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

Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo luôn tìm kiếm các hệ thống đối thoại thông minh hơn và nhân văn hơn. Mặc dù chatbot truyền thống có thể thực hiện các cuộc trò chuyện cơ bản, nhưng chúng thiếu tính cách và chiều sâu. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã giới thiệu khái niệm "nhân cách", trao cho AI những vai trò và đặc điểm tính cách cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả khi có những nhân cách phong phú, AI vẫn chỉ phản hồi thụ động và không thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách chủ động.

Để vượt qua giới hạn này, dự án Auto-GPT 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 các nhiệm vụ theo các quy tắc đã được thiết lập. Sự đổi mới này đã biến AI từ một người đối thoại thụ động thành một người thực hiện nhiệm vụ chủ động. Tuy nhiên, Auto-GPT vẫn gặp phải các vấn đề như định dạng gọi công cụ không thống nhất, khả năng tương thích chéo nền tảng kém.

Để giải quyết những thách thức này, giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) ra đời. MCP nhằm mục đích đơn giản hóa sự tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, cung cấp một tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất. Truyền thống, việc để các mô hình lớn thực hiện các nhiệm vụ phức tạp cần rất nhiều công việc lập trình, trong khi MCP thông qua việc chuẩn hóa giao diện đã đơn giản hóa đáng kể quy trình này, nâng cao hiệu quả tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài.

MCP và AI Agent hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent tập trung vào các hoạt động blockchain, thực thi hợp đồng thông minh và quản lý tài sản mã hóa, trong khi MCP tập trung vào việc đơn giản hóa sự tương tác giữa AI và các hệ thống bên ngoài. MCP cung cấp khả năng tích hợp đa nền tảng hiệu quả hơn cho AI Agent, tăng cường đáng kể khả năng thực thi của nó.

Ví dụ, AI Agent trong lĩnh vực DeFi có thể lấy dữ liệu thị trường theo thời gian thực thông qua MCP, tự động tối ưu hóa danh mục đầu tư. MCP cũng mở ra những con đường mới cho sự hợp tác của nhiều AI Agent, cho phép chúng phân công công việc và hoàn thành các nhiệm vụ phân tích dữ liệu chuỗi phức tạp, dự đoán thị trường và quản lý rủi ro.

Về các dự án liên quan, DeMCP cam kết cung cấp dịch vụ MCP mã nguồn mở cho AI Agent và cung cấp nền tảng chia sẻ lợi nhuận cho các nhà phát triển. DARK được xây dựng trên Solana, cung cấp mạng MCP trong môi trường thực thi đáng tin cậy. Cookie.fun tập trung vào phân tích AI Agent trong hệ sinh thái Web3, gần đây đã ra mắt máy chủ MCP độc quyền. SkyAI được xây dựng trên BNB Chain, nhằm mục đích xây dựng cơ sở hạ tầng AI gốc blockchain thông qua việc mở rộng MCP.

Mặc dù MCP đã thể hiện tiềm năng to lớn trong việc nâng cao hiệu quả tương tác dữ liệu, giảm chi phí phát triển và tăng cường tính bảo mật, nhưng hiện tại hầu hết các dự án MCP vẫn đang ở giai đoạn xác minh khái niệm. Độ tin cậy của thị trường đối với những dự án này không cao, chủ yếu là do chu kỳ phát triển sản phẩm dài và thiếu ứng dụng thực tế. Do đó, tăng tốc độ phát triển sản phẩm, đảm bảo rằng token liên kết chặt chẽ với sản phẩm thực tế, và nâng cao trải nghiệm người dùng đã trở thành những thách thức cốt lõi hiện tại của các dự án MCP.

Tuy nhiên, giao thức MCP vẫn có tiềm năng phát triển lớn. Với sự tiến bộ của công nghệ AI và sự trưởng thành của giao thức MCP, trong tương lai có thể đạt được ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực như DeFi, DAO. Các đại lý AI có thể nhận dữ liệu trên chuỗi theo thời gian thực thông qua giao thức MCP, thực hiện giao dịch tự động, nâng cao hiệu quả phân tích thị trường. Hơn nữa, đặc điểm phi tập trung của giao thức MCP hứa hẹn sẽ cung cấp một nền tảng hoạt động minh bạch, có thể truy nguyên cho các mô hình AI, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa tài sản AI.

Tóm lại, giao thức MCP như một động lực quan trọng trong việc tích hợp AI và blockchain, có khả năng trở thành động cơ chính cho thế hệ AI Agent tiếp theo. Tuy nhiên, để thực hiện tầm nhìn này, vẫn cần phải giải quyết nhiều thách thức liên quan đến tích hợp công nghệ, an ninh, trải nghiệm người dùng, v.v.