BitMart रिसर्चने (BitMart Research) नविन MCP+AI एजंट (MCP+AI Agent) फ्रेमवर्कवर (framework) एक तपशीलवार अहवाल प्रकाशित केला आहे, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial intelligence) ॲप्लिकेशन्ससाठी (applications) एक नवीन आदर्श आहे. हा अहवाल मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉलच्या (Model Context Protocol) (MCP) प्रगतीचा, त्याचे क्रिप्टो (crypto) कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्सबरोबर (agents) एकत्रीकरण आणि ब्लॉकचेन ऑटोमेशनवर (blockchain automation), डीसेंट्रलाइज्ड ॲप्लिकेशन्सवर (decentralized applications) आणि क्रॉस-प्लॅटफॉर्म इंटरऑपरेबिलिटीवर (cross-platform interoperability) होणाऱ्या परिवर्तनात्मक परिणामांचा सखोल अभ्यास करतो. संशोधनातील निष्कर्षांवरून असे दिसून येते की हे फ्रेमवर्क कृत्रिम बुद्धिमत्तेची क्षमता वाढवते, गुंतागुंतीचे एकत्रीकरण सुलभ करते आणि ब्लॉकचेन इकोसिस्टममध्ये (ecosystem) कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या भविष्याला प्रोत्साहन देते.
MCP संकल्पनेची ओळख
कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (artificial intelligence) विकासातील मुख्य आव्हानं, विशेषत: बाह्य साधनांचे (external tools) एकत्रीकरण (integration) करण्याची गुंतागुंत कमी करण्याच्या उद्देशाने मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (Model Context Protocol) (MCP) विकसित करण्यात आले आहे. MCP चा मुख्य उद्देश म्हणजे प्रमाणित कम्युनिकेशन प्रोटोकॉलच्या (standardized communication protocol) माध्यमातून कृत्रिम बुद्धिमत्ता साधनांच्या (artificial intelligence tools) आंतरक्रिया (interaction) सुलभ करणे, ज्यामुळे विविध बाह्य सेवांचे (external services) अखंड एकत्रीकरण (seamless integration) सुनिश्चित केले जाईल. स्टँडर्डाईज्ड इंटरफेस (standardized interface) आणि कम्युनिकेशन स्पेसिफिकेशन्स (communication specifications) स्थापित करून, MCP या प्रक्रियेला मूलभूतपणे सोपे करते, ज्यामुळे कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडेल (artificial intelligence model) अधिक कार्यक्षमतेने आणि प्रभावीपणे बाह्य साधनांशी संवाद साधू शकतात.
MCP च्या केंद्रस्थानी कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्स (artificial intelligence agents) आणि बाह्य साधनांमधील (external tools) संवादासाठी एकसमान कम्युनिकेशन स्टँडर्ड (unified communication standard) स्थापित करणे आहे, ज्यात ब्लॉकचेन डेटा (blockchain data), स्मार्ट कॉन्ट्रॅक्ट्स (smart contracts) आणि ऑफ-चेन सर्व्हिसेसचा (off-chain services) समावेश आहे. हे मानकीकरण इंटरफेस फ्रॅगमेंटेशनच्या (interface fragmentation) पारंपरिक विकासविषयक अडचणींवर मात करते, ज्यामुळे कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्सना (artificial intelligence agents) मल्टी-चेन डेटा (multi-chain data) आणि साधनांशी अखंडपणे (seamlessly) एकत्रित होण्याची संधी मिळते, तसेच त्यांच्या स्वायत्त अंमलबजावणी (autonomous execution) क्षमतांमध्ये लक्षणीय वाढ होते.
MCP आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंटचे एकत्रीकरण
MCP आणि क्रिप्टो (crypto) कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्स (artificial intelligence agents) यांच्यात पूरक संबंध आहेत. कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्स (artificial intelligence agents) मुख्यत्वे ब्लॉकचेन ऑटोमेशन (blockchain automation), स्मार्ट कॉन्ट्रॅक्ट एक्झिक्युशन (smart contract execution) आणि क्रिप्टो ॲसेट मॅनेजमेंटवर (crypto asset management) लक्ष केंद्रित करतात, ज्यात गोपनीयता (privacy) जतन करण्यावर आणि डीसेंट्रलाइज्ड ॲप्लिकेशन्सबरोबर (decentralized applications) एकत्रीकरणावर भर दिला जातो. याउलट, MCP मानकीकृत प्रोटोकॉल (standardized protocol) आणि संदर्भ व्यवस्थापनाद्वारे (context management) कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्स (artificial intelligence agents) आणि बाह्य प्रणाली (external systems) यांच्यातील संवाद सुलभ करण्यास प्राधान्य देते, ज्यामुळे क्रॉस-प्लॅटफॉर्म इंटरऑपरेबिलिटी (cross-platform interoperability) आणि लवचिकता वाढते. MCP प्रोटोकॉलचा (protocol) वापर करून, क्रिप्टो (crypto) कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्स (artificial intelligence agents) अधिक कार्यक्षम क्रॉस-प्लॅटफॉर्म इंटिग्रेशन (cross-platform integration) आणि ऑपरेशन (operation) साध्य करू शकतात, ज्यामुळे त्यांची अंमलबजावणी क्षमता सुधारते.
उदाहरणार्थ, DeFi वर लक्ष केंद्रित करणारे कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्स (artificial intelligence agents) MCP चा वापर करून रिअल-टाइम मार्केट डेटा (real-time market data) ॲक्सेस (access) करू शकतात आणि आपोआप पोर्टफोलिओ (portfolio) ऑप्टिमाइझ (optimize) करू शकतात. याव्यतिरिक्त, MCP नवीन सहकार्याच्या शक्यतांना प्रोत्साहन देते: MCP च्या माध्यमातून, अनेक AI एजंट्स (agents) फंक्शनल स्पेशलायझेशनद्वारे (functional specialization) सहयोग करू शकतात, विविध क्षमता एकत्र करून जटिल कार्ये पूर्ण करू शकतात, जसे की ऑन-चेन डेटा ॲनालिसिस (on-chain data analysis), मार्केट प्रेडिक्शन (market prediction) आणि रिस्क मॅनेजमेंट (risk management), ज्यामुळे एकूण कार्यक्षमता आणि विश्वासार्हता वाढते. ऑन-चेन ट्रान्झॅक्शन ऑटोमेशनसाठी (on-chain transaction automation), MCP स्लिपेज (slippage), ट्रान्झॅक्शन फ्रिक्शन (transaction friction) आणि MEV (मायनर एक्स्ट्रेक्टेबल व्हॅल्यू) (miner extractable value) यांसारख्या समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी विविध ट्रान्झॅक्शन (transaction) आणि रिस्क कंट्रोल एजंट्सना (risk control agents) समन्वयित करते, ज्यामुळे सुरक्षित आणि अधिक कार्यक्षम ऑन-चेन ॲसेट मॅनेजमेंट (on-chain asset management) शक्य होते.
विशेषतः, MCP स्पष्ट संवाद मानके (clear interaction specifications) परिभाषित करून कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्सना (artificial intelligence agents) बाह्य डेटा (external data) आणि सेवांचा अधिक विश्वासार्हपणे वापर करण्यास सक्षम करते. हे इंटरफेस विसंगतीमुळे (interface inconsistency) होणारे त्रुटी टाळते आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्सना (artificial intelligence agents) आवश्यक माहितीमध्ये सातत्याने प्रवेश मिळवण्याची खात्री देते. याव्यतिरिक्त, MCP अधिक प्रगत परिस्थितींना सक्षम करते, जसे की कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्समधील (artificial intelligence agents) सहयोग, ज्यामुळे जटिल आर्थिक कार्ये (complex financial tasks) हाताळण्यास सक्षम असलेल्या स्मार्ट सिस्टीम्स (smart systems) तयार होतात.
DeFi च्या संदर्भात, MCP ट्रान्झॅक्शन कार्यक्षमतेत मोठ्या प्रमाणात सुधारणा करू शकते. कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्स (artificial intelligence agents) रिअल-टाइम मार्केट डेटा (real-time market data) ॲक्सेस (access) करण्यासाठी आणि आपोआप (automatically) ट्रान्झॅक्शन (transaction) करण्यासाठी MCP चा वापर करू शकतात, ज्यामुळे पोर्टफोलिओ (portfolio) ऑप्टिमाइझ (optimize) होतो आणि मानवी चुका कमी होतात. याव्यतिरिक्त, MCP चा वापर रिस्क मॅनेजमेंट (risk management) ऑटोमेट (automate) करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे बाजारातील परिस्थितीचे निरीक्षण करून आणि त्यानुसार पोर्टफोलिओ (portfolio) ॲडजस्ट (adjust) करून गुंतवणूकदारांना नुकसानापासून वाचवता येते.
विस्तृत ब्लॉकचेन इकोसिस्टममध्ये (blockchain ecosystem), MCP क्रॉस-चेन इंटरऑपरेबिलिटीला (cross-chain interoperability) प्रोत्साहन देऊ शकते. कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्स (artificial intelligence agents) MCP चा वापर वेगवेगळ्या ब्लॉकचेनवरील (blockchains) डेटा (data) आणि सेवा ॲक्सेस (access) करण्यासाठी करू शकतात, ज्यामुळे मल्टीपल प्लॅटफॉर्मवर (multiple platforms) चालणाऱ्या डीसेंट्रलाइज्ड ॲप्लिकेशन्स (decentralized applications) तयार होतात. हे क्रॉस-चेन ट्रान्झॅक्शन (cross-chain transaction) आणि डीसेंट्रलाइज्ड लेंडिंगसारख्या (decentralized lending) नवीन आणि अभिनव ॲप्लिकेशन्ससाठी (applications) दरवाजे उघडते.
तथापि, MCP ची क्षमता केवळ आर्थिक क्षेत्रापुरतीच मर्यादित नाही. हे विविध इतर ॲप्लिकेशन्ससाठी (applications) देखील वापरले जाऊ शकते, जसे की सप्लाय चेन मॅनेजमेंट (supply chain management), हेल्थकेअर (healthcare) आणि इंटरनेट ऑफ थिंग्ज (internet of things). कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्स (artificial intelligence agents) आणि बाह्य प्रणालींमध्ये (external systems) सुरक्षित आणि विश्वसनीय पद्धतीने डेटा (data) शेअर (share) करण्याचा मार्ग प्रदान करून, MCP कंपन्यांना प्रक्रिया ऑटोमेट (automate) करण्यास, कार्यक्षमता सुधारण्यास आणि अधिक चांगले निर्णय घेण्यास मदत करू शकते.
MCP चा एक महत्त्वाचा फायदा म्हणजे त्याची लवचिकता. हा प्रोटोकॉल विविध डेटा फॉरमॅट (data format) आणि कम्युनिकेशन प्रोटोकॉलशी (communication protocol) जुळवून घेतो, ज्यामुळे तो सध्याच्या सिस्टीममध्ये (system) एकत्रित करणे सोपे होते. याव्यतिरिक्त, MCP डीसेंट्रलाइज्ड (decentralized) आहे, म्हणजेच ते कोणत्याही एका संस्थेद्वारे नियंत्रित केले जात नाही. हे निष्पक्षता आणि पारदर्शकता सुनिश्चित करण्यास मदत करते आणि सेन्सॉरशिपचा (censorship) धोका कमी करते.
जरी MCP विकासाच्या सुरुवातीच्या टप्प्यात असले, तरी त्यात कृत्रिम बुद्धिमत्ता ॲप्लिकेशन्सचे (artificial intelligence applications) स्वरूप बदलण्याची क्षमता आहे. कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्स (artificial intelligence agents) आणि बाह्य प्रणालींमध्ये (external systems) सुरक्षित आणि विश्वसनीय पद्धतीने डेटा (data) शेअर (share) करण्याचा मार्ग प्रदान करून, MCP कंपन्यांना प्रक्रिया ऑटोमेट (automate) करण्यास, कार्यक्षमता सुधारण्यास आणि अधिक चांगले निर्णय घेण्यास मदत करू शकते. कृत्रिम बुद्धिमत्ता तंत्रज्ञानाचा (artificial intelligence technology) विकास जसजसा वाढत जाईल, तसतसे MCP कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या भविष्याला चालना देण्यासाठी अधिकाधिक महत्त्वाची भूमिका बजावेल.
उदाहरणार्थ, सप्लाय चेन मॅनेजमेंटमध्ये (supply chain management), MCP चा वापर वस्तूंच्या उत्पादनापासून ते वितरणापर्यंतच्या संपूर्ण प्रक्रियेवर लक्ष ठेवण्यासाठी केला जाऊ शकतो. कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्स (artificial intelligence agents) MCP चा वापर करून इन्व्हेंटरी लेव्हल (inventory level), शिपिंग टाइम (shipping time) आणि हवामानाची माहिती ॲक्सेस (access) करू शकतात, ज्यामुळे लॉजिस्टिक्स (logistics) ऑप्टिमाइझ (optimize) करता येते आणि वि delaysम्ब कमी करता येतात. हेल्थकेअरमध्ये (healthcare), MCP चा वापर रुग्णांचा डेटा (patient data) सुरक्षितपणे शेअर (share) करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे डॉक्टरांना अधिक माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यास आणि अधिक वैयक्तिकृत (personalized) काळजी घेण्यास मदत होते. इंटरनेट ऑफ थिंग्जमध्ये (internet of things), MCP चा वापर विविध उपकरणांना कनेक्ट (connect) करण्यासाठी आणि डेटा (data) गोळा करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे ऑटोमेशन (automation) शक्य होते आणि कार्यक्षमता सुधारते.
MCP चे एक महत्त्वाचे वैशिष्ट्य म्हणजे त्याचे मॉड्युलर डिझाइन (modular design). यामुळे डेव्हलपर्सना (developers) कस्टम ॲप्लिकेशन्स (custom applications) तयार करणे आणि प्रोटोकॉलची (protocol) कार्यक्षमता वाढवणे सोपे होते. याव्यतिरिक्त, MCP विविध प्रोग्रामिंग लँग्वेजेस (programming languages) आणि प्लॅटफॉर्म्सना (platforms) सपोर्ट (support) करते, ज्यामुळे ते सध्याच्या सिस्टीममध्ये (system) एकत्रित करणे सोपे होते.
MCP चा आणखी एक महत्त्वाचा फायदा म्हणजे त्याची सुरक्षा. हा प्रोटोकॉल अनधिकृत ॲक्सेसपासून (unauthorized access) डेटा (data) सुरक्षित ठेवण्यासाठी एन्क्रिप्शन (encryption) तंत्रज्ञानाचा वापर करतो आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्समधील (artificial intelligence agents) कम्युनिकेशन (communication) सुरक्षित असल्याची खात्री करतो. याव्यतिरिक्त, MCP डीसेंट्रलाइज्ड (decentralized) आहे, म्हणजेच ते कोणत्याही एका संस्थेद्वारे नियंत्रित केले जात नाही. हे निष्पक्षता आणि पारदर्शकता सुनिश्चित करण्यास मदत करते आणि सेन्सॉरशिपचा (censorship) धोका कमी करते.
संबंधित प्रकल्प
MCP ची क्षमता शोधणारे अनेक प्रकल्प आहेत. हे प्रकल्प MCP वर आधारित ॲप्लिकेशन्स (applications) तयार करत आहेत आणि प्रोटोकॉलच्या (protocol) विकासात योगदान देत आहेत. येथे काही उल्लेखनीय प्रकल्प दिले आहेत:
DeMCP
DeMCP हे एक डीसेंट्रलाइज्ड MCP नेटवर्क (decentralized MCP network) आहे. हे कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्सना (artificial intelligence agents) स्वायत्तपणे (autonomously) विकसित केलेल्या ओपन-सोर्स (open-source) MCP सेवा प्रदान करण्यासाठी, डेव्हलपर्सना (developers) MCP साठी कमर्शियल रेव्हेन्यू शेअरिंग डिप्लॉयमेंट प्लॅटफॉर्म (commercial revenue sharing deployment platform) देण्यासाठी आणि मेनस्ट्रीम लार्ज लँग्वेज मॉडेलमध्ये (mainstream large language model) (LLM) वन-स्टॉप ॲक्सेस (one-stop access) सपोर्ट (support) करण्यासाठी डिझाइन (design) केलेले आहे. डेव्हलपर्स (developers) स्टेबल कॉइन पेमेंटद्वारे (stable coin payment) (USDT, USDC) सेवा मिळवू शकतात. 8 मे पर्यंत, त्याच्या DMCP टोकनचे मार्केट कॅपिटलायझेशन (market capitalization) अंदाजे $1.62 दशलक्ष होते.
DeMCP चा उद्देश अधिक खुले आणि ॲक्सेसिबल (accessible) कृत्रिम बुद्धिमत्ता इकोसिस्टम (artificial intelligence ecosystem) तयार करणे आहे. विनामूल्य आणि ओपन-सोर्स (open-source) MCP सेवा प्रदान करून, DeMCP कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या विकासातील प्रवेशाची अडथळे कमी करत आहे आणि अधिक डेव्हलपर्सना (developers) कृत्रिम बुद्धिमत्तेवर आधारित अभिनव ॲप्लिकेशन्स (innovative applications) तयार करण्यास सक्षम करत आहे. याव्यतिरिक्त, DeMCP चा कमर्शियल रेव्हेन्यू शेअरिंग मॉडेल (commercial revenue sharing model) डेव्हलपर्सना (developers) प्लॅटफॉर्मवर योगदान देण्यासाठी आणि उच्च-गुणवत्तेच्या MCP सेवा तयार करण्यासाठी प्रोत्साहित करतो.
DeMCP च्या केंद्रस्थानी त्याचे डीसेंट्रलाइज्ड MCP नेटवर्क (decentralized MCP network) आहे. या नेटवर्कमध्ये MCP सॉफ्टवेअर (software) चालवणारे नोड्स (nodes) असतात, जे एकत्रितपणे कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्सना (artificial intelligence agents) MCP सेवा प्रदान करतात. हे नेटवर्क डीसेंट्रलाइज्ड (decentralized) आहे, म्हणजेच ते कोणत्याही एका संस्थेद्वारे नियंत्रित केले जात नाही. हे निष्पक्षता आणि पारदर्शकता सुनिश्चित करण्यास मदत करते आणि सेन्सॉरशिपचा (censorship) धोका कमी करते.
DeMCP एक कमर्शियल रेव्हेन्यू शेअरिंग डिप्लॉयमेंट प्लॅटफॉर्म (commercial revenue sharing deployment platform) देखील प्रदान करते. हा प्लॅटफॉर्म डेव्हलपर्सना (developers) त्यांच्या MCP सेवा डिप्लॉय (deploy) आणि विक्री करण्यास आणि DeMCP सोबत रेव्हेन्यू (revenue) शेअर (share) करण्यास अनुमती देतो. हा प्लॅटफॉर्म डेव्हलपर्सना (developers) त्यांच्या कामातून पैसे कमवण्याचा मार्ग प्रदान करतो आणि त्यांना प्लॅटफॉर्मसाठी उच्च-गुणवत्तेच्या सेवा तयार करण्यास प्रोत्साहित करतो.
याव्यतिरिक्त, DeMCP मेनस्ट्रीम लार्ज लँग्वेज मॉडेलमध्ये (mainstream large language model) (LLM) वन-स्टॉप ॲक्सेस (one-stop access) सपोर्ट (support) करते. यामुळे डेव्हलपर्सना (developers) त्यांच्या ॲप्लिकेशन्समध्ये (applications) LLM एकत्रित करणे आणि LLM च्या शक्तिशाली क्षमतेचा वापर करणे सोपे होते.
DeMCP अधिक खुले आणि ॲक्सेसिबल (accessible) कृत्रिम बुद्धिमत्ता इकोसिस्टम (artificial intelligence ecosystem) तयार करण्यासाठी प्रयत्नशील आहे. विनामूल्य आणि ओपन-सोर्स (open-source) MCP सेवा प्रदान करून, DeMCP कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या विकासातील प्रवेशाची अडथळे कमी करत आहे आणि अधिक डेव्हलपर्सना (developers) कृत्रिम बुद्धिमत्तेवर आधारित अभिनव ॲप्लिकेशन्स (innovative applications) तयार करण्यास सक्षम करत आहे.
DARK
DARK हे एक MCP नेटवर्क (MCP network) आहे जे ट्रस्टेड एक्झिक्युशन एन्व्हायर्नमेंटमध्ये (Trusted Execution Environment) (TEE) चालते आणि Solana ब्लॉकचेनवर (blockchain) तयार केले आहे. त्याचे $DARK टोकन Binance Alpha वर लिस्ट (list) झाले आहे आणि 8 मे पर्यंत त्याचे मार्केट कॅपिटलायझेशन (market capitalization) अंदाजे $118.1 दशलक्ष आहे. सध्या, DARK चे पहिले ॲप्लिकेशन (application) विकासाधीन आहे, ज्याचा उद्देश TEE आणि MCP प्रोटोकॉलद्वारे (protocol) कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्सना (artificial intelligence agents) कार्यक्षम टूल इंटिग्रेशन क्षमता (efficient tool integration capability) प्रदान करणे आहे, ज्यामुळे डेव्हलपर्सना (developers) साध्या कॉन्फिगरेशनद्वारे (configuration) विविध टूल्स (tools) आणि बाह्य सेवांशी (external services) द्रुतपणे कनेक्ट (connect) करता येईल. जरी हे उत्पादन अद्याप पूर्णपणे लाँच (launch) झाले नसले, तरी वापरकर्ते चाचणीत (testing) सहभागी होण्यासाठी आणि अभिप्राय (feedback) देण्यासाठी ईमेल वेटिंग लिस्टद्वारे (email waiting list) अर्ली ॲक्सेस (early access) टप्प्यात सामील होऊ शकतात.
DARK सुरक्षित आणि विश्वसनीय MCP सेवा प्रदान करण्यावर लक्ष केंद्रित करते. TEE मध्ये MCP नेटवर्क (MCP network) चालवून, DARK कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्समधील (artificial intelligence agents) डेटा (data) आणि कम्युनिकेशन (communication) सुरक्षित असल्याची खात्री करते. याव्यतिरिक्त, DARK कार्यक्षम MCP सेवा प्रदान करण्यासाठी Solana ब्लॉकचेनच्या (blockchain) जलद आणि कमी खर्चाच्या ट्रान्झॅक्शन्सचा (transactions) वापर करते.
DARK च्या पहिल्या ॲप्लिकेशनचा (application) उद्देश कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्सना (artificial intelligence agents) कार्यक्षम टूल इंटिग्रेशन क्षमता (efficient tool integration capability) प्रदान करणे आहे. हे ॲप्लिकेशन (application) डेव्हलपर्सना (developers) साध्या कॉन्फिगरेशनद्वारे (configuration) विविध टूल्स (tools) आणि बाह्य सेवांशी (external services) द्रुतपणे कनेक्ट (connect) करण्यास सक्षम करेल. यामुळे कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या विकासातील गुंतागुंत कमी होईल आणि अधिक डेव्हलपर्सना (developers) कृत्रिम बुद्धिमत्तेवर आधारित अभिनव ॲप्लिकेशन्स (innovative applications) तयार करण्यास सक्षम करेल.
DARK अधिक सुरक्षित आणि कार्यक्षम कृत्रिम बुद्धिमत्ता इकोसिस्टम (artificial intelligence ecosystem) तयार करण्यासाठी प्रयत्नशील आहे. TEE मध्ये चालणारे MCP नेटवर्क (MCP network) प्रदान करून, DARK कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्समधील (artificial intelligence agents) डेटा (data) आणि कम्युनिकेशन (communication) सुरक्षित असल्याची खात्री करते. याव्यतिरिक्त, DARK Solana ब्लॉकचेनच्या (blockchain) जलद आणि कमी खर्चाच्या ट्रान्झॅक्शन्सचा (transactions) वापर करून कार्यक्षम MCP सेवा प्रदान करते.
Cookie.fun
Cookie.fun हे Web3 इकोसिस्टममधील (ecosystem) कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्ससाठी (artificial intelligence agents) समर्पित एक प्लॅटफॉर्म (platform) आहे, ज्याचा उद्देश वापरकर्त्यांना सर्वसमावेशक कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट इंडेक्स (artificial intelligence agent index) आणि ॲनालिसिस टूलकिट (analysis toolkit) प्रदान करणे आहे. हा प्लॅटफॉर्म (platform) संज्ञानात्मक प्रभाव (cognitive influence), ॲडॉप्टिव्ह इंटेलिजन्स क्षमता (adaptive intelligence capability), वापरकर्ता सहभाग (user engagement) आणि ऑन-चेन डेटा (on-chain data) यासारख्या मेट्रिक्सचे (metrics) प्रदर्शन करून वापरकर्त्यांना विविध कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्सच्या (artificial intelligence agents) कार्यक्षमतेबद्दल माहिती मिळवण्यास आणि त्यांचे मूल्यांकन करण्यास मदत करतो. 24 एप्रिल रोजी, Cookie.API 1.0 अपडेटने (update) एक समर्पित MCP सर्व्हर (server) सादर केला, ज्यामध्ये प्लग-अँड-प्ले (plug-and-play) एजंट स्पेसिफिक इन्फ्रास्ट्रक्चर (agent specific infrastructure) आहे, जे डेव्हलपर्स (developers) आणि नॉन-टेक्निकल (non-technical) वापरकर्त्यांसाठी डिझाइन (design) केलेले आहे आणि ज्याला कॉन्फिगरेशनची (configuration) आवश्यकता नाही.
Cookie.fun कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्सबद्दल (artificial intelligence agents) सखोल माहिती प्रदान करण्यावर लक्ष केंद्रित करते. सर्वसमावेशक इंडेक्स (index) आणि ॲनालिसिस टूलकिट (analysis toolkit) प्रदान करून, Cookie.fun वापरकर्त्यांना विविध कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजंट्सच्या (artificial intelligence agents) कार्यक्षमतेबद्दल माहिती मिळवण्यास आणि त्यांचे मूल्यांकन करण्यास मदत करते. हे वापरकर्त्यांना अधिक माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यास आणि त्यांच्या गरजांसाठी योग्य एजंट (agent) निवडण्यास सक्षम करेल.