Manus + MCP هو مفتاح تأثير Web3 الذكاء الاصطناعي Agent.
** تأليف: هاوتيان **
قال أحد الأصدقاء إن الانخفاض المستمر في وكلاء الذكاء الاصطناعي web3 مثل #ai16z و $arc ناتج عن الانفجار الأخير لبروتوكول MCP؟ للوهلة الأولى ، الشخص كله مرتبك بعض الشيء ، هل لدى WTF أي علاقة به؟ ولكن بعد التفكير في الأمر ، وجدت أن هناك بالفعل منطقا معينا: لقد تغير منطق التقييم والتسعير لوكيل الذكاء الاصطناعي web3 الحالي ، ويجب تعديل الاتجاه السردي ومسار هبوط المنتج بشكل عاجل! أدناه ، أود أن أشارك آرائي الشخصية:
MCP (بروتوكول السياق النموذجي) هو بروتوكول موحد مفتوح المصدر مصمم لتمكين مختلف الذكاء الاصطناعي LLMs / Agents من الاتصال بسلاسة بمصادر وأدوات البيانات المختلفة ، وهو ما يعادل واجهة USB "عالمية" للتوصيل والتشغيل ، لتحل محل طريقة التغليف "المحددة" من طرف إلى طرف في الماضي.
ببساطة ، هناك جزر بيانات واضحة بين التطبيقات الذكاء الاصطناعي ، ويحتاج الوكلاء و LLMs إلى تطوير واجهات برمجة تطبيقات المكالمات المقابلة لتحقيق قابلية التشغيل البيني ، ناهيك عن تعقيد عملية التشغيل ، وعدم وجود وظائف تفاعل ثنائية الاتجاه ، عادة ما يكون لها قيود محدودة نسبيا على الوصول إلى النموذج والأذونات.
يوفر ظهور MCP إطارا موحدا للتطبيقات الذكاء الاصطناعي للتخلص من صوامع البيانات في الماضي وتحقيق إمكانية الوصول "الديناميكي" إلى البيانات والأدوات الخارجية ، والتي يمكن أن تقلل بشكل كبير من تعقيد التطوير وكفاءة التكامل ، خاصة فيما يتعلق بتنفيذ المهام الآلي والاستعلام عن البيانات في الوقت الفعلي والتعاون عبر الأنظمة الأساسية.
بالحديث عن ذلك ، اعتقد الكثير من الناس على الفور أنه إذا تم دمج Manus للتعاون متعدد الوكلاء والابتكار مع إطار عمل MCP مفتوح المصدر هذا الذي يمكن أن يعزز التعاون متعدد الوكلاء ، ألن يكون لا يقهر؟
هذا صحيح ، Manus + MCP هو مفتاح تأثير وكيل الذكاء الاصطناعي web3.
ومع ذلك ، فمن غير المعقول أن كلا من Manus و MCP عبارة عن أطر ومعايير بروتوكول ل web2 LLM / Agent ، والتي تحل مشكلة تفاعل البيانات والتعاون بين الخوادم المركزية ، كما تعتمد أذوناتها والتحكم في الوصول أيضا على الانفتاح "النشط" لكل عقدة خادم ، بمعنى آخر ، إنها مجرد سمة أداة مفتوحة المصدر.
من المنطقي أنه يتعارض تماما مع الأفكار المركزية ل "الخوادم الموزعة والتعاون الموزع والحوافز الموزعة" التي يتبعها web3 الذكاء الاصطناعي Agent.
والسبب هو أن المرحلة الأولى من web3 الذكاء الاصطناعي Agent "موجهة نحو web2" للغاية ، من ناحية ، لأن العديد من الفرق من خلفيات web2 وتفتقر إلى الفهم الكامل للمتطلبات الأصلية ل web3 Native. تقوم "واجهات API" مثل DeepSeek بتغليف بعض أطر عمل Memory و Charater العامة بشكل مناسب لمساعدة المطورين على تطوير تطبيقات وكيل الذكاء الاصطناعي بسرعة. ولكن ما هو الفرق بين هذه المجموعة من أطر الخدمة وأدوات web2 مفتوحة المصدر؟ ما هي عوامل التميز؟
أه ، هل ميزة وجود مجموعة من حوافز Tokenomics؟ ثم استخدم مجموعة من الأطر التي يمكن ل web2 استبدالها تماما لتحفيز مجموعة من وكلاء الذكاء الاصطناعي الموجودة لغرض إصدار عملات معدنية جديدة؟ فظيع.. بالنظر إلى هذا المنطق ، يمكنك أن تفهم تقريبا لماذا يمكن أن يكون ل Manus + MCP تأثير على وكيل الذكاء الاصطناعي web3؟
نظرا لأن العديد من أطر عمل وخدمات وكلاء الذكاء الاصطناعي web3 لا تحل سوى احتياجات التطوير السريع والتطبيق المماثل لوكلاء web2 الذكاء الاصطناعي ، لكنهم لا يستطيعون مواكبة سرعة الابتكار في web2 من حيث الخدمات والمعايير الفنية ومزايا التمايز ، فقد أعاد السوق / رأس المال تقييم وتسعير الدفعة الأخيرة من وكلاء الذكاء الاصطناعي web3.
بالحديث عن ذلك ، يجب العثور على جوهر المشكلة العامة ، ولكن كيف يمكن كسر الوضع؟ طريقة واحدة فقط: التركيز على حلول web3 الأصلية ، لأن التشغيل وبنية الحوافز للأنظمة الموزعة هي المزايا المميزة المطلقة ل web3.
إذا أخذنا قوة الحوسبة السحابية الموزعة والبيانات والخوارزميات ومنصات الخدمة الأخرى كمثال ، على السطح ، يبدو أن هذا النوع من قوة الحوسبة والبيانات المجمعة على أساس الموارد الخاملة لا يمكن أن يلبي احتياجات الابتكار الهندسي على المدى القصير ، ولكن عندما يقاتل عدد كبير من الذكاء الاصطناعي LLMs من أجل قوة الحوسبة المركزية لاختراق سباق التسلح من أجل الأداء ، فإن نموذج الخدمة مع وسيلة للتحايل على "الموارد الخاملة والتكلفة المنخفضة" سوف يحتقر بشكل طبيعي مطوري web2 ومجموعات VC.
ومع ذلك ، عندما يجتاز وكيل الذكاء الاصطناعي web2 مرحلة ابتكار الأداء ، فإنه ملزم بمتابعة توسيع سيناريوهات التطبيق الرأسي وتحسين نماذج التقسيم الفرعي والضبط الدقيق ، وستكون مزايا خدمات موارد الذكاء الاصطناعي web3 واضحة حقا في ذلك الوقت.
في الواقع ، عندما تصل الذكاء الاصطناعي web2 التي تصعد إلى موقع العملاق في شكل احتكار الموارد إلى مرحلة معينة ، من الصعب التراجع إلى فكرة إحاطة المدينة بالريف وتقسيم المشهد واحدا تلو الآخر ، وفي ذلك الوقت حان الوقت لمطوري الذكاء الاصطناعي web2 الفائض + موارد الذكاء الاصطناعي web3 للعمل معا.
في الواقع ، بالإضافة إلى مجموعة web2 للنشر السريع + إطار الاتصال التعاوني متعدد الوكلاء + سرد إصدار Tokenomic ، هناك العديد من الاتجاهات المبتكرة ل web3 Native التي تستحق الاستكشاف:
على سبيل المثال ، مجهزة بمجموعة من إطار التعاون التوافقي الموزع ، مع الأخذ في الاعتبار خصائص الحوسبة خارج السلسلة + تخزين الحالة على السلسلة لنماذج LLM الكبيرة ، هناك حاجة إلى العديد من المكونات القابلة للتكيف.
يسمح نظام مصادقة DID اللامركزي للوكيل بالحصول على هوية يمكن التحقق منها على السلسلة ، والتي تشبه العنوان الفريد الذي تم إنشاؤه بواسطة الجهاز الظاهري للتنفيذ للعقد الذكي ، بشكل أساسي للتتبع والتسجيل المستمرين للحالة اللاحقة ؛
نظام Oracle oracle اللامركزي مسؤول بشكل أساسي عن الاستحواذ الموثوق به والتحقق من البيانات خارج السلسلة ، والتي تختلف عن Oracle السابقة ، وقد يحتاج هذا oracle المكيف مع الذكاء الاصطناعي Agent أيضا إلى القيام بمجموعة من العوامل المتعددة بما في ذلك طبقة جمع البيانات وطبقة إجماع صنع القرار وطبقة ملاحظات التنفيذ ، بحيث يمكن الوصول إلى البيانات على السلسلة المطلوبة من قبل الوكيل والحوسبة خارج السلسلة واتخاذ القرار في الوقت الفعلي ؛
نظام DA للتخزين اللامركزي ، نظرا لعدم اليقين في حالة قاعدة المعرفة عند تشغيل وكيل الذكاء الاصطناعي ، وعملية الاستدلال مؤقتة أيضا ، من الضروري تسجيل مكتبات الحالة الرئيسية ومسارات الاستدلال خلف LLM وتخزينها في نظام التخزين الموزع ، وتوفير آلية إثبات بيانات يمكن التحكم فيها من حيث التكلفة لضمان توفر البيانات للتحقق من السلسلة العامة ؛
يمكن ربط مجموعة من طبقة حوسبة الخصوصية ZKP التي تثبت المعرفة الصفرية بحلول حوسبة الخصوصية بما في ذلك وقت TEE و PHE وما إلى ذلك ، لتحقيق حوسبة الخصوصية في الوقت الفعلي + التحقق من إثبات البيانات ، بحيث يمكن للوكيل الحصول على مجموعة واسعة من مصادر البيانات الرأسية (الطبية والمالية) ، ثم يظهر وكلاء خدمة مخصصون أكثر احترافا في الجزء العلوي ؛
مجموعة من بروتوكولات التشغيل البيني عبر السلسلة ، تشبه إلى حد ما الإطار المحدد بواسطة بروتوكول MCP مفتوح المصدر ، والفرق هو أن هذه المجموعة من حلول التشغيل البيني تحتاج إلى آلية جدولة ترحيل واتصالات تتكيف مع تشغيل الوكيل وتسليمه والتحقق منه ، ويمكنها إكمال نقل الأصول ومزامنة حالة الوكيل بين السلاسل المختلفة ، خاصة الحالات المعقدة مثل سياق الوكيل والموجه ، وقاعدة المعرفة ، والذاكرة ، وما إلى ذلك ؛
……
في رأيي ، يجب أن يكون تركيز وكيل الذكاء الاصطناعي الويب 3 الحقيقي على كيفية جعل "سير العمل المعقد" لوكيل الذكاء الاصطناعي و "تدفق التحقق من الثقة" ل blockchain مناسبا قدر الإمكان. أما بالنسبة لهذه الحلول التزايدية، فمن الممكن الترقية والتكرار من المشاريع السردية القديمة الحالية، أو إعادة الصياغة من المشاريع على المسار السردي لوكيل الذكاء الاصطناعي الذي تم تشكيله حديثا.
هذا هو الاتجاه الذي يجب أن يسعى web3 الذكاء الاصطناعي Agent إلى بنائه ، وهو يتماشى مع أساسيات النظام البيئي للابتكار في ظل السرد الكلي ل الذكاء الاصطناعي + Crypto. بدون إنشاء الابتكار ذي الصلة وحواجز المنافسة المتباينة ، في كل مرة يتم فيها تفجير مسار الذكاء الاصطناعي web2 رأسا على عقب ، قد يتم قلب الذكاء الاصطناعي web3 رأسا على عقب.
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
هل الانخفاض المستمر في الذكاء الاصطناعي Agent ناتج عن الانفجار الأخير لبروتوكول MCP؟
** تأليف: هاوتيان **
قال أحد الأصدقاء إن الانخفاض المستمر في وكلاء الذكاء الاصطناعي web3 مثل #ai16z و $arc ناتج عن الانفجار الأخير لبروتوكول MCP؟ للوهلة الأولى ، الشخص كله مرتبك بعض الشيء ، هل لدى WTF أي علاقة به؟ ولكن بعد التفكير في الأمر ، وجدت أن هناك بالفعل منطقا معينا: لقد تغير منطق التقييم والتسعير لوكيل الذكاء الاصطناعي web3 الحالي ، ويجب تعديل الاتجاه السردي ومسار هبوط المنتج بشكل عاجل! أدناه ، أود أن أشارك آرائي الشخصية:
ببساطة ، هناك جزر بيانات واضحة بين التطبيقات الذكاء الاصطناعي ، ويحتاج الوكلاء و LLMs إلى تطوير واجهات برمجة تطبيقات المكالمات المقابلة لتحقيق قابلية التشغيل البيني ، ناهيك عن تعقيد عملية التشغيل ، وعدم وجود وظائف تفاعل ثنائية الاتجاه ، عادة ما يكون لها قيود محدودة نسبيا على الوصول إلى النموذج والأذونات.
يوفر ظهور MCP إطارا موحدا للتطبيقات الذكاء الاصطناعي للتخلص من صوامع البيانات في الماضي وتحقيق إمكانية الوصول "الديناميكي" إلى البيانات والأدوات الخارجية ، والتي يمكن أن تقلل بشكل كبير من تعقيد التطوير وكفاءة التكامل ، خاصة فيما يتعلق بتنفيذ المهام الآلي والاستعلام عن البيانات في الوقت الفعلي والتعاون عبر الأنظمة الأساسية.
بالحديث عن ذلك ، اعتقد الكثير من الناس على الفور أنه إذا تم دمج Manus للتعاون متعدد الوكلاء والابتكار مع إطار عمل MCP مفتوح المصدر هذا الذي يمكن أن يعزز التعاون متعدد الوكلاء ، ألن يكون لا يقهر؟
هذا صحيح ، Manus + MCP هو مفتاح تأثير وكيل الذكاء الاصطناعي web3.
من المنطقي أنه يتعارض تماما مع الأفكار المركزية ل "الخوادم الموزعة والتعاون الموزع والحوافز الموزعة" التي يتبعها web3 الذكاء الاصطناعي Agent.
والسبب هو أن المرحلة الأولى من web3 الذكاء الاصطناعي Agent "موجهة نحو web2" للغاية ، من ناحية ، لأن العديد من الفرق من خلفيات web2 وتفتقر إلى الفهم الكامل للمتطلبات الأصلية ل web3 Native. تقوم "واجهات API" مثل DeepSeek بتغليف بعض أطر عمل Memory و Charater العامة بشكل مناسب لمساعدة المطورين على تطوير تطبيقات وكيل الذكاء الاصطناعي بسرعة. ولكن ما هو الفرق بين هذه المجموعة من أطر الخدمة وأدوات web2 مفتوحة المصدر؟ ما هي عوامل التميز؟
أه ، هل ميزة وجود مجموعة من حوافز Tokenomics؟ ثم استخدم مجموعة من الأطر التي يمكن ل web2 استبدالها تماما لتحفيز مجموعة من وكلاء الذكاء الاصطناعي الموجودة لغرض إصدار عملات معدنية جديدة؟ فظيع.. بالنظر إلى هذا المنطق ، يمكنك أن تفهم تقريبا لماذا يمكن أن يكون ل Manus + MCP تأثير على وكيل الذكاء الاصطناعي web3؟
نظرا لأن العديد من أطر عمل وخدمات وكلاء الذكاء الاصطناعي web3 لا تحل سوى احتياجات التطوير السريع والتطبيق المماثل لوكلاء web2 الذكاء الاصطناعي ، لكنهم لا يستطيعون مواكبة سرعة الابتكار في web2 من حيث الخدمات والمعايير الفنية ومزايا التمايز ، فقد أعاد السوق / رأس المال تقييم وتسعير الدفعة الأخيرة من وكلاء الذكاء الاصطناعي web3.
إذا أخذنا قوة الحوسبة السحابية الموزعة والبيانات والخوارزميات ومنصات الخدمة الأخرى كمثال ، على السطح ، يبدو أن هذا النوع من قوة الحوسبة والبيانات المجمعة على أساس الموارد الخاملة لا يمكن أن يلبي احتياجات الابتكار الهندسي على المدى القصير ، ولكن عندما يقاتل عدد كبير من الذكاء الاصطناعي LLMs من أجل قوة الحوسبة المركزية لاختراق سباق التسلح من أجل الأداء ، فإن نموذج الخدمة مع وسيلة للتحايل على "الموارد الخاملة والتكلفة المنخفضة" سوف يحتقر بشكل طبيعي مطوري web2 ومجموعات VC.
ومع ذلك ، عندما يجتاز وكيل الذكاء الاصطناعي web2 مرحلة ابتكار الأداء ، فإنه ملزم بمتابعة توسيع سيناريوهات التطبيق الرأسي وتحسين نماذج التقسيم الفرعي والضبط الدقيق ، وستكون مزايا خدمات موارد الذكاء الاصطناعي web3 واضحة حقا في ذلك الوقت.
في الواقع ، عندما تصل الذكاء الاصطناعي web2 التي تصعد إلى موقع العملاق في شكل احتكار الموارد إلى مرحلة معينة ، من الصعب التراجع إلى فكرة إحاطة المدينة بالريف وتقسيم المشهد واحدا تلو الآخر ، وفي ذلك الوقت حان الوقت لمطوري الذكاء الاصطناعي web2 الفائض + موارد الذكاء الاصطناعي web3 للعمل معا.
في الواقع ، بالإضافة إلى مجموعة web2 للنشر السريع + إطار الاتصال التعاوني متعدد الوكلاء + سرد إصدار Tokenomic ، هناك العديد من الاتجاهات المبتكرة ل web3 Native التي تستحق الاستكشاف:
على سبيل المثال ، مجهزة بمجموعة من إطار التعاون التوافقي الموزع ، مع الأخذ في الاعتبار خصائص الحوسبة خارج السلسلة + تخزين الحالة على السلسلة لنماذج LLM الكبيرة ، هناك حاجة إلى العديد من المكونات القابلة للتكيف.
يسمح نظام مصادقة DID اللامركزي للوكيل بالحصول على هوية يمكن التحقق منها على السلسلة ، والتي تشبه العنوان الفريد الذي تم إنشاؤه بواسطة الجهاز الظاهري للتنفيذ للعقد الذكي ، بشكل أساسي للتتبع والتسجيل المستمرين للحالة اللاحقة ؛
نظام Oracle oracle اللامركزي مسؤول بشكل أساسي عن الاستحواذ الموثوق به والتحقق من البيانات خارج السلسلة ، والتي تختلف عن Oracle السابقة ، وقد يحتاج هذا oracle المكيف مع الذكاء الاصطناعي Agent أيضا إلى القيام بمجموعة من العوامل المتعددة بما في ذلك طبقة جمع البيانات وطبقة إجماع صنع القرار وطبقة ملاحظات التنفيذ ، بحيث يمكن الوصول إلى البيانات على السلسلة المطلوبة من قبل الوكيل والحوسبة خارج السلسلة واتخاذ القرار في الوقت الفعلي ؛
نظام DA للتخزين اللامركزي ، نظرا لعدم اليقين في حالة قاعدة المعرفة عند تشغيل وكيل الذكاء الاصطناعي ، وعملية الاستدلال مؤقتة أيضا ، من الضروري تسجيل مكتبات الحالة الرئيسية ومسارات الاستدلال خلف LLM وتخزينها في نظام التخزين الموزع ، وتوفير آلية إثبات بيانات يمكن التحكم فيها من حيث التكلفة لضمان توفر البيانات للتحقق من السلسلة العامة ؛
يمكن ربط مجموعة من طبقة حوسبة الخصوصية ZKP التي تثبت المعرفة الصفرية بحلول حوسبة الخصوصية بما في ذلك وقت TEE و PHE وما إلى ذلك ، لتحقيق حوسبة الخصوصية في الوقت الفعلي + التحقق من إثبات البيانات ، بحيث يمكن للوكيل الحصول على مجموعة واسعة من مصادر البيانات الرأسية (الطبية والمالية) ، ثم يظهر وكلاء خدمة مخصصون أكثر احترافا في الجزء العلوي ؛
مجموعة من بروتوكولات التشغيل البيني عبر السلسلة ، تشبه إلى حد ما الإطار المحدد بواسطة بروتوكول MCP مفتوح المصدر ، والفرق هو أن هذه المجموعة من حلول التشغيل البيني تحتاج إلى آلية جدولة ترحيل واتصالات تتكيف مع تشغيل الوكيل وتسليمه والتحقق منه ، ويمكنها إكمال نقل الأصول ومزامنة حالة الوكيل بين السلاسل المختلفة ، خاصة الحالات المعقدة مثل سياق الوكيل والموجه ، وقاعدة المعرفة ، والذاكرة ، وما إلى ذلك ؛
……
في رأيي ، يجب أن يكون تركيز وكيل الذكاء الاصطناعي الويب 3 الحقيقي على كيفية جعل "سير العمل المعقد" لوكيل الذكاء الاصطناعي و "تدفق التحقق من الثقة" ل blockchain مناسبا قدر الإمكان. أما بالنسبة لهذه الحلول التزايدية، فمن الممكن الترقية والتكرار من المشاريع السردية القديمة الحالية، أو إعادة الصياغة من المشاريع على المسار السردي لوكيل الذكاء الاصطناعي الذي تم تشكيله حديثا.
هذا هو الاتجاه الذي يجب أن يسعى web3 الذكاء الاصطناعي Agent إلى بنائه ، وهو يتماشى مع أساسيات النظام البيئي للابتكار في ظل السرد الكلي ل الذكاء الاصطناعي + Crypto. بدون إنشاء الابتكار ذي الصلة وحواجز المنافسة المتباينة ، في كل مرة يتم فيها تفجير مسار الذكاء الاصطناعي web2 رأسا على عقب ، قد يتم قلب الذكاء الاصطناعي web3 رأسا على عقب.