في السنوات الأخيرة، شهد مجال الذكاء الاصطناعي تطورات تكنولوجية سريعة، مما أدى إلى ظهور عدد كبير من المصطلحات الجديدة مثل MoE، والتعلم المعزز، والوكلاء، واستخدام الكمبيوتر، و A2A. بالنسبة للمستخدمين العاديين الذين يفتقرون إلى خلفية تقنية، يمكن أن تكون هذه المصطلحات والمفاهيم التكنولوجية مربكة، مما يؤدي إلى عبء معرفي كبير. ونتيجة لذلك، غالبًا ما يقتصر تفاعلهم مع الذكاء الاصطناعي على تبادلات بسيطة للأسئلة والأجوبة داخل مربعات الدردشة.
MCP، أو Model Context Protocol، هو أحد هذه المفاهيم التقنية. على مدار العام الماضي، تطورت وكلاء الذكاء الاصطناعي بسرعة، وظهرت بروتوكولات MCP كقدرة أساسية تدعم أتمتة المهام المعقدة. ومع ذلك، لا تزال ثورة MCP الحالية تبدو حكراً على المطورين، مع وثائق بروتوكول غامضة، وتسجيل أدوات معقدة، وحواجز عالية أمام التكوين الشخصي. ونتيجة لذلك، لا يستطيع معظم المستخدمين العاديين سوى المراقبة من بعيد ويجدون صعوبة في الحصول على خبرة عملية حقيقية.
ومع ذلك، هذا الوضع آخذ في التغير. في 23 أبريل، أعلنت Nano AI، وهي شركة تابعة لـ 360، عن إطلاق ‘MCP Toolbox‘ المصمم للمستخدمين الأفراد. تم تصميم هذا المنتج خصيصًا للمستخدمين العاديين الذين ليس لديهم خلفية تقنية، مما يمكّن الجميع من إتقان استخدام الذكاء الاصطناعي المتطور بأقل تكاليف التعلم.
لا يدعم هذا المنتج بروتوكول MCP بالكامل فحسب، بل يمكنه أيضًا تشغيل مهام الوكيل بناءً على البنية التحتية للنماذج الكبيرة المختلفة. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يتميز بقدرات قوية مثل استدعاء الأدوات الخارجية تلقائيًا، والوصول إلى قواعد المعرفة بالذكاء الاصطناعي، ودعم تدفقات المهام التي يحددها المستخدم. والأهم من ذلك، تم تخفيض الحد الأدنى التشغيلي بشكل كبير، ولا يتطلب مهارات البرمجة، ويمكن استخدامه ببساطة عن طريق فتح مربع دردشة.
حاليًا، تم إطلاق Super Agent للاختبار العام. من النماذج إلى البروتوكولات، والنظم البيئية للأدوات، وتنظيم المهام المخصصة، يبدو أن Nano AI تهدف إلى ابتكار على مستوى المنتج يجلب وكلاء الذكاء الاصطناعي حقًا إلى الحياة اليومية للجميع.
إذن، ما مدى جودة ‘MCP Toolbox’ من Nano AI؟ للإجابة على هذا السؤال، أجرى فريق Machine Heart، بعد حصوله على مؤهلات الاختبار الداخلية، سلسلة من الاختبارات.
تجربة عملية مع Toolbox: MCP أصبح بسيطًا
يتميز استخدام Nano AI ‘MCP Toolbox’ بحاجز دخول منخفض للغاية. يحتاج المستخدمون فقط إلى تنزيل وتثبيت تطبيق Nano AI ثم التسجيل وتسجيل الدخول، دون أي تكوين إضافي.
عند دخول صفحة ‘Agent’ المحدثة، يمكننا أن نرى أن Nano AI قد صنفت الوكلاء الحاليين إلى عدة فئات واسعة، بما في ذلك البحث المتعمق والعمل والكفاءة والمساعدين في الحياة. في الوقت نفسه، فإنه يوفر أيضًا الوصول إلى Toolbox ومربع دراسة الحالة.
عند دخول Toolbox، يمكننا أن نرى أن Nano AI قد قامت بالفعل بتكوين أكثر من 100 خادم MCP (زاد هذا العدد من 120 إلى 132 أثناء كتابة هذا المقال)، بما في ذلك عشرات أدوات MCP التي طورتها Nano AI نفسها ومئات أدوات MCP التابعة لجهات خارجية، والتي تغطي سيناريوهات مختلفة مثل التعاون المكتبي والأكاديميون والخدمات الحياتية ومحركات البحث والتمويل والإعلام والترفيه واستخراج البيانات، مما يجعلها أكبر نظام بيئي MCP في الصين. بالإضافة إلى ذلك، تدعم Nano AI أيضًا المستخدمين في تكوين خوادم MCP الخاصة بهم. في ما يلي، سنستخدم مصطلح ‘Tool‘ بدلاً من ‘MCP Server’، وسيتم شرح سبب ذلك بالتفصيل لاحقًا.
أولاً، لنجرب تطبيقًا سيجده قراء Machine Heart الأكثر جاذبية: البحث عن أحدث نتائج الأبحاث وتنظيمها على arXiv المتعلقة بموضوع بحث معين.
لنجرِ أولاً بحثًا في Toolbox ونجد أن أدوات Nano AI المعدة مسبقًا تتضمن بالفعل ‘arXiv Search’، لذلك لسنا بحاجة إلى تكوينها بأنفسنا. بالنظر إلى الوراء، يمكننا أيضًا أن نرى أن Nano AI لديها بالفعل العديد من الوكلاء الذين يدعمون استرجاع أوراق arXiv. سنختار ‘Professional Paper Search’ كخطوتنا الأولى. يمكننا أن نرى أن هذا الوكيل مُكوَّن بأربع أدوات: Nano AI Super Search، و arXiv Search، و Google Scholar، و Academic Search، والتي تلبي احتياجاتنا تمامًا. اكتب مطالبة ونفذ:
استرجع نتائج الأبحاث المتعلقة بالتعلم المعزز على arXiv في الشهر الماضي، وصنفها وفقًا للبحث النظري والتحسينات التكنولوجية والتطبيقات، وقدم تفسيرًا بسيطًا للتقدم المهم.
عملية عمل ‘Professional Paper Search’ هي كما يلي:
هذه المهمة بسيطة للغاية. لم يستدعِ الوكيل أداة ‘arXiv Search’ إلا مرة واحدة، وبالتالي أكمل المهمة في أقل من نصف دقيقة، واختار نتيجتين بحثيتين تمثيليتين في كل فئة من الفئات الثلاث.
بعد ذلك، جرب وكيل مخطط الدراجات باستخدام الأمر: ‘هل هناك أي طرق جيدة لركوب الدراجات بالقرب من جسر Guanyin في Chongqing؟’
يمكننا أن نرى أن هذا الوكيل استخدم ثلاث أدوات: maps_weather (للاستعلام عن الطقس) و maps_direction_bicycling (لإعداد الطرق) و gen_html (لإنشاء صفحات الويب) من amapmcpserver-cloud، وتنفيذها لمدة 362 ثانية إجمالاً، وأخيراً حصل على صفحة الويب الديناميكية الموضحة أعلاه. يمكنك أيضًا الوصول إليه من خلال هذا الرابط: . نعم، يمكنك مشاركة صفحة الويب التي تم إنشاؤها علنًا!
بعد ذلك، لنجعل الأمر أكثر صعوبة. هذه المرة مطلبنا هو ‘ابحث في الشبكة، وحلل اتجاهات الموضة النسائية الحالية، وأصدر تقرير تحليل عناصر الموضة النسائية’. هذه المرة سنستخدم مباشرة ‘In-Depth Research Agent’ من Nano AI، والذي يمكنه اختيار استخدام الأدوات المناسبة وفقًا لاحتياجات المستخدم الخاصة، بما في ذلك خوادم MCP والمتصفح المدمج لإكمال مهام استخدام الكمبيوتر المختلفة. بالطبع، لذلك، غالبًا ما يستغرق In-Depth Research Agent وقتًا أطول لتنفيذ مهمة ما، يصل إلى عشرات الدقائق.
عند تنفيذ المهمة، سيقوم In-Depth Research Agent أولاً بتخطيط الخطوات التي سيتم تنفيذها وفقًا لمتطلبات المهمة، ثم تنفيذ الخطوات خطوة بخطوة وفقًا للخطة.
تظهر خطوات التنفيذ التي أنشأها In-Depth Research Agent لهذه المهمة المحددة في الشكل أدناه.
أولاً، بحث عن محتوى متعلق باتجاهات الموضة النسائية الحالية على مواقع ويب متعددة، ثم قام بتحليل المحتوى الذي تم البحث عنه، وتصور النتائج. أخيرًا، قدم التقرير النهائي.
في هذه العملية، استدعى أداة البحث المحلية aiso_do_search ثلاث مرات، وأداة استخراج البيانات 360_crawl مرة واحدة، وأداة sandbox للتعليمات البرمجية السحابية cloud-sandbox تسع مرات، وأداة الملخص summary مرة واحدة، وأداة إنشاء صفحات الويب gen_html مرة واحدة.
في النهاية، حصلنا على تقرير متعمق من 30 صفحة، يغطي ستة أقسام رئيسية: تحليل موضوع النمط الشائع، واتجاهات الألوان الشائعة، وأنماط العناصر الشائعة وتحليلها، وتقييم شامل للعناصر الشائعة، واتجاهات النسيج والتكنولوجيا، واقتراحات وتطبيقات المطابقة، والتي تتجاوز بكثير مهمتنا الأولية المكونة من جملة واحدة.
عدة صفحات من المحتوى المستخرج من التقرير
يوضح الفيديو التالي العملية الكاملة لقيام In-Depth Research Agent من Nano AI بإكمال المهمة:
تم تشغيله بسرعة 4x
ليس ذلك فحسب، بل قامت Nano AI أيضًا بإنشاء صفحة ويب ديناميكية يمكنها عرض نتائج التحليل التي تم الحصول عليها بشكل أكثر وضوحًا:
بالإضافة إلى ذلك، بالنظر إلى أن Google أصدرت مؤخرًا تقريرها المالي للربع الأول، يمكننا أيضًا أن ندع وكيل ‘Chief Industry Insight Officer’ من Nano AI يساعدنا في تفسيره.
يمكن الوصول إلى إصدار صفحة الويب الخاصة به على: ، ويمكن رؤية عملية العمل بأكملها في الفيديو التالي:
دعنا نحاول استخدام Nano AI لكتابة مراجعة فيلم مناسبة للنشر على Xiaohongshu للمسلسل التلفزيوني الشهير ‘The Good Life’، ويمكن لروبوت تصفح Xiaohongshu المحدد مسبقًا القيام بالمهمة بشكل جيد.
انتبه! سيحتوي المحتوى على حرق للأحداث.
يوضح الفيديو التالي العملية الكاملة لعمل NanoAI.
يمكننا أن نرى أنه في هذه العملية، استخدمت Nano AI أداتين متعلقتين بـ Xiaohongshu، بما في ذلك collect_relate_info_redbook لجمع المعلومات على Xiaohongshu و red_book_generate لإنشاء محتوى Xiaohongshu؛ بالإضافة إلى ذلك، استخدمت أيضًا browser_automation_task - يمكن لهذه الأداة فتح المتصفح المدمج في تطبيق Nano AI لتنفيذ المهام. باستخدام التعليمات المناسبة، يمكنك أيضًا استخدام هذه الأداة لإكمال مهام مثل حجز تذاكر القطار والنشر على Weibo وتدوين الملاحظات في جملة واحدة.
أخيرًا، على Nano AI، يمكن للمستخدمين أيضًا تكوين MCP الخاص بهم بسهولة. على سبيل المثال، هنا، قمنا بتكوين أداة للاستعلام عن ملاحظات Obsidian وتحليلها بنجاح ببضع إعدادات للمعلمات فقط.
ثم، ما عليك سوى تكوين وكيل يستدعي الأداة، ويمكننا استرداد وتحليل ملاحظاتنا التي تم جمعها بذكاء في Nano AI. يوضح الفيديو التالي مثالاً:
الحالات المذكورة أعلاه ليست سوى غيض من فيض من قدرات Nano AI. باستخدام MCP Toolbox، هناك العديد من الأشياء الأخرى التي يمكن للمستخدمين القيام بها، مثل استخراج المعلومات والبحث عنها، وإنشاء صور ومحتوى فيديو، والسماح للذكاء الاصطناعي بتنظيم ملاحظات flomo الخاصة بك ووضع النتائج في مساحة عمل Notion، وتحليل الأسهم، والعثور على مسار الرحلة الأكثر فعالية من حيث التكلفة للسفر إلى البرتغال، وتحديد خطط السفر أو اللياقة البدنية، وإنشاء تقارير الشركة، وإدارة مستودعات التخزين السحابي أو الملفات المحلية … الحد الوحيد هو خيالك!
إخفاء MCP في Toolbox: كيف تفعل Nano AI ذلك
MCP، أو Model Context Protocol، تم إصداره لأول مرة بواسطة Anthropic في نوفمبر 2024. يمكن القول إنه ‘جسر’ مهم يربط النماذج الكبيرة بالعالم الحقيقي - فهو يسمح للنماذج ليس فقط بالإجابة على الأسئلة، ولكن أيضًا باستدعاء الأدوات والحصول على البيانات وتنفيذ المهام مثل البشر. في هذا العام، مع اعتماد المزيد والمزيد من الشركات للبروتوكول، أصبح معيارًا فعليًا في استخدام LLM للأدوات، مما يزيد من إطلاق إمكانات وكلاء الذكاء الاصطناعي.
ومع ذلك، بالنسبة لمعظم المستخدمين، فإن العلامات النموذجية لبروتوكول MCP هي ‘التعقيد’ و ‘الحد التقني العالي’ و ‘حصري للمطورين’. كيف يتم تسليم هذه القدرة، التي كانت في الأصل مملوكة للمهندسين المحترفين، إلى كل شخص عادي؟
رداً على هذه المشكلة الحقيقية، فإن إجابة 360 هي: لا تعد تعلمك فهم MCP، ولكن قم بتغليفه مباشرة في مجموعة من الأدوات ‘المرئية والقابلة للنقر والتي يمكن التنبؤ بالنتائج’.
1. من تبسيط المفهوم إلى تقليل الأبعاد التفاعلية
قام فريق Nano AI أولاً بترجمة المفاهيم: لا يحتاج المستخدمون إلى فهم ما هو MCP Server أو API Key، بل يحتاجون فقط إلى معرفة أن هذه ‘أداة’ أو ‘مهارة’ قابلة للاستخدام - وهذا هو السبب في أننا استخدمنا مصطلح ‘أداة’ سابقًا. إن تعبئة واجهة البروتوكول الغامضة في الأصل في تسميات أدوات سهلة الفهم مثل ‘البحث’ و ‘الكتابة’ و ‘تحليل البيانات’ يقلل بشكل كبير من الحد المعرفي للمستخدم ويسمح للمستخدمين بفهم معنى ما يسمى بـ MCP Server لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة بشكل أكثر سهولة. هذه هي فلسفة تصميم Nano AI Toolbox. وراء ذلك هو إعادة تغليف Nano AI لبروتوكول MCP وإعادة بناء هندسة طبقة الواجهة.
ما يراه المستخدمون في الواجهة هو مجرد اختيار وسحب بسيط، ولكنه في الواقع، جدولة لأكثر من 100 خادم MCP تم تطويرها بواسطة Nano AI نفسها أو تكامل تم اختياره بعناية. تغطي هذه الأدوات سيناريوهات مثل المكتب والأكاديميين والتمويل ومحركات البحث واستخراج الويب ومعالجة الصور. يمكن للمستخدمين السماح للنماذج الكبيرة باستدعاء هذه ‘العقول الخارجية’ تلقائيًا لإكمال سلاسل المهام المعقدة دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية.
لدى Nano AI حتى مفاتيح API مدمجة لأدوات MCP المتعددة مثل Firecrawl و Brava Search و AutoNavi Maps.
2. اختراق ‘الميل الأخير’ بين النماذج والأدوات
في الماضي، حتى لو كانت النماذج الكبيرة تتمتع بقدرات قوية لفهم اللغة، إلا أنها كانت لا تزال محاصرة في تأثير ‘جزيرة استدعاء الأدوات’. يتمثل نهج Nano AI في استخدام بروتوكول MCP كلغة وسيطة، مما يؤدي بشكل أساسي إلى اختراق آلية التعاون الخاصة بـ ‘النموذج الكبير + الأداة’.
لا يحل هذا مشكلة الاستدعاء فحسب، بل يوسع أيضًا بشكل كبير حدود القدرة الفعلية للنموذج. على سبيل المثال، يحتاج المستخدمون فقط إلى إخبار الوكيل ‘ساعدني في إنشاء تقرير تحليل أسعار أسهم NVIDIA’، ويمكن للوكيل تلقائيًا تقسيم خطوات المهمة وتعبئة محركات البحث والزحف إلى محتوى الصفحة وإنشاء مخططات التحليل وإخراج تقرير منظم بوضوح. خلال الفترة، قد يتم استدعاء 5 إلى 7 أدوات، لكن المستخدم يرى صفحة نتائج واحدة فقط.
هذا هو بالتحديد تجسيد لقدرة ‘الجمع بين الأدوات’ الخاصة بـ MCP: فهو يسمح للوكلاء بجدولة الموارد بشكل مستقل وتخطيط العمليات وإجراء تجارب وأخطاء وردود فعل وتحسين ذاتي أثناء التشغيل، وتشكيل مسار لحل المهام يشبه الإنسان إلى حد كبير.
3. التشغيل المحلي وآمن وموثوق: تلميع متعمق لمجموعة التكنولوجيا
على عكس العديد من ‘الهيئات الذكية السحابية’، اختارت Nano AI مسارًا أكثر صعوبة ولكنه أكثر واعدة: نشر عملاء MCP محليًا، مما يمنح المستخدمين تحكمًا أكبر.
يجلب هذا ما لا يقل عن ثلاث مزايا رئيسية:
- حرية الاتصال: يمكن للهيئات الذكية المحلية الوصول إلى نظام ملفات المستخدم واستدعاء المتصفح واسترداد قاعدة البيانات لتحقيق معالجة مهام مخصصة حقيقية.
- اختراق الحواجز: استجابة للاحتياجات الفريدة للذكاء الاصطناعي، أنشأت 360 متصفح ذكاء اصطناعي مخصصًا لـ Nano AI وقامت بتكييفه مع المنصات السائدة في الصين. يمكنه اختراق جدران تسجيل الدخول والتحقق من الإنسان والآلة وتدخل تدفق المعلومات، وإكمال عمليات مثل تسجيل الدخول والتحقق المنزلق تلقائيًا.
- ضمان Sandbox: استنادًا إلى تراكم تكنولوجيا الأمان 360، ستقدم Nano AI أيضًا sandbox لوقت التشغيل المحلي في المستقبل، والذي يمكنه مراقبة النموذج الكبير والتحذير منه وتقييده من إساءة تشغيل الملفات المحلية المحتملة في الوقت الفعلي لضمان أمان البيانات.
لا يسمح هذا النظام بأكمله للمستخدمين ‘باستخدامه’ فحسب، بل أيضًا ‘استخدامه بأمان وكفاءة وقابلية للتطوير’.
4. مواجهة المستخدمين بأعداد كبيرة: بناء نظام بيئي MCP مفتوح حقًا
لا تقوم Nano AI بتغليف أدوات MCP فحسب، بل اتخذت أيضًا زمام المبادرة في فتح نظام بيئي للمهارات المفتوحة. في الوقت الحاضر، تضم هذه المنصة التي يبلغ حجم الزيارات الشهرية عليها أكثر من 400 مليون أكثر من 100 أداة MCP عالية الجودة عبر الإنترنت، ويتم إدخال المزيد من خوادم MCP التابعة لجهات خارجية. يمكن للمستخدمين بحرية تحميل مهارات الأدوات وإعادة استخدامها ودمجها لإنشاء وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بهم.
بالنسبة للمستخدمين العاديين، هذا يعني أنه لم يعد ‘يستخدم الذكاء الاصطناعي الذي وضعه الآخرون’، ولكن يمكنه بناء مساعد ذكاء اصطناعي مخصص وفقًا لاحتياجاتهم الخاصة. تحليل الأوراق، وتوليد البيانات، ومراقبة الاتجاهات، وبناء صفحات الويب، والتنبؤ بالأسهم … طالما أن هناك طلبًا، فهناك أدوات يمكن استخدامها مجتمعة، وهناك مهام يمكن تنفيذها تلقائيًا.
بالنسبة للصناعة بأكملها، هذا يعني أن تكنولوجيا الوكلاء تنتقل من ‘النظام المغلق’ إلى مرحلة ‘الشبكة البيئية’. لن تكون الأدوات والنماذج والمهام معزولة بعد الآن، ولكن سيتم ربطها بواسطة MCP كلغة مشتركة، مما يخلق نمط تعاون ذكي غير مسبوق.
تم كسر الحواجز التقنية: الهيئات الذكية تغرق في الطرف C
في الماضي، كان الحد الأدنى لاستخدام الهيئات الذكية لا يزال مرتفعًا على إطار باب المطورين. الآن، مع إطلاق Nano AI ‘MCP Toolbox’، دخل MCP، وهو بروتوكول يُعرف باسم البنية التحتية لأتمتة الذكاء الاصطناعي، حيز رؤية المستخدمين العاديين للمرة الأولى في شكل ‘أحمق’ تقريبًا. كما قال Zhou Hongyi، رئيس مجلس إدارة مجموعة 360، في اجتماع المشاركة قبل الإصدار: ‘ما يتم استدعاء MCP Server تلقائيًا في الوكيل، لا يحتاج المستخدمون إلى معرفته’. باستخدام toolbox، تكسر Nano AI الحواجز التقنية لـ MCP وتسمح للهيئات الذكية بالنزول إلى الطرف C.
إن جعل MCP في ‘toolbox’ يبدو سهلاً، لكن من الصعب القيام به. هذا لا يختبر القدرة على دمج التكنولوجيا فحسب، بل يختبر أيضًا ‘التعاطف’ للتفكير في المنتج وفهم المستخدم. ما تفعله Nano AI هو تغليف التعقيد في القلب ومنح الحرية للمستخدمين - بحيث يمكن لكل شخص عادي الحصول على إذن ‘استدعاء عالم الذكاء الاصطناعي’ مثل المطورين.
هذه العملية ليست مجرد إنشاء واجهة مرئية بسيطة، ولكنها تغيير عميق في نموذج تطبيق الذكاء الاصطناعي: لم تعد الهيئات الذكية مجرد نماذج يمكنها التحدث والإجابة، ولكنها شركاء حقيقيون لديهم القدرة على جدولة القدرات واستدعاء الأدوات وإكمال المهام.
منذ ذلك الحين، بدأ MCP حقًا في التحرك نحو مستخدمي C-end، والذي قد يكون نقطة انطلاق تاريخية تستحق التذكر.