Sự kết hợp giữa khái niệm MCP và AI Agent: Khung ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới
Giới thiệu về khái niệm MCP
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các chatbot truyền thống thường phụ thuộc vào mô hình đối thoại chung, thiếu cài đặt 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", để gán cho AI những vai trò, tính cách và giọng điệu cụ thể, làm cho phản hồi của nó gần gũi hơn với mong đợi của người dùng. 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 nhiệm vụ hoặc thực hiện các thao tác phức tạp.
Để làm được điều này, dự án Auto-GPT đã 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 dựa trên các quy tắc và công cụ đã được thiết lập để tạo ra chỉ thị hành động, tự động thực hiện nhiệm vụ và trả về kết quả, biến AI từ một người tham gia thụ động thành một người thực hiện nhiệm vụ chủ động.
Mặc dù Auto-GPT đã đạt được một mức độ tự thực hiện của AI, nhưng vẫn phải đối mặt với những vấn đề như định dạng gọi công cụ không thống nhất và khả năng tương thích giữa các nền tảng kém. Để giải quyết những vấn đề 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 một tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau.
Sự kết hợp 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 blockchain, thực thi hợp đồng thông minh và quản lý tài sản tiền điện tử, nhấn mạnh bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp ứng dụng phi tập trung. MCP thì 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, tăng cường khả năng tương tác và linh hoạt trên nhiều nền tảng.
Giá trị cốt lõi của MCP nằm ở việc 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 ngoại tuyến, v.v.). Tiêu chuẩn hóa này giải quyết vấn đề phân mảnh giao diện trong phát triển truyền thống, giúp AI Agent có thể kết nối liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, tăng cường đáng kể khả năng tự thực thi. Ví dụ, AI Agent thuộc loại DeFi có thể nhận được 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 phân công công việc theo chức năng, kết hợp hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp như phân tích dữ liệu trên chuỗi, dự đoán thị trường, quản lý rủi ro, từ đó nâng cao hiệu quả 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, giải quyết các vấn đề như trượt giá, hao mòn giao dịch, MEV, để thực hiện quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.
Các dự án liên quan
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 với các mô hình ngôn ngữ lớn chính (LLM). Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua việc hỗ trợ stablecoin.
TỐI
DARK là một mạng MCP được xây dựng trên Solana trong môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE). Ứng dụng đầu tiên của nó đang được 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.
Cookie.fun
Cookie.fun là nền tảng tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, nhằm cung cấp cho người dùng các chỉ số và công cụ phân tích toàn diện về AI Agent. Nền tảng này thể hiện 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, giúp người dùng hiểu và đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau.
SkyAI
SkyAI là một dự án hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng trên BNB Chain, nhằm mục đích xây dựng cơ sở hạ tầng AI gốc blockchain bằng cách 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 bằng cách tích hợp truy cập dữ liệu đa chuỗi, triển khai đại lý AI và tiện ích cấp giao thức, thúc đẩy ứng dụng thực tế của AI trong môi trường blockchain.
Phát triển tương lai
Giao thức MCP như một câu chuyện mới kết hợp AI và blockchain, đã thể hiện tiềm năng to 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. Tuy nhiên, hiện tại hầu hết các dự án dựa trên MCP vẫn đang ở giai đoạn chứng minh khái niệm, chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến giá token của chúng liên tục giảm sau khi lên sàn.
Hiện tượng này phản ánh sự khủng hoảng niềm tin của thị trường đối với dự án MCP, chủ yếu xuất phát từ chu kỳ phát triển sản phẩm kéo dài và thiếu ứng dụng thực tiễn. Do đó, làm thế nào để tăng tốc độ phát triển sản phẩm, đảm bảo mối liên hệ 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 nay phải đối mặt. Hơn nữa, việc quảng bá giao thức MCP trong hệ sinh thái tiền điện tử vẫn gặp phải thách thức trong việc 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, việc chuẩn hóa máy chủ MCP vẫn cần đầu tư nhiều tài nguyên phát triển.
Mặc dù phải 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 đạt được ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực như DeFi, DAO, v.v. Ví dụ, các 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. Hơn nữa, đặc điểm phi tập trung của giao thức MCP có thể cung cấp cho mô hình AI một nền tảng hoạt động minh bạch và có thể truy xuất, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa của tài sản AI.
Giao thức MCP, như một sức mạnh hỗ trợ quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, với sự trưởng thành không ngừng của công nghệ và sự mở rộng của các trường hợp ứng dụng, có khả năng trở thành động lực chính cho thế hệ AI Agent tiếp theo. Tuy nhiên, để hiện thực hóa tầm nhìn này vẫn cần phải giải quyết nhiều thách thức về 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.
15 thích
Phần thưởng
15
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ProposalManiac
· 5giờ trước
Còn đang làm người đại diện sao? Đã đến lúc nên học cơ chế quản trị của DAO rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
MoonBoi42
· 5giờ trước
Dù sao cũng chỉ là thổi phồng khái niệm thật chán.
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-c802f0e8
· 6giờ trước
À cái này lại là thổi phồng khái niệm nữa rồi~
Xem bản gốcTrả lời0
FloorSweeper
· 6giờ trước
Đây còn có gì để nói không, chẳng phải chỉ là bẫy một GPT sao?
MCP và AI Agent hòa nhập: Tạo ra hệ sinh thái tương tác thông minh Web3 mới
Sự kết hợp giữa khái niệm MCP và AI Agent: Khung ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới
Giới thiệu về khái niệm MCP
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các chatbot truyền thống thường phụ thuộc vào mô hình đối thoại chung, thiếu cài đặt 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", để gán cho AI những vai trò, tính cách và giọng điệu cụ thể, làm cho phản hồi của nó gần gũi hơn với mong đợi của người dùng. 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 nhiệm vụ hoặc thực hiện các thao tác phức tạp.
Để làm được điều này, dự án Auto-GPT đã 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 dựa trên các quy tắc và công cụ đã được thiết lập để tạo ra chỉ thị hành động, tự động thực hiện nhiệm vụ và trả về kết quả, biến AI từ một người tham gia thụ động thành một người thực hiện nhiệm vụ chủ động.
Mặc dù Auto-GPT đã đạt được một mức độ tự thực hiện của AI, nhưng vẫn phải đối mặt với những vấn đề như định dạng gọi công cụ không thống nhất và khả năng tương thích giữa các nền tảng kém. Để giải quyết những vấn đề 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 một tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau.
Sự kết hợp 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 blockchain, thực thi hợp đồng thông minh và quản lý tài sản tiền điện tử, nhấn mạnh bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp ứng dụng phi tập trung. MCP thì 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, tăng cường khả năng tương tác và linh hoạt trên nhiều nền tảng.
Giá trị cốt lõi của MCP nằm ở việc 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 ngoại tuyến, v.v.). Tiêu chuẩn hóa này giải quyết vấn đề phân mảnh giao diện trong phát triển truyền thống, giúp AI Agent có thể kết nối liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, tăng cường đáng kể khả năng tự thực thi. Ví dụ, AI Agent thuộc loại DeFi có thể nhận được 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 phân công công việc theo chức năng, kết hợp hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp như phân tích dữ liệu trên chuỗi, dự đoán thị trường, quản lý rủi ro, từ đó nâng cao hiệu quả 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, giải quyết các vấn đề như trượt giá, hao mòn giao dịch, MEV, để thực hiện quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.
Các dự án liên quan
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 với các mô hình ngôn ngữ lớn chính (LLM). Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua việc hỗ trợ stablecoin.
TỐI
DARK là một mạng MCP được xây dựng trên Solana trong môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE). Ứng dụng đầu tiên của nó đang được 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.
Cookie.fun
Cookie.fun là nền tảng tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, nhằm cung cấp cho người dùng các chỉ số và công cụ phân tích toàn diện về AI Agent. Nền tảng này thể hiện 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, giúp người dùng hiểu và đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau.
SkyAI
SkyAI là một dự án hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng trên BNB Chain, nhằm mục đích xây dựng cơ sở hạ tầng AI gốc blockchain bằng cách 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 bằng cách tích hợp truy cập dữ liệu đa chuỗi, triển khai đại lý AI và tiện ích cấp giao thức, thúc đẩy ứng dụng thực tế của AI trong môi trường blockchain.
Phát triển tương lai
Giao thức MCP như một câu chuyện mới kết hợp AI và blockchain, đã thể hiện tiềm năng to 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. Tuy nhiên, hiện tại hầu hết các dự án dựa trên MCP vẫn đang ở giai đoạn chứng minh khái niệm, chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến giá token của chúng liên tục giảm sau khi lên sàn.
Hiện tượng này phản ánh sự khủng hoảng niềm tin của thị trường đối với dự án MCP, chủ yếu xuất phát từ chu kỳ phát triển sản phẩm kéo dài và thiếu ứng dụng thực tiễn. Do đó, làm thế nào để tăng tốc độ phát triển sản phẩm, đảm bảo mối liên hệ 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 nay phải đối mặt. Hơn nữa, việc quảng bá giao thức MCP trong hệ sinh thái tiền điện tử vẫn gặp phải thách thức trong việc 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, việc chuẩn hóa máy chủ MCP vẫn cần đầu tư nhiều tài nguyên phát triển.
Mặc dù phải 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 đạt được ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực như DeFi, DAO, v.v. Ví dụ, các 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. Hơn nữa, đặc điểm phi tập trung của giao thức MCP có thể cung cấp cho mô hình AI một nền tảng hoạt động minh bạch và có thể truy xuất, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa của tài sản AI.
Giao thức MCP, như một sức mạnh hỗ trợ quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, với sự trưởng thành không ngừng của công nghệ và sự mở rộng của các trường hợp ứng dụng, có khả năng trở thành động lực chính cho thế hệ AI Agent tiếp theo. Tuy nhiên, để hiện thực hóa tầm nhìn này vẫn cần phải giải quyết nhiều thách thức về tích hợp công nghệ, an ninh, trải nghiệm người dùng và các khía cạnh khác.