MCP và AI Agent: Mô hình mới cho ứng dụng trí tuệ nhân tạo
Một, Giải thích khái niệm MCP
Các chatbot truyền thống thường thiếu cài đặt cá nhân hóa, dẫn đến phản hồi đơn điệu và nhàm chán. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã giới thiệu khái niệm "nhân vật", trao cho AI những vai trò và giọng điệu cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả khi có "nhân vật" phong phú, AI vẫn chỉ là người phản hồi thụ động và không thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách chủ động.
Để vượt qua 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. Sau khi người dùng đưa ra yêu cầu, Auto-GPT có thể tự động tạo ra các chỉ thị hoạt động và thực hiện nhiệm vụ dựa trên các quy tắc và công cụ đã được thiết lập. Điều này giúp AI chuyển từ người đối thoại thụ động thành người thực hiện nhiệm vụ chủ động.
Mặc dù Auto-GPT đã thực hiện việc tự động hóa của AI, nhưng vẫn gặp phải các vấn đề như định dạng gọi công cụ không đồng nhất và khả năng tương thích giữa các nền tảng kém. Để giải quyết vấn đề này, MCP (Giao thức ngữ cảnh mô hình) đã ra đời. MCP nhằm đơn giản hóa sự tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, bằng cách cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Thông thường, việc để các mô hình lớn thực hiện các nhiệm vụ phức tạp yêu cầu một lượng lớn mã và hướng dẫn, trong khi MCP đã đơn giản hóa đáng kể quy trình này thông qua giao diện tiêu chuẩn hóa, nâng cao hiệu quả tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài.
Hai, sự hợp tác giữa MCP và AI Agent
MCP và AI Agent hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào các thao tác tự động trên blockchain, thực thi hợp đồng thông minh và quản lý tài sản tiền 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 giao thức chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh, tăng cường khả năng tương tác đa nền tảng.
Giá trị cốt lõi của MCP nằm ở việc 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 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, tăng cường khả năng thực hiện tự chủ của nó. Ví dụ, các AI Agent loại DeFi có thể lấy dữ liệu thị trường theo thời gian thực và tự động tối ưu hóa danh mục đầu tư thông qua MCP.
Ngoài ra, MCP đã mở ra một hướng mới cho AI Agent: hợp tác đa Agent. Thông qua MCP, các AI Agent khác nhau có thể phân công theo chức năng, cùng nhau 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 suất 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, giúp 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, Tổng quan về các dự án liên quan
DeMCP: Một mạng lưới 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 với các mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến. Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua stablecoin.
DARK：Mạng MCP được xây dựng trên môi trường TEE 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 giao thức TEE và MCP.
Cookie.fun: Nền tảng tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, cung cấp chỉ số và công cụ phân tích AI Agent. 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 đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau.
SkyAI: Dự án hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng trên BNB Chain, xây dựng cơ sở hạ tầng AI gốc chuỗi khối 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, hỗ trợ truy cập dữ liệu đa chuỗi và triển khai tác nhân AI.
Bốn, Triển vọng 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 giao tiếp dữ liệu, giảm chi phí phát triển, tăng cường an ninh và bảo vệ quyền riêng tư, đặc biệt là trong các lĩnh vực tài chính phi tập trung với 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 chín muồi, dẫn đến giá token của chúng liên tục giảm, phản ánh sự khủng hoảng niềm tin của thị trường đối với các dự án MCP.
Trong tương lai, giao thức MCP hứa hẹn sẽ được áp dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực DeFi, DAO và các lĩnh vực khác. 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. Tính chất phi tập trung của giao thức MCP cũng có thể cung cấp cho các mô hình AI một nền tảng hoạt động minh bạch, có thể truy xuất, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa tài sản AI.
Mặc dù phải đối mặt với nhiều thách thức như tích hợp công nghệ, an ninh và trải nghiệm người dùng, giao thức MCP như một lực lượng hỗ trợ quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, có khả năng trở thành động cơ chính thúc đẩy sự phát triển của thế hệ AI Agent tiếp theo. Khi công nghệ ngày càng phát triển và các trường hợp ứng dụng mở rộng, tiềm năng của giao thức MCP trong lĩnh vực ứng dụng trí tuệ nhân tạo sẽ được giải phóng thêm.
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.
16 thích
Phần thưởng
16
3
Chia sẻ
Bình luận
0/400
Blockwatcher9000
· 07-22 11:46
Đồ này có đáng tin cậy không?
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropHunterWang
· 07-22 11:45
Auto-GPT là cái gì bull quái dị
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropHunterKing
· 07-22 11:36
Lại muốn tận dụng miễn phí mà còn muốn AI làm việc? Thì phải tốn nhiều gas hơn đấy, anh em ơi.
MCP dẫn dắt kỷ nguyên mới của AI Agent: Sự kết hợp hoàn hảo giữa Web3 và trí tuệ nhân tạo
MCP và AI Agent: Mô hình mới cho ứng dụng trí tuệ nhân tạo
Một, Giải thích khái niệm MCP
Các chatbot truyền thống thường thiếu cài đặt cá nhân hóa, dẫn đến phản hồi đơn điệu và nhàm chán. Để giải quyết vấn đề này, các nhà phát triển đã giới thiệu khái niệm "nhân vật", trao cho AI những vai trò và giọng điệu cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả khi có "nhân vật" phong phú, AI vẫn chỉ là người phản hồi thụ động và không thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách chủ động.
Để vượt qua 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. Sau khi người dùng đưa ra yêu cầu, Auto-GPT có thể tự động tạo ra các chỉ thị hoạt động và thực hiện nhiệm vụ dựa trên các quy tắc và công cụ đã được thiết lập. Điều này giúp AI chuyển từ người đối thoại thụ động thành người thực hiện nhiệm vụ chủ động.
Mặc dù Auto-GPT đã thực hiện việc tự động hóa của AI, nhưng vẫn gặp phải các vấn đề như định dạng gọi công cụ không đồng nhất và khả năng tương thích giữa các nền tảng kém. Để giải quyết vấn đề này, MCP (Giao thức ngữ cảnh mô hình) đã ra đời. MCP nhằm đơn giản hóa sự tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, bằng cách cung cấp tiêu chuẩn giao tiếp thống nhất, giúp AI dễ dàng gọi các dịch vụ bên ngoài khác nhau. Thông thường, việc để các mô hình lớn thực hiện các nhiệm vụ phức tạp yêu cầu một lượng lớn mã và hướng dẫn, trong khi MCP đã đơn giản hóa đáng kể quy trình này thông qua giao diện tiêu chuẩn hóa, nâng cao hiệu quả tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài.
Hai, sự hợp tác giữa MCP và AI Agent
MCP và AI Agent hỗ trợ lẫn nhau. AI Agent chủ yếu tập trung vào các thao tác tự động trên blockchain, thực thi hợp đồng thông minh và quản lý tài sản tiền 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 giao thức chuẩn hóa và quản lý ngữ cảnh, tăng cường khả năng tương tác đa nền tảng.
Giá trị cốt lõi của MCP nằm ở việc 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 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, tăng cường khả năng thực hiện tự chủ của nó. Ví dụ, các AI Agent loại DeFi có thể lấy dữ liệu thị trường theo thời gian thực và tự động tối ưu hóa danh mục đầu tư thông qua MCP.
Ngoài ra, MCP đã mở ra một hướng mới cho AI Agent: hợp tác đa Agent. Thông qua MCP, các AI Agent khác nhau có thể phân công theo chức năng, cùng nhau 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 suất 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, giúp 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, Tổng quan về các dự án liên quan
DeMCP: Một mạng lưới 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 với các mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến. Các nhà phát triển có thể nhận dịch vụ thông qua stablecoin.
DARK：Mạng MCP được xây dựng trên môi trường TEE 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 giao thức TEE và MCP.
Cookie.fun: Nền tảng tập trung vào AI Agent trong hệ sinh thái Web3, cung cấp chỉ số và công cụ phân tích AI Agent. 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 đánh giá hiệu suất của các AI Agent khác nhau.
SkyAI: Dự án hạ tầng dữ liệu Web3 được xây dựng trên BNB Chain, xây dựng cơ sở hạ tầng AI gốc chuỗi khối 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, hỗ trợ truy cập dữ liệu đa chuỗi và triển khai tác nhân AI.
Bốn, Triển vọng 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 giao tiếp dữ liệu, giảm chi phí phát triển, tăng cường an ninh và bảo vệ quyền riêng tư, đặc biệt là trong các lĩnh vực tài chính phi tập trung với 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 chín muồi, dẫn đến giá token của chúng liên tục giảm, phản ánh sự khủng hoảng niềm tin của thị trường đối với các dự án MCP.
Trong tương lai, giao thức MCP hứa hẹn sẽ được áp dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực DeFi, DAO và các lĩnh vực khác. 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. Tính chất phi tập trung của giao thức MCP cũng có thể cung cấp cho các mô hình AI một nền tảng hoạt động minh bạch, có thể truy xuất, thúc đẩy quá trình phi tập trung và tài sản hóa tài sản AI.
Mặc dù phải đối mặt với nhiều thách thức như tích hợp công nghệ, an ninh và trải nghiệm người dùng, giao thức MCP như một lực lượng hỗ trợ quan trọng trong sự kết hợp giữa AI và blockchain, có khả năng trở thành động cơ chính thúc đẩy sự phát triển của thế hệ AI Agent tiếp theo. Khi công nghệ ngày càng phát triển và các trường hợp ứng dụng mở rộng, tiềm năng của giao thức MCP trong lĩnh vực ứng dụng trí tuệ nhân tạo sẽ được giải phóng thêm.