MCP và AI Agent: Mô hình mới của ứng dụng trí tuệ nhân tạo
Giới thiệu khái niệm MC
Các chatbot truyền thống trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo thường thiếu các thiết lập 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 vật", nhằm gán cho AI các vai trò, tính cách và giọng điệu cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả như vậy, AI vẫn chỉ là những người phản hồi thụ động, không thể chủ động thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.
Dự án Auto-GPT ra đời, cho phép các nhà phát triển định nghĩa công cụ và hàm cho AI và đăng ký chúng vào hệ thống. Sau khi người dùng đưa ra yêu cầu, Auto-GPT có thể tạo ra chỉ thị thực hiện dựa trên các quy tắc và công cụ đã được thiết lập, tự động thực hiện nhiệm vụ và trả về kết quả, 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 mức độ tự thực thi của AI, nhưng vẫn đối mặt với các vấn đề như định dạng gọi công cụ không đồng nhất và khả năng tương thích giữa các nền tảng kém. Do đó, MCP (Giao thức ngữ cảnh mô hình) ra đời. MCP nhằm đơn giản hóa cách 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. Điều này đã đơn giản hóa đáng kể quy trình phát triển, giảm chi phí thời gian và tăng cường hiệu quả tương tác giữa mô hình AI và các công cụ bên ngoài.
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 trên blockchain, thực hiện hợp đồng thông minh và quản lý tài sản kỹ thuật số, nhấn mạnh bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp ứng dụng phi tập trung. Trong khi đó, MCP tập trung vào việc đơn giản hóa sự tương tác giữa AI Agent và các hệ thống bên ngoài, cung cấp 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 (như dữ liệu blockchain, hợp đồng thông minh, dịch vụ off-chain, 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, từ đó tăng cường đáng kể khả năng thực hiện tự động 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 mới cho AI Agent, đó là sự hợp tác giữa nhiều AI Agent. Thông qua MCP, các AI Agent 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 có thể 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, đạt được quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.
Tổng quan về các dự án liên quan
DeMCP: Một mạng lưới 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, và thực hiện việc kết nối một cửa với các mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến.
DARK: Mạng MCP được xây dựng trên Solana, hoạt động trong môi trường thực thi 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.
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 riêng biệt, cung cấp dịch vụ MCP chuyên dụng cho các nhà phát triển và những người không có kỹ thuật với khả năng cắm và chạy.
SkyAI: Dự án cơ sở 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 giao thức dữ liệu có thể mở rộng và tương tác cho các ứng dụng AI dựa trên Web3.
Phát triển và thách thức trong tương lai
Giao thức MCP thể hiện tiềm năng lớn trong việc hợp nhất AI và blockchain, đặc biệt 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. Tuy nhiên, hầu hết các dự án dựa trên MCP hiện tại vẫn đang ở giai đoạn xác minh khái niệm, chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến sự biến động lớn về giá token của chúng.
Các thách thức chính bao gồm:
Tăng tốc phát triển sản phẩm
Đảm bảo mối liên hệ chặt chẽ giữa token và sản phẩm thực tế
Nâng cao trải nghiệm người dùng
Giải quyết sự khác biệt về logic hợp đồng thông minh và cấu trúc dữ liệu giữa các blockchain và DApp khác nhau
Mặc dù đối mặt với nhiều thách thức, giao thức MCP vẫn thể hiện tiềm năng phát triển thị trường lớn. Với sự tiến bộ của công nghệ AI và sự trưởng thành của giao thức MCP, trong tương lai có khả năng sẽ 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.
Tính năng phi tập trung của giao thức MCP hứa hẹn sẽ cung cấp một nền tảng hoạt động minh bạch và có thể theo dõi cho các mô hình AI, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa tài sản AI. Là một lực lượng hỗ trợ quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, giao thức MCP có khả 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 và trải nghiệm người dùng.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
16 thích
Phần thưởng
16
7
Chia sẻ
Bình luận
0/400
rugpull_survivor
· 3giờ trước
Lại chế giễu những câu chuyện cũ về AI, những ai hiểu thì sẽ hiểu.
MCP và AI Agent: Khối Blockchain AI ứng dụng những mô hình mới và thách thức
MCP và AI Agent: Mô hình mới của ứng dụng trí tuệ nhân tạo
Giới thiệu khái niệm MC
Các chatbot truyền thống trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo thường thiếu các thiết lập 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 vật", nhằm gán cho AI các vai trò, tính cách và giọng điệu cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả như vậy, AI vẫn chỉ là những người phản hồi thụ động, không thể chủ động thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.
Dự án Auto-GPT ra đời, cho phép các nhà phát triển định nghĩa công cụ và hàm cho AI và đăng ký chúng vào hệ thống. Sau khi người dùng đưa ra yêu cầu, Auto-GPT có thể tạo ra chỉ thị thực hiện dựa trên các quy tắc và công cụ đã được thiết lập, tự động thực hiện nhiệm vụ và trả về kết quả, 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 mức độ tự thực thi của AI, nhưng vẫn đối mặt với các vấn đề như định dạng gọi công cụ không đồng nhất và khả năng tương thích giữa các nền tảng kém. Do đó, MCP (Giao thức ngữ cảnh mô hình) ra đời. MCP nhằm đơn giản hóa cách 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. Điều này đã đơn giản hóa đáng kể quy trình phát triển, giảm chi phí thời gian và tăng cường hiệu quả tương tác giữa mô hình AI và các công cụ bên ngoài.
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 trên blockchain, thực hiện hợp đồng thông minh và quản lý tài sản kỹ thuật số, nhấn mạnh bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp ứng dụng phi tập trung. Trong khi đó, MCP tập trung vào việc đơn giản hóa sự tương tác giữa AI Agent và các hệ thống bên ngoài, cung cấp 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 (như dữ liệu blockchain, hợp đồng thông minh, dịch vụ off-chain, 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, từ đó tăng cường đáng kể khả năng thực hiện tự động 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 mới cho AI Agent, đó là sự hợp tác giữa nhiều AI Agent. Thông qua MCP, các AI Agent 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 có thể 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, đạt được quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.
Tổng quan về các dự án liên quan
DeMCP: Một mạng lưới 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, và thực hiện việc kết nối một cửa với các mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến.
DARK: Mạng MCP được xây dựng trên Solana, hoạt động trong môi trường thực thi 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.
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 riêng biệt, cung cấp dịch vụ MCP chuyên dụng cho các nhà phát triển và những người không có kỹ thuật với khả năng cắm và chạy.
SkyAI: Dự án cơ sở 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 giao thức dữ liệu có thể mở rộng và tương tác cho các ứng dụng AI dựa trên Web3.
Phát triển và thách thức trong tương lai
Giao thức MCP thể hiện tiềm năng lớn trong việc hợp nhất AI và blockchain, đặc biệt 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. Tuy nhiên, hầu hết các dự án dựa trên MCP hiện tại vẫn đang ở giai đoạn xác minh khái niệm, chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến sự biến động lớn về giá token của chúng.
Các thách thức chính bao gồm:
Mặc dù đối mặt với nhiều thách thức, giao thức MCP vẫn thể hiện tiềm năng phát triển thị trường lớn. Với sự tiến bộ của công nghệ AI và sự trưởng thành của giao thức MCP, trong tương lai có khả năng sẽ 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.
Tính năng phi tập trung của giao thức MCP hứa hẹn sẽ cung cấp một nền tảng hoạt động minh bạch và có thể theo dõi cho các mô hình AI, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa tài sản AI. Là một lực lượng hỗ trợ quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, giao thức MCP có khả 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 và trải nghiệm người dùng.