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 thiếu sự thiết lập nhân vật 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 các vai trò, tính cách và giọng điệu cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả khi sở hữu "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.
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 sẵn để tạo ra lệnh thực hiện, tự động thực hiện nhiệm vụ và trả về kết quả. Điều này biến AI từ một người đối thoại thụ động thành một người thực hiện nhiệm vụ chủ động.
Mặc dù Auto-GPT đã đạt được khả năng thực thi tự động của AI, nhưng vẫn gặp phải những vấn đề như định dạng gọi công cụ không đồng nhất và khả năng tương thích giữa các nền tảng kém. MCP (Model Context Protocol, giao thức ngữ cảnh mô hình) 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 có thể dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau.
Truyền thống, việc thực hiện các nhiệm vụ phức tạp với các mô hình quy mô lớn cần một lượng lớn mã và hướng dẫn công cụ, làm tăng đáng kể độ khó phát triển và chi phí thời gian. Giao thức MCP thông qua việc định nghĩa các giao diện chuẩn hóa và quy tắc giao tiếp, đã đơn giản hóa đáng kể quá trình này, cho phép các mô hình AI tương tác nhanh chóng và hiệu quả hơn với các công cụ bên ngoài.
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 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 tập trung 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 linh hoạt giữa các nền tảng.
Các tác nhân AI truyền thống có khả năng thực thi nhất định, chẳng hạn như thực hiện giao dịch thông qua hợp đồng thông minh, quản lý ví, v.v., nhưng 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 tác nhân AI và các công cụ bên ngoài (bao gồm 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, cho phép tác nhân AI kết nối liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, tăng cường đáng kể khả năng thực thi tự chủ.
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. Hơn nữa, MCP mở ra một hướng đi mới cho AI Agent, đó là 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 quả và độ tin cậy tổng thể. Về 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, nhằm 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 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 (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 đáng tin cậy ( TEE ). Ứng dụng đầu tiên của nó đang trong giai đoạn 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 truy cập vào nhiều công cụ và dịch vụ bên ngoài chỉ với cấu hình đơn giản. Hiện tại, người dùng có thể tham gia giai đoạn trải nghiệm sớm bằng cách đăng ký thông 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 chỉ số và công cụ 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. Vào ngày 24 tháng 4, cập nhật Cookie.API1.0 đã ra mắt máy chủ MCP chuyên dụng, bao gồm máy chủ MCP dành riêng cho các tác nhân có thể cắm và sử dụng, được thiết kế đặc biệt cho các nhà phát triển và người không chuyên, không cần cấu hình.
4. SkyAI
SkyAI là một dự án 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 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 AI agent 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 tổng hợp từ BNB Chain và Solana, với khối lượng dữ liệu đã vượt qua 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 trong sự kết hợp 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 là trong các trường hợp sử dụng như tài chính phi tập trung. Tuy nhiên, hầu hết các dự án dựa trên MCP hiện nay vẫn đang ở giai đoạn chứng minh khái niệm, chưa đưa ra sản phẩm trưởng thành, dẫn đến giá token của chúng liên tục giảm sau khi ra mắt. Điều này phản ánh sự 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 sự hiện thực hóa ứng dụng.
Do đó, cách 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 tại phải đối mặt. Hơn nữa, việc quảng bá giao thức MCP trong hệ sinh thái tiền điện tử 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, việc chuẩn hóa máy chủ MCP đồng nhất vẫn cần phải đầu tư một lượng lớn tài nguyên phát triển.
Mặc dù phải đối mặt với nhiều thách thức, giao thức MCP vẫn thể hiện tiềm năng phát triển thị trường lớn. Khi công nghệ AI ngày càng tiến bộ và giao thức MCP dần trở nên trưởng thành, trong tương lai có khả năng 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 khả năng cung cấp một nền tảng vận hành minh bạch và có thể truy xuất cho các mô hình AI, thúc đẩy quá trình phi tập trung hóa và tài sản hóa tài sản AI.
Giao thức MCP như một lực lượng hỗ trợ quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, với sự phát triển không ngừng của công nghệ và mở rộng các trường hợp ứng dụng, có khả năng 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, tính an toàn, 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.
9 thích
Phần thưởng
9
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
BearMarketHustler
· 2giờ trước
AI chủ động có thể nổi loạn không?
Xem bản gốcTrả lời0
CryptoNomics
· 18giờ trước
*thở dài* lại một mô hình đơn giản hóa khác bỏ qua các sự phụ thuộc ngẫu nhiên... tính tương quan ≠ nguyên nhân, những người nghiệp dư
Xem bản gốcTrả lời0
GweiWatcher
· 18giờ trước
Dù có phong phú đến đâu cũng chỉ là một công cụ mà thôi.
MCP và sự hòa nhập của AI Agent: Thúc đẩy kỷ nguyên ứng dụng thông minh Web3
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 thiếu sự thiết lập nhân vật 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 các vai trò, tính cách và giọng điệu cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả khi sở hữu "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.
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 sẵn để tạo ra lệnh thực hiện, tự động thực hiện nhiệm vụ và trả về kết quả. Điều này biến AI từ một người đối thoại thụ động thành một người thực hiện nhiệm vụ chủ động.
Mặc dù Auto-GPT đã đạt được khả năng thực thi tự động của AI, nhưng vẫn gặp phải những vấn đề như định dạng gọi công cụ không đồng nhất và khả năng tương thích giữa các nền tảng kém. MCP (Model Context Protocol, giao thức ngữ cảnh mô hình) 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 có thể dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau.
Truyền thống, việc thực hiện các nhiệm vụ phức tạp với các mô hình quy mô lớn cần một lượng lớn mã và hướng dẫn công cụ, làm tăng đáng kể độ khó phát triển và chi phí thời gian. Giao thức MCP thông qua việc định nghĩa các giao diện chuẩn hóa và quy tắc giao tiếp, đã đơn giản hóa đáng kể quá trình này, cho phép các mô hình AI tương tác nhanh chóng và hiệu quả hơn với các công cụ bên ngoài.
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 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 tập trung 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 linh hoạt giữa các nền tảng.
Các tác nhân AI truyền thống có khả năng thực thi nhất định, chẳng hạn như thực hiện giao dịch thông qua hợp đồng thông minh, quản lý ví, v.v., nhưng 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 tác nhân AI và các công cụ bên ngoài (bao gồm 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, cho phép tác nhân AI kết nối liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, tăng cường đáng kể khả năng thực thi tự chủ.
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. Hơn nữa, MCP mở ra một hướng đi mới cho AI Agent, đó là 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 quả và độ tin cậy tổng thể. Về 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, nhằm 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 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 (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 đáng tin cậy ( TEE ). Ứng dụng đầu tiên của nó đang trong giai đoạn 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 truy cập vào nhiều công cụ và dịch vụ bên ngoài chỉ với cấu hình đơn giản. Hiện tại, người dùng có thể tham gia giai đoạn trải nghiệm sớm bằng cách đăng ký thông 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 chỉ số và công cụ 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. Vào ngày 24 tháng 4, cập nhật Cookie.API1.0 đã ra mắt máy chủ MCP chuyên dụng, bao gồm máy chủ MCP dành riêng cho các tác nhân có thể cắm và sử dụng, được thiết kế đặc biệt cho các nhà phát triển và người không chuyên, không cần cấu hình.
4. SkyAI
SkyAI là một dự án 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 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 AI agent 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 tổng hợp từ BNB Chain và Solana, với khối lượng dữ liệu đã vượt qua 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 trong sự kết hợp 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 là trong các trường hợp sử dụng như tài chính phi tập trung. Tuy nhiên, hầu hết các dự án dựa trên MCP hiện nay vẫn đang ở giai đoạn chứng minh khái niệm, chưa đưa ra sản phẩm trưởng thành, dẫn đến giá token của chúng liên tục giảm sau khi ra mắt. Điều này phản ánh sự 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 sự hiện thực hóa ứng dụng.
Do đó, cách 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 tại phải đối mặt. Hơn nữa, việc quảng bá giao thức MCP trong hệ sinh thái tiền điện tử 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, việc chuẩn hóa máy chủ MCP đồng nhất vẫn cần phải đầu tư một lượng lớn tài nguyên phát triển.
Mặc dù phải đối mặt với nhiều thách thức, giao thức MCP vẫn thể hiện tiềm năng phát triển thị trường lớn. Khi công nghệ AI ngày càng tiến bộ và giao thức MCP dần trở nên trưởng thành, trong tương lai có khả năng 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 khả năng cung cấp một nền tảng vận hành minh bạch và có thể truy xuất cho các mô hình AI, thúc đẩy quá trình phi tập trung hóa và tài sản hóa tài sản AI.
Giao thức MCP như một lực lượng hỗ trợ quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, với sự phát triển không ngừng của công nghệ và mở rộng các trường hợp ứng dụng, có khả năng 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, tính an toàn, trải nghiệm người dùng và các khía cạnh khác.