Sự kết hợp giữa khái niệm MCP và AI Agent: Khung ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới

Giới thiệu khái niệm MCP

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các chatbot truyền thống thường 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 giới thiệu khái niệm "nhân vật", gán cho AI các vai trò và tính cách 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 Auto-GPT đã ra đời. Nó cho phép các nhà phát triển định nghĩa công cụ và hàm cho AI, giúp AI có khả năng tự động thực hiện các nhiệm vụ và trả về kết quả theo các quy tắc đã được thiết lập. Sự đổi mới này biến AI từ một người đối thoại thụ động thành một người thực hiện nhiệm vụ chủ động.

Mặc dù Auto-GPT đã đạt được một số tiến bộ, 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. Vì vậy, MCP (Giao thức ngữ cảnh mô hình) ra đời. MCP nhằm đơn giản hóa cách thức tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau.

Truyền thống, để làm cho các mô hình quy mô lớn thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, các nhà phát triển cần viết một lượng lớn mã và hướng dẫn 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 các giao diện và quy tắc giao tiếp chuẩn hóa, đã đơn giản hóa đáng kể quá trình này, giúp các mô hình AI có thể tương tác hiệu quả hơn với các công cụ bên ngoài.

Sự kết hợp giữa MCP và AI Agent

MCP và AI Agent hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào các thao tác tự động hóa blockchain, thực thi 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 các giao thức tiêu chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh, tăng cường khả năng tương tác và tính linh hoạt đa nền tảng.

Giá trị cốt lõi của MCP nằm ở việc cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất cho sự tương tác giữa AI Agent và các công cụ bên ngoài (như 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, giúp AI Agent có thể kết nối liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, tăng cường khả năng thực hiện tự động.

Ví dụ, AI Agent thuộc loại DeFi có thể thu thập dữ liệu thị trường theo thời gian thực và tự động tối ưu hóa danh mục đầu tư thông qua MCP. Ngoài ra, MCP mở ra hướng đi mới cho AI Agent, đó là hợp tác đa Agent: thông qua MCP, các AI Agent khác nhau có thể hợp tác theo chức năng, cùng nhau 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 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, v.v., nhằm đạt được quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.

Dự án liên quan

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 việc kết nối một cách toàn diện với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nổi bật. Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua việc hỗ trợ stablecoin.

TỐI

DARK là một mạng MCP dựa trên môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) được xây dựng trên Solana. Ứng dụng đầu tiên của nó đang trong quá trình 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 có thể nhanh chóng truy cập nhiều công cụ và dịch vụ bên ngoài thông qua cấu hình đơn giản.

Cookie.fun

Cookie.fun là nền tảng tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, cung cấp cho người dùng chỉ số và công cụ phân tích AI Agent toàn diện. Nền tảng này giúp người dùng đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau thông qua việc trình bày các chỉ số như ảnh hưởng tâm lý của AI Agent, khả năng theo dõi thông minh, tương tác của người dùng và dữ liệu trên chuỗi. Gần đây, bản cập nhật Cookie.API 1.0 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 những người không có kỹ thuật, không cần bất kỳ cấu hình nào.

SkyAI

SkyAI là một dự án hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng trên BNB Chain, nhằm mục đích xây dựng hạ tầng AI gốc blockchain thông qua việc mở rộng MCP. Nền tảng này cung cấp các giao thức dữ liệu có thể mở rộng và tương tác cho các ứng dụng AI dựa trên Web3, dự kiến sẽ 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, với khối lượng dữ liệu đã vượt qua 10 tỷ dòng, trong tương lai cũng sẽ ra mắt máy chủ dữ liệu MCP hỗ trợ mạng chính Ethereum và chuỗi Base.

Phát triển tương lai

Giao thức MCP như một câu chuyện mới về sự kết hợp giữa AI và blockchain, đã thể hiện tiềm năng 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 bối cảnh 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, chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến giá token của chúng liên tục giảm sau khi niêm yết. Điều này phản ánh một cuộc khủng hoảng niềm tin của thị trường đối với các dự án MCP, chủ yếu xuất phát từ chu kỳ phát triển sản phẩm dài và thiếu ứng dụng thực tế.

Cách 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 sẽ là những vấn đề cốt lõi mà dự án MCP hiện đang đối mặt. Hơn nữa, việc推广 giao thức MCP trong hệ sinh thái tiền mã hóa vẫn gặp phải 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, máy chủ MCP chuẩn hóa thống nhất vẫn cần đầu tư nhiều nguồn lực phát triển.

Mặc dù đối mặt với những thách thức trên, 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 có khả năng đạt được ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực như DeFi, DAO. Ví dụ, các đại lý AI có thể sử dụng giao thức MCP để truy cập 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 vận hành minh bạch, có thể truy vết cho các mô hình AI, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa tài sản AI.

Giao thức MCP, như một lực lượng hỗ trợ quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, với sự phát triển không ngừng của công nghệ và sự mở rộng của các tình huống ứng dụng, có khả năng trở thành động cơ quan trọng thúc đẩy thế hệ AI Agent tiếp theo. Tuy nhiên, để hiện thực hóa tầm nhìn này, vẫn cần phải giải quyết nhiều thách thức về tích hợp công nghệ, an ninh, trải nghiệm người dùng và nhiều khía cạnh khác.