Khám Phá AI Agent Trong Lĩnh Vực Web3: Từ Manus đến MC
Gần đây, một sản phẩm AI Agent toàn cầu đầu tiên có tên là Manus đã gây ra sự chú ý lớn trong giới công nghệ trong nước. Sản phẩm này được phát triển bởi một công ty khởi nghiệp của Trung Quốc, và ngay trong ngày ra mắt đầu tiên đã xuất hiện tình hình khó khăn trong việc có được mã mời. Là một AI Agent toàn diện, Manus thể hiện khả năng tư duy độc lập, lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách mạnh mẽ, có khả năng tự hoàn thành toàn bộ quá trình từ ý tưởng đến giao hàng.
Sự bùng nổ của Manus không chỉ thu hút sự chú ý trong ngành, mà còn cung cấp những ý tưởng sản phẩm quý giá cho việc phát triển AI Agent. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, AI Agent như một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo, đang dần chuyển từ khái niệm sang ứng dụng thực tế, thể hiện tiềm năng to lớn trong nhiều lĩnh vực, và lĩnh vực Web3 cũng không phải là ngoại lệ.
AI Agent là một chương trình máy tính có khả năng tự quyết định và thực hiện nhiệm vụ dựa trên môi trường, đầu vào và mục tiêu đã định. Các thành phần cốt lõi bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như "bộ não", cơ chế quan sát và cảm nhận, quá trình suy luận, khả năng thực hiện hành động, cũng như chức năng ghi nhớ và truy xuất.
Mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một là tập trung vào khả năng lập kế hoạch, bao gồm REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler; hai là tập trung vào khả năng phản hồi, bao gồm Basic Reflection, Reflexion, Self Discover, LATS. Trong đó, mô hình ReAct là mô hình thiết kế xuất hiện sớm nhất và được áp dụng rộng rãi nhất.
Chế độ ReAct giải quyết các nhiệm vụ suy diễn ngôn ngữ và ra quyết định đa dạng bằng cách kết hợp suy luận (Reasoning) và hành động (Acting) trong mô hình ngôn ngữ. Quy trình điển hình của nó có thể được mô tả bằng chu trình "Suy nghĩ → Hành động → Quan sát" (TAO).
AI Agent còn có thể được chia thành Single Agent và Multi Agent dựa trên số lượng tác nhân. Single Agent tập trung vào sự kết hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Multi Agent giao cho các tác nhân khác nhau những vai trò khác nhau, hoàn thành nhiệm vụ phức tạp thông qua sự hợp tác.
Model Context Protocol (MCP) là giao thức mã nguồn mở do công ty Anthropic phát hành, nhằm giải quyết vấn đề kết nối và tương tác giữa LLM và các nguồn dữ liệu bên ngoài. MCP cung cấp ba khả năng: mở rộng kiến thức, thực hiện gọi hàm và mẫu gợi ý được viết sẵn, sử dụng kiến trúc Client-Server và sử dụng giao thức JSON-RPC ở tầng dưới.
Trong lĩnh vực Web3, sự phát triển của AI Agent đã trải qua những đỉnh cao và sự giảm sút. Hiện tại, có ba mô hình chính: mô hình nền tảng phát hành đại diện bởi Virtuals Protocol, mô hình DAO đại diện bởi ElizaOS, và mô hình công ty thương mại đại diện bởi Swarms.
Nền tảng phát hành cho phép người dùng tạo, triển khai và kiếm tiền từ AI Agent. Virtuals Protocol hiện là nền tảng phát hành lớn nhất, với hơn một trăm nghìn Agent đã được phát hành trên đó. Mô hình DAO như ElizaOS, nhằm sử dụng mô hình AI để mô phỏng quyết định đầu tư và kết hợp với ý kiến của các thành viên DAO để thực hiện đầu tư. Swarms là một khung Multi Agent cấp doanh nghiệp, giải quyết các nhu cầu kinh doanh phức tạp thông qua việc sắp xếp thông minh và hợp tác hiệu quả.
Từ góc độ mô hình kinh tế, hiện tại chỉ có nền tảng phát hành có thể đạt được vòng khép kín kinh tế tự cung tự cấp. Tuy nhiên, mô hình này cũng đối mặt với thách thức, chủ yếu là phần lớn các AI Agent được phát hành thiếu sự hỗ trợ giá trị nội tại.
Sự xuất hiện của MCP đã mang đến một hướng khám phá mới cho AI Agent Web3: thứ nhất là triển khai MCP Server vào mạng blockchain, giải quyết vấn đề điểm đơn và có khả năng chống kiểm duyệt; thứ hai là làm cho MCP Server có khả năng tương tác với blockchain, chẳng hạn như thực hiện giao dịch DeFi và quản lý.
Ngoài ra, còn có kế hoạch xây dựng mạng lưới khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum. Kế hoạch này nhằm tự động hóa, minh bạch, đáng tin cậy và chống kiểm duyệt khuyến khích thông qua hợp đồng thông minh, đồng thời sử dụng ví Ethereum, ZK và các công nghệ khác để thực hiện ký tên, xác thực quyền truy cập và bảo vệ quyền riêng tư trong quá trình hoạt động.
Mặc dù sự kết hợp giữa MCP và Web3 về lý thuyết có thể mang lại cơ chế tín nhiệm phi tập trung và các lớp kinh tế kích thích cho ứng dụng AI Agent, nhưng công nghệ chứng minh không biết đã khó khăn trong việc xác minh tính xác thực của hành vi Agent, và mạng phi tập trung vẫn còn tồn tại vấn đề về hiệu suất. Đây không phải là một giải pháp có thể thành công trong thời gian ngắn.
Việc phát hành Manus đánh dấu một cột mốc quan trọng cho sản phẩm đại lý AI tổng quát. Thế giới Web3 cũng cần một sản phẩm cột mốc để phá vỡ những nghi ngờ từ bên ngoài về việc thiếu tính thực tiễn chỉ toàn là sự thổi phồng. Sự xuất hiện của MCP đã mang đến một hướng khám phá mới cho đại lý AI của Web3, bao gồm triển khai lên mạng blockchain, thực hiện tương tác với blockchain và xây dựng mạng lưới khuyến khích người sáng tạo.
AI như một câu chuyện lịch sử vĩ đại, sự hòa nhập với Web3 là điều không thể tránh khỏi. Chúng ta cần giữ vững kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá sự phát triển của lĩnh vực này.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Web3 khám phá hướng mới cho AI Agent: Những điều rút ra từ Manus đến MCP
Khám Phá AI Agent Trong Lĩnh Vực Web3: Từ Manus đến MC
Gần đây, một sản phẩm AI Agent toàn cầu đầu tiên có tên là Manus đã gây ra sự chú ý lớn trong giới công nghệ trong nước. Sản phẩm này được phát triển bởi một công ty khởi nghiệp của Trung Quốc, và ngay trong ngày ra mắt đầu tiên đã xuất hiện tình hình khó khăn trong việc có được mã mời. Là một AI Agent toàn diện, Manus thể hiện khả năng tư duy độc lập, lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách mạnh mẽ, có khả năng tự hoàn thành toàn bộ quá trình từ ý tưởng đến giao hàng.
Sự bùng nổ của Manus không chỉ thu hút sự chú ý trong ngành, mà còn cung cấp những ý tưởng sản phẩm quý giá cho việc phát triển AI Agent. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, AI Agent như một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo, đang dần chuyển từ khái niệm sang ứng dụng thực tế, thể hiện tiềm năng to lớn trong nhiều lĩnh vực, và lĩnh vực Web3 cũng không phải là ngoại lệ.
AI Agent là một chương trình máy tính có khả năng tự quyết định và thực hiện nhiệm vụ dựa trên môi trường, đầu vào và mục tiêu đã định. Các thành phần cốt lõi bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như "bộ não", cơ chế quan sát và cảm nhận, quá trình suy luận, khả năng thực hiện hành động, cũng như chức năng ghi nhớ và truy xuất.
Mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một là tập trung vào khả năng lập kế hoạch, bao gồm REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler; hai là tập trung vào khả năng phản hồi, bao gồm Basic Reflection, Reflexion, Self Discover, LATS. Trong đó, mô hình ReAct là mô hình thiết kế xuất hiện sớm nhất và được áp dụng rộng rãi nhất.
Chế độ ReAct giải quyết các nhiệm vụ suy diễn ngôn ngữ và ra quyết định đa dạng bằng cách kết hợp suy luận (Reasoning) và hành động (Acting) trong mô hình ngôn ngữ. Quy trình điển hình của nó có thể được mô tả bằng chu trình "Suy nghĩ → Hành động → Quan sát" (TAO).
AI Agent còn có thể được chia thành Single Agent và Multi Agent dựa trên số lượng tác nhân. Single Agent tập trung vào sự kết hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Multi Agent giao cho các tác nhân khác nhau những vai trò khác nhau, hoàn thành nhiệm vụ phức tạp thông qua sự hợp tác.
Model Context Protocol (MCP) là giao thức mã nguồn mở do công ty Anthropic phát hành, nhằm giải quyết vấn đề kết nối và tương tác giữa LLM và các nguồn dữ liệu bên ngoài. MCP cung cấp ba khả năng: mở rộng kiến thức, thực hiện gọi hàm và mẫu gợi ý được viết sẵn, sử dụng kiến trúc Client-Server và sử dụng giao thức JSON-RPC ở tầng dưới.
Trong lĩnh vực Web3, sự phát triển của AI Agent đã trải qua những đỉnh cao và sự giảm sút. Hiện tại, có ba mô hình chính: mô hình nền tảng phát hành đại diện bởi Virtuals Protocol, mô hình DAO đại diện bởi ElizaOS, và mô hình công ty thương mại đại diện bởi Swarms.
Nền tảng phát hành cho phép người dùng tạo, triển khai và kiếm tiền từ AI Agent. Virtuals Protocol hiện là nền tảng phát hành lớn nhất, với hơn một trăm nghìn Agent đã được phát hành trên đó. Mô hình DAO như ElizaOS, nhằm sử dụng mô hình AI để mô phỏng quyết định đầu tư và kết hợp với ý kiến của các thành viên DAO để thực hiện đầu tư. Swarms là một khung Multi Agent cấp doanh nghiệp, giải quyết các nhu cầu kinh doanh phức tạp thông qua việc sắp xếp thông minh và hợp tác hiệu quả.
Từ góc độ mô hình kinh tế, hiện tại chỉ có nền tảng phát hành có thể đạt được vòng khép kín kinh tế tự cung tự cấp. Tuy nhiên, mô hình này cũng đối mặt với thách thức, chủ yếu là phần lớn các AI Agent được phát hành thiếu sự hỗ trợ giá trị nội tại.
Sự xuất hiện của MCP đã mang đến một hướng khám phá mới cho AI Agent Web3: thứ nhất là triển khai MCP Server vào mạng blockchain, giải quyết vấn đề điểm đơn và có khả năng chống kiểm duyệt; thứ hai là làm cho MCP Server có khả năng tương tác với blockchain, chẳng hạn như thực hiện giao dịch DeFi và quản lý.
Ngoài ra, còn có kế hoạch xây dựng mạng lưới khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum. Kế hoạch này nhằm tự động hóa, minh bạch, đáng tin cậy và chống kiểm duyệt khuyến khích thông qua hợp đồng thông minh, đồng thời sử dụng ví Ethereum, ZK và các công nghệ khác để thực hiện ký tên, xác thực quyền truy cập và bảo vệ quyền riêng tư trong quá trình hoạt động.
Mặc dù sự kết hợp giữa MCP và Web3 về lý thuyết có thể mang lại cơ chế tín nhiệm phi tập trung và các lớp kinh tế kích thích cho ứng dụng AI Agent, nhưng công nghệ chứng minh không biết đã khó khăn trong việc xác minh tính xác thực của hành vi Agent, và mạng phi tập trung vẫn còn tồn tại vấn đề về hiệu suất. Đây không phải là một giải pháp có thể thành công trong thời gian ngắn.
Việc phát hành Manus đánh dấu một cột mốc quan trọng cho sản phẩm đại lý AI tổng quát. Thế giới Web3 cũng cần một sản phẩm cột mốc để phá vỡ những nghi ngờ từ bên ngoài về việc thiếu tính thực tiễn chỉ toàn là sự thổi phồng. Sự xuất hiện của MCP đã mang đến một hướng khám phá mới cho đại lý AI của Web3, bao gồm triển khai lên mạng blockchain, thực hiện tương tác với blockchain và xây dựng mạng lưới khuyến khích người sáng tạo.
AI như một câu chuyện lịch sử vĩ đại, sự hòa nhập với Web3 là điều không thể tránh khỏi. Chúng ta cần giữ vững kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá sự phát triển của lĩnh vực này.