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

Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo luôn tìm kiếm những cách tương tác cá nhân hóa và chủ động hơn. Các chatbot truyền thống thường thiếu tính cá nhân hóa, để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã giới thiệu khái niệm "nhân vật", gán cho AI những vai trò và giọng điệu cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả như vậy, AI vẫn là người phản hồi thụ động, không thể chủ động thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.

Để giải quyết giới hạn này, dự án 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 động thực hiện nhiệm vụ theo yêu cầu của người dùng. Mặc dù Auto-GPT đã có bước tiến quan trọng trong việc thực hiện khả năng tự động của AI, nhưng vẫn gặp phải vấn đề định dạng gọi công cụ không thống nhất, khả năng tương thích giữa các nền tảng kém.

Để đối phó với những thách thức này, giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) đã ra đời. MCP nhằm đơn giản hóa việc tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, bằng cách cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI có thể dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Điều này đã giảm thiểu đáng kể độ khó và chi phí thời gian phát triển, giúp mô hình AI có thể tương tác nhanh chóng và hiệu quả hơn với các công cụ bên ngoài.

MCP và AI Agent hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent tập trung vào các hoạt động tự động trên blockchain, thực thi hợp đồng thông minh và quản lý tài sản tiền điện tử, trong khi MCP lại chú trọng vào việc đơn giản hóa sự tương tác giữa AI Agent và các hệ thống bên ngoài, cung cấp các giao thức tiêu chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh. Giá trị cốt lõi của MCP nằm ở việc 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.). Sự 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, nâng cao đáng kể khả năng thực thi tự chủ của nó.

Trong lĩnh vực DeFi, AI Agent có thể nhận dữ liệu thị trường theo thời gian thực thông qua MCP và tự động tối ưu hóa danh mục đầu tư. Ngoài ra, MCP mở ra hướng đi mới cho AI Agent, đó là sự hợp tác giữa nhiều AI Agent. Thông qua MCP, các AI Agent khác nhau có thể phân công theo chức năng, hợp tác hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp như phân tích dữ liệu trên chuỗi, dự đoán thị trường, quản lý rủi ro, v.v., nâng cao hiệu quả và độ tin cậy tổng thể.

Hiện tại, đã có nhiều dự án đang khám phá ứng dụng tích hợp giữa MCP và AI Agent:

1. DeMCP: Một mạng lưới MCP phi tập trung, cung cấp dịch vụ MCP mã nguồn mở tự phát triển cho AI Agent, đồng thời cung cấp nền tảng triển khai chia sẻ lợi nhuận thương mại cho các nhà phát triển MCP.

2. DARK: Mạng MCP được xây dựng trên Solana, hoạt động trong môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE). 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 TEE và giao thức MCP.

3. Cookie.fun: Nền tảng tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, cung cấp chỉ số AI Agent và công cụ phân tích. Cập nhật gần đây đã ra mắt máy chủ MCP chuyên dụng, cung cấp dịch vụ MCP dành riêng cho các nhà phát triển và những người không có kỹ thuật với khả năng cắm và chạy.

4. SkyAI: Dự án 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 từ BNB Chain và Solana, trong tương lai sẽ hỗ trợ máy chủ dữ liệu MCP của Ethereum mainnet và chuỗi Base.

Mặc dù giao thức MCP đã thể hiện tiềm năng to lớn trong việc nâng cao hiệu quả trao đổi dữ liệu, giảm chi phí phát triển, tăng cường an ninh và bảo vệ quyền riêng tư, nhưng hầu hết các dự án dựa trên MCP hiện tại vẫn ở giai đoạn xác minh khái niệm và chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành. Điều này dẫn đến việc giá token của chúng liên tục giảm sau khi ra mắt, phản ánh cuộc khủng hoảng niềm tin của thị trường đối với các dự án MCP.

Trong tương lai, sự phát triển của giao thức MCP đối mặt với những thách thức như tăng tốc tiến độ phát triển sản phẩm, đảm bảo rằng token liên kết chặt chẽ với sản phẩm thực tế, nâng cao trải nghiệm người dùng. Đồng thời, việc quảng bá giao thức MCP trong hệ sinh thái tiền điện tử vẫn cần vượt qua các rào cản tích hợp công nghệ, chẳng hạn như thống nhất sự khác biệt về logic hợp đồng thông minh và cấu trúc dữ liệu giữa các blockchain và DApp khác nhau.

Mặc dù gặp nhiều 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 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 suất và độ chính xác trong phân tích thị trường. Hơn nữa, đặc tính phi tập trung của giao thức MCP được kỳ vọng sẽ cung cấp một nền tảng vận hành minh bạch, có thể truy xuất cho các mô hình AI, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa của tài sản AI.

Là một lực lượng hỗ trợ quan trọng trong việc tích hợp AI và blockchain, giao thức MCP được kỳ vọng sẽ trở thành động lực thúc đẩy thế hệ AI Agent tiếp theo. Tuy nhiên, để hiện thực hóa tầm nhìn này, vẫn cần giải quyết nhiều thách thức liên quan đến tích hợp công nghệ, an ninh, trải nghiệm người dùng. Khi những vấn đề này dần được giải quyết, sự kết hợp giữa MCP và AI Agent sẽ mở ra không gian phát triển mới cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.