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

Một, Giới thiệu khái niệm MCP

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 giới thiệu khái niệm "nhân vật", trao cho AI những vai trò, tính cách và giọng điệu cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả khi có "nhân vật" phong phú, AI vẫn chỉ là một phản hồi thụ động, không thể chủ động thực hiện các nhiệm vụ hoặc thực hiện các thao tác phức tạp.

Để AI có thể chủ động thực hiện nhiệm vụ, dự án mã nguồn mở Auto-GPT ra đời. Nó cho phép các nhà phát triển định nghĩa một loạt công cụ và hàm cho AI, và đăng ký các 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 trước, tạo ra các chỉ thị hoạt động tương ứng, tự động thực hiện nhiệm vụ và trả về kết quả.

Mặc dù Auto-GPT đã đạt được một mức độ thực thi tự chủ của AI, nhưng vẫn phải đối mặt với những 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 thách thức này, MCP (Model Context Protocol, 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, bằng cách cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau.

Giao thức MCP đã đơn giản hóa đáng kể quá trình tương tác giữa mô hình AI và các công cụ bên ngoài bằng cách xác định các giao diện và quy tắc giao tiếp chuẩn hóa, cho phép mô hình AI thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn. Điều này đã giảm thiểu đáng kể độ khó và chi phí thời gian phát triển.

Hai, sự kết hợp giữa MCP và AI Agent

MCP và AI Agent mã hóa hỗ trợ lẫn 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. Trong khi đó, MCP 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, nâng cao 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 thi tự chủ của nó.

Ví dụ, AI Agent loại DeFi có thể lấy dữ liệu thị trường theo thời gian thực và tự động tối ưu hóa danh mục đầu tư thông qua MCP. Hơn nữa, MCP 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 thực hiện phân tích dữ liệu trên chuỗi, dự đoán thị trường, quản lý rủi ro và các nhiệm vụ phức tạp khác, nâng cao hiệu quả và độ tin cậy tổng thể.

Trong việc 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., nhằm thực hiện quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.

Ba, Dự án liên quan

1. 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 kết nối một cửa cho các mô hình ngôn ngữ lớn chính thống (LLM). Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua việc hỗ trợ stablecoin. Tính đến ngày 8 tháng 5, vốn hóa thị trường của token DMCP khoảng 1,62 triệu đô la.

2. TỐI

DARK là một mạng lưới MCP hoạt động trong môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE), được xây dựng dựa trên Solana. Ứng dụng đầu tiên của nó đang trong giai đoạn phát triển, sẽ 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. Tính đến ngày 8 tháng 5, vốn hóa thị trường của token $DARK khoảng 11,81 triệu đô la.

3. Cookie.fun

Cookie.fun là một 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 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. Vào ngày 24 tháng 4, bản cập nhật Cookie.API1.0 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 người không có kỹ thuật, không cần cấu hình gì.

4. 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 đại lý AI và tiện ích cấp giao thức. 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 còn có kế hoạch ra mắt máy chủ dữ liệu MCP hỗ trợ mạng chính Ethereum và chuỗi Base. Tính đến ngày 8 tháng 5, vốn hóa thị trường của token SkyAI khoảng 42,7 triệu USD.

Bốn, 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 giao tiếp dữ liệu, giảm chi phí phát triển, tăng cường an ninh và bảo vệ quyền riêng tư, đặc biệt trong các tình huống tài chính phi tập trung. Tuy nhiên, hiện tại hầu hết các dự án dựa trên MCP vẫn đang trong giai đoạn chứng minh khái niệm và chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến giá token của chúng giảm liên tục sau khi ra mắt. Hiện tượng này phản ánh sự 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 sự liên kết 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. Ngoài ra, việc quảng bá giao thức MCP trong hệ sinh thái tiền điện tử 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 tiêu chuẩn hóa đồng nhất vẫn cần phải đầu tư một lượng lớn tài nguyên phát triển.

Mặc dù đối mặt với những thách thức nêu trên, giao thức MCP vẫn thể hiện tiềm năng phát triển thị trường to 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 thể triển khai 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 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.

Ngoài ra, đặc tính phi tập trung của giao thức MCP hy vọng sẽ 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 tài sản AI. Giao thức MCP, như một lực lượng hỗ trợ quan trọng trong việc tích hợp AI và blockchain, hy vọng sẽ trở thành động cơ quan trọng thúc đẩy thế hệ tiếp theo của AI Agent khi công nghệ ngày càng trưởng thành và các trường hợp ứng dụng được mở rộng. 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.