Khi nhu cầu về các tác nhân thông minh (intelligent agents) đa dạng hóa trên các nhóm người dùng, quản trị hiệu quả phải giải quyết các mối quan tâm riêng của từng cộng đồng. Bằng cách tận dụng các biện pháp bảo vệ công nghệ như Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol - MCP), thúc đẩy hợp tác nguồn mở và thực hiện giám sát có sự tham gia của con người, chúng ta có thể đảm bảo độ tin cậy và khả năng kiểm soát của các ứng dụng tác nhân đồng thời thúc đẩy một hệ sinh thái lành mạnh.
Một tác nhân thông minh, hay AI Agent, là một hệ thống được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) tương tác với môi trường bên ngoài thông qua các công cụ, hành động thay mặt người dùng.
Vào tháng 11 năm 2024, Anthropic đã giới thiệu Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP), một giao thức nguồn mở cung cấp một giải pháp kỹ thuật để cải thiện hiệu quả và bảo mật cho các tác nhân đa năng.
Trong khi MCP đặt nền tảng cho quản trị tác nhân, nó không giải quyết mọi thách thức.
Những Thách Thức Mà Các Tác Nhân Đa Năng Phải Đối Mặt
Agents là các hệ thống tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để tương tác với thế giới bên ngoài thông qua các công cụ khác nhau, đại diện cho người dùng và thực hiện các hành động. Các agents này sở hữu trí nhớ, khả năng lập kế hoạch, nhận thức, gọi công cụ và hành động.
Manus, chẳng hạn, được định vị là một tác nhân đa năng, khác biệt so với các sản phẩm agent hướng đến quy trình làm việc.
Kỳ vọng của ngành đối với agents, đặc biệt là các agents đa năng, xuất phát từ khả năng đáp ứng nhu cầu của các bên liên quan khác nhau.
Tuy nhiên, các agents đa năng phải đối mặt với ba thách thức chính: khả năng tương thích, bảo mật và cạnh tranh.
Giao thức MCP, cho phép cộng tác hiệu quả giữa các mô hình trên các công cụ và nguồn dữ liệu khác nhau, và đảm bảo phân bổ trách nhiệm an toàn trong tổng hợp dữ liệu đa bên, đáng được nghiên cứu sâu hơn so với chính sản phẩm Manus.
MCP: Một Giải Pháp Kỹ Thuật Cho Khả Năng Tương Thích và Bảo Mật
Vào tháng 11 năm 2024, Anthropic đã mở nguồn Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP), cho phép các hệ thống cung cấp thông tin ngữ cảnh cho các mô hình AI theo cách tiêu chuẩn và an toàn trên các kịch bản tích hợp khác nhau.
MCP sử dụng kiến trúc phân lớp để giải quyết các vấn đề tiêu chuẩn hóa và bảo mật trong các ứng dụng Agent. Một ứng dụng chủ (chẳng hạn như Manus) kết nối đồng thời với nhiều chương trình dịch vụ (MCP Servers) thông qua một máy khách MCP. Mỗi máy chủ chuyên cung cấp quyền truy cập tiêu chuẩn vào một nguồn dữ liệu hoặc ứng dụng cụ thể.
Đầu tiên, MCP giải quyết vấn đề tương thích trong việc gọi dữ liệu/công cụ của Agent thông qua sự đồng thuận tiêu chuẩn.
Thứ hai, MCP có ba cân nhắc về bảo mật. Đầu tiên, liên kết dữ liệu cô lập mô hình và nguồn dữ liệu cụ thể, và cả hai tương tác thông qua giao thức MCP Server. Mô hình không phụ thuộc trực tiếp vào các chi tiết bên trong của nguồn dữ liệu, làm rõ nguồn gốc của việc trộn dữ liệu đa bên.
Thứ hai, giao thức giao tiếp tăng cường tính minh bạch và khả năng kiểm tra của liên kết điều khiển lệnh, giải quyết những thách thức về thông tin bất đối xứng và hộp đen của tương tác dữ liệu người dùng-mô hình.
Thứ ba, liên kết ủy quyền được bảo mật bằng cách phản hồi theo quyền hạn, đảm bảo quyền kiểm soát của người dùng đối với việc sử dụng các công cụ/dữ liệu của Agent.
MCP xây dựng một giao diện tiêu chuẩn và cơ chế bảo vệ bảo mật thông qua kiến trúc phân lớp, đạt được sự cân bằng giữa khả năng tương tác và bảo mật trong việc gọi dữ liệu và công cụ.
MCP Như Một Nền Tảng Cho Quản Trị Agent
MCP cung cấp khả năng tương thích và bảo mật cho việc gọi dữ liệu và công cụ, đặt nền tảng cho quản trị Agent, nhưng nó không giải quyết tất cả những thách thức phải đối mặt trong quản trị.
Đầu tiên, về độ tin cậy, MCP vẫn chưa hình thành các tiêu chuẩn quy phạm cho việc lựa chọn các nguồn dữ liệu và công cụ được gọi, cũng như chưa đánh giá và xác minh kết quả thực hiện.
Thứ hai, MCP không thể tạm thời điều chỉnh loại quan hệ hợp tác cạnh tranh thương mại mới do Agent mang lại.
Nhìn chung, MCP cung cấp một phản hồi kỹ thuật ban đầu cho những lo ngại về bảo mật cốt lõi mà người dùng gặp phải khi sử dụng Agent và đã trở thành điểm khởi đầu của quản trị Agent.
Đi Sâu Vào Những Thách Thức Của Các Tác Nhân Đa Năng
Các tác nhân đa năng, mặc dù đầy hứa hẹn, gặp phải một số trở ngại cần được xem xét cẩnthận và các giải pháp sáng tạo. Những thách thức này trải rộng trên khả năng tương thích, bảo mật và cạnh tranh, mỗi thách thức đòi hỏi một cách tiếp cận độc đáo để đảm bảo việc triển khai các tác nhân này một cách có trách nhiệm và hiệu quả.
Những Vấn Đề Khó Khăn Về Khả Năng Tương Thích
Thách thức về khả năng tương thích phát sinh từ hệ sinh thái đa dạng của các công cụ, nguồn dữ liệu và nền tảng mà các tác nhân phải tương tác. Mỗi thành phần này có thể có các giao thức, định dạng và giao diện riêng, tạo ra một mạng lưới các phụ thuộc phức tạp có thể khó điều hướng.
Ví dụ: một tác nhân được thiết kế để quản lý lịch, email và tài khoản mạng xã hội của người dùng phải có khả năng tích hợp liền mạch với từng dịch vụ này, bất chấp API và cấu trúc dữ liệu khác nhau của chúng. Điều này đòi hỏi tác nhân phải có mức độ thích ứng cao và khả năng dịch giữa các định dạng và giao thức khác nhau.
Hơn nữa, thách thức về khả năng tương thích mở rộng ra ngoài các cân nhắc kỹ thuật để bao gồm khả năng tương tác ngữ nghĩa. Các tác nhân phải có khả năng hiểu ý nghĩa của dữ liệu và hướng dẫn trong các ngữ cảnh khác nhau, ngay cả khi được thể hiện bằng các thuật ngữ hoặc định dạng khác nhau. Điều này đòi hỏi các khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) nâng cao và khả năng suy luận về các mối quan hệ giữa các khái niệm khác nhau.
Để giải quyết thách thức về khả năng tương thích, một số cách tiếp cận đã được đề xuất, bao gồm phát triển các giao thức và giao diện tiêu chuẩn, sử dụng các bản thể học và đồ thị tri thức để thể hiện các mối quan hệ ngữ nghĩa và áp dụng các kỹ thuật học máy để tự động thích ứng với các nguồn dữ liệu và công cụ mới.
Các Biện Pháp Bảo Vệ An Ninh
Bảo mật là tối quan trọng khi triển khai các tác nhân, vì chúng thường có quyền truy cập vào dữ liệu nhạy cảm và khả năng thực hiện các hành động thay mặt người dùng. Thách thức bảo mật bao gồm một loạt các mối đe dọa, bao gồm truy cập trái phép, vi phạm dữ liệu và thao túng độc hại.
Các tác nhân phải được thiết kế với mục tiêu bảo mật ngay từ đầu, kết hợp các cơ chế để xác thực người dùng, ủy quyền truy cập vào tài nguyên và bảo vệ dữ liệu khỏi tiết lộ hoặc sửa đổi trái phép. Điều này đòi hỏi phải sử dụng mã hóa mạnh, các chính sách kiểm soát truy cập và các hệ thống phát hiện xâm nhập.
Ngoài ra, các tác nhân phải có khả năng phục hồi trước các cuộc tấn công cố gắng khai thác các lỗ hổng trong mã hoặc logic của chúng. Điều này đòi hỏi phải kiểm tra và xác nhận nghiêm ngặt, cũng như thực hiện các bản cập nhật và bản vá bảo mật.
Hơn nữa, thách thức bảo mật mở rộng đến chuỗi cung ứng của các thành phần tác nhân, vì các tác nhân thường dựa vào các thư viện và dịch vụ của bên thứ ba. Điều cần thiết là phải đảm bảo rằng các thành phần này an toàn và đáng tin cậy, và chúng không bị xâm phạm bởi các tác nhân độc hại.
Để giải quyết thách thức bảo mật, một số cách tiếp cận đã được đề xuất, bao gồm sử dụng các phương pháp mã hóa an toàn, thực hiện kiểm tra bảo mật và kiểm tra xâm nhập, và áp dụng các tiêu chuẩn và chứng nhận bảo mật.
Hợp Tác Cạnh Tranh
Bối cảnh cạnh tranh cho các tác nhân đang phát triển nhanh chóng, với nhiều công ty và tổ chức cạnh tranh để phát triển và triển khai các tác nhân có khả năng và hiệu quả nhất. Sự cạnh tranh này có thể dẫn đến sự đổi mới và cải tiến, nhưng nó cũng có thể tạo ra những thách thức liên quan đến sự công bằng, minh bạch và trách nhiệm giải trình.
Một thách thức là khả năng các tác nhân tham gia vào các hoạt động không công bằng hoặc lừa đảo, chẳng hạn như phân biệt giá cả, thao túng dữ liệu hoặc lan truyền thông tin sai lệch. Điều này đòi hỏi phải thực hiện các hướng dẫn đạo đức và khuôn khổ pháp lý để đảm bảo rằng các tác nhân được sử dụng một cách có trách nhiệm và minh bạch.
Một thách thức khác là khả năng các tác nhân làm trầm trọng thêm sự bất bình đẳng hiện có, chẳng hạn như thiên vị trong các quyết định tuyển dụng hoặc cho vay. Điều này đòi hỏi sự chú ý cẩn thận đến thiết kế và đào tạo của các tác nhân, cũng như việc thực hiện các chỉ số công bằng và quy trình kiểm toán.
Hơn nữa, bối cảnh cạnh tranh có thể tạo ra những thách thức liên quan đến quyền riêng tư và quyền sở hữu dữ liệu. Các tác nhân thường thu thập và xử lý một lượng lớn dữ liệu, làm dấy lên lo ngại về cách dữ liệu này được sử dụng và bảo vệ. Điều cần thiết là phải thiết lập các hướng dẫn rõ ràng về quyền riêng tư và quyền sở hữu dữ liệu, và đảm bảo rằng người dùng có quyền kiểm soát dữ liệu của họ.
Để giải quyết thách thức cạnh tranh, một số cách tiếp cận đã được đề xuất, bao gồm phát triển các hướng dẫn đạo đức, thực hiện các khuôn khổ pháp lý và thúc đẩy hợp tác nguồn mở.
Giao Thức Ngữ Cảnh Mô Hình: Một Cái Nhìn Sâu Hơn
Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) thể hiện một bước tiến quan trọng trong việc giải quyết những thách thức về khả năng tương thích và bảo mật trong các ứng dụng tác nhân. Bằng cách cung cấp một cách tiêu chuẩn và an toàn để các tác nhân tương tác với các nguồn dữ liệu và công cụ khác nhau, MCP cho phép phát triển các tác nhân mạnh mẽ, đáng tin cậy và đáng tin cậy hơn.
Một Kiến Trúc Phân Lớp Cho Tiêu Chuẩn Hóa Và Bảo Mật
MCP sử dụng kiến trúc phân lớp tách biệt tác nhân khỏi các nguồn dữ liệu và công cụ cơ bản, tạo ra sự tách biệt rõ ràng về các mối quan tâm. Kiến trúc này bao gồm ba lớp chính:
Ứng Dụng Chủ: Đây là chính tác nhân, chịu trách nhiệm điều phối nhiệm vụ tổng thể và tương tác với người dùng.
Máy Khách MCP: Thành phần này cung cấp một giao diện tiêu chuẩn để ứng dụng chủ giao tiếp với các máy chủ MCP.
Các Máy Chủ MCP: Các thành phần này cung cấp quyền truy cập vào các nguồn dữ liệu hoặc công cụ cụ thể, dịch giữa giao thức MCP tiêu chuẩn và các giao thức gốc của các tài nguyên cơ bản.
Kiến trúc phân lớp này cung cấp một số lợi ích, bao gồm:
Khả Năng Tương Thích Được Cải Thiện: Bằng cách sử dụng một giao thức tiêu chuẩn, MCP cho phép các tác nhân tương tác với các nguồn dữ liệu và công cụ khác nhau mà không phải lo lắng về chi tiết của các giao diện cụ thể của chúng.
Bảo Mật Nâng Cao: Bằng cách cô lập tác nhân khỏi các tài nguyên cơ bản, MCP làm giảm nguy cơ truy cập trái phép và vi phạm dữ liệu.
Tính Linh Hoạt Tăng Lên: Kiến trúc phân lớp cho phép dễ dàng thêm và xóa các nguồn dữ liệu và công cụ, giúp dễ dàng thích ứng với các yêu cầu thay đổi.
Giải Quyết Khả Năng Tương Thích Thông Qua Sự Đồng Thuận Tiêu Chuẩn
MCP giải quyết thách thức về khả năng tương thích bằng cách cung cấp một giao thức tiêu chuẩn để các tác nhân truy cập và thao tác dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Giao thức này xác định một tập hợp các hoạt động chung để đọc, viết và cập nhật dữ liệu, cũng như một định dạng chung để biểu diễn dữ liệu.
Bằng cách tuân thủ giao thức này, các tác nhân có thể tương tác với các nguồn dữ liệu khác nhau mà không phải lo lắng về chi tiết của các định dạng hoặc giao diện cụ thể của chúng. Điều này đơn giản hóa quá trình phát triển và giảm nguy cơ xảy ra các vấn đề về khả năng tương thích.
Cân Nhắc Về Bảo Mật Trong MCP
MCP kết hợp một số cân nhắc về bảo mật để bảo vệ dữ liệu và ngăn chặn truy cập trái phép. Chúng bao gồm:
Cô Lập Dữ Liệu: Kiến trúc MCP cô lập tác nhân khỏi các nguồn dữ liệu cơ bản, ngăn không cho nó truy cập trực tiếp vào thông tin nhạy cảm.
Tính Minh Bạch Của Điều Khiển Lệnh: Giao thức giao tiếp được sử dụng bởi MCP cung cấp tính minh bạch và khả năng kiểm tra, cho phép người dùng theo dõi và xác minh các hành động được thực hiện bởi tác nhân.
Ủy Quyền Dựa Trên Quyền: MCP thực thi các chính sách kiểm soát truy cập nghiêm ngặt, đảm bảo rằng tác nhân chỉ có quyền truy cập vào dữ liệu và công cụ mà nó được ủy quyền sử dụng.
Cân Bằng Khả Năng Tương Tác Và Bảo Mật
MCP đạt được sự cân bằng giữa khả năng tương tác và bảo mật bằng cách cung cấp một giao diện tiêu chuẩn để truy cập dữ liệu và công cụ đồng thời thực hiện các biện pháp bảo mật để bảo vệ dữ liệu và ngăn chặn truy cập trái phép. Sự cân bằng này là điều cần thiết để đảm bảo rằng các tác nhân có thể được sử dụng một cách an toàn và có trách nhiệm.
Vượt Ra Ngoài MCP: Tương Lai Của Quản Trị Agent
Mặc dù MCP đại diện cho một bước tiến quan trọng, nhưng nó không phải là một giải pháp hoàn chỉnh cho những thách thức của quản trị tác nhân. Một số lĩnh vực cần được quan tâm hơn nữa, bao gồm:
Độ Tin Cậy Và Xác Thực Dữ Liệu
MCP hiện không cung cấp các cơ chế để xác minh tính chính xác và độ tin cậy của các nguồn dữ liệu, cũng như không cung cấp một cách để đánh giá chất lượng của các kết quả được tạo ra bởi các tác nhân. Đây là một lĩnh vực cần được phát triển hơn nữa, vì người dùng cần có khả năng tin tưởng thông tin và hành động được cung cấp bởi các tác nhân.
Điều Hướng Bối Cảnh Thương Mại Mới
Sự trỗi dậy của các tác nhân đang tạo ra các mối quan hệ thương mại và mô hình kinh doanh mới, có thể khó điều hướng. MCP không giải quyết những vấn đề này và cần xem xét thêm để đảm bảo rằng hệ sinh thái tác nhân là công bằng và cạnh tranh.
Sự Phát Triển Không Ngừng Của Quản Trị Agent
MCP đại diện cho một điểm khởi đầu quan trọng cho quản trị tác nhân, cung cấp một nền tảng kỹ thuật để giải quyết các mối lo ngại về khả năng tương thích và bảo mật. Tuy nhiên, cần có những nỗ lực liên tục để giải quyết những thách thức còn lại và đảm bảo rằng các tác nhân được sử dụng một cách có trách nhiệm và mang lại lợi ích. Khi lĩnh vực này phát triển, sự hợp tác liên tục giữa các nhà nghiên cứu, nhà phát triển và nhà hoạch định chính sách sẽ rất cần thiết để định hình tương lai của quản trị tác nhân.