MCP và AI Agent: Mô hình mới cho ứng dụng trí tuệ nhân tạo
Giới thiệu khái niệm MC
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các chatbot truyền thống thường dựa vào các mô hình đối thoại chung, thiếu cài đặt cá nhân hóa, và phản hồi thường đơn điệu và nhàm chán. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã giới thiệu khái niệm "nhân vật", gán cho AI các vai trò, tính cách và giọng điệu cụ thể, giúp phản hồi của nó gần gũi hơn với mong đợi của người dùng. Tuy nhiên, ngay cả khi có "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.
Để vượt qua giới hạn này, dự án mã nguồn mở Auto-GPT ra đời. Nó cho phép các nhà phát triển định nghĩa một loạt các công cụ và chức năng 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, tạo ra các chỉ dẫn thao tác tương ứng, tự động thực hiện nhiệm vụ và trả về kết quả. Điều này giúp AI chuyển từ một người đối thoại thụ động sang một người thực hiện nhiệm vụ chủ động.
Mặc dù Auto-GPT đã đạt được một mức độ thực hiện tự chủ 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. Để giải quyết điều này, MCP (Model Context Protocol, giao thức ngữ cảnh mô hình) đã ra đời. MCP nhằm mục đích đơn giản hóa cách tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, bằng cách cung cấp các tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Truyền thống, để khiến các mô hình quy mô lớn thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, các nhà phát triển cần viết rất nhiều mã và hướng dẫn công cụ, làm tăng đáng kể độ khó và chi phí thời gian phát triển. Giao thức MCP thông qua việc định nghĩa các giao diện tiêu chuẩn hóa và quy định giao tiếp, đã đơn giản hóa đáng kể quy trình này, cho phép các mô hình AI tương tác nhanh chóng và hiệu quả hơn với các công cụ bên ngoài.
Sự kết hợp giữa MCP và AI Agent
MCP và AI Agent hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào tự động hóa blockchain, thực thi hợp đồng thông minh và quản lý tài sản mã hóa, nhấn mạnh bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp ứng dụng phi tập trung. MCP thì chú trọng vào việc đơn giản hóa sự tương tác giữa AI Agent và các hệ thống bên ngoài, cung cấp các giao thức chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh, tăng cường khả năng tương tác giữa các nền tảng và tính linh hoạt.
Agent AI truyền thống có khả năng thực hiện 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 thích ứng. Giá trị cốt lõi của MCP nằm ở việc cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất cho sự tương tác giữa Agent AI và các công cụ bên ngoài (bao gồm dữ liệu blockchain, hợp đồng thông minh, dịch vụ ngoài chuỗi, v.v.). Tiêu chuẩn hóa này giải quyết vấn đề phân mảnh giao diện trong phát triển truyền thống, giúp Agent AI có thể kết nối liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, tăng cường đáng kể khả năng tự thực hiện.
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 hướng đi mới cho AI Agent, đó là sự hợp tác giữa nhiều AI Agent: thông qua MCP, AI Agent có thể phân công nhiệm vụ theo chức năng, kết hợp để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp như phân tích dữ liệu trên chuỗi, dự đoán thị trường, quản lý rủi ro, nâng cao hiệu quả và độ tin cậy tổng thể. Về mặt 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, và thực hiện quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.
Dự án liên quan
DeMCP
DeMCP là 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 chia sẻ doanh thu thương mại cho các nhà phát triển, thực hiện việc kết nối một cách toàn diện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua việc hỗ trợ stablecoin. Tính đến ngày 8 tháng 5, giá trị vốn hóa thị trường của token DMCP khoảng 1,62 triệu USD.
TỐI
DARK là mạng MCP được xây dựng trên môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) dựa trên Solana. Ứng dụng đầu tiên của nó đang được 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 kết nối với nhiều công cụ và dịch vụ bên ngoài thông qua cấu hình đơn giản. Hiện tại, người dùng có thể tham gia giai đoạn trải nghiệm sớm thông qua cách đăng ký bằng email, tham gia thử nghiệm và cung cấp phản hồi.
Cookie.fun
Cookie.fun là nền tảng tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, cung cấp cho người dùng chỉ số AI Agent toàn diện và công cụ phân tích. Nền tảng này hiển thị các chỉ số như sức ảnh hưởng tâm lý của AI Agent, khả năng theo dõi thông minh, tương tác người dùng và dữ liệu trên chuỗi, giúp người dùng hiểu và đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau. Vào ngày 24 tháng 4, Cookie.API1.0 đã cập nhật ra mắt máy chủ MCP độc quyền, bao gồm máy chủ MCP chuyên dụng cho AI Agent với khả năng cắm và chạy, được thiết kế dành cho cả nhà phát triển và những người không có kỹ thuật, không cần cấu hình.
SkyAI
SkyAI là dự án cơ sở 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 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 bằng cách tích hợp truy cập dữ liệu đa chuỗi, triển khai đại lý AI và tiện ích cấp giao thức, thúc đẩy ứng dụng thực tế của AI trong môi trường blockchain. Hiện tại, SkyAI hỗ trợ 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.
Phát triển tương lai
Giao thức MCP như một câu chuyện mới trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, thể hiện tiềm năng lớn trong việc nâng cao hiệu quả giao tiếp dữ liệu, giảm chi phí phát triển, tăng cường an ninh và bảo vệ quyền riêng tư, đặc biệt là trong các tình huống tài chính phi tập trung. Tuy nhiên, hầu hết các dự án dựa trên MCP hiện nay vẫn đang ở giai đoạn xác minh khái niệm, chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến việc giá token của chúng liên tục giảm sau khi ra mắt. Điều này phản ánh một cuộc khủng hoảng niềm tin của thị trường đối với các dự án MCP, chủ yếu xuất phát từ chu kỳ phát triển sản phẩm dài và thiếu ứng dụng thực tế.
Do đó, tăng tốc độ phát triển sản phẩm, đảm bảo token liên kết chặt chẽ với sản phẩm thực tế và nâng cao trải nghiệm người dùng sẽ là những vấn đề cốt lõi mà dự án MCP hiện đang đối mặt. Hơn nữa, việc quảng bá giao thức MCP trong hệ sinh thái tiền mã hóa 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, máy chủ MCP tiêu chuẩn hóa thống nhất vẫn cần 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 to lớn. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ AI và sự trưởng thành dần dần của giao thức MCP, trong tương lai, nó có khả năng được áp 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 thu thập dữ liệu trên chuỗi theo thời gian thực, thực hiện giao dịch tự động, nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong phân tích thị trường. Hơn nữa, đặc tính 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 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 trưởng thành không ngừng của công nghệ và sự mở rộng của các ứng dụng, có khả năng trở thành động lực thúc đẩy thế hệ AI Agent tiếp theo. Tuy nhiên, để hiện thực hóa tầm nhìn này, vẫn cần giải quyết nhiều thách thức liên quan đến tích hợp công nghệ, an ninh, và trải nghiệm người dùng.
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.
12 thích
Phần thưởng
12
7
Chia sẻ
Bình luận
0/400
Ser_This_Is_A_Casino
· 16giờ trước
Cờ bạc mãi mãi là thần web3 Bạt Thiên Hổ
Xem bản gốcTrả lời0
TokenToaster
· 08-06 10:17
Nghe nói AI đã có thể tự mình làm việc rồi, chúng ta cũng muốn thử xem.
Xem bản gốcTrả lời0
BearMarketMonk
· 08-06 10:17
Chỉ là một công cụ để chơi đùa với mọi người nữa thôi.
Xem bản gốcTrả lời0
PositionPhobia
· 08-06 10:14
Thị trường giảm thì Bổ sung ký quỹ, tăng lên thì muốn bán, mỗi ngày đều lo lắng hoảng sợ như một đồ ngốc.
Xem bản gốcTrả lời0
TokenUnlocker
· 08-06 10:11
Xem một lúc mà vẫn không hiểu, lại còn thêm nhiều khái niệm như vậy.
Xem bản gốcTrả lời0
LightningSentry
· 08-06 10:09
Cuối cùng cũng có bot có thể tự hoạt động rồi, đợi ngày này lâu quá.
Xem bản gốcTrả lời0
BTCBeliefStation
· 08-06 10:08
Bots này cuối cùng cũng bắt đầu tự hoạt động rồi. Khi nào nó có thể giúp tôi mua đáy?
Giao thức MCP hỗ trợ nâng cấp AI Agent, mở ra chương mới cho ứng dụng thông minh Web3
MCP và AI Agent: Mô hình mới cho ứng dụng trí tuệ nhân tạo
Giới thiệu khái niệm MC
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các chatbot truyền thống thường dựa vào các mô hình đối thoại chung, thiếu cài đặt cá nhân hóa, và phản hồi thường đơn điệu và nhàm chán. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã giới thiệu khái niệm "nhân vật", gán cho AI các vai trò, tính cách và giọng điệu cụ thể, giúp phản hồi của nó gần gũi hơn với mong đợi của người dùng. Tuy nhiên, ngay cả khi có "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.
Để vượt qua giới hạn này, dự án mã nguồn mở Auto-GPT ra đời. Nó cho phép các nhà phát triển định nghĩa một loạt các công cụ và chức năng 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, tạo ra các chỉ dẫn thao tác tương ứng, tự động thực hiện nhiệm vụ và trả về kết quả. Điều này giúp AI chuyển từ một người đối thoại thụ động sang một người thực hiện nhiệm vụ chủ động.
Mặc dù Auto-GPT đã đạt được một mức độ thực hiện tự chủ 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. Để giải quyết điều này, MCP (Model Context Protocol, giao thức ngữ cảnh mô hình) đã ra đời. MCP nhằm mục đích đơn giản hóa cách tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, bằng cách cung cấp các tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Truyền thống, để khiến các mô hình quy mô lớn thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, các nhà phát triển cần viết rất nhiều mã và hướng dẫn công cụ, làm tăng đáng kể độ khó và chi phí thời gian phát triển. Giao thức MCP thông qua việc định nghĩa các giao diện tiêu chuẩn hóa và quy định giao tiếp, đã đơn giản hóa đáng kể quy trình này, cho phép các mô hình AI tương tác nhanh chóng và hiệu quả hơn với các công cụ bên ngoài.
Sự kết hợp giữa MCP và AI Agent
MCP và AI Agent hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào tự động hóa blockchain, thực thi hợp đồng thông minh và quản lý tài sản mã hóa, nhấn mạnh bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp ứng dụng phi tập trung. MCP thì chú trọng vào việc đơn giản hóa sự tương tác giữa AI Agent và các hệ thống bên ngoài, cung cấp các giao thức chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh, tăng cường khả năng tương tác giữa các nền tảng và tính linh hoạt.
Agent AI truyền thống có khả năng thực hiện 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 thích ứng. Giá trị cốt lõi của MCP nằm ở việc cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất cho sự tương tác giữa Agent AI và các công cụ bên ngoài (bao gồm dữ liệu blockchain, hợp đồng thông minh, dịch vụ ngoài chuỗi, v.v.). Tiêu chuẩn hóa này giải quyết vấn đề phân mảnh giao diện trong phát triển truyền thống, giúp Agent AI có thể kết nối liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, tăng cường đáng kể khả năng tự thực hiện.
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 hướng đi mới cho AI Agent, đó là sự hợp tác giữa nhiều AI Agent: thông qua MCP, AI Agent có thể phân công nhiệm vụ theo chức năng, kết hợp để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp như phân tích dữ liệu trên chuỗi, dự đoán thị trường, quản lý rủi ro, nâng cao hiệu quả và độ tin cậy tổng thể. Về mặt 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, và thực hiện quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.
Dự án liên quan
DeMCP
DeMCP là 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 chia sẻ doanh thu thương mại cho các nhà phát triển, thực hiện việc kết nối một cách toàn diện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua việc hỗ trợ stablecoin. Tính đến ngày 8 tháng 5, giá trị vốn hóa thị trường của token DMCP khoảng 1,62 triệu USD.
TỐI
DARK là mạng MCP được xây dựng trên môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) dựa trên Solana. Ứng dụng đầu tiên của nó đang được 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 kết nối với nhiều công cụ và dịch vụ bên ngoài thông qua cấu hình đơn giản. Hiện tại, người dùng có thể tham gia giai đoạn trải nghiệm sớm thông qua cách đăng ký bằng email, tham gia thử nghiệm và cung cấp phản hồi.
Cookie.fun
Cookie.fun là nền tảng tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, cung cấp cho người dùng chỉ số AI Agent toàn diện và công cụ phân tích. Nền tảng này hiển thị các chỉ số như sức ảnh hưởng tâm lý của AI Agent, khả năng theo dõi thông minh, tương tác người dùng và dữ liệu trên chuỗi, giúp người dùng hiểu và đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau. Vào ngày 24 tháng 4, Cookie.API1.0 đã cập nhật ra mắt máy chủ MCP độc quyền, bao gồm máy chủ MCP chuyên dụng cho AI Agent với khả năng cắm và chạy, được thiết kế dành cho cả nhà phát triển và những người không có kỹ thuật, không cần cấu hình.
SkyAI
SkyAI là dự án cơ sở 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 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 bằng cách tích hợp truy cập dữ liệu đa chuỗi, triển khai đại lý AI và tiện ích cấp giao thức, thúc đẩy ứng dụng thực tế của AI trong môi trường blockchain. Hiện tại, SkyAI hỗ trợ 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.
Phát triển tương lai
Giao thức MCP như một câu chuyện mới trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, thể hiện tiềm năng lớn trong việc nâng cao hiệu quả giao tiếp dữ liệu, giảm chi phí phát triển, tăng cường an ninh và bảo vệ quyền riêng tư, đặc biệt là trong các tình huống tài chính phi tập trung. Tuy nhiên, hầu hết các dự án dựa trên MCP hiện nay vẫn đang ở giai đoạn xác minh khái niệm, chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến việc giá token của chúng liên tục giảm sau khi ra mắt. Điều này phản ánh một cuộc khủng hoảng niềm tin của thị trường đối với các dự án MCP, chủ yếu xuất phát từ chu kỳ phát triển sản phẩm dài và thiếu ứng dụng thực tế.
Do đó, tăng tốc độ phát triển sản phẩm, đảm bảo token liên kết chặt chẽ với sản phẩm thực tế và nâng cao trải nghiệm người dùng sẽ là những vấn đề cốt lõi mà dự án MCP hiện đang đối mặt. Hơn nữa, việc quảng bá giao thức MCP trong hệ sinh thái tiền mã hóa 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, máy chủ MCP tiêu chuẩn hóa thống nhất vẫn cần 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 to lớn. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ AI và sự trưởng thành dần dần của giao thức MCP, trong tương lai, nó có khả năng được áp 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 thu thập dữ liệu trên chuỗi theo thời gian thực, thực hiện giao dịch tự động, nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong phân tích thị trường. Hơn nữa, đặc tính 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 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 trưởng thành không ngừng của công nghệ và sự mở rộng của các ứng dụng, có khả năng trở thành động lực thúc đẩy thế hệ AI Agent tiếp theo. Tuy nhiên, để hiện thực hóa tầm nhìn này, vẫn cần giải quyết nhiều thách thức liên quan đến tích hợp công nghệ, an ninh, và trải nghiệm người dùng.