Khung ứng dụng thông minh mới kết hợp khái niệm MCP và AI Agent

Giới thiệu về khái niệm MCP

Các chatbot truyền thống trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo thường phụ thuộc vào mô hình đối thoại chung, thiếu sự thiết lập nhân cách cá nhân hóa, dẫn đến phản hồi đơn điệu và thiếu cảm xúc con người. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã đưa ra khái niệm "nhân cách", gán cho AI các vai trò, tính cách và giọng điệu cụ thể, giúp cho phản hồi gần gũi hơn với mong đợi của người dùng. Tuy nhiên, ngay cả khi có "nhân cách" phong phú, AI vẫn chỉ là người phản hồi thụ động, không thể chủ động thực hiện nhiệm vụ hoặc thực hiện các thao tác phức tạp.

Dự án Auto-GPT ra đời cho phép các nhà phát triển định nghĩa công cụ và hàm cho AI, và đăng ký chúng vào hệ thống. Khi người dùng đưa ra yêu cầu, Auto-GPT sẽ tạo ra các hướng dẫn thực hiện dựa trên quy tắc và công cụ được thiết lập trước, tự động thực hiện nhiệm vụ và trả về kết quả, biến AI từ một người đối thoại thụ động thành một người thực hiện nhiệm vụ chủ động.

Mặc dù Auto-GPT đã đạt được khả năng thực thi tự động của AI, nhưng vẫn đối mặt với các vấn đề như định dạng gọi công cụ không thống nhất và khả năng tương thích giữa các nền tảng kém. Để giải quyết những vấn đề này, MCP (Model Context Protocol, giao thức ngữ cảnh mô hình) đã ra đời. MCP nhằm mục đích đơn giản hóa cách thức tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Truyền thống, việc để các mô hình quy mô lớn thực hiện các nhiệm vụ phức tạp cần một lượng lớn mã và mô tả công cụ, trong khi giao thức MCP thông qua việc định nghĩa các giao diện và quy tắc giao tiếp tiêu chuẩn hóa, đã đơn giản hóa đáng kể quá trình này, nâng cao hiệu quả tương tác giữa mô hình AI và các công cụ bên ngoài.

Sự kết hợp giữa MCP và AI Agent

MCP và AI Agent hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào các hoạt động tự động hóa trên blockchain, thực hiện hợp đồng thông minh và quản lý tài sản mã hóa, nhấn mạnh bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp ứng dụng phi tập trung. MCP thì tập trung vào việc đơn giản hóa sự tương tác giữa AI Agent và các hệ thống bên ngoài, cung cấp giao thức tiêu chuẩn và quản lý ngữ cảnh, tăng cường khả năng tương tác đa nền tảng và tính linh hoạt.

MCP cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất cho AI Agent với các công cụ bên ngoài (bao gồm dữ liệu blockchain, hợp đồng thông minh, dịch vụ off-chain, v.v.), giải quyết vấn đề phân mảnh giao diện trong phát triển truyền thống, giúp AI Agent có thể kết nối liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, nâng cao khả năng thực hiện tự động. Ví dụ, AI Agent loại DeFi có thể nhận dữ liệu thị trường theo thời gian thực và tự động tối ưu hóa danh mục đầu tư thông qua MCP.

MCP còn mở ra hướng đi mới cho AI Agent: hợp tác giữa các AI Agent. Thông qua MCP, AI Agent có thể hợp tác theo phân công chức năng, thực hiện các nhiệm vụ phức tạp như phân tích dữ liệu trên chuỗi, dự đoán thị trường, quản lý rủi ro, nâng cao hiệu quả và độ tin cậy tổng thể. Trong lĩnh vực tự động hóa giao dịch trên chuỗi, MCP liên kết các loại giao dịch và Agent quản lý rủi ro, giải quyết vấn đề trượt giá, hao mòn giao dịch, MEV, đạt được quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.

Dự án liên quan

1. DeMCP: Mạng MCP phi tập trung, cung cấp dịch vụ MCP mã nguồn mở tự phát triển cho AI Agent, cung cấp nền tảng triển khai chia sẻ lợi nhuận thương mại cho các nhà phát triển, thực hiện kết nối một điểm cho các mô hình ngôn ngữ lớn chính.

2. DARK: Mạng MCP dựa trên Môi trường thực thi tin cậy (TEE) được xây dựng trên Solana. Ứng dụng đầu tiên của nó đang được phát triển, sẽ cung cấp khả năng tích hợp công cụ hiệu quả cho AI Agent thông qua TEE và giao thức MCP.

3. Cookie.fun: Nền tảng tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, cung cấp chỉ số và công cụ phân tích AI Agent toàn diện. Cập nhật mới nhất đã ra mắt máy chủ MCP chuyên dụng, bao gồm máy chủ MCP dành riêng cho các tác nhân có thể cắm và sử dụng.

4. SkyAI: Dự án cơ sở hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng trên BNB Chain, thông qua việc mở rộng MCP để xây dựng hạ tầng AI gốc blockchain. Hiện tại hỗ trợ các tập dữ liệu tổng hợp trên BNB Chain và Solana, trong tương lai sẽ hỗ trợ máy chủ dữ liệu MCP trên mạng chính Ethereum và chuỗi Base.

Phát triển tương lai

Giao thức MCP như một câu chuyện mới về sự kết hợp giữa AI và blockchain, đã thể hiện tiềm năng lớn trong việc nâng cao hiệu quả giao tiếp dữ liệu, giảm chi phí phát triển, tăng cường bảo mật và bảo vệ quyền riêng tư. Tuy nhiên, hiện tại hầu hết các dự án dựa trên MCP vẫn đang ở giai đoạn xác minh ý tưởng và chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành. Cách để tăng tốc độ phát triển sản phẩm, đảm bảo rằng token và sản phẩm thực tế có mối liên hệ chặt chẽ, cũng như nâng cao trải nghiệm người dùng, là những vấn đề cốt lõi mà các dự án MCP đang phải đối mặt.

Mặc dù phải đối mặt với những thách thức, giao thức MCP vẫn thể hiện tiềm năng phát triển thị trường lớn. Với sự tiến bộ của công nghệ AI và sự trưởng thành của giao thức MCP, trong tương lai có khả năng đạt được sự ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực như DeFi, DAO. Ví dụ, các tác nhân AI có thể thông qua giao thức MCP để lấy dữ liệu trên chuỗi theo thời gian thực, thực hiện giao dịch tự động, nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong phân tích thị trường. Đặc tính phi tập trung của giao thức MCP hứa hẹn sẽ cung cấp nền tảng vận hành minh bạch và có thể truy xuất cho các mô hình AI, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa tài sản AI.

Giao thức MCP như một sức mạnh hỗ trợ quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, với sự trưởng thành không ngừng của công nghệ và sự mở rộng của các tình huống ứng dụng, có khả năng trở thành động cơ thúc đẩy thế hệ AI Agent tiếp theo. Tuy nhiên, để hiện thực hóa tầm nhìn này, vẫn cần giải quyết nhiều thách thức về tích hợp công nghệ, an ninh, và trải nghiệm người dùng.