MCP và AI Agent: Mô hình mới cho ứng dụng trí tuệ nhân tạo
Một, Giới thiệu khái niệm MCP
Các chatbot truyền thống trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo 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 vật", 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 AI có tính chủ động hơn, 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 thực hiện tự động các nhiệm vụ theo quy tắc đã được thiết lập. Tuy nhiên, Auto-GPT vẫn gặp phải vấn đề về định dạng gọi công cụ không đồng nhất và khả năng tương thích kém giữa các nền tảng.
Để làm điều 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 việc cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI có thể dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Điều này đã giảm đáng kể độ khó và thời gian phát triển, giúp mô hình AI tương tác nhanh chóng và hiệu quả hơn với các công cụ bên ngoài.
Hai, sự hợp tác giữa MCP và AI Agent
MCP và AI Agent tương hỗ 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 tiền điện tử, trong khi MCP lại chú trọng vào việc đơn giản hóa tương tác giữa AI Agent và các hệ thống bên ngoài, cung cấp các giao thức chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh, tăng cường khả năng tương tác giữa các nền tảng.
MCP 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, tăng cường đáng kể khả năng thực hiện tự chủ của nó.
Ví dụ, AI Agent thuộc 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 còn mở ra một hướng đi mới cho AI Agent, đó là hợp tác giữa nhiều AI Agent: thông qua MCP, AI Agent có thể phân chia công việc 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, v.v., nâng cao hiệu quả và độ tin cậy tổng thể.
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 lợi nhuận thương mại cho các nhà phát triển MCP, và thực hiện kết nối một cửa cho các mô hình ngôn ngữ lớn chính. Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua việc hỗ trợ stablecoin.
2. TỐI
DARK là mạng MCP được xây dựng trên môi trường thực thi đáng tin cậy dựa 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 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.
3. 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 trình bày các chỉ số như sức ảnh hưởng tâm lý của AI Agent, khả năng theo dõi thông minh, tương tác của người dùng và dữ liệu trên chuỗi, giúp người dùng đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau. Gần đây, bản cập nhật Cookie.API1.0 đã ra mắt máy chủ MCP chuyên dụng, cung cấp dịch vụ MCP dành riêng cho các tác nhân thông minh cho cả nhà phát triển và người không có kỹ thuật.
4. SkyAI
SkyAI là một dự án cơ sở hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng dựa trên BNB Chain, nhằm mục đích xây dựng hạ tầng AI gốc blockchain thông qua việc mở rộng MCP. Nền tảng này cung cấp một 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 việc áp dụng thực tế AI trong môi trường blockchain.
Bốn, Triển vọng Tương lai
Giao thức MCP như một câu chuyện mới về sự hòa nhập giữa AI và blockchain, đã thể hiện tiềm năng 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 tình huống tài chính phi tập trung với triển vọng ứng dụng rộng rãi. Tuy nhiên, hầu hết các dự án dựa trên MCP hiện nay vẫn đang ở giai đoạn xác minh khái niệm, chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến giá token của chúng có sự biến động lớn.
Trong tương lai, giao thức MCP có khả năng được áp dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực DeFi, DAO và các lĩnh vực khác. 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, đặc tính phi tập trung của giao thức MCP có khả năng cung cấp cho các mô hình AI một nền tảng hoạt động minh bạch, có thể truy xuất được, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa tài sản AI.
Tuy nhiên, vẫn cần giải quyết nhiều thách thức về tích hợp công nghệ, an ninh, trải nghiệm người dùng và các khía cạnh khác để hiện thực hóa tầm nhìn này. Khi công nghệ ngày càng trưởng thành và các 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 hướng phát triển mới cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
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.
14 thích
Phần thưởng
14
7
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ForkTrooper
· 8giờ trước
Trước đây đã nói về việc đầu tư a16z, thật sự gấp gáp.
Xem bản gốcTrả lời0
rekt_but_not_broke
· 14giờ trước
Tôi sẽ chờ một chút, khi nào ổn định thì tôi sẽ nhập một vị thế.
Xem bản gốcTrả lời0
ETHReserveBank
· 07-26 03:47
Tích hợp phải tích hợp, an toàn phải an toàn
Xem bản gốcTrả lời0
MetaDreamer
· 07-25 20:41
Có tay là được, không nhận hết chữ.
Xem bản gốcTrả lời0
StealthMoon
· 07-25 20:37
Nói một cách đơn giản chỉ là một mcp!
Xem bản gốcTrả lời0
OnChain_Detective
· 07-25 20:31
mẫu sus af... khớp với các vector tích hợp rủi ro cao thật ra là
Xem bản gốcTrả lời0
BuyHighSellLow
· 07-25 20:25
Cách mạng thì cũng ổn, trước tiên hãy xem nội gián có ít không.
MCP và AI Agent: Cuộc cách mạng thông minh trong lĩnh vực Web3
MCP và AI Agent: Mô hình mới cho ứng dụng trí tuệ nhân tạo
Một, Giới thiệu khái niệm MCP
Các chatbot truyền thống trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo 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 vật", 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 AI có tính chủ động hơn, 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 thực hiện tự động các nhiệm vụ theo quy tắc đã được thiết lập. Tuy nhiên, Auto-GPT vẫn gặp phải vấn đề về định dạng gọi công cụ không đồng nhất và khả năng tương thích kém giữa các nền tảng.
Để làm điều 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 việc cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI có thể dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Điều này đã giảm đáng kể độ khó và thời gian phát triển, giúp mô hình AI tương tác nhanh chóng và hiệu quả hơn với các công cụ bên ngoài.
Hai, sự hợp tác giữa MCP và AI Agent
MCP và AI Agent tương hỗ 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 tiền điện tử, trong khi MCP lại chú trọng vào việc đơn giản hóa tương tác giữa AI Agent và các hệ thống bên ngoài, cung cấp các giao thức chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh, tăng cường khả năng tương tác giữa các nền tảng.
MCP 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, tăng cường đáng kể khả năng thực hiện tự chủ của nó.
Ví dụ, AI Agent thuộc 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 còn mở ra một hướng đi mới cho AI Agent, đó là hợp tác giữa nhiều AI Agent: thông qua MCP, AI Agent có thể phân chia công việc 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, v.v., nâng cao hiệu quả và độ tin cậy tổng thể.
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 lợi nhuận thương mại cho các nhà phát triển MCP, và thực hiện kết nối một cửa cho các mô hình ngôn ngữ lớn chính. Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua việc hỗ trợ stablecoin.
2. TỐI
DARK là mạng MCP được xây dựng trên môi trường thực thi đáng tin cậy dựa 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 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.
3. 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 trình bày các chỉ số như sức ảnh hưởng tâm lý của AI Agent, khả năng theo dõi thông minh, tương tác của người dùng và dữ liệu trên chuỗi, giúp người dùng đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau. Gần đây, bản cập nhật Cookie.API1.0 đã ra mắt máy chủ MCP chuyên dụng, cung cấp dịch vụ MCP dành riêng cho các tác nhân thông minh cho cả nhà phát triển và người không có kỹ thuật.
4. SkyAI
SkyAI là một dự án cơ sở hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng dựa trên BNB Chain, nhằm mục đích xây dựng hạ tầng AI gốc blockchain thông qua việc mở rộng MCP. Nền tảng này cung cấp một 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 việc áp dụng thực tế AI trong môi trường blockchain.
Bốn, Triển vọng Tương lai
Giao thức MCP như một câu chuyện mới về sự hòa nhập giữa AI và blockchain, đã thể hiện tiềm năng 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 tình huống tài chính phi tập trung với triển vọng ứng dụng rộng rãi. Tuy nhiên, hầu hết các dự án dựa trên MCP hiện nay vẫn đang ở giai đoạn xác minh khái niệm, chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến giá token của chúng có sự biến động lớn.
Trong tương lai, giao thức MCP có khả năng được áp dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực DeFi, DAO và các lĩnh vực khác. 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, đặc tính phi tập trung của giao thức MCP có khả năng cung cấp cho các mô hình AI một nền tảng hoạt động minh bạch, có thể truy xuất được, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa tài sản AI.
Tuy nhiên, vẫn cần giải quyết nhiều thách thức về tích hợp công nghệ, an ninh, trải nghiệm người dùng và các khía cạnh khác để hiện thực hóa tầm nhìn này. Khi công nghệ ngày càng trưởng thành và các 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 hướng phát triển mới cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.