​​Dự đoán MCP: Công cụ dự đoán mới cho AI-Agents trong Web3

Bạn đã từng xây dựng các AI-Agents trước đây, nhưng liệu chúng có thực sự hiểu người dùng của bạn? Prediction MCP (Giao thức ngữ cảnh máy) thay đổi điều đó bằng cách hoạt động như một công cụ dự đoán chung cho các tác nhân AI. Thay vì các đường ống dữ liệu một lần, bạn cắm vào một giao thức duy nhất cung cấp thông tin chi tiết về hành vi theo thời gian thực, ngay khi cần.

Dự đoán hành vi được thực hiện đơn giản

Về bản chất, Prediction MCP đóng gói các tín hiệu trên chuỗi; các mẫu giao dịch, nắm giữ token, các cam kết hợp đồng; thành các điểm dự đoán có cấu trúc và các thẻ hành vi. Các AI-Agent của bạn sử dụng các thẻ này để điều chỉnh nội dung, điều chỉnh chiến lược hoặc tùy chỉnh thông điệp. Hãy coi đó như nhịp đập liên tục của ý định ví, chảy liền mạch vào các mô hình của bạn.

Tại sao nền tảng Web3 cần bối cảnh dự đoán

Trong Web2, cá nhân hóa trở thành điều bắt buộc để thu hút người dùng. Bạn thấy điều đó bất cứ khi nào một ứng dụng đề xuất danh sách phát hoặc một trang web thương mại điện tử đề xuất một sản phẩm. Các ứng dụng Web3 không thể tụt hậu.

Nếu không có ngữ cảnh dự đoán, bảng điều khiển DeFi và trải nghiệm GameFi sẽ trở nên chung chung. Người dùng mong muốn tương tác dự đoán động thái tiếp theo của họ; đặt cược, hoán đổi hoặc đúc tiền trước khi họ nhấp vào.

Học hỏi từ Web2 Personalization

Hãy tưởng tượng việc mở một dịch vụ phát trực tuyến luôn phát cùng một biểu đồ hàng đầu. Nhàm chán, phải không? Web3 có dữ liệu để làm tốt hơn, nhưng lại thiếu một tiêu chuẩn để chia sẻ ngữ cảnh. Prediction MCP mang đến sự tinh tế trong đề xuất của Web2 cho các ứng dụng phi tập trung, cho phép các tác nhân AI tạo ra các quyết định được cá nhân hóa dựa trên hành vi của ví trực tiếp.

Những đổi mới cốt lõi đằng sau MCP

Prediction MCP không chỉ là một API khác. Nó được xây dựng trên hai trụ cột đột phá đảm bảo tính bảo mật, khả năng mở rộng và quản trị cộng đồng.

TEE Security và Decentralized Registry

Tất cả các mô hình dự đoán nhạy cảm đều chạy trong Môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE), bảo vệ dữ liệu riêng tư và bảo toàn tính toàn vẹn của mô hình. Trong khi đó, một sổ đăng ký phi tập trung cho phép bất kỳ tác nhân AI nào khám phá và xác minh các điểm cuối MCP mà không cần cơ quan trung ương.

Các trường hợp sử dụng chính cần chú ý

Thiết kế plug-and-play của Prediction MCP cung cấp năng lượng cho nhiều dịch vụ do AI điều khiển. Sau đây là một số ví dụ có tác động cao:

Phát hiện gian lận dự đoán

Đánh dấu ví đáng ngờ trước khi chúng tấn công. Bằng cách theo dõi các hành vi sai lệch theo thời gian thực, AI-Agents có thể chặn gian lận, ngăn chặn hành vi rút tiền bất hợp pháp và bảo vệ tài sản của người dùng.

Tạo danh mục đầu tư cá nhân

Các ứng dụng DeFAI tự động có thể cân bằng lại danh mục đầu tư dựa trên mức độ chấp nhận rủi ro và lịch sử giao dịch của từng người dùng. Hãy tưởng tượng danh mục đầu tư tự điều chỉnh khi điều kiện thị trường hoặc hành vi của người dùng thay đổi, trước khi mọi người khác nhận ra.

Khám phá những dự án đầy hứa hẹn...

Các dự án đầy hứa hẹn...

Bài viết còn tiếp tục...

Tìm hiểu thêm: Dự đoán MCP

Chi tiết ra mắt và bắt đầu

Dự đoán MCP sẽ được phát trực tiếp ChainAware.ai dành cho đăng ký Doanh nghiệp. Được xây dựng để tương thích với nhiều chuỗi, nó hỗ trợ Ethereum, Binance Smart Chain, Solana, v.v.

Để bắt đầu, hãy đăng ký gói Enterprise của chúng tôi, cài đặt pixel của chúng tôi và ánh xạ thẻ dự đoán vào logic quyết định của bạn. Chỉ trong vài ngày, bạn sẽ có thể cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa, vừa trực quan vừa sáng tạo.

Kết luận

Mọi tác nhân AI có mục đích cá nhân hóa nội dung hoặc quyết định đều cần một công cụ dự đoán cốt lõi. Prediction MCP cung cấp công cụ được chuẩn hóa, an toàn và sẵn sàng tích hợp.

Nếu bạn nghiêm túc về việc nâng cao mức độ tương tác của người dùng trên Web3, thì bây giờ chính là thời điểm để kết nối và cung cấp cho các đại lý của bạn những thông tin chi tiết mà họ xứng đáng được hưởng.

_{Disclaimer: Đây là bài viết trả phí. bsc.news không xác nhận và không chịu trách nhiệm hoặc nghĩa vụ đối với bất kỳ nội dung, độ chính xác, chất lượng, quảng cáo, sản phẩm hoặc tài liệu nào khác trên trang này. Người đọc nên tự nghiên cứu trước khi thực hiện bất kỳ hành động nào liên quan đến công ty và nội dung. bsc.news không chịu trách nhiệm, trực tiếp hoặc gián tiếp, đối với bất kỳ thiệt hại hoặc mất mát nào do hoặc được cho là do hoặc liên quan đến việc sử dụng hoặc dựa vào bất kỳ nội dung, hàng hóa hoặc dịch vụ nào được đề cập trong bài viết. Để tìm hiểu thêm về cách chúng tôi kiếm tiền, vui lòng nhấp vào đây hoặc liên hệ bằng cách gửi email [email được bảo vệ].}