Bitmart Research veröffentlicht einen umfassenden Bericht über den innovativen MCP+AI -Agenten -Framework

Bitmart Research, The Research Arm von Bitmart Exchange, hat einen detaillierten Bericht über das innovative MCP+AI -Agenten -Framework veröffentlicht, ein neues Paradigma für AI -Anwendungen. Dieser Bericht befasst sich mit den Fortschritten des Modellkontextprotokolls (MCP)

BitMart Research, the research arm of BitMart Exchange, has released a new report highlighting the innovative MCP+AI Agent framework, a paradigm shift in the realm of AI applications. The report, "Deep Dive: Model Context Protocol (MCP) and Its Integration with Encrypted AI Agents," delves into the advancements of the Model Context Protocol (MCP) and its integration with encrypted AI Agents.

Bitmart Research, The Research Arm von Bitmart Exchange, hat einen neuen Bericht veröffentlicht, in dem das innovative MCP+AI -Agenten -Framework hervorgehoben wird, eine Paradigmenverschiebung im Bereich der AI -Anwendungen. Der Bericht "Deep Dive: Model Context Protocol (MCP) und seine Integration in verschlüsselte AI -Agenten" befasst sich mit den Fortschritten des Modellkontextprotokolls (MCP) und der Integration mit verschlüsselten AI -Agenten.

The researchers explain that traditional chatbots utilized generic dialogue models with limited persona settings, leading to monotonous and impersonal responses. To enhance user experience, developers introduced the concept of "persona," imbuing AI with specific roles, personalities, and speech patterns to better align responses with user expectations. However, even with well-defined personas, these systems remained passive responders incapable of proactively executing tasks or handling complex operations.

Die Forscher erklären, dass traditionelle Chatbots generische Dialogmodelle mit begrenzten Personeneinstellungen verwendeten, was zu monotonen und unpersönlichen Reaktionen führte. Um die Benutzererfahrung zu verbessern, stellten Entwickler das Konzept der "Persona" ein, die KI mit spezifischen Rollen, Persönlichkeiten und Sprachmustern erfasst, um die Antworten auf die Erwartungen der Benutzer besser auszurichten. Selbst bei gut definierten Personas blieben diese Systeme jedoch nicht in der Lage, proaktiv Aufgaben auszuführen oder komplexe Vorgänge zu erledigen.

This limitation motivated the creation of the open-source project Auto-GPT, which enables developers to define a suite of tools and functions for AI systems. By registering these tools within the framework, Auto-GPT can generate operational commands based on predefined rules and

Diese Einschränkung motivierte die Schaffung des Open-Source-Projekts Auto-GPT, mit dem Entwickler eine Reihe von Werkzeugen und Funktionen für KI-Systeme definieren können. Durch die Registrierung dieser Tools im Framework kann Auto-GPT operative Befehle basierend auf vordefinierten Regeln erzeugen und