La nueva era de la fusión de la IA y la encriptación: Análisis del protocolo MCP
Capítulo 1 AI+Crypto: La ola doble de tecnologías fusionadas que se acelera
Recientemente, el término "AI+Crypto" se ha vuelto muy popular. Desde la aparición de ChatGPT, hasta el lanzamiento de grandes modelos multimodales por parte de varias empresas de IA, y luego la integración de protocolos DeFi, sistemas de gobernanza y plataformas NFT en el mundo de blockchain que intentan incorporar agentes de IA, esta fusión tecnológica se ha convertido en una evolución de nuevo paradigma que está ocurriendo en la realidad.
Esta tendencia proviene de la complementariedad de dos grandes sistemas tecnológicos en los lados de la demanda y la oferta. El desarrollo de la IA permite que las máquinas ejecuten tareas y procesen información, pero aún enfrenta limitaciones como la falta de comprensión del contexto, estructuras de incentivos y salidas confiables. La encriptación proporciona sistemas de datos en cadena, diseño de mecanismos de incentivos y marcos de gobernanza programática, que pueden compensar estas debilidades de la IA. A su vez, la industria de encriptación también necesita herramientas de inteligencia más poderosas para manejar tareas repetitivas como el comportamiento del usuario, la gestión de riesgos y la ejecución de transacciones, que es precisamente el punto fuerte de la IA.
En resumen, la encriptación proporciona un mundo estructurado para la IA, mientras que la IA inyecta capacidad de toma de decisiones activas en la encriptación. Esta fusión tecnológica interdependiente ha dado lugar a un nuevo patrón profundo de "infraestructura mutua". Por ejemplo, en los protocolos DeFi, han surgido "creadores de mercado AI" que modelan en tiempo real las fluctuaciones del mercado mediante modelos de IA, combinando datos en cadena, la profundidad del libro de órdenes y otras variables para lograr una programación dinámica de la liquidez. Asimismo, en escenarios de gobernanza, los "agentes de gobernanza" asistidos por IA están comenzando a intentar desglosar el contenido de las propuestas, predecir las tendencias de votación y proporcionar a los usuarios recomendaciones de decisiones personalizadas.
Desde el punto de vista de los datos, los datos de comportamiento en la blockchain poseen naturalmente características verificables, estructuradas y resistentes a la censura, lo que los convierte en material ideal para el entrenamiento de modelos de IA. Algunos proyectos ya han comenzado a intentar integrar el comportamiento en cadena en el proceso de ajuste fino del modelo, y en el futuro podría surgir un "estándar de modelo de IA en cadena", que permita a los modelos tener una capacidad de comprensión semántica nativa de Web3 durante el entrenamiento.
Al mismo tiempo, el mecanismo de incentivos en la cadena proporciona a los sistemas de IA una motivación económica más sólida y sostenible que las plataformas Web2. Al definir el protocolo de incentivos para los agentes, los ejecutores de modelos pueden obtener recompensas en tokens a través de la "prueba de ejecución de tareas en la cadena + cumplimiento de la intención del usuario + valor económico rastreable". Esto significa que los agentes de IA pueden "participar en el sistema económico" por primera vez, y no solo como herramientas incrustadas en él.
Desde una perspectiva más macro, esta tendencia no solo es la fusión de tecnologías, sino también un cambio de paradigma. AI+Crypto podría evolucionar finalmente hacia una "estructura social en cadena centrada en agentes": los modelos en la cadena no solo pueden ejecutar contratos, sino también entender el contexto, coordinar juegos, gobernar de manera proactiva y establecer su propia microeconomía a través de mecanismos de tokens.
Por esta razón, la narrativa de AI+Crypto ha ganado rápidamente una gran atención en los mercados de capital. Desde capitalistas de riesgo reconocidos hasta el lanzamiento de nuevos proyectos, existe un consenso en la industria: los modelos de IA desempeñarán un papel que no solo es el de "herramienta" en Web3, sino también el de "sujeto" — tendrán identidad, contexto, incentivos e incluso derechos de gobernanza.
Se puede prever que en el futuro mundo Web3, los agentes de IA serán participantes del sistema ineludibles. Esta forma de participación evolucionará gradualmente hacia una nueva forma de "modelo como nodo" y "intención como contrato". Detrás de esto, está el paradigma semántico y de ejecución construido por una nueva clase de protocolos como el MCP(Model Context Protocol).
La fusión de la IA y la encriptación es una de las raras oportunidades de "conexión entre capas" en la última década. No es un punto caliente de explosión puntual, sino una evolución estructural y de largo plazo. Esto determinará cómo opera, se coordina y se incentiva la IA en la cadena, y también definirá finalmente la futura forma de la estructura social en la cadena.
Capítulo Dos Protocolo MCP: Contexto y Mecanismos Clave
La fusión de la IA con la encriptación está pasando de la exploración conceptual a la etapa de verificación de la practicidad. Desde 2024, los modelos de lenguaje grandes han comenzado a tener una gestión de contexto estable, descomposición de tareas y capacidades de autoaprendizaje, lo que hace que la IA tenga la esperanza de interactuar continuamente en la cadena y tomar decisiones autónomas. Al mismo tiempo, el mundo de la encriptación también está evolucionando, la madurez de tecnologías como las cadenas de bloques modulares y la abstracción de cuentas ha despejado obstáculos para que la IA se convierta en un participante nativo de la cadena de bloques.
En este contexto, el MCP(Modelo Contexto Protocolo) ha surgido con el objetivo de construir una capa de protocolo general para que los modelos de IA funcionen, ejecuten, retroalimenten y generen ingresos en la cadena. Esto no solo resuelve el problema técnico de "la IA no puede utilizarse de manera eficiente en la cadena", sino que también responde a la necesidad sistémica de la transición de Web3 hacia un "paradigma impulsado por la intención". La llamada a contratos inteligentes tradicionales requiere que los usuarios tengan una comprensión alta del estado de la cadena, las interfaces de funciones, etc., lo que crea una gran brecha con la expresión natural de los usuarios comunes. La intervención de modelos de IA puede cerrar esta brecha, pero la condición es que pueda tener "identidad", "memoria", "permiso" y "incentivos económicos" en la cadena. El protocolo MCP ha sido creado precisamente para resolver estos cuellos de botella.
MCP es un protocolo de capa semántica de cadena completa que abarca la invocación de modelos de IA, la construcción de contextos, la comprensión de intenciones, la ejecución en cadena y la retroalimentación de incentivos. Su núcleo de diseño incluye:
Mecanismo de identidad del modelo: cada instancia de modelo o agente tiene una dirección en la cadena independiente, que puede recibir activos, iniciar transacciones y llamar a contratos a través de la verificación de permisos, convirtiéndose en "cuentas de primera clase" en el mundo de la blockchain.
Sistema de recolección de contexto e interpretación semántica: abstraer el estado en la cadena, los datos fuera de la cadena y los registros de interacción histórica, combinando la entrada en lenguaje natural, para proporcionar una estructura de tarea clara y un contexto ambiental al modelo.
Mecanismo de ejecución y verificación de tareas: convertir la intención del usuario en una secuencia de operaciones en la cadena ejecutables y asegurar la corrección de los resultados de la ejecución a través de múltiples verificaciones.
Cierre de retroalimentación y motivación: Basado en indicadores como el grado de finalización de tareas y el consumo de recursos, proporcionar incentivos de tokens al modelo e incorporar la retroalimentación del usuario en el proceso de optimización iterativa del modelo.
Actualmente, varios proyectos están estableciendo sistemas prototipo en torno a la concepción de MCP. Por ejemplo, un proyecto está intentando desplegar un modelo de IA como un agente en la cadena que se puede llamar públicamente, sirviendo para la generación de estrategias de trading, decisiones de gestión de activos y otros escenarios; otro proyecto ha construido un sistema de colaboración multi-agente basado en MCP, permitiendo que múltiples modelos colaboren dinámicamente en torno a la misma tarea del usuario. Además, hay proyectos que intentan expandir MCP como una capa base de "sistema operativo de modelos", donde cualquier desarrollador puede construir plugins de modelos con capacidades específicas y ofrecerlos para que otros los utilicen, formando un mercado de servicios de IA en la cadena compartido.
Desde el punto de vista de la inversión, la propuesta de MCP no solo trae nuevos caminos tecnológicos, sino que también es una oportunidad para la reestructuración de la industria. Abre una nueva "capa económica nativa de IA", donde el modelo no solo es una herramienta, sino también un participante económico con cuentas, crédito, ingresos y rutas de evolución. Esto significa que en el futuro los creadores de mercado en DeFi podrían ser modelos, los participantes en la votación de la gobernanza del DAO podrían ser modelos, los curadores de contenido en el ecosistema NFT podrían ser modelos, e incluso los datos en cadena podrían ser analizados, combinados y revalorizados por modelos, generando así nuevos "activos de datos de comportamiento de IA".
Con la entrada de más y más modelos en el mundo Web3, el bucle cerrado de identidad, contexto, ejecución e incentivos determinará si esta tendencia puede realmente aterrizar. MCP no es un punto de ruptura aislado, sino un "protocolo de infraestructura" que proporciona una interfaz de consenso para toda la ola de AI+Crypto. Lo que intenta responder no es solo el "cómo llevar AI a la cadena" a nivel técnico, sino también el "cómo incentivar a AI a crear valor de manera continua en la cadena" a nivel de sistema económico.
Capítulo 3 Escenarios típicos de implementación de AI Agent: Reconstrucción del modelo de tareas en la cadena de bloques de MC
Cuando los modelos de IA tengan identidad en la cadena, conciencia del contexto semántico, análisis de intenciones y capacidad de ejecución de tareas en la cadena, se convertirán en agentes en la cadena en un sentido sustantivo, convirtiéndose en entidades activas que ejecutan lógica. Este es el núcleo del significado del protocolo MCP: proporcionar un camino estructurado para que los modelos de IA entren en el mundo de la cadena de bloques, interactúen con contratos, colaboren con personas e interactúen con activos. Este camino incluye capacidades subyacentes como identidad, permisos y memoria, así como una capa intermedia de operaciones como descomposición de tareas, planificación semántica y pruebas de cumplimiento, que finalmente conducen a la posibilidad de que agentes de IA participen en la construcción del sistema económico Web3.
La gestión de activos en la cadena es uno de los primeros campos en los que se ha infiltrado el Agente IA. Basado en MCP, el Agente IA puede, tras obtener intenciones como "optimizar el rendimiento" o "controlar la exposición al riesgo", rastrear automáticamente datos en la cadena, evaluar las primas de riesgo y la volatilidad esperada de diferentes protocolos, y generar dinámicamente combinaciones de estrategias de trading, validando luego la seguridad de las rutas de ejecución a través de simulaciones o pruebas en tiempo real en la cadena. Esto permite a los usuarios no profesionales delegar activos utilizando lenguaje natural, haciendo que la gestión de activos ya no sea una actividad con un umbral técnico extremadamente alto.
La identidad en la cadena y la interacción social son otro escenario que está madurando rápidamente. Los usuarios pueden tener un "agente semántico" que se sincroniza continuamente con sus preferencias, intereses y comportamientos dinámicos. Este agente puede participar en DAOs sociales en nombre del usuario, publicar contenido, organizar eventos de NFT, e incluso ayudar a los usuarios a mantener su reputación e influencia en la cadena. Algunas cadenas sociales ya han comenzado a implementar agentes que apoyan el protocolo MCP, para ayudar a los nuevos usuarios a completar el proceso de incorporación, establecer un mapa social, participar en comentarios y votaciones, convirtiendo el "problema de arranque en frío" de un problema de diseño de producto en un problema de participación de agentes inteligentes.
La gobernanza y la gestión de DAO son el tercer punto clave del Agente AI. Un Agente con capacidad de análisis semántico y comprensión de intenciones puede ayudar a los usuarios a revisar periódicamente la dinámica de la DAO, extraer información clave, resumir semánticamente las propuestas y, basándose en la comprensión de las preferencias del usuario, recomendar opciones de voto o ejecutar automáticamente acciones de votación. Esta gobernanza en cadena basada en el mecanismo de "agente de preferencias" alivia en gran medida los problemas de sobrecarga de información y desajuste de incentivos. El marco MCP también permite que los modelos compartan experiencias de gobernanza y rutas de evolución de estrategias, formando un mecanismo de transferencia de conocimiento de gobernanza entre comunidades y construyendo estructuras de gobernanza cada vez más "inteligentes".
Además, MCP ofrece la posibilidad de una interfaz unificada para escenarios como la curaduría de datos en cadena para IA, la interacción en mundos de juegos, la generación automática de pruebas ZK y la retransmisión de tareas entre cadenas. En el ámbito de los juegos en cadena (GameFi), el Agente IA puede convertirse en el cerebro detrás de los personajes no jugadores (NPC), logrando diálogos en tiempo real, generación de tramas, programación de tareas y evolución de comportamientos; en el ecosistema de contenido NFT, el modelo puede actuar como "curador semántico", recomendando colecciones de NFT dinámicamente según los intereses de los usuarios e incluso generando contenido personalizado; en el campo ZK, el modelo puede traducir rápidamente la intención a un sistema de restricciones amigable con ZK mediante compilación estructurada, simplificando el proceso de generación de pruebas de conocimiento cero y aumentando la universalidad del umbral de desarrollo.
El protocolo MCP está cambiando no solo el rendimiento puntual de una aplicación, sino la propia paradigma de ejecución de tareas. La ejecución de tareas en el Web3 tradicional se basa en la premisa de "tú sabes cómo hacerlo", donde los usuarios deben dominar conocimientos subyacentes como la lógica de contratos, la estructura de transacciones y las tarifas de red. En cambio, el MCP transforma este paradigma en "solo necesitas expresar lo que quieres hacer", dejando el resto al modelo. La capa intermedia de interacción entre el usuario y la cadena ha pasado de ser una interfaz de código a una interfaz semántica, de llamadas a funciones a la orquestación de intenciones. Esta transformación fundamental elevará la IA de "herramienta" a "sujeto de acción", y también transformará la blockchain de "red de protocolos" a "contexto de interacción".
Capítulo Cuatro Análisis del Mercado y Aplicaciones de la Protocolo MC
El protocolo MCP, como una innovación en la fusión de la tecnología AI y blockchain, trae un nuevo modelo económico al mercado de encriptación y ofrece oportunidades de desarrollo para múltiples industrias. A medida que avanza la tecnología AI y se expanden los escenarios de aplicación de blockchain, el potencial del mercado del protocolo MCP comenzará a mostrar su gran potencial.
La fusión de la IA y la blockchain se ha convertido en una fuerza importante para impulsar la transformación digital de la economía global. Bajo el protocolo MCP, los modelos de IA no solo pueden ejecutar tareas, sino que también pueden realizar intercambios de valor en la blockchain, convirtiéndose en economías independientes. Cada vez más modelos de IA comienzan a asumir tareas del mercado real, participando en la producción de bienes, la entrega de servicios, la toma de decisiones financieras, entre otros campos. Las características de descentralización, transparencia e inmutabilidad de la blockchain proporcionan un mecanismo de confianza ideal para los modelos de IA, lo que permite su rápida implementación en múltiples industrias.
Se espera que en los próximos años, la fusión del AI con el mercado de encriptación experimente un crecimiento explosivo. El protocolo MCP, como pionero de esta tendencia, ocupará una posición importante en campos como las finanzas, la salud, la manufactura, los contratos inteligentes y la gestión de activos digitales. La aparición de activos nativos de AI no solo crea ricas oportunidades para desarrolladores e inversores, sino que también trae un impacto disruptivo a las industrias tradicionales.
El protocolo MCP trae posibilidades de fusión y colaboración entre múltiples industrias. En el sector financiero, el protocolo MCP puede profundizar el ecosistema DeFi al proporcionar activos de "derechos de rendimiento" comerciables para modelos de IA. Los usuarios no solo pueden invertir en el propio modelo de IA, sino que también pueden comerciar los derechos de rendimiento del modelo en plataformas de finanzas descentralizadas a través de contratos inteligentes. Esto ofrece a los inversores opciones de inversión más ricas y puede impulsar a más instituciones financieras tradicionales a expandirse hacia el campo de la blockchain y la IA.
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ruggedNotShrugged
· 07-20 16:26
Un soñador que se enriquecerá en el mundo Cripto mañana~
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¿Está rehaciendo lo mismo aquí?~
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LiquidityNinja
· 07-20 16:25
Solo es otro concepto que se está promoviendo.
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0xInsomnia
· 07-20 16:19
Ya se acabó, otra vez van a tomar a la gente por tonta.
Protocolo MCP: una nueva paradigma de fusión entre IA y encriptación
La nueva era de la fusión de la IA y la encriptación: Análisis del protocolo MCP
Capítulo 1 AI+Crypto: La ola doble de tecnologías fusionadas que se acelera
Recientemente, el término "AI+Crypto" se ha vuelto muy popular. Desde la aparición de ChatGPT, hasta el lanzamiento de grandes modelos multimodales por parte de varias empresas de IA, y luego la integración de protocolos DeFi, sistemas de gobernanza y plataformas NFT en el mundo de blockchain que intentan incorporar agentes de IA, esta fusión tecnológica se ha convertido en una evolución de nuevo paradigma que está ocurriendo en la realidad.
Esta tendencia proviene de la complementariedad de dos grandes sistemas tecnológicos en los lados de la demanda y la oferta. El desarrollo de la IA permite que las máquinas ejecuten tareas y procesen información, pero aún enfrenta limitaciones como la falta de comprensión del contexto, estructuras de incentivos y salidas confiables. La encriptación proporciona sistemas de datos en cadena, diseño de mecanismos de incentivos y marcos de gobernanza programática, que pueden compensar estas debilidades de la IA. A su vez, la industria de encriptación también necesita herramientas de inteligencia más poderosas para manejar tareas repetitivas como el comportamiento del usuario, la gestión de riesgos y la ejecución de transacciones, que es precisamente el punto fuerte de la IA.
En resumen, la encriptación proporciona un mundo estructurado para la IA, mientras que la IA inyecta capacidad de toma de decisiones activas en la encriptación. Esta fusión tecnológica interdependiente ha dado lugar a un nuevo patrón profundo de "infraestructura mutua". Por ejemplo, en los protocolos DeFi, han surgido "creadores de mercado AI" que modelan en tiempo real las fluctuaciones del mercado mediante modelos de IA, combinando datos en cadena, la profundidad del libro de órdenes y otras variables para lograr una programación dinámica de la liquidez. Asimismo, en escenarios de gobernanza, los "agentes de gobernanza" asistidos por IA están comenzando a intentar desglosar el contenido de las propuestas, predecir las tendencias de votación y proporcionar a los usuarios recomendaciones de decisiones personalizadas.
Desde el punto de vista de los datos, los datos de comportamiento en la blockchain poseen naturalmente características verificables, estructuradas y resistentes a la censura, lo que los convierte en material ideal para el entrenamiento de modelos de IA. Algunos proyectos ya han comenzado a intentar integrar el comportamiento en cadena en el proceso de ajuste fino del modelo, y en el futuro podría surgir un "estándar de modelo de IA en cadena", que permita a los modelos tener una capacidad de comprensión semántica nativa de Web3 durante el entrenamiento.
Al mismo tiempo, el mecanismo de incentivos en la cadena proporciona a los sistemas de IA una motivación económica más sólida y sostenible que las plataformas Web2. Al definir el protocolo de incentivos para los agentes, los ejecutores de modelos pueden obtener recompensas en tokens a través de la "prueba de ejecución de tareas en la cadena + cumplimiento de la intención del usuario + valor económico rastreable". Esto significa que los agentes de IA pueden "participar en el sistema económico" por primera vez, y no solo como herramientas incrustadas en él.
Desde una perspectiva más macro, esta tendencia no solo es la fusión de tecnologías, sino también un cambio de paradigma. AI+Crypto podría evolucionar finalmente hacia una "estructura social en cadena centrada en agentes": los modelos en la cadena no solo pueden ejecutar contratos, sino también entender el contexto, coordinar juegos, gobernar de manera proactiva y establecer su propia microeconomía a través de mecanismos de tokens.
Por esta razón, la narrativa de AI+Crypto ha ganado rápidamente una gran atención en los mercados de capital. Desde capitalistas de riesgo reconocidos hasta el lanzamiento de nuevos proyectos, existe un consenso en la industria: los modelos de IA desempeñarán un papel que no solo es el de "herramienta" en Web3, sino también el de "sujeto" — tendrán identidad, contexto, incentivos e incluso derechos de gobernanza.
Se puede prever que en el futuro mundo Web3, los agentes de IA serán participantes del sistema ineludibles. Esta forma de participación evolucionará gradualmente hacia una nueva forma de "modelo como nodo" y "intención como contrato". Detrás de esto, está el paradigma semántico y de ejecución construido por una nueva clase de protocolos como el MCP(Model Context Protocol).
La fusión de la IA y la encriptación es una de las raras oportunidades de "conexión entre capas" en la última década. No es un punto caliente de explosión puntual, sino una evolución estructural y de largo plazo. Esto determinará cómo opera, se coordina y se incentiva la IA en la cadena, y también definirá finalmente la futura forma de la estructura social en la cadena.
Capítulo Dos Protocolo MCP: Contexto y Mecanismos Clave
La fusión de la IA con la encriptación está pasando de la exploración conceptual a la etapa de verificación de la practicidad. Desde 2024, los modelos de lenguaje grandes han comenzado a tener una gestión de contexto estable, descomposición de tareas y capacidades de autoaprendizaje, lo que hace que la IA tenga la esperanza de interactuar continuamente en la cadena y tomar decisiones autónomas. Al mismo tiempo, el mundo de la encriptación también está evolucionando, la madurez de tecnologías como las cadenas de bloques modulares y la abstracción de cuentas ha despejado obstáculos para que la IA se convierta en un participante nativo de la cadena de bloques.
En este contexto, el MCP(Modelo Contexto Protocolo) ha surgido con el objetivo de construir una capa de protocolo general para que los modelos de IA funcionen, ejecuten, retroalimenten y generen ingresos en la cadena. Esto no solo resuelve el problema técnico de "la IA no puede utilizarse de manera eficiente en la cadena", sino que también responde a la necesidad sistémica de la transición de Web3 hacia un "paradigma impulsado por la intención". La llamada a contratos inteligentes tradicionales requiere que los usuarios tengan una comprensión alta del estado de la cadena, las interfaces de funciones, etc., lo que crea una gran brecha con la expresión natural de los usuarios comunes. La intervención de modelos de IA puede cerrar esta brecha, pero la condición es que pueda tener "identidad", "memoria", "permiso" y "incentivos económicos" en la cadena. El protocolo MCP ha sido creado precisamente para resolver estos cuellos de botella.
MCP es un protocolo de capa semántica de cadena completa que abarca la invocación de modelos de IA, la construcción de contextos, la comprensión de intenciones, la ejecución en cadena y la retroalimentación de incentivos. Su núcleo de diseño incluye:
Mecanismo de identidad del modelo: cada instancia de modelo o agente tiene una dirección en la cadena independiente, que puede recibir activos, iniciar transacciones y llamar a contratos a través de la verificación de permisos, convirtiéndose en "cuentas de primera clase" en el mundo de la blockchain.
Sistema de recolección de contexto e interpretación semántica: abstraer el estado en la cadena, los datos fuera de la cadena y los registros de interacción histórica, combinando la entrada en lenguaje natural, para proporcionar una estructura de tarea clara y un contexto ambiental al modelo.
Mecanismo de ejecución y verificación de tareas: convertir la intención del usuario en una secuencia de operaciones en la cadena ejecutables y asegurar la corrección de los resultados de la ejecución a través de múltiples verificaciones.
Cierre de retroalimentación y motivación: Basado en indicadores como el grado de finalización de tareas y el consumo de recursos, proporcionar incentivos de tokens al modelo e incorporar la retroalimentación del usuario en el proceso de optimización iterativa del modelo.
Actualmente, varios proyectos están estableciendo sistemas prototipo en torno a la concepción de MCP. Por ejemplo, un proyecto está intentando desplegar un modelo de IA como un agente en la cadena que se puede llamar públicamente, sirviendo para la generación de estrategias de trading, decisiones de gestión de activos y otros escenarios; otro proyecto ha construido un sistema de colaboración multi-agente basado en MCP, permitiendo que múltiples modelos colaboren dinámicamente en torno a la misma tarea del usuario. Además, hay proyectos que intentan expandir MCP como una capa base de "sistema operativo de modelos", donde cualquier desarrollador puede construir plugins de modelos con capacidades específicas y ofrecerlos para que otros los utilicen, formando un mercado de servicios de IA en la cadena compartido.
Desde el punto de vista de la inversión, la propuesta de MCP no solo trae nuevos caminos tecnológicos, sino que también es una oportunidad para la reestructuración de la industria. Abre una nueva "capa económica nativa de IA", donde el modelo no solo es una herramienta, sino también un participante económico con cuentas, crédito, ingresos y rutas de evolución. Esto significa que en el futuro los creadores de mercado en DeFi podrían ser modelos, los participantes en la votación de la gobernanza del DAO podrían ser modelos, los curadores de contenido en el ecosistema NFT podrían ser modelos, e incluso los datos en cadena podrían ser analizados, combinados y revalorizados por modelos, generando así nuevos "activos de datos de comportamiento de IA".
Con la entrada de más y más modelos en el mundo Web3, el bucle cerrado de identidad, contexto, ejecución e incentivos determinará si esta tendencia puede realmente aterrizar. MCP no es un punto de ruptura aislado, sino un "protocolo de infraestructura" que proporciona una interfaz de consenso para toda la ola de AI+Crypto. Lo que intenta responder no es solo el "cómo llevar AI a la cadena" a nivel técnico, sino también el "cómo incentivar a AI a crear valor de manera continua en la cadena" a nivel de sistema económico.
Capítulo 3 Escenarios típicos de implementación de AI Agent: Reconstrucción del modelo de tareas en la cadena de bloques de MC
Cuando los modelos de IA tengan identidad en la cadena, conciencia del contexto semántico, análisis de intenciones y capacidad de ejecución de tareas en la cadena, se convertirán en agentes en la cadena en un sentido sustantivo, convirtiéndose en entidades activas que ejecutan lógica. Este es el núcleo del significado del protocolo MCP: proporcionar un camino estructurado para que los modelos de IA entren en el mundo de la cadena de bloques, interactúen con contratos, colaboren con personas e interactúen con activos. Este camino incluye capacidades subyacentes como identidad, permisos y memoria, así como una capa intermedia de operaciones como descomposición de tareas, planificación semántica y pruebas de cumplimiento, que finalmente conducen a la posibilidad de que agentes de IA participen en la construcción del sistema económico Web3.
La gestión de activos en la cadena es uno de los primeros campos en los que se ha infiltrado el Agente IA. Basado en MCP, el Agente IA puede, tras obtener intenciones como "optimizar el rendimiento" o "controlar la exposición al riesgo", rastrear automáticamente datos en la cadena, evaluar las primas de riesgo y la volatilidad esperada de diferentes protocolos, y generar dinámicamente combinaciones de estrategias de trading, validando luego la seguridad de las rutas de ejecución a través de simulaciones o pruebas en tiempo real en la cadena. Esto permite a los usuarios no profesionales delegar activos utilizando lenguaje natural, haciendo que la gestión de activos ya no sea una actividad con un umbral técnico extremadamente alto.
La identidad en la cadena y la interacción social son otro escenario que está madurando rápidamente. Los usuarios pueden tener un "agente semántico" que se sincroniza continuamente con sus preferencias, intereses y comportamientos dinámicos. Este agente puede participar en DAOs sociales en nombre del usuario, publicar contenido, organizar eventos de NFT, e incluso ayudar a los usuarios a mantener su reputación e influencia en la cadena. Algunas cadenas sociales ya han comenzado a implementar agentes que apoyan el protocolo MCP, para ayudar a los nuevos usuarios a completar el proceso de incorporación, establecer un mapa social, participar en comentarios y votaciones, convirtiendo el "problema de arranque en frío" de un problema de diseño de producto en un problema de participación de agentes inteligentes.
La gobernanza y la gestión de DAO son el tercer punto clave del Agente AI. Un Agente con capacidad de análisis semántico y comprensión de intenciones puede ayudar a los usuarios a revisar periódicamente la dinámica de la DAO, extraer información clave, resumir semánticamente las propuestas y, basándose en la comprensión de las preferencias del usuario, recomendar opciones de voto o ejecutar automáticamente acciones de votación. Esta gobernanza en cadena basada en el mecanismo de "agente de preferencias" alivia en gran medida los problemas de sobrecarga de información y desajuste de incentivos. El marco MCP también permite que los modelos compartan experiencias de gobernanza y rutas de evolución de estrategias, formando un mecanismo de transferencia de conocimiento de gobernanza entre comunidades y construyendo estructuras de gobernanza cada vez más "inteligentes".
Además, MCP ofrece la posibilidad de una interfaz unificada para escenarios como la curaduría de datos en cadena para IA, la interacción en mundos de juegos, la generación automática de pruebas ZK y la retransmisión de tareas entre cadenas. En el ámbito de los juegos en cadena (GameFi), el Agente IA puede convertirse en el cerebro detrás de los personajes no jugadores (NPC), logrando diálogos en tiempo real, generación de tramas, programación de tareas y evolución de comportamientos; en el ecosistema de contenido NFT, el modelo puede actuar como "curador semántico", recomendando colecciones de NFT dinámicamente según los intereses de los usuarios e incluso generando contenido personalizado; en el campo ZK, el modelo puede traducir rápidamente la intención a un sistema de restricciones amigable con ZK mediante compilación estructurada, simplificando el proceso de generación de pruebas de conocimiento cero y aumentando la universalidad del umbral de desarrollo.
El protocolo MCP está cambiando no solo el rendimiento puntual de una aplicación, sino la propia paradigma de ejecución de tareas. La ejecución de tareas en el Web3 tradicional se basa en la premisa de "tú sabes cómo hacerlo", donde los usuarios deben dominar conocimientos subyacentes como la lógica de contratos, la estructura de transacciones y las tarifas de red. En cambio, el MCP transforma este paradigma en "solo necesitas expresar lo que quieres hacer", dejando el resto al modelo. La capa intermedia de interacción entre el usuario y la cadena ha pasado de ser una interfaz de código a una interfaz semántica, de llamadas a funciones a la orquestación de intenciones. Esta transformación fundamental elevará la IA de "herramienta" a "sujeto de acción", y también transformará la blockchain de "red de protocolos" a "contexto de interacción".
Capítulo Cuatro Análisis del Mercado y Aplicaciones de la Protocolo MC
El protocolo MCP, como una innovación en la fusión de la tecnología AI y blockchain, trae un nuevo modelo económico al mercado de encriptación y ofrece oportunidades de desarrollo para múltiples industrias. A medida que avanza la tecnología AI y se expanden los escenarios de aplicación de blockchain, el potencial del mercado del protocolo MCP comenzará a mostrar su gran potencial.
La fusión de la IA y la blockchain se ha convertido en una fuerza importante para impulsar la transformación digital de la economía global. Bajo el protocolo MCP, los modelos de IA no solo pueden ejecutar tareas, sino que también pueden realizar intercambios de valor en la blockchain, convirtiéndose en economías independientes. Cada vez más modelos de IA comienzan a asumir tareas del mercado real, participando en la producción de bienes, la entrega de servicios, la toma de decisiones financieras, entre otros campos. Las características de descentralización, transparencia e inmutabilidad de la blockchain proporcionan un mecanismo de confianza ideal para los modelos de IA, lo que permite su rápida implementación en múltiples industrias.
Se espera que en los próximos años, la fusión del AI con el mercado de encriptación experimente un crecimiento explosivo. El protocolo MCP, como pionero de esta tendencia, ocupará una posición importante en campos como las finanzas, la salud, la manufactura, los contratos inteligentes y la gestión de activos digitales. La aparición de activos nativos de AI no solo crea ricas oportunidades para desarrolladores e inversores, sino que también trae un impacto disruptivo a las industrias tradicionales.
El protocolo MCP trae posibilidades de fusión y colaboración entre múltiples industrias. En el sector financiero, el protocolo MCP puede profundizar el ecosistema DeFi al proporcionar activos de "derechos de rendimiento" comerciables para modelos de IA. Los usuarios no solo pueden invertir en el propio modelo de IA, sino que también pueden comerciar los derechos de rendimiento del modelo en plataformas de finanzas descentralizadas a través de contratos inteligentes. Esto ofrece a los inversores opciones de inversión más ricas y puede impulsar a más instituciones financieras tradicionales a expandirse hacia el campo de la blockchain y la IA.
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¿Está rehaciendo lo mismo aquí?~