Sự kết hợp giữa MCP và AI Agent: Một mô hình mới cho ứng dụng trí tuệ nhân tạo

Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo từ lâu đã phải đối mặt với một thách thức: làm thế nào để AI có khả năng cá nhân hóa và thực thi mạnh mẽ hơn. Các chatbot truyền thống thường thiếu những đặc điểm vai trò rõ ràng, phản hồi đơn điệu và thiếu tính nhân văn. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã đưa ra khái niệm "nhân cách hóa", trao cho AI những vai trò và giọng điệu cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả khi có "nhân cách hóa" phong phú, AI vẫn chỉ là những người phản hồi thụ động, không thể chủ động thực hiện các nhiệm vụ phức tạp.

Để vượt qua giới hạn này, Auto-GPT đã ra đời. Nó cho phép các nhà phát triển định nghĩa một loạt công cụ và hàm cho AI, giúp AI có thể tự động thực hiện các nhiệm vụ và trả về kết quả theo các quy tắc đã được thiết lập. Sự đổi mới này đã biến AI từ một người đối thoại thụ động thành một người thực hiện nhiệm vụ chủ động. Tuy nhiên, Auto-GPT vẫn phải đối mặt với các vấn đề như định dạng gọi công cụ không đồng nhất, khả năng tương thích kém giữa các nền tảng.

Để đối phó với những thách thức 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 tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI có thể dễ dàng gọi ra nhiều dịch vụ bên ngoài khác nhau. Điều này đã giảm đáng kể độ khó và chi phí thời gian phát triển, giúp mô hình AI có thể tương tác hiệu quả hơn với các công cụ bên ngoài.

MCP và AI Agent hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào các hoạt động blockchain, thực hiện hợp đồng thông minh và quản lý tài sản mã hóa, trong khi MCP 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. Việc đưa MCP vào sử dụng đã tăng cường đáng kể khả năng thực thi và tính linh hoạt của AI Agent.

Ví dụ, trong lĩnh vực DeFi, AI Agent có thể nhận dữ liệu thị trường theo thời gian thực và tự động tối ưu hóa danh mục đầu tư thông qua MCP. MCP cũng mở ra những con đường mới cho sự hợp tác giữa nhiều AI Agent, cho phép chúng phân công công việc và hoàn thành các nhiệm vụ phân tích dữ liệu chuỗi phức tạp, dự đoán thị trường và quản lý rủi ro. Ngoài ra, MCP còn giúp thực hiện quản lý tài sản chuỗi an toàn và hiệu quả hơn, giải quyết các vấn đề như trượt giá, mài mòn và MEV trong giao dịch.

Hiện tại trên thị trường đã xuất hiện một số dự án dựa trên khái niệm MCP:

1. DeMCP: một mạng lưới MCP phi tập trung, cung cấp dịch vụ MCP mã nguồn mở tự phát triển cho AI Agent, và thực hiện kết nối một điểm cho các mô hình ngôn ngữ lớn chính.

2. DARK: Mạng MCP được xây dựng trên Solana, hoạt động trong môi trường thực thi đáng tin cậy. Ứng dụng đầu tiên của nó đang được phát triển, 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 các chỉ số và công cụ phân tích AI Agent toàn diện. Cập nhật gần đây đã ra mắt máy chủ MCP độc quyền, giúp các nhà phát triển dễ dàng kết nối nhanh chóng.

4. SkyAI: Dự án cơ sở hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng trên BNB Chain, xây dựng hạ tầng AI gốc blockchain thông qua việc mở rộng MCP. Hiện tại hỗ trợ các bộ dữ liệu tổng hợp từ BNB Chain và Solana, trong tương lai dự kiến hỗ trợ mạng chính Ethereum và chuỗi Base.

Mặc dù giao thức MCP 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, nhưng hầu hết các dự án dựa trên MCP hiện nay vẫn đang ở giai đoạn xác nhận khái niệm. Điều này dẫn đến giá token của chúng liên tục giảm sau khi ra mắt, phản ánh sự khủng hoảng niềm tin của thị trường đối với các dự án MCP.

Trong tương lai, sự phát triển của giao thức MCP vẫn đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm việc 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. Tích hợp công nghệ cũng là một vấn đề lớn, vì logic hợp đồng thông minh và cấu trúc dữ liệu giữa các blockchain và DApp khác nhau có sự khác biệt.

Mặc dù vậy, giao thức MCP vẫn thể hiện tiềm năng phát triển thị trường khổng lồ. Với sự tiến bộ của công nghệ AI và sự trưởng thành của giao thức MCP, trong tương lai có thể đạt được ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực như DeFi, DAO. Đặc điểm phi tập trung của giao thức MCP hy vọng sẽ cung cấp cho mô hình AI một nền tảng vận hành minh bạch, có thể truy nguyên, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa tài sản AI.

Tổng thể, giao thức MCP, như một sức mạnh hỗ trợ quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, có hy vọng 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, an ninh, trải nghiệm người dùng và các khía cạnh khác. Khi các vấn đề này dần được giải quyết, giao thức MCP sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong mô hình mới của ứng dụng trí tuệ nhân tạo.