MCP và AI Agent: Khung ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới
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 đưa ra khái niệm "nhân cách hóa", gán cho AI các vai trò và tính cách cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả khi có nhiều "nhân cách hóa", 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, dự án mã nguồn mở Auto-GPT ra đời. Nó cho phép các nhà phát triển định nghĩa công cụ và hàm cho AI, giúp AI có thể tự động thực hiện các nhiệm vụ theo các quy tắc đã được thiết lập. Mặc dù Auto-GPT đã đạt được một mức độ thực hiện tự chủ nhất định, nhưng vẫn phải đối mặt với các vấn đề như định dạng gọi công cụ không đồng nhất và khả năng tương thích kém giữa các nền tảng.
MCP (Model Context Protocol, giao thức ngữ cảnh mô hình) ra đời nhằm giải quyết sự phức tạp khi tích hợp AI với các công cụ bên ngoài. MCP đơn giản hóa quá trình tương tác giữa AI và các dịch vụ bên ngoài bằng cách cung cấp một tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất. Giao diện tiêu chuẩn hóa này giảm thiểu đáng kể độ khó và thời gian phát triển, giúp các mô hình AI tương tác hiệu quả hơn với các công cụ bên ngoài.
Hai, sự phối hợp giữa MCP và AI Agent
MCP và AI Agent tạo thành một mối quan hệ hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào các hoạt động 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 lại 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 và linh hoạt giữa các nền tảng.
Giá trị cốt lõi của MCP nằm ở việc cung cấp tiêu chuẩn thống nhất cho sự tương tác giữa AI Agent và các công cụ bên ngoài (chẳng hạn như 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, cho phép AI Agent kết nối liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, nâng cao khả năng thực thi tự chủ một cách đáng kể. Ví dụ, AI Agent thuộc loại DeFi có thể sử dụng MCP để nhận dữ liệu thị trường theo thời gian thực và tự động tối ưu hóa danh mục đầu tư.
Ngoài ra, MCP đã mở ra một hướng đi mới cho AI Agent - hợp tác đa Agent. Thông qua MCP, các AI Agent với các chức năng khác nhau có thể làm việc cùng nhau, hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp như phân tích dữ liệu trên chuỗi, dự đoán thị trường, quản lý rủi ro, từ đó nâng cao hiệu quả và độ tin cậy tổng thể. Trong lĩnh vực tự động hóa giao dịch trên chuỗi, MCP có thể 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, từ đó thực hiện quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.
Ba, Tổng quan về các dự án liên quan
1. DeMCP
DeMCP là một mạng lưới MCP phi tập trung, cam kết cung cấp dịch vụ MCP mã nguồn mở tự nghiên cứu cho AI Agent. Nó cung cấp một nền tảng triển khai chia sẻ lợi nhuận thương mại cho các nhà phát triển MCP, thực hiện việc kết nối một cách toàn diện với các mô hình ngôn ngữ lớn chính thống. Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua việc hỗ trợ stablecoin.
2. TỐI
DARK là mạng MCP dưới môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) được xây dựng dựa trên Solana. Ứng dụng đầu tiên của nó đang được phát triển, nhằm cung cấp khả năng tích hợp công cụ hiệu quả cho AI Agent thông qua TEE và giao thức MCP. Điều này sẽ cho phép các nhà phát triển nhanh chóng truy cập vào nhiều công cụ và dịch vụ bên ngoài thông qua cấu hình đơn giản.
3. Cookie.fun
Cookie.fun là nền tảng tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, cung cấp cho người dùng chỉ số và công cụ phân tích AI Agent toàn diện. Nền tảng này hiển thị các chỉ số như 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 đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau. Gần đây, Cookie.API1.0 đã cập nhật và ra mắt máy chủ MCP độc quyền, cung cấp dịch vụ MCP chuyên dụng cho các nhà phát triển và những người không chuyên về kỹ thuật.
4. SkyAI
SkyAI là một dự án cơ sở hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng trên BNB Chain, nhằm mục đích xây dựng cơ sở hạ tầng AI gốc blockchain thông qua việc mở rộng MCP. Nền tảng này cung cấp một giao thức dữ liệu có thể mở rộng và tương tác cho các ứng dụng AI dựa trên Web3, đơn giản hóa quy trình phát triển thông qua việc tích hợp truy cập dữ liệu đa chuỗi, triển khai đại lý AI và tiện ích cấp giao thức. Hiện tại, SkyAI hỗ trợ tập hợp dữ liệu từ BNB Chain và Solana, với khối lượng dữ liệu đã vượt quá 10 tỷ dòng, trong tương lai sẽ còn hỗ trợ dịch vụ dữ liệu MCP từ mạng chính Ethereum và chuỗi Base.
Bốn, Triển vọng phát triển trong tương lai
Giao thức MCP như một câu chuyện mới trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, thể hiện tiềm năng to 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 có triển vọng ứng dụng rộng rãi. Tuy nhiên, hiện tại hầu hết các dự án dựa trên MCP vẫn ở giai đoạn xác minh khái niệm, vẫn 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 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 kéo dài và sự thiếu hụt ứng dụng thực tế.
Trong tương lai, sự phát triển của giao thức MCP đối mặt với một số thách thức quan trọng:
Tăng tốc độ phát triển sản phẩm, đảm bảo mối liên kết chặt chẽ giữa token và sản phẩm thực tế.
Nâng cao trải nghiệm người dùng, tăng cường sức hấp dẫn của sản phẩm.
Vượt qua rào cản tích hợp công nghệ, thực hiện dịch vụ MCP tiêu chuẩn hóa giữa các blockchain và DApp khác nhau.
Mặc dù đối mặt với thách thức, giao thức MCP vẫn thể hiện tiềm năng thị trường to lớn. Với sự tiến bộ của công nghệ AI và sự trưởng thành của giao thức MCP, trong tương lai sẽ có khả năng được áp dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực như DeFi, DAO. Ví dụ, các đại lý AI có thể thông qua giao thức MCP để lấy 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. Hơn nữa, tính phi tập trung của giao thức MCP có khả năng cung cấp một nền tảng hoạt động minh bạch và có thể truy xuất cho các mô hình AI, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa của tài sản AI.
Là một lực lượng hỗ trợ quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, giao thức MCP được kỳ vọng sẽ trở thành động cơ chính thúc đẩy thế hệ AI Agent tiếp theo. Tuy nhiên, để thực hiện tầm nhìn này, vẫn cần giải quyết nhiều thách thức về tích hợp công nghệ, an ninh, và trải nghiệm người dùng. Khi những vấn đề này dần được giải quyết, giao thức MCP sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong sự phát triển tương lai của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
19 thích
Phần thưởng
19
3
Chia sẻ
Bình luận
0/400
wagmi_eventually
· 20giờ trước
太着急 nhập một vị thế了吧
Xem bản gốcTrả lời0
ContractTester
· 20giờ trước
mcp thật tuyệt! Chỉ còn chờ để defi được triển khai toàn diện.
MCP và AI Agent: Khung ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới trong lĩnh vực Web3 và triển vọng phát triển
MCP và AI Agent: Khung ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới
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 đưa ra khái niệm "nhân cách hóa", gán cho AI các vai trò và tính cách cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả khi có nhiều "nhân cách hóa", 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, dự án mã nguồn mở Auto-GPT ra đời. Nó cho phép các nhà phát triển định nghĩa công cụ và hàm cho AI, giúp AI có thể tự động thực hiện các nhiệm vụ theo các quy tắc đã được thiết lập. Mặc dù Auto-GPT đã đạt được một mức độ thực hiện tự chủ nhất định, nhưng vẫn phải đối mặt với các vấn đề như định dạng gọi công cụ không đồng nhất và khả năng tương thích kém giữa các nền tảng.
MCP (Model Context Protocol, giao thức ngữ cảnh mô hình) ra đời nhằm giải quyết sự phức tạp khi tích hợp AI với các công cụ bên ngoài. MCP đơn giản hóa quá trình tương tác giữa AI và các dịch vụ bên ngoài bằng cách cung cấp một tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất. Giao diện tiêu chuẩn hóa này giảm thiểu đáng kể độ khó và thời gian phát triển, giúp các mô hình AI tương tác hiệu quả hơn với các công cụ bên ngoài.
Hai, sự phối hợp giữa MCP và AI Agent
MCP và AI Agent tạo thành một mối quan hệ hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào các hoạt động 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 lại 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 và linh hoạt giữa các nền tảng.
Giá trị cốt lõi của MCP nằm ở việc cung cấp tiêu chuẩn thống nhất cho sự tương tác giữa AI Agent và các công cụ bên ngoài (chẳng hạn như 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, cho phép AI Agent kết nối liền mạch với dữ liệu và công cụ đa chuỗi, nâng cao khả năng thực thi tự chủ một cách đáng kể. Ví dụ, AI Agent thuộc loại DeFi có thể sử dụng MCP để nhận dữ liệu thị trường theo thời gian thực và tự động tối ưu hóa danh mục đầu tư.
Ngoài ra, MCP đã mở ra một hướng đi mới cho AI Agent - hợp tác đa Agent. Thông qua MCP, các AI Agent với các chức năng khác nhau có thể làm việc cùng nhau, hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp như phân tích dữ liệu trên chuỗi, dự đoán thị trường, quản lý rủi ro, từ đó nâng cao hiệu quả và độ tin cậy tổng thể. Trong lĩnh vực tự động hóa giao dịch trên chuỗi, MCP có thể 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, từ đó thực hiện quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.
Ba, Tổng quan về các dự án liên quan
1. DeMCP
DeMCP là một mạng lưới MCP phi tập trung, cam kết cung cấp dịch vụ MCP mã nguồn mở tự nghiên cứu cho AI Agent. Nó cung cấp một nền tảng triển khai chia sẻ lợi nhuận thương mại cho các nhà phát triển MCP, thực hiện việc kết nối một cách toàn diện với các mô hình ngôn ngữ lớn chính thống. Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua việc hỗ trợ stablecoin.
2. TỐI
DARK là mạng MCP dưới môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) được xây dựng dựa trên Solana. Ứng dụng đầu tiên của nó đang được phát triển, nhằm cung cấp khả năng tích hợp công cụ hiệu quả cho AI Agent thông qua TEE và giao thức MCP. Điều này sẽ cho phép các nhà phát triển nhanh chóng truy cập vào nhiều công cụ và dịch vụ bên ngoài thông qua cấu hình đơn giản.
3. Cookie.fun
Cookie.fun là nền tảng tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, cung cấp cho người dùng chỉ số và công cụ phân tích AI Agent toàn diện. Nền tảng này hiển thị các chỉ số như 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 đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau. Gần đây, Cookie.API1.0 đã cập nhật và ra mắt máy chủ MCP độc quyền, cung cấp dịch vụ MCP chuyên dụng cho các nhà phát triển và những người không chuyên về kỹ thuật.
4. SkyAI
SkyAI là một dự án cơ sở hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng trên BNB Chain, nhằm mục đích xây dựng cơ sở hạ tầng AI gốc blockchain thông qua việc mở rộng MCP. Nền tảng này cung cấp một giao thức dữ liệu có thể mở rộng và tương tác cho các ứng dụng AI dựa trên Web3, đơn giản hóa quy trình phát triển thông qua việc tích hợp truy cập dữ liệu đa chuỗi, triển khai đại lý AI và tiện ích cấp giao thức. Hiện tại, SkyAI hỗ trợ tập hợp dữ liệu từ BNB Chain và Solana, với khối lượng dữ liệu đã vượt quá 10 tỷ dòng, trong tương lai sẽ còn hỗ trợ dịch vụ dữ liệu MCP từ mạng chính Ethereum và chuỗi Base.
Bốn, Triển vọng phát triển trong tương lai
Giao thức MCP như một câu chuyện mới trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, thể hiện tiềm năng to 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 có triển vọng ứng dụng rộng rãi. Tuy nhiên, hiện tại hầu hết các dự án dựa trên MCP vẫn ở giai đoạn xác minh khái niệm, vẫn 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 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 kéo dài và sự thiếu hụt ứng dụng thực tế.
Trong tương lai, sự phát triển của giao thức MCP đối mặt với một số thách thức quan trọng:
Mặc dù đối mặt với thách thức, giao thức MCP vẫn thể hiện tiềm năng thị trường to lớn. Với sự tiến bộ của công nghệ AI và sự trưởng thành của giao thức MCP, trong tương lai sẽ có khả năng được áp dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực như DeFi, DAO. Ví dụ, các đại lý AI có thể thông qua giao thức MCP để lấy 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. Hơn nữa, tính phi tập trung của giao thức MCP có khả năng cung cấp một nền tảng hoạt động minh bạch và có thể truy xuất cho các mô hình AI, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa của tài sản AI.
Là một lực lượng hỗ trợ quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, giao thức MCP được kỳ vọng sẽ trở thành động cơ chính thúc đẩy thế hệ AI Agent tiếp theo. Tuy nhiên, để thực hiện tầm nhìn này, vẫn cần giải quyết nhiều thách thức về tích hợp công nghệ, an ninh, và trải nghiệm người dùng. Khi những vấn đề này dần được giải quyết, giao thức MCP sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong sự phát triển tương lai của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.