Sự phát triển và khám phá của AI Agent trong lĩnh vực Web3

Gần đây, một sản phẩm AI Agent đa năng có tên là Manus đã thu hút sự chú ý rộng rãi. Là sản phẩm đầu tiên trên thế giới trong loại này, Manus thể hiện khả năng tư duy độc lập mạnh mẽ, lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp những ý tưởng và cảm hứng thiết kế quý giá cho việc phát triển 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 chuyển từ khái niệm sang hiện thực và thể hiện tiềm năng ứng dụng lớn trong nhiều ngành nghề, ngành Web3 cũng không ngoại lệ.

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 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 chức năng 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, hướng còn lại tập trung vào khả năng phản tư. Trong đó, mô hình ReAct là mô hình thiết kế xuất hiện sớm nhất và được áp dụng rộng rãi nhất, quá trình điển hình của nó có thể được mô tả bằng chu trình "Suy nghĩ → Hành động → Quan sát".

Dựa trên số lượng tác nhân, AI Agent có thể được chia thành Single Agent và Multi Agent. Cốt lõi của Single Agent nằm ở sự kết hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Multi Agent trao cho các tác nhân khác nhau vai trò khác nhau, hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp thông qua hợp tác.

Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) là một giao thức mã nguồn mở nhằm giải quyết vấn đề kết nối và tương tác giữa LLM và các nguồn dữ liệu bên ngoài. Nó cung cấp ba khả năng để mở rộng LLM: mở rộng kiến thức, thực thi gọi hàm và mẫu từ gợi ý trước.

Trong ngành Web3, sự phát triển của AI Agent đã trải qua nhiều thăng trầm. Hiện tại, các hướng khám phá chính bao gồm mô hình nền tảng phát hành, mô hình DAO và mô hình công ty thương mại. Trong đó, mô hình nền tảng phát hành như Virtuals Protocol cho phép người dùng tạo, triển khai và kiếm tiền từ AI Agent; mô hình DAO như ElizaOS cam kết xây dựng cộng đồng nhà phát triển AI Agent; mô hình công ty thương mại như Swarms cung cấp khung Multi Agent cấp doanh nghiệp.

Sự xuất hiện của MCP mang đến một hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3. Một hướng khả thi là triển khai MCP Server trên mạng blockchain, giải quyết vấn đề điểm đơn và có khả năng chống kiểm duyệt. Một hướng khác là trang bị cho MCP Server khả năng tương tác với blockchain, giảm thiểu rào cản kỹ thuật. Ngoài ra, còn có ý tưởng xây dựng mạng khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum.

Mặc dù sự kết hợp giữa Web3 và AI đang đối mặt với nhiều thách thức, như công nghệ bằng chứng không kiến thức vẫn chưa trưởng thành, vấn đề hiệu quả của mạng phi tập trung, nhưng sự kết hợp này là xu hướng không thể tránh khỏi. Chúng ta cần giữ vững sự kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá ứng dụng và phát triển của AI Agent trong lĩnh vực Web3.