Lançamento do Framework de Comunicação

O MCP (Modelo de Contexto de Protocolo) visa simplificar a interação entre a IA e ferramentas externas, conferindo ao Agente de IA uma maior capacidade de execução autónoma, promovendo a fusão entre Blockchain e IA. No entanto, atualmente, a maioria dos projetos baseados no MCP ainda está na fase de validação de conceito, enfrentando desafios de desenvolvimento. No futuro, o MCP poderá ter uma aplicação mais ampla em áreas como Finanças Descentralizadas e DAO.

O MCP (protocolo de contexto de modelo) melhora a eficiência da interação entre Agentes de IA e ferramentas externas, promovendo a aplicação no campo das Finanças Descentralizadas, ao fornecer um padrão de comunicação unificado. Embora ainda enfrente desafios, o protocolo MCP demonstra um amplo potencial de mercado e espera-se que no futuro impulsione a fusão profunda entre IA e Blockchain.

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O MCP (Modelo de Contexto de Protocolo) simplifica a interação entre Agentes de IA e ferramentas externas, fornecendo um padrão de comunicação unificado, aumentando sua proatividade e capacidade de execução. Este protocolo tem amplas perspectivas de aplicação em Finanças Descentralizadas, DAO e outros campos, mas ainda enfrenta desafios como integração técnica e segurança.

MCP e Agente de IA: Um Novo Paradigma de Aplicação de Inteligência Artificial Introdução ao conceito de MC Os chatbots tradicionais no campo da inteligência artificial muitas vezes carecem de configurações personalizadas, resultando em respostas monótonas e sem calor humano. Para resolver este problema, os desenvolvedores introduziram o conceito de "personagem", atribuindo ao AI papéis, personalidades e tons específicos. No entanto, mesmo assim, o AI continua a ser apenas um respondente passivo, incapaz de executar tarefas complexas de forma proativa. O projeto Auto-GPT surgiu, permitindo que os desenvolvedores definam ferramentas e funções para a IA e as registrem no sistema. Após os usuários fazerem um pedido, o Auto-GPT consegue gerar instruções de operação com base em regras e ferramentas predefinidas, executando automaticamente as tarefas e retornando os resultados, fazendo com que a IA passe de um interlocutor passivo para um executor ativo de tarefas. Embora o Auto-GPT tenha alcançado um certo grau de execução autónoma da IA, ainda enfrenta problemas como a falta de uniformidade no formato de chamada de ferramentas e a baixa compatibilidade entre plataformas.