MCP và AI Agent: Khung ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới
Một, Giới thiệu khái niệm MCP
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các chatbot truyền thống thường dựa vào mô hình đối thoại chung, thiếu cài đặt cá nhân hóa, dẫn đến 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", gán cho AI các vai trò, tính cách và ngữ điệu cụ thể, làm cho phản hồi của nó gần gũi hơn với mong đợi của người dùng. Tuy nhiên, ngay cả khi AI sở hữu "nhân cách hóa" phong phú, nó 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 giải quyết giới hạn này, dự án Auto-GPT đã ra đời. Nó cho phép các nhà phát triển định nghĩa công cụ và hàm cho AI và đăng ký chúng vào hệ thống. Khi người dùng đưa ra yêu cầu, Auto-GPT sẽ dựa trên các quy tắc và công cụ đã được thiết lập để tạo ra chỉ thị hành động, tự động thực hiện nhiệm vụ và trả về kết quả. Điều này khiến AI chuyển từ một người tham gia đối thoại thụ động thành một người thực hiện nhiệm vụ chủ động.
Mặc dù Auto-GPT đã đạt được một mức độ tự chủ nhất định cho AI, nhưng vẫn gặp phải các vấn đề như định dạng gọi công cụ không thống nhất và khả năng tương thích giữa các nền tảng kém. Để giải quyết điều này, MCP (Giao thức ngữ cảnh mô hình) đã ra đời, nhằm đơn giản hóa cách thức tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài. MCP thông qua việc cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau, làm đơn giản hóa đáng kể quy trình phát triển và nâng cao hiệu quả.
Hai, sự kết hợp giữa MCP và AI Agent
MCP và AI Agent hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent 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 bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp ứng dụng phi tập trung. MCP thì chú trọng đơn giản hóa sự tương tác giữa AI Agent và các hệ thống bên ngoài, cung cấp giao thức chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh, tăng cường khả năng tương tác và linh hoạt đa nền tảng.
MCP cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất cho AI Agent và các công cụ bên ngoài (như dữ liệu blockchain, hợp đồng thông minh, dịch vụ ngoài chuỗi, v.v.). Tiêu chuẩn hóa này đã giải quyết vấn đề phân mảnh giao diện trong phát triển truyền thống, giúp AI Agent có thể kết nối liền mạch dữ liệu và công cụ đa chuỗi, tăng cường đáng kể khả năng thực hiện tự động. Ví dụ, các AI Agent loại DeFi có thể thông qua 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 giữa nhiều AI Agent. Thông qua MCP, AI Agent có thể phân công theo chức năng, kết hợp 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. Trong lĩnh vực 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, đạt được quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.
Ba, các dự án liên quan
1. DeMCP
DeMCP là mạng MCP phi tập trung, cung cấp dịch vụ MCP mã nguồn mở tự phát triển cho AI Agent, cung cấp nền tảng triển khai chia sẻ lợi nhuận thương mại cho các nhà phát triển, và thực hiện kết nối một cửa cho các mô hình ngôn ngữ lớn chính (LLM). Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua việc hỗ trợ stablecoin.
2. 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 nhiều công cụ và dịch vụ bên ngoài thông qua cấu hình đơn giản.
3. Cookie.fun
Cookie.fun là nền tảng chuyên về các tác nhân AI trong hệ sinh thái Web3, cung cấp chỉ số và công cụ phân tích toàn diện cho các tác nhân AI. Nền tảng này hiển thị các chỉ số như ảnh hưởng tâm lý của tác nhân AI, khả năng theo dõi thông minh, tương tác của người dùng và dữ liệu trên chuỗi, giúp người dùng đánh giá hiệu suất của các tác nhân AI khác nhau. Cập nhật gần đây đã ra mắt máy chủ MCP riêng, bao gồm máy chủ MCP chuyên dụng cho tác nhân thông minh có thể cắm và sử dụng ngay, được thiết kế dành riêng cho các nhà phát triển và những người không có kỹ thuật, không cần cấu hình.
4. SkyAI
SkyAI là một dự án 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, dự kiến sẽ 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 các tập dữ liệu tổng hợp từ BNB Chain và Solana, với khối lượng dữ liệu đã vượt quá 10 tỷ hàng, trong tương lai cũng sẽ hỗ trợ máy chủ dữ liệu MCP của mạng chính Ethereum và chuỗi Base.
Bốn, Phát triển tương lai
Giao thức MCP như một câu chuyện mới về sự kết hợp giữa AI và blockchain, đã 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, 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 đang ở giai đoạn xác thực khái niệm, chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến khủng hoảng lòng tin trên thị trường.
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 là những vấn đề cốt lõi mà dự án MCP hiện đang đối mặt. Ngoài ra, việc推广 giao thức MCP trong hệ sinh thái tiền mã hóa vẫn đang gặp phải thách thức về tích hợp công nghệ, cần đầu tư nhiều nguồn lực phát triển để thống nhất logic hợp đồng thông minh và cấu trúc dữ liệu giữa các chuỗi khối và DApp khác nhau.
Mặc dù phải đối mặt với những thách thức, giao thức MCP vẫn thể hiện tiềm năng phát triển 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 hy vọng đạt được ứng 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 truy cập dữ liệu trên chuỗi một cách 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 hứa hẹn sẽ 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.
Là một lực lượng hỗ trợ quan trọng trong việc kết hợp AI và blockchain, giao thức MCP với sự trưởng thành của công nghệ và mở rộng các trường hợp ứng dụng, hy vọng sẽ 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 như tích hợp công nghệ, tính an toàn, 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.
11 thích
Phần thưởng
11
2
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
TradFiRefugee
· 12giờ trước
Hả? Làm cho AI giống như người... điều này có hợp lý không?
MCP và AI Agent hòa nhập: Khung ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới và triển vọng tương lai
MCP và AI Agent: Khung ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới
Một, Giới thiệu khái niệm MCP
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các chatbot truyền thống thường dựa vào mô hình đối thoại chung, thiếu cài đặt cá nhân hóa, dẫn đến 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", gán cho AI các vai trò, tính cách và ngữ điệu cụ thể, làm cho phản hồi của nó gần gũi hơn với mong đợi của người dùng. Tuy nhiên, ngay cả khi AI sở hữu "nhân cách hóa" phong phú, nó 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 giải quyết giới hạn này, dự án Auto-GPT đã ra đời. Nó cho phép các nhà phát triển định nghĩa công cụ và hàm cho AI và đăng ký chúng vào hệ thống. Khi người dùng đưa ra yêu cầu, Auto-GPT sẽ dựa trên các quy tắc và công cụ đã được thiết lập để tạo ra chỉ thị hành động, tự động thực hiện nhiệm vụ và trả về kết quả. Điều này khiến AI chuyển từ một người tham gia đối thoại thụ động thành một người thực hiện nhiệm vụ chủ động.
Mặc dù Auto-GPT đã đạt được một mức độ tự chủ nhất định cho AI, nhưng vẫn gặp phải các vấn đề như định dạng gọi công cụ không thống nhất và khả năng tương thích giữa các nền tảng kém. Để giải quyết điều này, MCP (Giao thức ngữ cảnh mô hình) đã ra đời, nhằm đơn giản hóa cách thức tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài. MCP thông qua việc cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau, làm đơn giản hóa đáng kể quy trình phát triển và nâng cao hiệu quả.
Hai, sự kết hợp giữa MCP và AI Agent
MCP và AI Agent hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent 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 bảo vệ quyền riêng tư và tích hợp ứng dụng phi tập trung. MCP thì chú trọng đơn giản hóa sự tương tác giữa AI Agent và các hệ thống bên ngoài, cung cấp giao thức chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh, tăng cường khả năng tương tác và linh hoạt đa nền tảng.
MCP cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất cho AI Agent và các công cụ bên ngoài (như dữ liệu blockchain, hợp đồng thông minh, dịch vụ ngoài chuỗi, v.v.). Tiêu chuẩn hóa này đã giải quyết vấn đề phân mảnh giao diện trong phát triển truyền thống, giúp AI Agent có thể kết nối liền mạch dữ liệu và công cụ đa chuỗi, tăng cường đáng kể khả năng thực hiện tự động. Ví dụ, các AI Agent loại DeFi có thể thông qua 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 giữa nhiều AI Agent. Thông qua MCP, AI Agent có thể phân công theo chức năng, kết hợp 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. Trong lĩnh vực 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, đạt được quản lý tài sản trên chuỗi an toàn và hiệu quả hơn.
Ba, các dự án liên quan
1. DeMCP
DeMCP là mạng MCP phi tập trung, cung cấp dịch vụ MCP mã nguồn mở tự phát triển cho AI Agent, cung cấp nền tảng triển khai chia sẻ lợi nhuận thương mại cho các nhà phát triển, và thực hiện kết nối một cửa cho các mô hình ngôn ngữ lớn chính (LLM). Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua việc hỗ trợ stablecoin.
2. 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 nhiều công cụ và dịch vụ bên ngoài thông qua cấu hình đơn giản.
3. Cookie.fun
Cookie.fun là nền tảng chuyên về các tác nhân AI trong hệ sinh thái Web3, cung cấp chỉ số và công cụ phân tích toàn diện cho các tác nhân AI. Nền tảng này hiển thị các chỉ số như ảnh hưởng tâm lý của tác nhân AI, khả năng theo dõi thông minh, tương tác của người dùng và dữ liệu trên chuỗi, giúp người dùng đánh giá hiệu suất của các tác nhân AI khác nhau. Cập nhật gần đây đã ra mắt máy chủ MCP riêng, bao gồm máy chủ MCP chuyên dụng cho tác nhân thông minh có thể cắm và sử dụng ngay, được thiết kế dành riêng cho các nhà phát triển và những người không có kỹ thuật, không cần cấu hình.
4. SkyAI
SkyAI là một dự án 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, dự kiến sẽ 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 các tập dữ liệu tổng hợp từ BNB Chain và Solana, với khối lượng dữ liệu đã vượt quá 10 tỷ hàng, trong tương lai cũng sẽ hỗ trợ máy chủ dữ liệu MCP của mạng chính Ethereum và chuỗi Base.
Bốn, Phát triển tương lai
Giao thức MCP như một câu chuyện mới về sự kết hợp giữa AI và blockchain, đã 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, 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 đang ở giai đoạn xác thực khái niệm, chưa ra mắt sản phẩm trưởng thành, dẫn đến khủng hoảng lòng tin trên thị trường.
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 là những vấn đề cốt lõi mà dự án MCP hiện đang đối mặt. Ngoài ra, việc推广 giao thức MCP trong hệ sinh thái tiền mã hóa vẫn đang gặp phải thách thức về tích hợp công nghệ, cần đầu tư nhiều nguồn lực phát triển để thống nhất logic hợp đồng thông minh và cấu trúc dữ liệu giữa các chuỗi khối và DApp khác nhau.
Mặc dù phải đối mặt với những thách thức, giao thức MCP vẫn thể hiện tiềm năng phát triển 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 hy vọng đạt được ứng 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 truy cập dữ liệu trên chuỗi một cách 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 hứa hẹn sẽ 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.
Là một lực lượng hỗ trợ quan trọng trong việc kết hợp AI và blockchain, giao thức MCP với sự trưởng thành của công nghệ và mở rộng các trường hợp ứng dụng, hy vọng sẽ 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 như tích hợp công nghệ, tính an toàn, trải nghiệm người dùng.