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

Một, Giới thiệu khái niệm MCP

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các chatbot truyền thống thường phụ thuộc vào mô hình đối thoại chung, thiếu cài đặt 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", gán cho AI các vai trò, tính cách và giọng điệu cụ thể, giúp phản hồi của nó gần gũi hơn với mong đợi của người dùng. Tuy nhiên, ngay cả khi có "nhân vật" 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.

Để khắc phục hạn chế này, dự án Auto-GPT ra đời. Nó 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 hướng dẫn 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. Điều này biến AI từ một người tham gia đối thoại thụ động thành một người thực hiện nhiệm vụ chủ động.

Mặc dù Auto-GPT đã đạt được một mức độ tự động thực thi AI, nhưng vẫn gặp phải 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 những thách thức này, MCP (Mô hình Ngữ cảnh Giao thức) đã ra đời. MCP nhằm đơn giản hóa cách thức 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. Truyền thống, để cho các mô hình quy mô lớn thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, các nhà phát triển cần phải viết một lượng lớn mã và mô tả công cụ, điều này làm tăng đáng kể độ khó và chi phí thời gian phát triển. Giao thức MCP thông qua việc định nghĩa giao diện và quy tắc giao tiếp tiêu chuẩn hóa, đã đơn giản hóa đáng kể quá trình này, giúp các mô hình AI có thể tương tác nhanh chóng và hiệu quả hơn với các công cụ bên ngoài.

Hai, mối quan hệ hợp tác giữa MCP và AI Agent

MCP và AI Agent có mối quan hệ bổ sung cho nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào các hoạt động 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 sự 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.

Các tác nhân AI truyền thống có khả năng thực hiện nhất định, chẳng hạn như thực hiện giao dịch thông qua hợp đồng thông minh, quản lý ví, v.v. Tuy nhiên, các chức năng này thường là định nghĩa sẵn, thiếu tính linh hoạt và khả năng thích ứng. Giá trị cốt lõi của MCP là cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất cho sự tương tác giữa tác nhân AI và các công cụ bên ngoài (bao gồm 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 tác nhân AI kết nối liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, làm tăng đáng kể 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 hướng đi mới cho AI Agent, đó là sự hợp tác giữa nhiều AI Agent: thông qua MCP, AI Agent có thể hợp tác theo chức năng để 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. Về 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 mòn giao dịch, MEV, và thực hiện quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.

Ba, Giới thiệu các dự án liên quan

1. DeMCP

DeMCP là một 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 MCP, và thực hiện kết nối một cửa với các mô hình ngôn ngữ lớn chính. 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 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, cho phép các nhà phát triển dễ dàng cấu hình và nhanh chóng kết nối với nhiều công cụ và dịch vụ bên ngoài.

3. Cookie.fun

Cookie.fun là nền tảng tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, cung cấp cho người dùng chỉ số AI Agent toàn diện và các công cụ phân tích. Nền tảng này hiển thị các chỉ số như sức ảnh hưởng tâm lý của AI Agent, khả năng theo dõi thông minh, tương tác của người dùng và dữ liệu trên chuỗi, giúp người dùng hiểu và đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau. Gần đây, Cookie.fun đã ra mắt máy chủ MCP chuyên dụng, bao gồm máy chủ MCP dành riêng cho AI Agent có thể cắm và sử dụng, được thiết kế đặc biệt cho các nhà phát triển và người không có kỹ thuật, không cần cấu hình gì.

4. SkyAI

SkyAI là một dự án hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng trên BNB Chain, nhằm mở rộng MCP để xây dựng hạ tầng AI bản địa của blockchain. Nền tảng này cung cấp một giao thức dữ liệu có thể mở rộng và có thể tương tác cho các ứng dụng AI dựa trên Web3, với kế hoạch đơn giản hóa quy trình phát triển thông qua việc tích hợp truy cập dữ liệu đa chuỗi, triển khai đại lý AI và tiện ích cấp giao thức, thúc đẩy ứng dụng thực tế của AI trong môi trường blockchain. Hiện tại, SkyAI hỗ trợ các tập dữ liệu tổng hợp từ BNB Chain và Solana, trong tương lai sẽ ra mắt hỗ trợ máy chủ dữ liệu MCP cho mạng chính Ethereum và chuỗi Base.

Bốn, Triển vọng phát triển tương lai

Giao thức MCP như một câu chuyện mới trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, đã thể hiện tiềm năng to lớn trong việc nâng cao hiệu quả trao đổi dữ liệu, giảm chi phí phát triển, tăng cường bảo mật và bảo vệ quyền riêng tư, đặc biệt là trong các tình huống tài chính phi tập trung. Tuy nhiên, hầu hết các dự án dựa trên MCP hiện nay vẫn đang ở giai đoạn xác minh khái niệm, chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến giá token của chúng liên tục giảm sau khi ra mắt. Điều này phản ánh một cuộc khủng hoảng niềm tin vào các dự án MCP trên thị trường, chủ yếu xuất phát từ chu kỳ phát triển sản phẩm kéo dài và thiếu ứng dụng thực tế.

Do đó, việc tăng tốc độ phát triển sản phẩm, đảm bảo mối liên hệ chặt chẽ giữa token và sản phẩm thực tế, cũng như nâng cao trải nghiệm người dùng trở thành những vấn đề cốt lõi mà dự án MCP hiện đang đối mặt. Hơn nữa, việc quảng bá giao thức MCP trong hệ sinh thái tiền mã hóa vẫn phải đối mặt với thách thức về tích hợp công nghệ. Do sự khác biệt trong logic hợp đồng thông minh và cấu trúc dữ liệu giữa các blockchain và DApp khác nhau, việc chuẩn hóa máy chủ MCP vẫn cần đầu tư một lượng lớn tài nguyên phát triển.

Mặc dù đối mặt với nhiều thách thức, giao thức MCP vẫn thể hiện tiềm năng phát triển thị trường lớn. Khi công nghệ AI ngày càng tiến bộ và giao thức MCP dần trưởng thành, trong tương lai nó có khả năng được áp 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 thu thập 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 hứa hẹn sẽ cung cấp một nền tảng hoạt động minh bạch và có thể truy nguyên cho các mô hình AI, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa tài sản AI.

Giao thức MCP là một sức mạnh hỗ trợ quan trọng cho 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, nó có khả năng trở thành động lực quan trọng 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, và trải nghiệm người dùng.