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

Một, Giới thiệu về khái niệm MCP

Các chatbot truyền thống thường thiếu cài đặt cá nhân hóa, dẫn đến phản hồi đơn điệu và thiếu tính nhân văn. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã giới thiệu khái niệm "nhân vật", nhằm trao cho AI những vai trò và giọng điệu cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả như vậy, AI vẫn chỉ là người phản hồi thụ động, không thể chủ động thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.

Để vượt qua giới hạn này, 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, và đăng ký chúng vào hệ thống. Khi người dùng đưa ra yêu cầu, Auto-GPT có thể tạo ra hướng dẫn hoạt động dựa trên các quy tắc và công cụ đã định sẵn, tự động thực hiện nhiệm vụ và trả về kết quả, 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 hóa nhất định cho 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 điều này, giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) 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 dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Giao thức này đã đơn giản hóa đáng kể quy trình phát triển, cho phép các mô hình AI tương tác với các công cụ bên ngoài nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Hai, sự hợp tác giữa MCP và AI Agent

MCP và AI Agent có mối quan hệ hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào các hoạt động tự động trên blockchain, thực thi hợp đồng thông minh và quản lý tài sản tiền mã hóa, nhấn mạnh bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp ứng dụng phi tập trung. Trong khi đó, MCP thì 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, tăng cường khả năng tương tác và linh hoạt giữa các nền tảng.

Giá trị cốt lõi của MCP là cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất cho sự tương tác giữa AI Agent 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 AI Agent kết nối liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, đồng thời tăng cường đáng kể khả năng thực hiện tự động của chúng. Chẳng hạn, 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.

Ngoài ra, MCP đã mở ra một hướng đi mới cho AI Agent, đó là sự hợp tác giữa nhiều AI Agent. Thông qua MCP, AI Agent có thể phân công theo chức năng và hợp tác 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 suất và độ tin cậy tổng thể. Trong lĩnh vực tự động hóa giao dịch trên chuỗi, MCP kết nối các loại giao dịch và Agent quản lý rủi ro, giúp giải quyết các vấn đề như trượt giá, hao mòn giao dịch, MEV, từ đó thực hiện quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.

Ba, Tổng quan về các dự án liên quan

1. DeMCP：Mạng 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, và thực hiện kết nối một điểm đến các mô hình ngôn ngữ lớn chính thống.

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 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 và công cụ phân tích toàn diện cho AI Agent. Cập nhật gần đây đã ra mắt máy chủ MCP chuyên dụng, bao gồm máy chủ MCP dành riêng cho các tác nhân có thể cắm và chạy, được thiết kế cho các nhà phát triển và những người không chuyên về kỹ thuật.

4. SkyAI: Dự án hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng trên BNB Chain, nhằm mục đích xây dựng 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 có thể tương tác cho các ứng dụng AI dựa trên Web3, hỗ trợ truy cập dữ liệu đa chuỗi và triển khai đại lý AI.

Bốn, Triển vọng và Thách thức Tương lai

Giao thức MCP đã cho thấy 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, đặc biệt là trong các trường hợp như tài chính phi tập trung. Tuy nhiên, hiện tại hầu hết các dự án dựa trên MCP vẫn đang ở giai đoạn xác minh khái niệm và chưa phát hành sản phẩm trưởng thành, dẫn đến sự khủng hoảng niềm tin từ thị trường đối với những dự án này.

Các thách thức chính bao gồm:

• Thúc đẩy tiến độ phát triển sản phẩm
• Đảm bảo sự liên kết chặt chẽ giữa token và sản phẩm thực tế
• Nâng cao trải nghiệm người dùng
• Giải quyết sự khác biệt trong logic hợp đồng thông minh và cấu trúc dữ liệu giữa các blockchain và DApp khác nhau

Mặc dù đối mặt với những thách thức, giao thức MCP vẫn thể hiện tiềm năng phát triển thị trường lớn. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ AI và sự trưởng thành dần dần của giao thức MCP, trong tương lai sẽ có khả năng đạt được ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực như DeFi, DAO, v.v. Ví dụ, 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.

Tính phi tập trung của giao thức MCP hy vọng sẽ cung cấp cho mô hình AI một nền tảng hoạt động minh bạch, có thể truy xuất, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa tài sản AI. Là một lực lượng hỗ trợ quan trọng cho sự kết hợp giữa AI và blockchain, giao thức MCP có tiềm năng trở thành động cơ thúc đẩy thế hệ AI Agent tiếp theo. 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 nhiều khía cạnh khác.