Искусственный интеллект и MC: новая глава освобождения производительных сил
Смысл искусственного интеллекта заключается в освобождении человеческой рабочей силы и повышении базового уровня большинства работ. Однако в настоящее время крупные языковые модели все еще имеют ограничения, им требуется много раундов диалога, чтобы дать рекомендации, и пользователю необходимо самостоятельно выполнять эти рекомендации. Это все еще представляет собой определенный разрыв с идеалом реального использования ИИ для помощи в нашей работе.
Представьте себе, если бы вы могли общаться с ИИ, фактически используя свой компьютер для ответа на электронные письма, написания отчетов и даже автоматизации торговых операций, неужели это не ближе к видению освобождения производительных сил? Эта технология - текущая горячая тема в области ИИ - MC.
Введение в MCP
MCP (Model Context Protocol) — это стандартизированный протокол, который будет выпущен в ноябре 2024 года и предназначен для решения проблемы, когда предыдущие модели ИИ могли только "говорить", но не могли "делать".
Название MCP можно разбить на:
Модель: это различные крупные языковые модели ИИ
Контекст: дополнительная информация или внешние инструменты, предоставляемые модели
Протокол: универсальные, стандартизированные нормы или интерфейс
Короче говоря, MCP через единые стандарты позволяет ИИ не только вести диалог, но и напрямую управлять внешними инструментами для выполнения различных задач.
Традиционные крупные языковые модели, такие как ChatGPT, Grok и другие, могут выполнять только текстовый ввод и вывод. Чтобы заставить ИИ выполнять реальные действия, пользователю обычно необходимо вручную выполнять действия по совету ИИ, а затем передавать результаты обратно ИИ, и так далее.
Появление MCP позволяет ИИ читать локальные файлы, подключаться к удаленным базам данных и даже напрямую управлять определенными сетевыми сервисами. Это означает, что ИИ больше не ограничивается выводом текста, а может выполнять за вас множество повторяющихся или процессных задач.
! [MCP: Следующая горячая точка Crypto+AI?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)
Как работает MCP
Работа MCP включает в себя несколько ключевых компонентов:
MCP Host (администратор): отвечает за управление и координацию всей работы MCP.
MCP Client (клиентская часть): принимает потребности пользователей и общается с AI-моделью.
MCP Server (сервер): предоставляет функции, доступные для использования AI, такие как чтение базы данных, отправка электронных писем и т.д.
С MCP AI не только может понимать человеческий язык, но и напрямую преобразовывать определенные тексты в команды действий, что позволяет осуществлять автоматизированные операции. Например,整理销售报表, отправка клиентских писем, даже выполнение операций в программном обеспечении для 3D-моделирования.
Важность MCP
Построить мост между ИИ и внешними инструментами
MCP решает проблему устаревания данных больших языковых моделей. Он позволяет ИИ в реальном времени получать доступ и обрабатывать последние данные, а не ограничиваться только предобученной информацией.
Стандартизация и универсальность
MCP предоставляет единый стандарт для взаимодействия AI с внешними инструментами, аналогично популяризации интерфейса USB-C. Это уменьшает дублирование разработки и повышает совместимость.
От пассивного реагирования к активному исполнению
Традиционные инструменты ИИ могут лишь отвечать на вопросы, в то время как MCP позволяет ИИ принимать решения и выполнять команды в зависимости от текущей ситуации, что значительно увеличивает практическую ценность ИИ.
Безопасность и контроль
MCP контролирует доступ к данным с помощью управления правами и API-ключами, обеспечивая безопасность конфиденциальной информации.
Сравнение MCP и AI Agent
AI Agent — это AI-система, способная автоматизировать выполнение определенных задач, тогда как MCP — это протокол. Основное различие между ними заключается в:
AI Agent подчеркивает активные действия ИИ.
MCP сосредоточен на стандартизации коммуникации AI с внешними инструментами
MCP может помочь AI-агентам работать более эффективно, упрощая процесс взаимодействия с различными инструментами и платформами.
Текущие связанные проекты
Основной MCP: как разработанная официально фреймворк Base, позволяет взаимодействовать с блокчейном через диалог на естественном языке.
Flock: Децентрализованная платформа для обучения ИИ, предоставляющая модели代理 Web3, позволяющие выполнять задачи на основе ИИ на локальном уровне.
LYRAOS: Многофункциональная операционная система для AI-агентов, позволяющая AI-агентам напрямую взаимодействовать с блокчейном Solana и выполнять операции, такие как криптовалютные сделки.
Заключение
Несмотря на то, что MCP предоставляет стандартизированные правила для взаимодействия AI с внешними инструментами, применение в сфере Web3 все еще сталкивается с вызовами. Эти вызовы включают сложность интеграции технологий, риски безопасности и регулирования, проблемы с пользовательским опытом, а также усталость рынка от проектов AI.
Хотя сочетание MCP и блокчейна имеет потенциал, необходимо преодолеть технические барьеры и рыночное давление. Если в будущем удастся улучшить механизмы безопасности, оптимизировать пользовательский опыт и разработать действительно ценные инновационные приложения, то "Web 3 + MCP" сможет превзойти спекуляции и стать новым основным технологическим трендом.
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» .
7 Лайков
Награда
7
8
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
GlueGuy
· 08-11 01:22
Что, даже отчёты теперь пусть ИИ делает?
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-40edb63b
· 08-10 08:26
Предупреждение о прекрасном аромате, наконец-то можно расслабиться.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MEVHunter
· 08-08 20:58
Я давно ждал AI-инструмент, который может напрямую выполнять автоматические арбитражные команды.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MemeTokenGenius
· 08-08 02:15
mcp же не начинает забирать хлеб у людей?
Посмотреть ОригиналОтветить0
ImpermanentTherapist
· 08-08 02:14
Лучше изучить автоматическую генерацию ppt
Посмотреть ОригиналОтветить0
SilentObserver
· 08-08 01:58
Чувствую, что придется ждать еще долго. Вздыхая.
Посмотреть ОригиналОтветить0
MEVHunterWang
· 08-08 01:57
Говоря проще, ИИ должен быть чем-то, с чем можно начать работать.
MCP: Новый инструмент для освобождения AI-продуктивности. Анализ перспективы融合 с Web3.
Искусственный интеллект и MC: новая глава освобождения производительных сил
Смысл искусственного интеллекта заключается в освобождении человеческой рабочей силы и повышении базового уровня большинства работ. Однако в настоящее время крупные языковые модели все еще имеют ограничения, им требуется много раундов диалога, чтобы дать рекомендации, и пользователю необходимо самостоятельно выполнять эти рекомендации. Это все еще представляет собой определенный разрыв с идеалом реального использования ИИ для помощи в нашей работе.
Представьте себе, если бы вы могли общаться с ИИ, фактически используя свой компьютер для ответа на электронные письма, написания отчетов и даже автоматизации торговых операций, неужели это не ближе к видению освобождения производительных сил? Эта технология - текущая горячая тема в области ИИ - MC.
Введение в MCP
MCP (Model Context Protocol) — это стандартизированный протокол, который будет выпущен в ноябре 2024 года и предназначен для решения проблемы, когда предыдущие модели ИИ могли только "говорить", но не могли "делать".
Название MCP можно разбить на:
Короче говоря, MCP через единые стандарты позволяет ИИ не только вести диалог, но и напрямую управлять внешними инструментами для выполнения различных задач.
Традиционные крупные языковые модели, такие как ChatGPT, Grok и другие, могут выполнять только текстовый ввод и вывод. Чтобы заставить ИИ выполнять реальные действия, пользователю обычно необходимо вручную выполнять действия по совету ИИ, а затем передавать результаты обратно ИИ, и так далее.
Появление MCP позволяет ИИ читать локальные файлы, подключаться к удаленным базам данных и даже напрямую управлять определенными сетевыми сервисами. Это означает, что ИИ больше не ограничивается выводом текста, а может выполнять за вас множество повторяющихся или процессных задач.
! [MCP: Следующая горячая точка Crypto+AI?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)
Как работает MCP
Работа MCP включает в себя несколько ключевых компонентов:
С MCP AI не только может понимать человеческий язык, но и напрямую преобразовывать определенные тексты в команды действий, что позволяет осуществлять автоматизированные операции. Например,整理销售报表, отправка клиентских писем, даже выполнение операций в программном обеспечении для 3D-моделирования.
Важность MCP
MCP решает проблему устаревания данных больших языковых моделей. Он позволяет ИИ в реальном времени получать доступ и обрабатывать последние данные, а не ограничиваться только предобученной информацией.
MCP предоставляет единый стандарт для взаимодействия AI с внешними инструментами, аналогично популяризации интерфейса USB-C. Это уменьшает дублирование разработки и повышает совместимость.
От пассивного реагирования к активному исполнению
Традиционные инструменты ИИ могут лишь отвечать на вопросы, в то время как MCP позволяет ИИ принимать решения и выполнять команды в зависимости от текущей ситуации, что значительно увеличивает практическую ценность ИИ.
Безопасность и контроль
MCP контролирует доступ к данным с помощью управления правами и API-ключами, обеспечивая безопасность конфиденциальной информации.
Сравнение MCP и AI Agent
AI Agent — это AI-система, способная автоматизировать выполнение определенных задач, тогда как MCP — это протокол. Основное различие между ними заключается в:
MCP может помочь AI-агентам работать более эффективно, упрощая процесс взаимодействия с различными инструментами и платформами.
Текущие связанные проекты
Основной MCP: как разработанная официально фреймворк Base, позволяет взаимодействовать с блокчейном через диалог на естественном языке.
Flock: Децентрализованная платформа для обучения ИИ, предоставляющая модели代理 Web3, позволяющие выполнять задачи на основе ИИ на локальном уровне.
LYRAOS: Многофункциональная операционная система для AI-агентов, позволяющая AI-агентам напрямую взаимодействовать с блокчейном Solana и выполнять операции, такие как криптовалютные сделки.
Заключение
Несмотря на то, что MCP предоставляет стандартизированные правила для взаимодействия AI с внешними инструментами, применение в сфере Web3 все еще сталкивается с вызовами. Эти вызовы включают сложность интеграции технологий, риски безопасности и регулирования, проблемы с пользовательским опытом, а также усталость рынка от проектов AI.
Хотя сочетание MCP и блокчейна имеет потенциал, необходимо преодолеть технические барьеры и рыночное давление. Если в будущем удастся улучшить механизмы безопасности, оптимизировать пользовательский опыт и разработать действительно ценные инновационные приложения, то "Web 3 + MCP" сможет превзойти спекуляции и стать новым основным технологическим трендом.