كارولين بيشوب
05 سبتمبر، 2025 00:23
اكتشف كيف يعزز استنباط بروتوكول سياق النموذج (MCP) تفاعلات أدوات الذكاء الاصطناعي من خلال جمع المعلومات المفقودة مسبقًا، وتحسين تجربة المستخدم من خلال عمليات بديهية وسلسة، وفقًا لأحدث رؤى GitHub.
تقود GitHub تفاعلًا أكثر سلاسة بين أدوات الذكاء الاصطناعي والمستخدمين من خلال تنفيذ استنباط بروتوكول سياق النموذج (MCP). يهدف هذا النهج إلى تحسين تجارب المستخدم من خلال جمع المعلومات الأساسية مسبقًا، مما يقلل الاحتكاك ويعزز وظائف التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي، وفقًا لمدونة GitHub.
فهم استنباط MCP
في جوهره، يتضمن استنباط MCP توقف الذكاء الاصطناعي لطلب التفاصيل الضرورية من المستخدمين قبل المضي قدمًا في المهمة، مما يمنع الاعتماد على الافتراضات الافتراضية التي قد لا تتوافق مع تفضيلات المستخدم. يتم دعم هذه الوظيفة حاليًا بواسطة GitHub Copilot ضمن Visual Studio Code، على الرغم من أن توفرها قد يختلف عبر تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة.
تحديات التنفيذ
خلال بث حديث، سلط كريس ريدينغتون من GitHub الضوء على التحديات التي واجهها أثناء تنفيذ الاستنباط في خادم MCP للعبة قائمة على الأدوار. في البداية، كان الخادم يحتوي على أدوات مكررة لأنواع مختلفة من الألعاب، مما أدى إلى الارتباك واختيار الأدوات غير الصحيحة من قبل وكلاء الذكاء الاصطناعي. تضمن الحل توحيد الأدوات وضمان اتفاقيات تسمية متميزة لتحديد الغرض من كل أداة بوضوح.
تبسيط تفاعلات المستخدم
يسمح النهج المحسن للمستخدمين ببدء لعبة بإعدادات مخصصة بدلاً من المعلمات الافتراضية. على سبيل المثال، عندما يطلب المستخدم لعبة إكس أو (tic-tac-toe)، يحدد النظام التفاصيل المفقودة مثل مستوى الصعوبة أو اسم اللاعب، مطالبًا المستخدم بهذه المعلومات لتخصيص إعداد اللعبة بشكل مناسب.
رؤى تقنية
يتضمن تنفيذ الاستنباط داخل خادم MCP عدة خطوات رئيسية: التحقق من المعلمات المطلوبة، وتحديد الوسائط الاختيارية المفقودة، وبدء الاستنباط لجمع المعلومات المفقودة، وتقديم مطالبات مدفوعة بالمخطط، وإكمال الطلب الأصلي بمجرد جمع جميع البيانات الضرورية.
الدروس المستفادة
أكدت جلسة تطوير ريدينغتون على أهمية تسمية الأدوات بوضوح والتطوير التكراري. من خلال تحسين أسماء الأدوات وتوحيد الوظائف، قلل الفريق من التعقيد وحسن تجربة المستخدم. بالإضافة إلى ذلك، كان تحليل طلبات المستخدم الأولية لاستنباط المعلومات المفقودة فقط أمرًا حاسمًا في تحسين عملية الاستنباط.
آفاق المستقبل
مع استمرار تطور الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي، يوفر دمج استنباط MCP مسارًا واعدًا لتعزيز تفاعلات المستخدم. لا يبسط هذا النهج تجربة المستخدم فحسب، بل يوائم أيضًا عمليات الذكاء الاصطناعي مع تفضيلات المستخدم، مما يمهد الطريق لتطبيقات أكثر بديهية واستجابة.
مصدر الصورة: Shutterstock
المصدر: https://blockchain.news/news/enhancing-ai-interactions-mcp-elicitation
