MCP và AI Agent: Khung ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới
Một, Giới thiệu khái niệm MCP
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các chatbot truyền thống thường thiếu thiết lập cá nhân hóa, dẫn đến phản hồi đơn điệu và thiếu tình người. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã đưa ra khái niệm "nhân vật", gán cho AI các vai trò, tính cách và giọng điệu cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả như vậy, AI vẫn chỉ là 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 ra đời. Nó cho phép các nhà phát triển định nghĩa công cụ và hàm cho AI và đăng ký chúng vào hệ thống. Khi người dùng đưa ra yêu cầu, Auto-GPT sẽ tạo ra chỉ thị hoạt động dựa trên các quy tắc và công cụ đã được thiết lập, tự động thực hiện nhiệm vụ và trả về kết quả.
Mặc dù Auto-GPT đã đạt được một mức độ thực hiện tự chủ 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 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, thông qua việc cung cấp các tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau.
Truyền thống, để làm cho các mô hình quy mô lớn thực hiện các nhiệm vụ phức tạp (như tra cứu thời tiết hoặc truy cập trang web), các nhà phát triển cần phải viết một lượng lớn mã và hướng dẫn công cụ, điều này đã làm tăng đáng kể độ khó và chi phí thời gian trong phát triển. Giao thức MCP thông qua việc định nghĩa các giao diện tiêu chuẩn hóa và quy tắc giao tiếp, đã đơn giản hóa đáng kể quy trình này, giúp các mô hình AI có thể tương tác với các công cụ bên ngoài một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn.
Hai, sự kết hợp giữa MCP và AI Agent
MCP và AI Agent có mối quan hệ hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào việc tự động hóa các hoạt động trên 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, tăng cường khả năng tương tác và tính linh hoạt trên nhiều nền tảng.
Giá trị cốt lõi của MCP là cung cấp một 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 ngoại tuyến, 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 mượt mà với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, đồng thời tăng cường 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 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 suất 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, giúp giải quyết các vấn đề như trượt giá, hao mòn giao dịch, MEV trong giao dịch, thực hiện quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.
Ba, các 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 điểm cho các mô hình ngôn ngữ lớn chính (LLM). Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua việc hỗ trợ stablecoin.
2. TỐI
DARK là một mạng MCP được xây dựng trên Solana trong môi trường thực thi tin cậy (TEE). Ứng dụng đầu tiên của nó đang trong giai đoạn 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 chỉ bằng cách cấu hình đơn giản.
3. Cookie.fun
Cookie.fun là một nền tảng tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, nhằm cung cấp cho người dùng các công cụ chỉ số và 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 của người dùng và dữ liệu trên chuỗi.
4. SkyAI
SkyAI là một 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 bản địa blockchain thông qua việc mở rộng MCP. Nền tảng này cung cấp một giao thức dữ liệu có thể mở rộng và có khả năng 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, từ đó thúc đẩy ứng dụng thực tế của AI trong môi trường blockchain.
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 bảo mật và bảo vệ quyền riêng tư, đặc biệt là trong các tình huống tài chính phi tập trung. Tuy nhiên, hầu hết các dự án dựa trên MCP hiện tại vẫn đang ở giai đoạn chứng minh khái niệm, chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến việc giá token của chúng liên tục giảm sau khi ra mắt. Hiện tượng 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 kéo dài và thiếu ứng dụng thực tế.
Do đó, cách tăng tốc độ phát triển sản phẩm, đảm bảo mối 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 mã hóa vẫn phải đối mặt với những 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 thống nhất vẫn cần đầu tư nhiều 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 lớn. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ AI và sự trưởng thành dần dần của giao thức MCP, trong tương lai dự kiến sẽ có khả năng ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực như DeFi, DAO. Ví dụ, các đại lý AI có thể thông qua giao thức MCP để nhận 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 điểm phi tập trung của giao thức MCP hứa hẹn sẽ cung cấp cho các mô hình AI một nền tảng hoạt động minh bạch, có thể truy xuất, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa tài sản AI.
Giao thức MCP như một sức mạnh hỗ trợ quan trọng trong việc tích hợp AI và blockchain, với sự trưởng thành không ngừng của công nghệ và mở rộng các tình huống ứng dụng, hứa hẹn sẽ trở thành động cơ quan trọng thúc đẩy thế hệ AI Agent tiếp theo. Tuy nhiên, để hiện thực hóa tầm nhìn này, vẫn cần giải quyết nhiều thách thức liên quan đến tích hợp công nghệ, an ninh, trải nghiệm người dùng và các khía cạnh khác.
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.
8 thích
Phần thưởng
8
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ForkLibertarian
· 9giờ trước
Chỉ có vậy thôi? Không có chút hương vị nào cả.
Xem bản gốcTrả lời0
RugResistant
· 9giờ trước
phát hiện khoảng trống an ninh tiềm ẩn trong khung này ngl...
Xem bản gốcTrả lời0
RektRecorder
· 10giờ trước
Lại là gpt phổ biến rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
CryptoCrazyGF
· 10giờ trước
Bots cũng bắt đầu có đối tượng rồi. Ai cho tôi cũng một cái đi.
MCP và AI Agent hòa nhập: Xây dựng khung trí tuệ nhân tạo Web3 mới
MCP và AI Agent: Khung ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới
Một, Giới thiệu khái niệm MCP
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các chatbot truyền thống thường thiếu thiết lập cá nhân hóa, dẫn đến phản hồi đơn điệu và thiếu tình người. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã đưa ra khái niệm "nhân vật", gán cho AI các vai trò, tính cách và giọng điệu cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả như vậy, AI vẫn chỉ là 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 ra đời. Nó cho phép các nhà phát triển định nghĩa công cụ và hàm cho AI và đăng ký chúng vào hệ thống. Khi người dùng đưa ra yêu cầu, Auto-GPT sẽ tạo ra chỉ thị hoạt động dựa trên các quy tắc và công cụ đã được thiết lập, tự động thực hiện nhiệm vụ và trả về kết quả.
Mặc dù Auto-GPT đã đạt được một mức độ thực hiện tự chủ 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 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, thông qua việc cung cấp các tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau.
Truyền thống, để làm cho các mô hình quy mô lớn thực hiện các nhiệm vụ phức tạp (như tra cứu thời tiết hoặc truy cập trang web), các nhà phát triển cần phải viết một lượng lớn mã và hướng dẫn công cụ, điều này đã làm tăng đáng kể độ khó và chi phí thời gian trong phát triển. Giao thức MCP thông qua việc định nghĩa các giao diện tiêu chuẩn hóa và quy tắc giao tiếp, đã đơn giản hóa đáng kể quy trình này, giúp các mô hình AI có thể tương tác với các công cụ bên ngoài một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn.
Hai, sự kết hợp giữa MCP và AI Agent
MCP và AI Agent có mối quan hệ hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào việc tự động hóa các hoạt động trên 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, tăng cường khả năng tương tác và tính linh hoạt trên nhiều nền tảng.
Giá trị cốt lõi của MCP là cung cấp một 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 ngoại tuyến, 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 mượt mà với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, đồng thời tăng cường 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 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 suất 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, giúp giải quyết các vấn đề như trượt giá, hao mòn giao dịch, MEV trong giao dịch, thực hiện quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.
Ba, các 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 điểm cho các mô hình ngôn ngữ lớn chính (LLM). Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua việc hỗ trợ stablecoin.
2. TỐI
DARK là một mạng MCP được xây dựng trên Solana trong môi trường thực thi tin cậy (TEE). Ứng dụng đầu tiên của nó đang trong giai đoạn 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 chỉ bằng cách cấu hình đơn giản.
3. Cookie.fun
Cookie.fun là một nền tảng tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, nhằm cung cấp cho người dùng các công cụ chỉ số và 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 của người dùng và dữ liệu trên chuỗi.
4. SkyAI
SkyAI là một 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 bản địa blockchain thông qua việc mở rộng MCP. Nền tảng này cung cấp một giao thức dữ liệu có thể mở rộng và có khả năng 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, từ đó thúc đẩy ứng dụng thực tế của AI trong môi trường blockchain.
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 bảo mật và bảo vệ quyền riêng tư, đặc biệt là trong các tình huống tài chính phi tập trung. Tuy nhiên, hầu hết các dự án dựa trên MCP hiện tại vẫn đang ở giai đoạn chứng minh khái niệm, chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến việc giá token của chúng liên tục giảm sau khi ra mắt. Hiện tượng 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 kéo dài và thiếu ứng dụng thực tế.
Do đó, cách tăng tốc độ phát triển sản phẩm, đảm bảo mối 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 mã hóa vẫn phải đối mặt với những 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 thống nhất vẫn cần đầu tư nhiều 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 lớn. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ AI và sự trưởng thành dần dần của giao thức MCP, trong tương lai dự kiến sẽ có khả năng ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực như DeFi, DAO. Ví dụ, các đại lý AI có thể thông qua giao thức MCP để nhận 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 điểm phi tập trung của giao thức MCP hứa hẹn sẽ cung cấp cho các mô hình AI một nền tảng hoạt động minh bạch, có thể truy xuất, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa tài sản AI.
Giao thức MCP như một sức mạnh hỗ trợ quan trọng trong việc tích hợp AI và blockchain, với sự trưởng thành không ngừng của công nghệ và mở rộng các tình huống ứng dụng, hứa hẹn sẽ trở thành động cơ quan trọng thúc đẩy thế hệ AI Agent tiếp theo. Tuy nhiên, để hiện thực hóa tầm nhìn này, vẫn cần giải quyết nhiều thách thức liên quan đến tích hợp công nghệ, an ninh, trải nghiệm người dùng và các khía cạnh khác.