, facilitando la fusión entre la cadena de bloques y la IA. Sin embargo, la mayoría de los proyectos basados en MCP aún se encuentran en la fase de prueba de concepto y enfrentan desafíos de desarrollo. En el futuro, MCP podría lograr una aplicación más amplia en áreas como las finanzas descentralizadas y DAO.

MCP (protocolo de contexto del modelo) mejora la eficiencia de la interacción entre el agente de IA y las herramientas externas al proporcionar un estándar de comunicación unificado, promoviendo aplicaciones en el campo de las Finanzas descentralizadas. A pesar de enfrentar desafíos, el protocolo MCP demuestra un amplio potencial de mercado y se espera que impulse la profunda integración de la IA con la Cadena de bloques en el futuro.

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MCP (protocolo de contexto del modelo) simplifica la interacción entre los Agentes de IA y las herramientas externas al proporcionar un estándar de comunicación unificado, mejorando su proactividad y capacidad de ejecución. Este protocolo tiene amplias perspectivas de aplicación en Finanzas descentralizadas, DAO y otros campos, pero aún enfrenta desafíos como la integración técnica y la seguridad.

MCP y Agente AI: un nuevo paradigma de aplicaciones de inteligencia artificial Introducción al concepto de MC Los chatbots tradicionales en el campo de la inteligencia artificial a menudo carecen de configuraciones personalizadas, lo que lleva a respuestas monótonas y sin calidez humana. Para resolver este problema, los desarrolladores han introducido el concepto de "personaje", otorgando a la IA roles, personalidades y tonos específicos. Sin embargo, a pesar de esto, la IA sigue siendo solo un respondedor pasivo, incapaz de ejecutar tareas complejas de manera proactiva. El proyecto Auto-GPT ha surgido, permitiendo a los desarrolladores definir herramientas y funciones para la IA y registrarlas en el sistema. Después de que los usuarios hacen una solicitud, Auto-GPT puede generar instrucciones de operación basadas en reglas y herramientas preestablecidas, ejecutar tareas automáticamente y devolver resultados, transformando a la IA de un mero interlocutor pasivo a un ejecutor activo de tareas. A pesar de que Auto-GPT ha logrado en cierta medida la ejecución autónoma de la IA, todavía enfrenta problemas como la falta de un formato uniforme para las llamadas a herramientas y una baja compatibilidad entre plataformas.