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 phụ thuộc vào mô hình đối thoại chung, thiếu thiết lập vai trò 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 cách", gán cho AI các vai trò, tính cách và giọng điệu cụ thể, giúp phản hồi của nó gần gũi hơn với mong đợi của người dùng. Tuy nhiên, ngay cả khi AI có "nhân cách" phong phú, nó vẫn chỉ là người phản hồi thụ động, không thể chủ động thực hiện nhiệm vụ hoặc thực hiện các thao tác phức tạp.
Dự án Auto-GPT ra đời, 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 dựa trên các quy tắc và công cụ đã được thiết lập để tạo ra các chỉ thị thực hiện, tự động thực hiện nhiệm vụ và trả về kết quả, giúp AI từ một người tham gia đối thoại thụ động chuyển sang 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 đồng nhất và khả năng tương thích kém giữa các nền tảng. Để giải quyết điều này, MCP (giao thức ngữ cảnh mô hình) đã ra đời, nhằm giải quyết những thách thức chính trong quá trình phát triển AI, đặc biệt là sự phức tạp khi tích hợp với các công cụ bên ngoài. Mục tiêu cốt lõi của MCP là 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 dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Truyền thống, việc để các mô hình quy mô lớn thực hiện các nhiệm vụ phức tạp cần viết một lượng lớn mã và mô tả công cụ, làm tăng đáng kể độ khó và chi phí thời gian phát triển. Giao thức MCP thông qua việc định nghĩa các giao diện và quy chuẩn giao tiếp tiêu chuẩn hóa, đã đơn giản hóa đáng kể quy trình này, cho phép các mô hình AI 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 mã hóa hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào tự động hóa hoạt động 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 ứng dụng phi tập trung. MCP thì chú trọng đơn giản hóa tương tác giữa AI Agent và các hệ thống bên ngoài, cung cấp giao thức chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh, tăng cường khả năng tương tác và linh hoạt giữa các nền tảng. AI Agent mã hóa có thể đạt được tích hợp và hoạt động đa nền tảng hiệu quả hơn thông qua giao thức MCP, nâng cao khả năng thực thi.
Trước đây, AI Agent có khả năng thực hiện nhất định, chẳng hạn như thực hiện giao dịch thông qua hợp đồng thông minh, quản lý ví, v.v. Tuy nhiên, những chức năng này thường được định nghĩa trước, thiếu tính linh hoạt và khả năng thích ứng. 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 (như dữ liệu blockchain, hợp đồng thông minh, dịch vụ ngoài chuỗi, v.v.). Sự 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 thực hiện tự chủ. Chẳng hạn, AI Agent thuộc loại DeFi có thể thông qua MCP để lấy dữ liệu thị trường theo thời gian thực và tự động tối ưu hóa danh mục đầu tư.
MCP đã mở ra một hướng mới cho AI Agent, đó là hợp tác giữa nhiều AI Agent: thông qua MCP, các AI Agent có thể hợp tác 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, nâng cao hiệu quả và độ tin cậy tổng thể. Về tự động hóa giao dịch trên chuỗi, MCP liên kết các loại giao dịch và Agent quản lý rủi ro, giải quyết các vấn đề như trượt giá, hao mòn giao dịch, MEV, thực hiện quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.
Ba, các dự án liên quan
1. DeMCP
DeMCP là 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 với các mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến (LLM). Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua việc hỗ trợ stablecoin. Tính đến ngày 8 tháng 5, giá trị vốn hóa thị trường của token DMCP khoảng 1,62 triệu đô la.
2. TỐI
DARK là mạng lưới 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, 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. Hiện tại, sản phẩm chưa được phát hành rộng rãi, người dùng có thể tham gia giai đoạn trải nghiệm sớm thông qua hình thức đăng ký qua email, tham gia thử nghiệm và cung cấp phản hồi.
3. Cookie.fun
Cookie.fun là nền tảng tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, nhằm cung cấp cho người dùng các công cụ phân tích và chỉ số 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. Vào ngày 24 tháng 4, bản cập nhật Cookie.API1.0 đã ra mắt máy chủ MCP độc quyền, bao gồm máy chủ MCP chuyên dụng cho các tác nhân thông minh 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 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, thúc đẩy ứng dụng thực tế của AI trong môi trường blockchain. Hiện tại, SkyAI hỗ trợ các tập dữ liệu từ BNB Chain và Solana, với khối lượng dữ liệu đã vượt quá 10 tỷ dòng, trong tương lai sẽ ra mắt máy chủ dữ liệu MCP hỗ trợ mạng chính Ethereum và chuỗi Base.
Bốn, Phát triển trong tương lai
Giao thức MCP như một câu chuyện mới về sự hòa quyện giữa AI và blockchain, đã thể hiện tiềm năng to lớn trong việc nâng cao hiệu quả trao đổi dữ liệu, giảm chi phí phát triển, tăng cường bảo mật và bảo vệ quyền riêng tư, đặc biệt trong các bối cảnh tài chính phi tập trung với triển vọng ứng dụng rộng rãi. Tuy nhiên, hiện tại hầu hết các dự án dựa trên MCP vẫn đang ở giai đoạn kiểm chứng khái niệm, chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến giá token của chúng liên tục giảm sau khi ra mắt. Điều này phản ánh một cuộc khủng hoảng niềm tin của thị trường vào các dự án MCP, chủ yếu xuất phát từ chu kỳ phát triển sản phẩm kéo dài và thiếu ứng dụng thực tiễn. Do đó, 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 các dự án MCP hiện đang phải đối mặt. Hơn nữa, việc thúc đẩy giao thức MCP trong hệ sinh thái crypto 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, một máy chủ MCP tiêu chuẩn hóa thống nhất vẫn cần được đầu tư nhiều nguồn lực 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. Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển và giao thức MCP dần trở nên trưởng thành, trong tương lai có khả năng sẽ áp dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực DeFi, DAO, v.v. Ví dụ, 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 thể cung cấp 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 của tài sản AI.
Giao thức MCP, như một sức mạnh hỗ trợ quan trọng trong việc tích hợp AI với blockchain, với sự phát triển không ngừng của công nghệ và sự mở rộng của các kịch bản 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 giải quyết nhiều thách thức về tích hợp công nghệ, tính an toàn, 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.
10 thích
Phần thưởng
10
2
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
CommunityLurker
· 08-07 07:18
Lại không phải là người thật, làm nhiều thứ phức tạp như vậy để làm gì.
MCP và AI Agent kết hợp: Thúc đẩy khung ứng dụng thông minh Web3 mới
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 phụ thuộc vào mô hình đối thoại chung, thiếu thiết lập vai trò 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 cách", gán cho AI các vai trò, tính cách và giọng điệu cụ thể, giúp phản hồi của nó gần gũi hơn với mong đợi của người dùng. Tuy nhiên, ngay cả khi AI có "nhân cách" phong phú, nó vẫn chỉ là người phản hồi thụ động, không thể chủ động thực hiện nhiệm vụ hoặc thực hiện các thao tác phức tạp.
Dự án Auto-GPT ra đời, 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 dựa trên các quy tắc và công cụ đã được thiết lập để tạo ra các chỉ thị thực hiện, tự động thực hiện nhiệm vụ và trả về kết quả, giúp AI từ một người tham gia đối thoại thụ động chuyển sang 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 đồng nhất và khả năng tương thích kém giữa các nền tảng. Để giải quyết điều này, MCP (giao thức ngữ cảnh mô hình) đã ra đời, nhằm giải quyết những thách thức chính trong quá trình phát triển AI, đặc biệt là sự phức tạp khi tích hợp với các công cụ bên ngoài. Mục tiêu cốt lõi của MCP là 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 dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Truyền thống, việc để các mô hình quy mô lớn thực hiện các nhiệm vụ phức tạp cần viết một lượng lớn mã và mô tả công cụ, làm tăng đáng kể độ khó và chi phí thời gian phát triển. Giao thức MCP thông qua việc định nghĩa các giao diện và quy chuẩn giao tiếp tiêu chuẩn hóa, đã đơn giản hóa đáng kể quy trình này, cho phép các mô hình AI 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 mã hóa hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào tự động hóa hoạt động 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 ứng dụng phi tập trung. MCP thì chú trọng đơn giản hóa tương tác giữa AI Agent và các hệ thống bên ngoài, cung cấp giao thức chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh, tăng cường khả năng tương tác và linh hoạt giữa các nền tảng. AI Agent mã hóa có thể đạt được tích hợp và hoạt động đa nền tảng hiệu quả hơn thông qua giao thức MCP, nâng cao khả năng thực thi.
Trước đây, AI Agent có khả năng thực hiện nhất định, chẳng hạn như thực hiện giao dịch thông qua hợp đồng thông minh, quản lý ví, v.v. Tuy nhiên, những chức năng này thường được định nghĩa trước, thiếu tính linh hoạt và khả năng thích ứng. 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 (như dữ liệu blockchain, hợp đồng thông minh, dịch vụ ngoài chuỗi, v.v.). Sự 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 thực hiện tự chủ. Chẳng hạn, AI Agent thuộc loại DeFi có thể thông qua MCP để lấy dữ liệu thị trường theo thời gian thực và tự động tối ưu hóa danh mục đầu tư.
MCP đã mở ra một hướng mới cho AI Agent, đó là hợp tác giữa nhiều AI Agent: thông qua MCP, các AI Agent có thể hợp tác 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, nâng cao hiệu quả và độ tin cậy tổng thể. Về tự động hóa giao dịch trên chuỗi, MCP liên kết các loại giao dịch và Agent quản lý rủi ro, giải quyết các vấn đề như trượt giá, hao mòn giao dịch, MEV, thực hiện quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.
Ba, các dự án liên quan
1. DeMCP
DeMCP là 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 với các mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến (LLM). Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua việc hỗ trợ stablecoin. Tính đến ngày 8 tháng 5, giá trị vốn hóa thị trường của token DMCP khoảng 1,62 triệu đô la.
2. TỐI
DARK là mạng lưới 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, 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. Hiện tại, sản phẩm chưa được phát hành rộng rãi, người dùng có thể tham gia giai đoạn trải nghiệm sớm thông qua hình thức đăng ký qua email, tham gia thử nghiệm và cung cấp phản hồi.
3. Cookie.fun
Cookie.fun là nền tảng tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, nhằm cung cấp cho người dùng các công cụ phân tích và chỉ số 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. Vào ngày 24 tháng 4, bản cập nhật Cookie.API1.0 đã ra mắt máy chủ MCP độc quyền, bao gồm máy chủ MCP chuyên dụng cho các tác nhân thông minh 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 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, thúc đẩy ứng dụng thực tế của AI trong môi trường blockchain. Hiện tại, SkyAI hỗ trợ các tập dữ liệu từ BNB Chain và Solana, với khối lượng dữ liệu đã vượt quá 10 tỷ dòng, trong tương lai sẽ ra mắt máy chủ dữ liệu MCP hỗ trợ mạng chính Ethereum và chuỗi Base.
Bốn, Phát triển trong tương lai
Giao thức MCP như một câu chuyện mới về sự hòa quyện giữa AI và blockchain, đã thể hiện tiềm năng to lớn trong việc nâng cao hiệu quả trao đổi dữ liệu, giảm chi phí phát triển, tăng cường bảo mật và bảo vệ quyền riêng tư, đặc biệt trong các bối cảnh tài chính phi tập trung với triển vọng ứng dụng rộng rãi. Tuy nhiên, hiện tại hầu hết các dự án dựa trên MCP vẫn đang ở giai đoạn kiểm chứng khái niệm, chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến giá token của chúng liên tục giảm sau khi ra mắt. Điều này phản ánh một cuộc khủng hoảng niềm tin của thị trường vào các dự án MCP, chủ yếu xuất phát từ chu kỳ phát triển sản phẩm kéo dài và thiếu ứng dụng thực tiễn. Do đó, 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 các dự án MCP hiện đang phải đối mặt. Hơn nữa, việc thúc đẩy giao thức MCP trong hệ sinh thái crypto 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, một máy chủ MCP tiêu chuẩn hóa thống nhất vẫn cần được đầu tư nhiều nguồn lực 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. Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển và giao thức MCP dần trở nên trưởng thành, trong tương lai có khả năng sẽ áp dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực DeFi, DAO, v.v. Ví dụ, 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 thể cung cấp 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 của tài sản AI.
Giao thức MCP, như một sức mạnh hỗ trợ quan trọng trong việc tích hợp AI với blockchain, với sự phát triển không ngừng của công nghệ và sự mở rộng của các kịch bản 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 giải quyết nhiều thách thức về tích hợp công nghệ, tính an toàn, và trải nghiệm người dùng.