MCP và AI Agent: Khung ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới
Một, Giới thiệu khái niệm MCP
Các chatbot truyền thống thường thiếu các cài đặt cá nhân hóa, dẫn đến phản hồi đơn điệu và tẻ nhạt. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã giới thiệu khái niệm "nhân vật", mang đến cho AI những vai trò và giọng điệu cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả khi có "nhân vật" phong phú, 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 đã 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. Tuy nhiên, Auto-GPT vẫn còn thiếu sót về tính nhất quán trong định dạng gọi công cụ và khả năng tương thích đa nền tảng.
Để đối phó với những thách thức này, giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) đã ra đời. MCP nhằm đơn giản hóa việc tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất. Điều này đã giảm đáng kể độ khó và chi phí thời gian phát triển, giúp các mô hình AI có thể tương tác hiệu quả hơn với các công cụ bên ngoài.
Hai, sự hợp tác giữa MCP và AI Agent
MCP và AI Agent hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent tập trung vào hoạt động blockchain, thực thi hợp đồng thông minh và quản lý tài sản mã hóa, trong khi MCP chú trọng 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.
MCP cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất cho AI Agent với các công cụ bên ngoài (như dữ liệu blockchain, hợp đồng thông minh, v.v.), giải quyết vấn đề phân mảnh giao diện. Điều này cho phép AI Agent kết nối liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, nâng cao khả năng thực hiện tự động. Ví dụ, AI Agent thuộc loại DeFi có thể sử dụng MCP để lấy dữ liệu thị trường theo thời gian thực và tối ưu hóa danh mục đầu tư.
Ngoài ra, MCP đã mở ra một hướng đi mới cho AI Agent: Hợp tác đa Agent. Thông qua MCP, các AI Agent với chức năng khác nhau có thể hợp tác hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp như phân tích dữ liệu trên chuỗi, dự đoán thị trường, nâng cao hiệu quả 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, đạt được quản lý tài sản an toàn và hiệu quả hơn.
Ba, Giới thiệu về các dự án liên quan
1. DeMCP
DeMCP là mạng lưới MCP phi tập trung, cung cấp dịch vụ MCP mã nguồn mở tự phát triển cho AI Agent, tạo ra nền tảng chia sẻ lợi nhuận thương mại cho các nhà phát triển, giúp tiếp cận một cách toàn diện các mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến. Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua stablecoin.
2. TỐI
DARK là mạng MCP được xây dựng trên môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) 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.
3. Cookie.fun
Cookie.fun tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, cung cấp chỉ số và công cụ phân tích Agent toàn diện. Nền tảng hiển thị sức ảnh hưởng tâm trí, khả năng theo dõi thông minh và các chỉ số khác của Agent, giúp người dùng đánh giá hiệu suất của các Agent khác nhau. Cập nhật gần đây đã ra mắt máy chủ MCP chuyên dụng, cung cấp giải pháp cắm và sử dụng cho các nhà phát triển.
4. SkyAI
SkyAI là một dự án cơ sở hạ tầng dữ liệu Web3 dựa trên BNB Chain, xây dựng cơ sở 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 Web3, đơn giản hóa quy trình phát triển và thúc đẩy ứng dụng thực tế của AI trong môi trường blockchain.
Bốn, Triển vọng phát triển trong tương lai
Giao thức MCP thể hiện tiềm năng to lớn trong việc nâng cao hiệu quả giao tiếp dữ liệu, giảm chi phí phát triển và tăng cường tính bảo mật, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính phi tập trung, với triển vọng ứng dụng rộng rãi. Tuy nhiên, hiện tại hầu hết các dự án MCP vẫn đang ở giai đoạn xác thực khái niệm, đối mặt với những thách thức như chu kỳ phát triển sản phẩm dài và thiếu ứng dụng thực tế.
Mặc dù vậy, 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 có khả năng đạt được ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực DeFi, DAO, v.v. Ví dụ, đại lý AI có thể thông qua MCP để nhận dữ liệu trên chuỗi theo thời gian thực, thực hiện giao dịch tự động, nâng cao hiệu quả phân tích thị trường.
Tính phi tập trung của giao thức MCP hứa hẹn cung cấp một nền tảng hoạt động minh bạch, có thể truy xuất 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 hứa hẹn sẽ 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.
MCP và AI Agent hợp tác: Khung ứng dụng AI mới trong hệ sinh thái Web3
MCP và AI Agent: Khung ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới
Một, Giới thiệu khái niệm MCP
Các chatbot truyền thống thường thiếu các cài đặt cá nhân hóa, dẫn đến phản hồi đơn điệu và tẻ nhạt. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã giới thiệu khái niệm "nhân vật", mang đến cho AI những vai trò và giọng điệu cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả khi có "nhân vật" phong phú, 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 đã 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. Tuy nhiên, Auto-GPT vẫn còn thiếu sót về tính nhất quán trong định dạng gọi công cụ và khả năng tương thích đa nền tảng.
Để đối phó với những thách thức này, giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) đã ra đời. MCP nhằm đơn giản hóa việc tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất. Điều này đã giảm đáng kể độ khó và chi phí thời gian phát triển, giúp các mô hình AI có thể tương tác hiệu quả hơn với các công cụ bên ngoài.
Hai, sự hợp tác giữa MCP và AI Agent
MCP và AI Agent hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent tập trung vào hoạt động blockchain, thực thi hợp đồng thông minh và quản lý tài sản mã hóa, trong khi MCP chú trọng 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.
MCP cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất cho AI Agent với các công cụ bên ngoài (như dữ liệu blockchain, hợp đồng thông minh, v.v.), giải quyết vấn đề phân mảnh giao diện. Điều này cho phép AI Agent kết nối liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, nâng cao khả năng thực hiện tự động. Ví dụ, AI Agent thuộc loại DeFi có thể sử dụng MCP để lấy dữ liệu thị trường theo thời gian thực và tối ưu hóa danh mục đầu tư.
Ngoài ra, MCP đã mở ra một hướng đi mới cho AI Agent: Hợp tác đa Agent. Thông qua MCP, các AI Agent với chức năng khác nhau có thể hợp tác hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp như phân tích dữ liệu trên chuỗi, dự đoán thị trường, nâng cao hiệu quả 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, đạt được quản lý tài sản an toàn và hiệu quả hơn.
Ba, Giới thiệu về các dự án liên quan
1. DeMCP
DeMCP là mạng lưới MCP phi tập trung, cung cấp dịch vụ MCP mã nguồn mở tự phát triển cho AI Agent, tạo ra nền tảng chia sẻ lợi nhuận thương mại cho các nhà phát triển, giúp tiếp cận một cách toàn diện các mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến. Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua stablecoin.
2. TỐI
DARK là mạng MCP được xây dựng trên môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) 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.
3. Cookie.fun
Cookie.fun tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, cung cấp chỉ số và công cụ phân tích Agent toàn diện. Nền tảng hiển thị sức ảnh hưởng tâm trí, khả năng theo dõi thông minh và các chỉ số khác của Agent, giúp người dùng đánh giá hiệu suất của các Agent khác nhau. Cập nhật gần đây đã ra mắt máy chủ MCP chuyên dụng, cung cấp giải pháp cắm và sử dụng cho các nhà phát triển.
4. SkyAI
SkyAI là một dự án cơ sở hạ tầng dữ liệu Web3 dựa trên BNB Chain, xây dựng cơ sở 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 Web3, đơn giản hóa quy trình phát triển và thúc đẩy ứng dụng thực tế của AI trong môi trường blockchain.
Bốn, Triển vọng phát triển trong tương lai
Giao thức MCP thể hiện tiềm năng to lớn trong việc nâng cao hiệu quả giao tiếp dữ liệu, giảm chi phí phát triển và tăng cường tính bảo mật, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính phi tập trung, với triển vọng ứng dụng rộng rãi. Tuy nhiên, hiện tại hầu hết các dự án MCP vẫn đang ở giai đoạn xác thực khái niệm, đối mặt với những thách thức như chu kỳ phát triển sản phẩm dài và thiếu ứng dụng thực tế.
Mặc dù vậy, 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 có khả năng đạt được ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực DeFi, DAO, v.v. Ví dụ, đại lý AI có thể thông qua MCP để nhận dữ liệu trên chuỗi theo thời gian thực, thực hiện giao dịch tự động, nâng cao hiệu quả phân tích thị trường.
Tính phi tập trung của giao thức MCP hứa hẹn cung cấp một nền tảng hoạt động minh bạch, có thể truy xuất 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 hứa hẹn sẽ 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.