MCP và AI Agent: Mô hình mới cho ứng dụng trí tuệ nhân tạo

Một, Phân tích khái niệm MCP

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các chatbot truyền thống thường thiếu tính cá nhân hóa và chủ động. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã giới thiệu khái niệm "nhân vật", trao cho AI vai trò và tính cách cụ thể. Tuy nhiên, cải tiến này vẫn chưa làm cho AI trở thành người thực hiện nhiệm vụ một cách chủ động. Sau đó, sự xuất hiện của Auto-GPT cho phép AI tự động thực hiện nhiệm vụ dựa trên các quy tắc và công cụ đã được thiết lập trước, nhưng vẫn gặp phải vấn đề về định dạng gọi công cụ không đồng nhất và khả năng tương thích kém giữa các nền tảng.

Để đối phó với những thách thức này, giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) đã ra đời. MCP nhằm mục đích đơn giản hóa sự tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, bằng cách cung cấp một tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI có thể gọi hiệu quả các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Giao thức này đã giảm đáng kể độ khó và thời gian phát triển, giúp các mô hình AI tương tác với các công cụ bên ngoài nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Hai, hiệu ứng hợp tác giữa MCP và AI Agent

MCP và AI Agent đã hình thành mối quan hệ bổ sung cho 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 mã hóa, nhấn mạnh việc bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp ứng dụng phi tập trung. Trong khi đó, MCP cam kết đơn giản hóa sự tương tác giữa AI Agent với các hệ thống bên ngoài, cung cấp các giao thức tiêu chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh, nâng cao khả năng tương tác và linh hoạt giữa các nền tảng.

Việc giới thiệu MCP đã nâng cao đáng kể khả năng thực thi của AI Agent. Ví dụ, các AI Agent trong lĩnh vực DeFi có thể nhận được dữ liệu thị trường theo thời gian thực thông qua MCP và tự động tối ưu hóa danh mục đầu tư. Hơn nữa, MCP còn mở ra những con đường mới cho sự hợp tác giữa các AI Agent, cho phép chúng phân chia công việc theo chức năng và cùng nhau hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp như phân tích dữ liệu trên chuỗi, dự đoán thị trường và quản lý rủi ro.

Ba, Tổng quan về các dự án liên quan

1. DeMCP: Một mạng MCP phi tập trung, cung cấp dịch vụ MCP mã nguồn mở tự phát triển cho AI Agent, và cung cấp nền tảng chia sẻ lợi nhuận thương mại cho các nhà phát triển.

2. DARK：Mạng MCP được xây dựng trên Solana, hoạt động trong môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE). Ứng dụng đầu tiên của nó nhằm cung cấp khả năng tích hợp công cụ hiệu quả cho AI Agent.

3. Cookie.fun: Nền tảng tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, cung cấp chỉ số và công cụ phân tích AI Agent toàn diện. Cập nhật gần đây đã ra mắt máy chủ MCP riêng, cung cấp môi trường triển khai thông minh thuận tiện cho các nhà phát triển.

4. SkyAI: Dự án cơ sở hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng trên BNB Chain, cam kết xây dựng cơ sở hạ tầng AI bản địa trên blockchain. Hiện tại hỗ trợ truy cập dữ liệu đa chuỗi, trong tương lai dự kiến mở rộng sang nhiều mạng blockchain hơn.

Bốn, Triển vọng và Thách thức

Giao thức MCP như một mô hình mới trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, thể hiện tiềm năng to lớn trong việc nâng cao hiệu quả trao đổi dữ liệu, giảm chi phí phát triển, tăng cường an ninh và bảo vệ quyền riêng tư. Tuy nhiên, hiện nay hầu hết các dự án dựa trên MCP vẫn đang ở giai đoạn kiểm chứng khái niệm, đối mặt với những thách thức như chu kỳ phát triển sản phẩm dài và việc ứng dụng thực tế chậm.

Mặc dù vậy, giao thức MCP vẫn thể hiện triển vọng phát triển thị trường rộng 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 ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực như DeFi, DAO. Ví dụ, đại lý AI có thể thông qua giao thức MCP để thu thập 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.

Tính phi tập trung của giao thức MCP hi vọng sẽ cung cấp một nền tảng vận hành minh bạch, có thể truy nguyên cho các mô hình AI, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa các tài sản AI. Là một sự hỗ trợ quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, giao thức MCP có thể trở thành động cơ chính thúc đẩy sự phát triển của 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, an ninh, trải nghiệm người dùng và nhiều khía cạnh khác.