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 thiếu thiết lập 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 cách", trao 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 ra đời. Nó cho phép các nhà phát triển định nghĩa công cụ và hàm cho AI, giúp AI tự động thực hiện các nhiệm vụ theo các quy tắc đã được thiết lập. Mặc dù Auto-GPT đã đạt được một mức độ thực hiện tự chủ nhất định, nhưng vẫn gặp phải các vấn đề như định dạng gọi công cụ không thống nhất và khả năng tương thích đa nền tảng kém.

Để đối phó với những thách thức này, MCP (Giao thức ngữ cảnh mô hình) đã ra đời. MCP nhằm đơn giản hóa cách thức tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, thông qua tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI có thể dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Sự tiêu chuẩn hóa này đã đơn giản hóa rất nhiều quy trình phát triển, nâng cao hiệu suất, giúp các mô hình AI có thể tương tác nhanh chóng và hiệu quả hơn với các công cụ bên ngoài.

Hai, hiệu ứng hợp tác giữa MCP và AI Agent

MCP và AI Agent hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào các hoạt động tự động hóa blockchain, thực thi hợp đồng thông minh và quản lý tài sản mã hóa, nhấn mạnh vào bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp ứng dụng phi tập trung. MCP thì tập trung 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.

MCP đã mở ra một hướng phát triển mới cho AI Agent, như hợp tác nhiều AI Agent. Thông qua MCP, AI Agent có thể phân chia 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, đạt được 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, cung cấp dịch vụ MCP mã nguồn mở tự phát triển cho AI Agent, cung cấp nền tảng triển khai chia sẻ doanh thu thương mại cho các nhà phát triển.

2. DARK: Mạng MCP dưới môi trường thực thi đáng 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.

3. Cookie.fun: Nền tảng tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, cung cấp chỉ số và công cụ phân tích AI Agent toàn diện. Cập nhật gần đây đã ra mắt máy chủ MCP chuyên dụng, cung cấp dịch vụ MCP dành riêng cho các tác nhân thông minh dễ dàng cho các nhà phát triển và những người không có kỹ thuật.

4. SkyAI: Dự án hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng trên BNB Chain, tạo ra hạ tầng AI bản địa blockchain thông qua việc mở rộng MCP. Hiện tại hỗ trợ các tập dữ liệu tổng hợp từ BNB Chain và Solana, trong tương lai dự kiến hỗ trợ dịch vụ dữ liệu MCP từ mạng chính Ethereum và chuỗi Base.

Bốn, Triển vọng phát triển trong tương lai

Giao thức MCP đã thể hiện tiềm năng lớn trong việc nâng cao hiệu quả giao tiếp dữ liệu, giảm chi phí phát triển, tăng cường an ninh và bảo vệ quyền riêng tư, đặc biệt là trong các lĩnh vực tài chính phi tập trung với triển vọng ứng dụng rộng rãi. 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 có xu hướng giảm.

Trong tương lai, giao thức MCP hy vọng sẽ được áp dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực DeFi, DAO và các lĩnh vực khác. Đại lý AI có thể thông qua giao thức MCP để nhận 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 có thể 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.

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, v.v. Khi công nghệ ngày càng trưởng thành và các lĩnh vực ứng dụng mở rộng, giao thức MCP có khả năng trở thành động lực quan trọng thúc đẩy sự phát triển của thế hệ AI Agent tiếp theo, mở ra con đường phát triển mới cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.