Khám Phá Đa Ngành Web3 Của AI Agent: Từ Manus đến MCP

Gần đây, một sản phẩm AI Agent đa năng mang tên Manus đã thu hút sự chú ý rộng rãi. Là sản phẩm được phát triển bởi công ty khởi nghiệp Trung Quốc Monica, Manus đã xuất hiện tình trạng khan hiếm mã mời ngay trong ngày ra mắt. Sản phẩm này có khả năng tự hoàn thành nhiệm vụ từ kế hoạch đến thực hiện, thể hiện tính linh hoạt và khả năng thực thi chưa từng có.

Sự nổi bật của Manus không chỉ thu hút sự chú ý của những người trong ngành mà còn cung cấp những ý tưởng sản phẩm và cảm hứng thiết kế quý giá cho việc phát triển các loại AI Agent. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, AI Agent, như một nhánh quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đang dần từ khái niệm chuyển sang thực tế và thể hiện tiềm năng ứng dụng to lớn trong nhiều ngành nghề, trong đó có ngành Web3.

AI Agent là một chương trình máy tính có khả năng tự đưa ra quyết định và thực hiện nhiệm vụ dựa trên môi trường, đầu vào và mục tiêu đã được định nghĩa trước. Các thành phần cốt lõi của nó bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như "bộ não", cơ chế quan sát và cảm nhận, quá trình suy luận, thực hiện hành động cũng như hệ thống ghi nhớ và truy xuất.

Mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một hướng tập trung vào khả năng lập kế hoạch, bao gồm REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler; hướng còn lại tập trung vào khả năng phản ánh, bao gồm Basic Reflection, Reflexion, Self Discover, LATS. Trong đó, mô hình ReAct là mô hình thiết kế xuất hiện sớm nhất và được áp dụng rộng rãi nhất, quy trình điển hình của nó có thể được mô tả bằng vòng lặp "suy nghĩ → hành động → quan sát".

Dựa trên số lượng tác nhân, AI Agent có thể được chia thành Single Agent và Multi Agent. Single Agent chủ yếu tập trung vào sự phối hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Multi Agent gán cho các tác nhân khác nhau các vai trò khác nhau, hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp thông qua hợp tác.

Model Context Protocol (MCP) là giao thức mã nguồn mở được một công ty phát hành gần đây, nhằm giải quyết vấn đề kết nối và tương tác giữa LLM và các nguồn dữ liệu bên ngoài. MCP cung cấp ba khả năng để mở rộng LLM: Resources (mở rộng kiến thức), Tools (thực thi hàm, gọi hệ thống bên ngoài) và Prompts (mẫu gợi ý đã được viết sẵn).

Trong ngành Web3, sự quan tâm đến AI Agent đã giảm sau khi đạt đỉnh vào tháng Giêng năm nay, giá trị thị trường tổng thể cũng đã giảm mạnh. Hiện tại, có ba loại dự án xung quanh khung AI Agent đang khám phá Web3: mô hình nền tảng phát hành đại diện bởi một giao thức nào đó, mô hình DAO đại diện bởi một hệ điều hành nào đó và mô hình công ty thương mại đại diện bởi một dự án nào đó.

Nền tảng phát hành cho phép người dùng tạo, triển khai và kiếm tiền từ AI Agent, tương tự như một số nền tảng meme. Mô hình DAO sử dụng mô hình AI để mô phỏng quyết định đầu tư và kết hợp với ý kiến của các thành viên để thực hiện đầu tư. Mô hình công ty thương mại cung cấp khung Multi Agent cấp doanh nghiệp, giải quyết nhu cầu vận hành kinh doanh phức tạp thông qua việc phối hợp thông minh và hợp tác hiệu quả.

Từ góc độ mô hình kinh tế, hiện tại chỉ có nền tảng phát hành có thể đạt được vòng khép kín kinh tế tự cung tự cấp. Tuy nhiên, mô hình này cũng đối mặt với vấn đề thiếu sức hấp dẫn của chính tài sản, hầu hết các AI Agent được phát hành về bản chất đều là meme không có giá trị nội tại.

Sự xuất hiện của MCP đã mang lại hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3. Một khả năng là triển khai MCP Server trên mạng blockchain, giải quyết vấn đề điểm đơn và có khả năng chống kiểm duyệt. Một khả năng khác là trang bị cho MCP Server chức năng tương tác với blockchain, chẳng hạn như thực hiện giao dịch DeFi và quản lý, từ đó giảm bớt rào cản kỹ thuật.

Ngoài ra, còn có các chuyên gia đề xuất kế hoạch xây dựng mạng lưới khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum. Mạng lưới này sẽ sử dụng hợp đồng thông minh để thực hiện tự động hóa, minh bạch, đáng tin cậy và chống kiểm duyệt cho các khuyến khích, và sử dụng ví Ethereum, ZK và các công nghệ khác để thực hiện chữ ký, xác thực quyền hạn và bảo vệ quyền riêng tư trong quá trình vận hành.

Mặc dù về lý thuyết, sự kết hợp giữa MCP và Web3 có thể mang lại cơ chế tin cậy phi tập trung và lớp kinh tế khuyến khích cho các ứng dụng AI Agent, nhưng hiện tại công nghệ chứng minh không kiến thức vẫn khó xác minh tính xác thực của hành vi của Agent, và mạng phi tập trung vẫn còn tồn tại vấn đề về hiệu suất, đây không phải là một giải pháp thành công trong ngắn hạn.

Sự ra mắt của Manus đánh dấu một cột mốc quan trọng cho sản phẩm Đại lý AI tổng quát. Thế giới Web3 cũng cần một sản phẩm cột mốc để phá vỡ những nghi ngờ từ bên ngoài về việc thiếu tính thực tiễn và chỉ là sự thổi phồng. Sự xuất hiện của MCP mang đến hướng khám phá mới cho Đại lý AI của Web3, bao gồm việc triển khai MCP Server lên mạng blockchain, cũng như trang bị cho MCP Server khả năng tương tác với blockchain, hoặc xây dựng mạng lưới khuyến khích cho các nhà sáng tạo MCP Server.

AI như một trong những câu chuyện vĩ đại nhất trong lịch sử, sự kết hợp với Web3 là điều không thể tránh khỏi. Chúng ta cần giữ kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá những khả năng vô hạn trong lĩnh vực này.