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

Giới thiệu khái niệm MC

Các chatbot truyền thống trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo thường thiếu sự thiết lập nhân vật 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 đưa ra khái niệm "nhân cách", gán cho AI những vai trò, tính cách và giọng điệu cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả khi có "nhân cách" phong phú, AI vẫn chỉ là một người phản hồi thụ động, không thể chủ động thực hiện nhiệm vụ hoặc thực hiện các thao tác phức tạp.

Để biến AI từ người đối thoại thụ động thành người thực hiện nhiệm vụ chủ động, dự án mã nguồn mở Auto-GPT đã ra đời. Nó cho phép các nhà phát triển định nghĩa một loạt công cụ và hàm cho AI, và đăng ký những công cụ này vào hệ thống. Khi người dùng đưa ra yêu cầu, Auto-GPT sẽ dựa trên các quy tắc và công cụ đã được thiết lập để tạo ra các chỉ thị hành động tương ứng, tự động thực hiện nhiệm vụ và trả về kết quả.

Mặc dù Auto-GPT đã đạt được một mức độ tự động thực hiện của 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 những vấn đề này, MCP (Model Context Protocol, giao thức ngữ cảnh mô hình) đã ra đời. MCP nhằm mục đích đơn giản hóa cách thức tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, thông qua việc cung cấp các tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Giao diện tiêu chuẩn hóa và quy định giao tiếp 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.

Hiệu ứng hợp tác giữa MCP và AI Agent

MCP và AI Agent mã hóa bổ sung cho nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào các hoạt động tự động của blockchain, thực thi hợp đồng thông minh và quản lý tài sản mã hóa, nhấn mạnh việc bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp các 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 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 khả năng tự thực hiện của nó. Ví dụ, 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 hợp tác theo phân công chức năng, kết hợp 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, giải quyết các vấn đề như trượt giá, hao mòn giao dịch, MEV, v.v., thực hiện quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.

Tổng quan về các 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 doanh thu 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 chính thống (LLM). Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua việc hỗ trợ stablecoin.

DARK

DARK là một mạng MCP được xây dựng trên Solana trong môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE). Ứng dụng đầu tiên của nó đang được phát triển, nhằm cung cấp khả năng tích hợp công cụ hiệu quả cho AI Agent thông qua TEE và giao thức MCP, cho phép các nhà phát triển nhanh chóng kết nối với nhiều công cụ và dịch vụ bên ngoài thông qua cấu hình đơn giản.

Cookie.fun

Cookie.fun là nền tảng tập trung vào AIAgent trong hệ sinh thái Web3, cung cấp cho người dùng các chỉ số và công cụ phân tích AI Agent toàn diện. Nền tảng này giúp người dùng hiểu và đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau thông qua việc hiển thị các chỉ số như ảnh hưởng tâm lý của AI Agent, khả năng theo dõi thông minh, tương tác người dùng và dữ liệu trên chuỗi. Gần đây, bản cập nhật Cookie.API1.0 đã ra mắt máy chủ MCP độc quyền, bao gồm máy chủ MCP chuyên dụng cho các tác nhân thông minh cắm và chạy, được thiết kế riêng cho các nhà phát triển và những người không phải là kỹ thuật, không cần cấu hình gì.

SkyAI

SkyAI là dự án cơ sở 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 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 AI agent 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 quá 10 tỷ dòng, trong tương lai sẽ ra mắt máy chủ dữ liệu MCP hỗ trợ mạng chính Ethereum và chuỗi Base.

Triển vọng phát triển tương lai và thách thức

Giao thức MCP như một câu chuyện mới trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, đã thể hiện tiềm năng to lớn trong việc nâng cao hiệu quả tương tác dữ liệu, giảm chi phí phát triển, tăng cường an ninh và bảo vệ quyền riêng tư, đặc biệt là trong các trường hợp sử dụng như tài chính phi tập trung. Tuy nhiên, hiện tại hầu hết các dự án dựa trên MCP vẫn đang ở giai đoạn chứng minh khái niệm, chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến giá token của chúng liên tục giảm sau khi ra mắt. Điều này phản ánh 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.

Trong tương lai, giao thức MCP có khả năng sẽ được ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực DeFi, DAO. Các 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. Hơn nữa, tính phi tập trung của giao thức MCP có khả năng cung cấp một nền tảng hoạt động minh bạch và có thể truy xuất cho các mô hình AI, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa của tài sản AI.

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, v.v. Cách đẩy nhanh tiến độ phát triển sản phẩm, đảm bảo sự liên kết chặt chẽ giữa token và sản phẩm thực tế, cũng như cải thiện trải nghiệm người dùng sẽ là những vấn đề cốt lõi mà dự án MCP hiện đang phải đối mặt. Hơn nữa, do sự khác biệt trong logic hợp đồng thông minh và cấu trúc dữ liệu giữa các blockchain và DApp khác nhau, một máy chủ MCP tiêu chuẩn hóa vẫn cần được đầu tư nhiều nguồn lực phát triển.

Nói chung, giao thức MCP, như một lực lượng hỗ trợ quan trọng cho sự hòa nhập của AI và blockchain, với sự trưởng thành không ngừng của công nghệ và sự mở rộng của các kịch bản ứng dụng, có khả năng trở thành động cơ quan trọng thúc đẩy thế hệ AI Agent tiếp theo. Tuy nhiên, để phát huy hết tiềm năng của nó, ngành công nghiệp vẫn cần hợp tác để giải quyết nhiều thách thức hiện tại.