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

Một, khái niệm MCP

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các chatbot truyền thống thường thiếu tính cá nhân hóa và sự ấm áp. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã giới thiệu khái niệm "nhân vật", gán cho AI các vai trò và tính cách cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả khi có nhiều "nhân vật", AI vẫn chỉ là người phản hồi thụ động, không thể chủ động thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.

Để giúp AI trở thành người thực hiện nhiệm vụ chủ động, 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 tự động thực hiện nhiệm vụ dựa trên các quy tắc đã được thiết lập. Tuy nhiên, Auto-GPT vẫn gặp phải vấn đề về định dạng gọi công cụ không thống nhất và khả năng tương thích kém giữa các nền tảng.

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

Hai, sự kết hợp giữa MCP và AI Agent

MCP và AI Agent hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent tập trung vào các thao tác blockchain, thực thi hợp đồng thông minh và quản lý tài sản mã hóa, nhấn mạnh việc bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp ứng dụng phi tập trung. Trong khi đó, 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 chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh, tăng cường khả năng tương tác đa nền tảng.

MCP cung cấp tiêu chuẩn thống nhất cho việc tương tác giữa AI Agent và các công cụ bên ngoài (như dữ liệu blockchain, hợp đồng thông minh, dịch vụ ngoại tuyến, v.v.). Điều 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, tăng cường khả năng thực thi tự chủ. Ví dụ, AI Agent loại DeFi có thể thông qua MCP để nhận dữ liệu thị trường theo thời gian thực và tự động tối ưu hóa danh mục đầu tư.

Ngoài ra, MCP còn mở ra hướng mới cho AI Agent: hợp tác giữa nhiều AI Agent. Thông qua MCP, AI Agent có thể phân công theo chức năng, phối hợp 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 có thể kết nối các loại giao dịch và Agent quản lý rủi ro, giải quyết các vấn đề như trượt giá, hao mòn giao dịch, MEV, đạt được quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.

Ba, các dự án liên quan

1. DeMCP

DeMCP là một 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, và thực hiện việc kết nối một cách toàn diện với các mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến. Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua việc hỗ trợ stablecoin.

2. TỐI

DARK là mạng MCP dựa trên 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 TEE và giao thức MCP, giúp các nhà phát triển nhanh chóng kết nối với nhiều công cụ và dịch vụ bên ngoài.

3. Cookie.fun

Cookie.fun là nền tảng tập trung vào các đại lý AI trong hệ sinh thái Web3, cung cấp chỉ số và công cụ phân tích cho các đại lý AI. Nền tảng này hiển thị sức ảnh hưởng tâm lý, khả năng theo dõi thông minh, tương tác của người dùng và các chỉ số dữ liệu trên chuỗi của các đại lý AI, giúp người dùng đánh giá hiệu suất của các đại lý AI khác nhau.

4. SkyAI

SkyAI là một dự án cơ sở hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng trên chuỗi BNB, nhằm mục đích xây dựng một cơ sở hạ tầng AI gốc blockchain thông qua việc mở rộng MCP. Nền tảng này cung cấp một giao thức dữ liệu có thể mở rộng và tương tác cho các ứng dụng AI dựa trên Web3, đơn giản hóa quy trình phát triển và thúc đẩy việc ứng dụng AI trong môi trường blockchain.

Bốn, Phát triển tương lai

Giao thức MCP thể hiện tiềm năng 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, đặc biệt là trong các kịch bản tài chính phi tập trung với triển vọng ứng dụng rộng rãi. Tuy nhiên, hầu hết các dự án dựa trên MCP hiện nay vẫn đang ở giai đoạn xác thực khái niệm, chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến giá token của chúng giảm. Điều này phản ánh sự khủng hoảng niềm tin của thị trường vào các dự án MCP, chủ yếu bắt nguồn từ chu kỳ phát triển sản phẩm kéo dài và thiếu các ứng dụng thực tế.

Trong tương lai, giao thức MCP dự kiến sẽ được áp dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực DeFi, DAO, v.v. 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. Đặc tính phi tập trung của giao thức MCP hứa hẹn 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.

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 mở rộng, giao thức MCP có khả năng trở thành động lực quan trọng thúc đẩy thế hệ AI Agent tiếp theo, nhưng vẫn cần vượt qua nhiều trở ngại để đạt được toàn bộ tiềm năng của nó.