MCP và AI Agent: Khung mới cho ứng dụng trí tuệ nhân tạo

Giới thiệu khái niệm MCP

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

Để vượt qua giới hạn này, dự án mã nguồn mở Auto-GPT ra đời. Nó cho phép các nhà phát triển định nghĩa các 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 lệnh thực hiện dựa trên các quy tắc và công cụ đã được thiết lập, 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 một mức độ thực hiện tự động của AI, nhưng vẫn phải đối mặt với các vấn đề như định dạng gọi công cụ không đồng nhất và khả năng tương thích kém giữa các nền tảng. Để giải quyết điều 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, thông qua việc cung cấp một tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, cho phép AI dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Giao thức này đã giảm đáng kể độ khó và chi phí thời gian phát triển, cho phép các mô hình AI tương tác hiệu quả hơn với các công cụ bên ngoài.

Hiệu ứng hợp tác giữa MCP và AI Agent

MCP và AI Agent hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào tự động hóa 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 chú trọng vào việc đơn giản hóa tương tác giữa AI Agent và các hệ thống bên ngoài, cung cấp giao thức chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh, tăng cường khả năng tương tác và linh hoạt giữa các nền tảng.

Giá trị cốt lõi của MCP là cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất cho sự tương tác giữa AI Agent và các công cụ bên ngoài (như dữ liệu blockchain, hợp đồng thông minh, dịch vụ ngoài chuỗi, v.v.). Tiêu chuẩn hóa này giải quyết vấn đề phân mảnh giao diện trong phát triển truyền thống, cho phép AI Agent kết nối liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, từ đó tăng cường đáng kể khả năng thực hiện tự động. Chẳng hạn, AI Agent loại DeFi có thể sử dụng MCP để nhận dữ liệu thị trường theo thời gian thực và tự động tối ưu hóa danh mục đầu tư.

Ngoài ra, MCP đã mở ra hướng đi mới cho AI Agent, đó là hợp tác đa Agent. Thông qua MCP, các AI Agent khác nhau có thể hợp tác theo phân công chức năng, cùng nhau hoàn thành 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 kết nối các loại giao dịch và Agent quản lý rủi ro, giải quyết các vấn đề như trượt giá, hao hụt giao dịch, MEV, thực hiện quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.

Tổng quan về các dự án liên quan

1. DeMCP: Một mạng lưới 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 nhà phát triển, và thực hiện kết nối một cửa với các mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến.

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

3. Cookie.fun: Nền tảng tập trung vào AIAgent trong hệ sinh thái Web3, cung cấp chỉ số và công cụ phân tích AI Agent toàn diện. Nền tảng này trình bày các chỉ số như ảnh hưởng tâm lý của AI Agent, khả năng theo dõi thông minh, tương tác của người dùng và dữ liệu trên chuỗi.

4. SkyAI: Dự án hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng trên BNB Chain, thông qua việc mở rộng MCP để xây dựng cơ sở hạ tầng AI gốc của blockchain. Nền tảng này cung cấp một giao thức dữ liệu có thể mở rộng và có khả năng tương tác cho các ứng dụng AI dựa trên Web3, hỗ trợ truy cập dữ liệu đa chuỗi và triển khai đại lý AI.

Triển vọng và thách thức trong tương lai

Giao thức MCP như một mô hình mới trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, thể hiện tiềm năng to lớn trong việc nâng cao hiệu quả giao tiếp dữ liệu, giảm chi phí phát triển, và tăng cường an ninh cũng như bảo vệ quyền riêng tư, đặc biệt trong các lĩnh vực tài chính phi tập trung có triển vọng ứng dụng rộng rãi. Tuy nhiên, hiện tại hầu hết các dự án dựa trên MCP vẫn ở giai đoạn xác minh khái niệm và chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến giá token của chúng biến động lớn.

Các thách thức chính bao gồm:

• Thúc đẩy tiến độ phát triển sản phẩm
• Đảm bảo token liên kết chặt chẽ với sản phẩm thực tế
• Nâng cao trải nghiệm người dùng
• Khắc phục rào cản tích hợp công nghệ, thống nhất logic hợp đồng thông minh và cấu trúc dữ liệu giữa các blockchain và DApp khác nhau.

Mặc dù phải đối mặt với thách thức, giao thức MCP vẫn thể hiện tiềm năng thị trường lớn. Với sự tiến bộ của công nghệ AI và sự trưởng thành của giao thức MCP, trong tương lai có thể đạt được ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực như DeFi, DAO, v.v. Ví dụ, các đại lý 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 của phân tích thị trường.

Tính phi tập trung của giao thức MCP hy vọng sẽ cung cấp một 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. Là một lực lượng hỗ trợ quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, giao thức MCP có khả năng trở thành động cơ chính 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.