Phong cảnh của AI Agent on-chain gần đây đã cho thấy những dấu hiệu của sự phục hồi. Các giao thức như MCP (Model Context Protocol), A2A (Agent-to-Agent Protocol) và UnifAI đang hội tụ để tạo ra một cơ sở hạ tầng tương tác Multi-AI Agent mới lạ. Cơ sở hạ tầng này nhằm mục đích nâng cao AI Agent từ các dịch vụ phổ biến thông tin đơn giản lên cấp độ ứng dụng chức năng và dịch vụ công cụ. Câu hỏi quan trọng là liệu điều này có báo hiệu bình minh của một mùa xuân thứ hai cho AI Agent on-chain hay không.
Hiểu về MCP (Model Context Protocol)
Được phát triển bởi Anthropic, Model Context Protocol đại diện cho một thỏa thuận tiêu chuẩn mở được thiết kế để thiết lập một ‘hệ thần kinh’ kết nối các mô hình AI với các công cụ bên ngoài. Giao thức này giải quyết và giải quyết các thách thức tương tác quan trọng giữa Agent và các công cụ bên ngoài. Sự chứng thực từ những gã khổng lồ trong ngành như Google DeepMind đã nhanh chóng định vị MCP như một tiêu chuẩn được công nhận trong ngành.
Ý nghĩa kỹ thuật của MCP nằm ở việc chuẩn hóa các lệnh gọi hàm, cho phép các Large Language Models (LLMs) khác nhau tương tác với các công cụ bên ngoài bằng một ngôn ngữ thống nhất. Sự chuẩn hóa này tương tự như ‘giao thức HTTP’ trong hệ sinh thái Web3 AI. Tuy nhiên, MCP có một số hạn chế nhất định, đặc biệt là trong giao tiếp an toàn từ xa, điều này trở nên rõ ràng hơn với các tương tác thường xuyên liên quan đến tài sản.
Giải mã A2A (Agent-to-Agent Protocol)
Được dẫn đầu bởi Google, Agent-to-Agent Protocol là một khung giao tiếp cho các tương tác giữa các Agent, giống như một ‘mạng xã hội Agent’. Không giống như MCP, tập trung vào kết nối các công cụ AI, A2A nhấn mạnh giao tiếp và tương tác giữa các Agent. Nó sử dụng cơ chế Agent Card để giải quyết việc khám phá khả năng, cho phép cộng tác Agent đa nền tảng và đa phương thức, được hỗ trợ bởi hơn 50 công ty, bao gồm Atlassian và Salesforce.
Về mặt chức năng, A2A hoạt động như một ‘giao thức xã hội’ trong thế giới AI, tạo điều kiện cộng tác giữa các thực thể AI nhỏ khác nhau thông qua một phương pháp tiếp cận tiêu chuẩn. Ngoài bản thân giao thức, vai trò của Google trong việc chứng thực AI Agent là rất quan trọng.
Phân tích UnifAI
Được định vị là một mạng lưới cộng tác Agent, UnifAI nhằm mục đích tích hợp các thế mạnh của cả MCP và A2A, cung cấp cho các Doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) các giải pháp cộng tác Agent đa nền tảng. Kiến trúc của nó giống như một ‘lớp giữa’, cố gắng nâng cao hiệu quả của hệ sinh thái Agent thông qua một cơ chế khám phá dịch vụ thống nhất. Tuy nhiên, so với các giao thức khác, ảnh hưởng thị trường và phát triển hệ sinh thái của UnifAI vẫn còn tương đối hạn chế, cho thấy một sự tập trung tiềm năng trong tương lai vào các kịch bản thích hợp cụ thể.
DARK: Một Ứng dụng Máy chủ MCP trên Solana
DARK đại diện cho một triển khai của một ứng dụng máy chủ MCP được xây dựng trên blockchain Solana. Tận dụng Môi trường Thực thi Đáng tin cậy (TEE), nó cung cấp bảo mật, cho phép AI Agent tương tác trực tiếp với blockchain Solana cho các hoạt động như truy vấn số dư tài khoản và phát hành token.
Điểm nổi bật chính của giao thức này là khả năng trao quyền cho AI Agent trong không gian DeFi, giải quyết vấn đề thực thi đáng tin cậy cho các hoạt động on-chain. Việc triển khai lớp ứng dụng của DARK dựa trên MCP mở ra những con đường khám phá mới.
Các Hướng Mở Rộng và Cơ Hội Tiềm Năng cho AI Agent On-Chain
Với sự trợ giúp của các giao thức tiêu chuẩn này, AI Agent on-chain có thể khám phá các hướng mở rộng và cơ hội khác nhau:
Khả năng Ứng dụng Thực thi Phi tập trung: Thiết kế dựa trên TEE của DARK giải quyết một thách thức cốt lõi - cho phép các mô hình AI thực thi các hoạt động on-chain một cách đáng tin cậy. Điều này cung cấp hỗ trợ kỹ thuật cho việc triển khai AI Agent trong lĩnh vực DeFi, có khả năng dẫn đến nhiều AI Agent tự động thực hiện các giao dịch, phát hành token và quản lý các pool thanh khoản hơn.
So với các mô hình Agent thuần túy về mặt khái niệm, hệ sinh thái Agent thực tế này mang lại giá trị thực sự. (Tuy nhiên, với chỉ 12 Hành động hiện có trên GitHub, DARK vẫn còn ở giai đoạn đầu, còn lâu mới có ứng dụng quy mô lớn.)
Mạng Blockchain Hợp tác Đa Agent: Việc khám phá các kịch bản hợp tác đa Agent của A2A và UnifAI giới thiệu các khả năng hiệu ứng mạng mới cho hệ sinh thái Agent on-chain. Hãy tưởng tượng một mạng lưới phi tập trung bao gồm các Agent chuyên dụng khác nhau, có khả năng vượt qua khả năng của một LLM duy nhất và hình thành một thị trường phi tập trung, hợp tác, tự trị. Điều này hoàn toàn phù hợp với bản chất phân tán của mạng blockchain.
Sự Tiến Hóa của Bức Tranh AI Agent
Lĩnh vực AI Agent đang dần thoát khỏi việc chỉ được thúc đẩy bởi sự cường điệu. Con đường phát triển cho AI on-chain có thể liên quan đến việc đầu tiên giải quyết các vấn đề tiêu chuẩn đa nền tảng (MCP, A2A) và sau đó phân nhánh thành các đổi mới lớp ứng dụng (chẳng hạn như những nỗ lực DeFi của DARK).
Một hệ sinh thái Agent phi tập trung sẽ hình thành một kiến trúc mở rộng theo lớp mới: lớp cơ sở bao gồm các đảm bảo bảo mật cơ bản như TEE, lớp giữa bao gồm các tiêu chuẩn giao thức như MCP/A2A và lớp trên có các kịch bản ứng dụng dọc cụ thể. (Điều này có thể là tiêu cực đối với các giao thức tiêu chuẩn on-chain Web3 AI hiện có.)
Đối với người dùng nói chung, sau khi trải qua sự bùng nổ và suy tàn ban đầu của AI Agent on-chain, trọng tâm nên chuyển từ việc xác định các dự án có thể tạo ra bong bóng giá trị thị trường lớn nhất sang các dự án thực sự giải quyết các điểm khó khăn cốt lõi của việc tích hợp Web3 với AI, chẳng hạn như bảo mật, tin cậy và hợp tác. Để tránh rơi vào một cái bẫy bong bóng khác, nên theo dõi xem tiến độ dự án có phù hợp với các đổi mới công nghệ AI trong Web2 hay không.
Những Điểm Chính
- AI Agent có thể có một làn sóng mở rộng lớp ứng dụng và cơ hội cường điệu mới dựa trên các giao thức tiêu chuẩn AI Web2 (MCP, A2A, v.v.).
- AI Agent không còn giới hạn ở các dịch vụ đẩy thông tin một thực thể duy nhất. Dịch vụ công cụ thực thi tương tác và hợp tác Multi-AI Agent (DeFAI, GameFAI, v.v.) sẽ là một trọng tâm chính.
Đi Sâu Hơn vào Vai Trò của MCP trong Việc Tiêu Chuẩn Hóa Tương Tác AI
Về cốt lõi, MCP là về việc tạo ra một ngôn ngữ chung để các mô hình AI giao tiếp với thế giới bên ngoài. Hãy nghĩ về nó như là cung cấp một trình dịch phổ quát cho phép các hệ thống AI tương tác với các công cụ và dịch vụ khác nhau mà không cần tích hợp tùy chỉnh cho từng hệ thống. Đây là một bước tiến đáng kể, vì nó làm giảm đáng kể sự phức tạp và thời gian cần thiết để xây dựng các ứng dụng được hỗ trợ bởi AI.
Một trong những lợi ích chính của MCP là khả năng trừu tượng hóa sự phức tạp cơ bản của các công cụ và dịch vụ khác nhau. Điều này có nghĩa là các nhà phát triển AI có thể tập trung vào logic của các ứng dụng của họ thay vì sa lầy vào các chi tiết về cách tương tác với các API hoặc định dạng dữ liệu cụ thể. Sự trừu tượng này cũng giúp dễ dàng thay thế một công cụ này bằng một công cụ khác, miễn là cả hai đều hỗ trợ tiêu chuẩn MCP.
Hơn nữa, MCP thúc đẩy một cách tiếp cận mô-đun và có thể kết hợp hơn để phát triển AI. Bằng cách xác định một giao diện rõ ràng về cách các mô hình AI tương tác với các công cụ bên ngoài, sẽ dễ dàng hơn để xây dựng các hệ thống AI phức tạp bằng cách kết hợp các thành phần nhỏ hơn, chuyên biệt hơn. Tính mô-đun này cũng giúp dễ dàng tái sử dụng và chia sẻ các thành phần AI trên các dự án khác nhau.
Tuy nhiên, việc chuẩn hóa mà MCP mang lại cũng đặt ra một số thách thức. Việc xác định một giao diện chung hoạt động cho một loạt các công cụ và dịch vụ đòi hỏi phải xem xét và thỏa hiệp cẩn thận. Có một rủi ro là tiêu chuẩn có thể trở nên quá chung chung và không nắm bắt đầy đủ các sắc thái của các công cụ cụ thể. Ngoài ra, đảm bảo rằng tiêu chuẩn là an toàn và bảo vệ chống lại các cuộc tấn công độc hại là rất quan trọng.
Tầm Nhìn của A2A về một Hệ Sinh Thái AI Hợp Tác
Trong khi MCP tập trung vào sự tương tác giữa các mô hình AI và các công cụ bên ngoài, thì A2A có một cái nhìn rộng hơn và hình dung một hệ sinh thái hợp tác của các agent AI. Hệ sinh thái này sẽ cho phép các agent AI khác nhau giao tiếp, điều phối và làm việc cùng nhau để giải quyết các vấn đề phức tạp.
Cơ chế Agent Card là một thành phần quan trọng của A2A, cho phép các agent khám phá khả năng của nhau và trao đổi thông tin. Cơ chế này cho phép các agent quảng cáo các kỹ năng và dịch vụ của họ, giúp các agent khác dễ dàng tìm và sử dụng chúng hơn. Agent Card cũng cung cấp một cách tiêu chuẩn để các agent mô tả khả năng của họ, đảm bảo rằng chúng có thể được hiểu bởi các agent khác bất kể việc triển khai cơ bản của chúng.
Việc A2A tập trung vào giao tiếp và hợp tác mở ra một loạt các khả năng rộng lớn cho các ứng dụng AI. Hãy tưởng tượng một nhóm các agent AI làm việc cùng nhau để quản lý một chuỗi cung ứng, với mỗi agent chịu trách nhiệm cho một nhiệm vụ cụ thể như dự báo nhu cầu, tối ưu hóa hậu cần hoặc đàm phán hợp đồng. Bằng cách cộng tác và chia sẻ thông tin, các agent này có thể làm cho chuỗi cung ứng hiệu quả và linh hoạt hơn.
Tuy nhiên, việc xây dựng một hệ sinh thái AI hợp tác cũng đặt ra những thách thức đáng kể. Đảm bảo rằng các agent có thể tin tưởng lẫn nhau và trao đổi thông tin một cách an toàn là rất quan trọng. Ngoài ra, việc phát triển các giao thức để giải quyết xung đột và điều phối các hành động giữa nhiều agent là rất cần thiết.
Tham Vọng của UnifAI là Thu Hẹp Khoảng Cách
UnifAI nhằm mục đích thu hẹp khoảng cách giữa MCP và A2A bằng cách cung cấp một nền tảng thống nhất để xây dựng và triển khai các ứng dụng AI. Nó tìm cách kết hợp các thế mạnh của cả hai giao thức, cung cấp cho các nhà phát triển một bộ công cụ toàn diện để tương tác với các dịch vụ bên ngoài và cộng tác với các agent AI khác.
Việc UnifAI tập trung vào các SME là đặc biệt đáng chú ý. Các SME thường thiếu nguồn lực và chuyên môn để xây dựng các hệ thống AI phức tạp từ đầu. Bằng cách cung cấp một nền tảng sẵn sàng sử dụng, UnifAI có thể giúp các SME áp dụng các công nghệ AI và cải thiện quy trình kinh doanh của họ.
Tuy nhiên, UnifAI phải đối mặt với thách thức cạnh tranh với các đối thủ đã thành danh trên thị trường AI. Để thành công, nó sẽ cần phải đưa ra một đề xuất giá trị hấp dẫn để phân biệt nó với các giải pháp hiện có. Điều này có thể liên quan đến việc tập trung vào các thị trường ngách cụ thể hoặc cung cấp các tính năng độc đáo không có ở nơi khác.
Bước Đi Táo Bạo của DARK vào DeFi
Việc DARK triển khai một máy chủ MCP trên Solana thể hiện một bước đi táo bạo hướng tới việc tích hợp AI với tài chính phi tập trung (DeFi). Bằng cách tận dụng Môi trường Thực thi Đáng tin cậy (TEE), DARK cho phép các agent AI tương tác an toàn với blockchain Solana, mở ra một loạt các khả năng cho các ứng dụng DeFi được hỗ trợ bởi AI.
Một trong những lợi ích chính của DARK là khả năng tự động hóa các chiến lược DeFi phức tạp. Các agent AI có thể được lập trình để theo dõi các điều kiện thị trường, thực hiện giao dịch và quản lý các pool thanh khoản, tất cả đều không cần sự can thiệp của con người. Tự động hóa này có thể cải thiện hiệu quả và giảm rủi ro do lỗi của con người.
Tuy nhiên, việc tích hợp AI với DeFi cũng đặt ra những rủi ro đáng kể. Các agent AI có thể dễ bị tấn công khai thác các lỗ hổng trong mã của chúng hoặc các giao thức DeFi cơ bản. Ngoài ra, việc sử dụng AI trong DeFi có thể làm dấy lên những lo ngại về tính minh bạch và trách nhiệm giải trình.
Tương Lai của AI Agent: Một Cách Tiếp Cận Đa Lớp
Sự phát triển của các agent AI có khả năng tuân theo một cách tiếp cận đa lớp, với các lớp khác nhau chịu trách nhiệm cho các khía cạnh khác nhau của hệ thống. Lớp cơ bản sẽ tập trung vào việc cung cấp bảo mật và tin cậy cơ bản, sử dụng các công nghệ như TEE. Lớp giữa sẽ bao gồm các tiêu chuẩn giao thức như MCP và A2A, cho phép khả năng tương tác và hợp tác. Lớp trên sẽ có các ứng dụng dọc cụ thể, phù hợp với các ngành và trường hợp sử dụng khác nhau.
Cách tiếp cận đa lớp này sẽ cho phép các agent AI được xây dựng theo một cách mô-đun và có thể mở rộng. Các lớp khác nhau có thể được phát triển và cải thiện độc lập, mà không ảnh hưởng đến chức năng của các lớp khác. Tính mô-đun này cũng sẽ giúp dễ dàng điều chỉnh các agent AI cho các công nghệ và trường hợp sử dụng mới.
Tuy nhiên, đảm bảo rằng các lớp khác nhau hoạt động cùng nhau một cách liền mạch sẽ là một thách thức quan trọng. Các lớp khác nhau phải được thiết kế để tương thích với nhau và phải có các giao diện rõ ràng giữa chúng. Ngoài ra, đảm bảo rằng các lớp khác nhau là an toàn và bảo vệ chống lại các cuộc tấn công độc hại là rất quan trọng.