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

Một, Phân tích khái niệm MCP

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các chatbot truyền thống thường tỏ ra đơn điệu và nhàm chán do thiếu thiết lập cá nhân hóa. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã giới thiệu khái niệm "nhân vật", trao cho AI những vai trò và ngữ điệu cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả như vậy, AI vẫn chỉ là những người phản hồi thụ động, không thể chủ động thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.

Để vượt qua giới hạn này, dự án mã nguồn mở Auto-GPT đã ra đời. Nó cho phép các nhà phát triển định nghĩa công cụ và hàm cho AI, giúp AI có thể tự thực hiện nhiệm vụ theo các quy tắc đã được thiết lập. Mặc dù Auto-GPT đã đạt được một mức độ tự chủ cho 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 đối phó với những thách thức này, giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) đã ra đời. MCP nhằm đơn giản hóa cách thức tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, thông qua việc cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Giao thức này đã giảm đáng kể độ khó phát triển và chi phí thời gian, cho phép mô hình AI tương tác hiệu quả hơn với các công cụ bên ngoài.

Hai, hiệu ứng phối hợp giữa MCP và AI Agent

MCP và AI Agent có mối quan hệ bổ trợ lẫn nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào các hoạt động tự động hóa blockchain, thực thi hợp đồng thông minh và quản lý tài sản mã hóa, trong khi MCP tập trung vào việc đơn giản hóa tương tác giữa AI Agent và các hệ thống bên ngoài, cung cấp các giao thức tiêu 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 một 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, 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 của nó.

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. Hơn nữa, MCP mở ra một hướng đi mới cho AI Agent, đó là hợp tác giữa nhiều AI Agent: thông qua MCP, AI Agent 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.

Ba, dự án liên quan đến MCP

1. Mạng lưới MCP phi tập trung: Cam kết 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, và thực hiện việc truy cập một cửa vào các mô hình ngôn ngữ lớn hàng đầu.

2. Mạng MCP dựa trên môi trường thực thi đáng tin cậy: Xây dựng trên nền tảng Solana, nhằm mục đích cung cấp khả năng tích hợp công cụ hiệu quả cho AI Agent thông qua TEE và giao thức MCP, giúp các nhà phát triển có thể nhanh chóng kết nối với nhiều công cụ và dịch vụ bên ngoài thông qua cấu hình đơn giản.

3. Nền tảng AI Agent sinh thái Web3: Tập trung vào việc cung cấp chỉ số và công cụ phân tích AI Agent toàn diện, giúp người dùng hiểu và đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau. Nền tảng này đã ra mắt máy chủ MCP độc quyền, bao gồm máy chủ MCP chuyên dụng cho các tác nhân thông minh cắm và chạy, được thiết kế đặc biệt cho các nhà phát triển và người không có kỹ thuật.

4. Dự án cơ sở hạ tầng dữ liệu Web3: Được xây dựng trên blockchain cụ thể, nhằm mục đích xây dựng cơ sở hạ tầng AI gốc blockchain thông qua việc mở rộng MCP. Nền tảng này cung cấp các giao thức dữ liệu có thể mở rộng và tương tác cho các ứng dụng AI dựa trên Web3, hỗ trợ truy cập dữ liệu đa chuỗi, triển khai đại lý AI và tiện ích cấp giao thức.

Bốn, Triển vọng Tương lai

Giao thức MCP như một mô hình mới kết hợp AI và blockchain, đã thể hiện tiềm năng to lớn trong việc nâng cao hiệu quả giao tiếp dữ liệu, giảm chi phí phát triển, tăng cường tính 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 kiểm tra khái niệm và chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành.

Trong tương lai, giao thức MCP có khả năng được áp dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực DeFi, DAO. Các đại lý AI có thể sử dụng giao thức MCP để truy xuất 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. Hơn nữa, đặc tính phi tập trung của giao thức MCP được kỳ vọng sẽ cung cấp cho các mô hình AI một nền tảng vận hành minh bạch, có thể truy xuất, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa tài sản AI.

Tuy nhiên, để hiện thực hóa tầm nhìn này vẫn cần giải quyết nhiều thách thức về tích hợp công nghệ, an ninh, trải nghiệm người dùng và các khía cạnh khác. Khi công nghệ ngày càng trưởng thành và các tình huống ứng dụng được mở rộng, giao thức MCP có khả năng trở thành động lực quan trọng thúc đẩy sự phát triển của thế hệ AI Agent tiếp theo, mở ra những khả năng mới cho ứng dụng trí tuệ nhân tạo.