Sự Khó Khăn của Web3 AI Agents
Điểm Yếu Gót Achilles của Web3 AI Agents: Quá Tập Trung Vào Khái Niệm
Thách thức với Web3 AI Agents nằm ở việc tập trung quá nhiều vào khái niệm, nơi câu chuyện vượt quá tiện ích thực tế. Mặc dù có rất nhiều cuộc thảo luận về tầm nhìn lớn của các nền tảng phi tập trung và chủ quyền dữ liệu người dùng, trải nghiệm người dùng của các ứng dụng sản phẩm thực tế thường rất tệ. Đặc biệt sau một vòng thanh lọc bong bóng khái niệm, rất ít nhà đầu tư bán lẻ sẵn sàng trả tiền cho những kỳ vọng lớn lao và không thành hiện thực.
Không gian Web3 AI Agent đã bị cản trở bởi sự nhấn mạnh quá mức vào các khả năng lý thuyết, gây tổn hại đến kết quả hữu hình. Sự quyến rũ của phân quyền, quyền sở hữu dữ liệu và các mô hình quản trị mới lạ đã thu hút trí tưởng tượng của nhiều người, nhưng thực tế thường không đạt được như kỳ vọng. Người dùng bị bỏ lại với các giao diện vụng về, chức năng hạn chế và cảm giác chung rằng công nghệ vẫn chưa sẵn sàng cho thời điểm quan trọng.
Sự Cần Thiết của Các Ứng dụng Thực Tế
Cộng đồng Web3 cần chuyển trọng tâm từ những lý tưởng trừu tượng sang các ứng dụng cụ thể. Lời hứa về AI phi tập trung rất hấp dẫn, nhưng nó sẽ chỉ được hiện thực hóa nếu nó chuyển thành lợi ích thực tế cho người dùng. Điều này đòi hỏi sự tập trung vào trải nghiệm người dùng, tính dễ sử dụng và tạo ra giá trị hữu hình.
Các nhà đầu tư đang ngày càng mệt mỏi với các dự án hứa hẹn trên trời nhưng không thực hiện được. Họ đang tìm kiếm các dự án có thể chứng minh một con đường rõ ràng để áp dụng và tạo doanh thu. Điều này có nghĩa là xây dựng các sản phẩm giải quyết các vấn đề thực tế và cung cấp một đề xuất giá trị hấp dẫn.
Chủ Nghĩa Thực Dụng của Web2 AI: MCP và A2A
Sự Trỗi Dậy của MCP và A2A trong Web2 AI
Sự trỗi dậy nhanh chóng của MCP, A2A và các tiêu chuẩn giao thức khác trong lĩnh vực Web2 AI, và động lực kết quả của chúng trong không gian AI, bắt nguồn từ chủ nghĩa thực dụng ‘hữu hình và hữu hình’ của chúng. MCP giống như giao diện USB-C của thế giới AI, cho phép các mô hình AI kết nối liền mạch với các nguồn dữ liệu và công cụ khác nhau. Đã có rất nhiều trường hợp sử dụng MCP thực tế.
Hoàn toàn trái ngược với sự tập trung mang tính khái niệm của Web3 AI, Web2 AI đã ưu tiên tính thực tế và tác động thực tế. Sự xuất hiện của các giao thức như MCP (Model-Controller-Pipeline) và A2A (Application-to-Application) đã được thúc đẩy bởi mong muốn giải quyết các vấn đề cụ thể và tạo ra giá trị hữu hình.
MCP: Đầu Nối Vạn Năng cho AI
MCP, thường được ví như giao diện USB-C cho AI, cho phép các mô hình AI kết nối liền mạch với các nguồn dữ liệu và công cụ đa dạng. Cách tiếp cận tiêu chuẩn hóa này đơn giản hóa việc tích hợp AI vào các hệ thống hiện có, cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng phức tạp và mạnh mẽ hơn.
Vẻ đẹp của MCP nằm ở sự đơn giản và linh hoạt của nó. Nó cung cấp một khuôn khổ chung để kết nối các mô hình AI với các nguồn dữ liệu, công cụ và các ứng dụng khác. Điều này loại bỏ nhu cầu tích hợp tùy chỉnh, giúp các nhà phát triển tiết kiệm thời gian và công sức.
Các Ví Dụ Thực Tế về MCP Trong Hành Động
Ví dụ, một số người dùng có thể trực tiếp sử dụng Claude để điều khiển Blender để tạo mô hình 3D, và một số học viên UI/UX có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra các tệp thiết kế Figma hoàn chỉnh. Một số lập trình viên cũng có thể trực tiếp sử dụng Cursor để hoàn thành việc viết mã, bổ sung và gửi Git một cách toàn diện.
- Mô Hình 3D Được Hỗ Trợ Bởi AI: Hãy tưởng tượng việc sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để hướng dẫn một mô hình AI tạo mô hình 3D. Với MCP, điều này đang trở thành hiện thực. Người dùng có thể chỉ cần mô tả mô hình mong muốn và AI sẽ tự động tạo ra nó, hợp lý hóa quy trình thiết kế và mở ra những khả năng sáng tạo mới.
- Thiết Kế UI/UX Tự Động: Công việc tẻ nhạt của việc thiết kế giao diện người dùng giờ đây có thể được tự động hóa bằng AI. Các học viên UI/UX có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để mô tả giao diện mong muốn và AI sẽ tạo ra một tệp thiết kế Figma hoàn chỉnh, giúp họ tiết kiệm vô số giờ làm việc.
- Lập Trình Được Hỗ Trợ Bởi AI: Các lập trình viên có thể tận dụng AI để tự động hóa các tác vụ thường xuyên và cải thiện chất lượng mã. Với các công cụ như Cursor, các nhà phát triển có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để viết mã, tạo tài liệu và gửi các thay đổi đến Git, tất cả từ một giao diện duy nhất.
Những ví dụ này làm nổi bật tiềm năng chuyển đổi của MCP. Bằng cách cung cấp một khuôn khổ tiêu chuẩn hóa để kết nối các mô hình AI với các nguồn dữ liệu và công cụ, MCP đang cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng mạnh mẽ và linh hoạt hơn.
Thu Hẹp Khoảng Cách: MCP và A2A cho Web3
Những Hạn Chế của Web3 AI Trong Các Tình Huống Dọc
Trước đây, mọi người đều kỳ vọng web3 AI Agent sẽ có các ứng dụng hạ cánh sáng tạo trong hai kịch bản dọc chính của DeFai và GameFai, nhưng trên thực tế, nhiều ứng dụng tương tự vẫn bị mắc kẹt ở mức ‘khoe kỹ năng’ giao diện xử lý ngôn ngữ tự nhiên, điều này là không đủ để đáp ứng ngưỡng thực tế.
Bất chấp sự phấn khích ban đầu, Web3 AI Agents đã phải vật lộn để tìm các ứng dụng thực tế trong các lĩnh vực dọc chính như DeFi (Tài chính phi tập trung) và GameFi (Chơi game phi tập trung). Nhiều dự án vẫn bị mắc kẹt ở giai đoạn ‘khoe kỹ năng’, thể hiện khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên ấn tượng nhưng không mang lại giá trị hữu hình cho người dùng.
Vượt Ra Ngoài “Khoe Kỹ Năng”
Việc tập trung vào việc trưng bày các khả năng kỹ thuật đã gây tổn hại đến khả năng sử dụng và tác động thực tế. Người dùng ít quan tâm đến các bản trình diễn hào nhoáng hơn và quan tâm nhiều hơn đến cách AI có thể giải quyết các vấn đề của họ và cải thiện cuộc sống của họ.
Để thành công, Web3 AI Agents phải vượt ra ngoài giai đoạn ‘khoe kỹ năng’ và tập trung vào việc xây dựng các ứng dụng thực tế đáp ứng các nhu cầu cụ thể. Điều này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về thị trường mục tiêu và cam kết thiết kế lấy người dùng làm trung tâm.
Sức Mạnh của Sự Hợp Tác Đa Tác Tử
Thông qua sự kết hợp của MCP và A2A, một hệ thống cộng tác Đa Tác Tử mạnh mẽ hơn có thể được xây dựng và các tác vụ phức tạp có thể được chia nhỏ để các Tác Tử chuyên dụng xử lý. Ví dụ, hãy để Tác Tử phân tích đọc dữ liệu trên chuỗi, phân tích xu hướng thị trường và kết nối các Tác Tử dự đoán và Tác Tử kiểm soát rủi ro khác để chuyển đổi tư duy thực thi tích hợp của Tác Tử đơn trước đây thành một mô hình phân công lao động hợp tác đa tác tử.
Bằng cách kết hợp các thế mạnh của MCP và A2A, các nhà phát triển có thể tạo ra các hệ thống đa tác tử phức tạp có thể giải quyết các tác vụ phức tạp. Cách tiếp cận này liên quan đến việc chia nhỏ các tác vụ thành các thành phần nhỏ hơn, dễ quản lý hơn và giao chúng cho các tác tử chuyên dụng.
Một Hệ Sinh Thái Cộng Tác của AI Agents
Ví dụ, một tác tử phân tích có thể được giao nhiệm vụ đọc dữ liệu trên chuỗi và phân tích xu hướng thị trường, trong khi các tác tử khác có thể tập trung vào dự đoán và kiểm soát rủi ro. Cách tiếp cận hợp tác này cho phép thực hiện hiệu quả và hiệu quả hơn các tác vụ phức tạp, tránh xa mô hình tác tử nguyên khối truyền thống.
Chìa khóa để thành công nằm ở việc tích hợp liền mạch các tác tử này, cho phép chúng giao tiếp và cộng tác hiệu quả. Điều này đòi hỏi một khung giao tiếp mạnh mẽ và một sự hiểu biết chung về nhiệm vụ trong tầm tay.
Các Câu Chuyện Thành Công của MCP Làm Bản Thiết Kế cho Web3
Tất cả các trường hợp ứng dụng thành công của MCP đều cung cấp các ví dụ thành công cho sự ra đời của một thế hệ Tác Tử giao dịch và trò chơi mới trong web3.
Những câu chuyện thành công của MCP trong thế giới Web2 cung cấp các bản thiết kế có giá trị cho sự phát triển của các tác tử giao dịch và chơi game Web3. Bằng cách học hỏi từ kinh nghiệm của những người tiên phong Web2, các nhà phát triển Web3 có thể đẩy nhanh việc áp dụng AI trong các lĩnh vực quan trọng này.
Cách Tiếp Cận Kết Hợp: Kết Hợp Chủ Nghĩa Thực Dụng Web2 với Các Giá Trị Web3
Những Ưu Điểm của Một Khung Kết Hợp
Ngoài những điều này, tiêu chuẩn khung kết hợp dựa trên MCP và A2A cũng có những ưu điểm như sự thân thiện với người dùng web2 và tốc độ hạ cánh ứng dụng. Hiện tại, chỉ cần xem xét cách kết hợp cơ chế khuyến khích và nắm bắt giá trị của web3 với các kịch bản ứng dụng như DeFai và GameFai. Nếu các dự án vẫn tuân thủ chủ nghĩa khái niệm thuần túy web3 và từ chối nắm lấy chủ nghĩa thực dụng web2, họ có thể bỏ lỡ xu hướng mới tiếp theo của AI Agent.
Khung kết hợp, kết hợp các thế mạnh của MCP và A2A với các giá trị của Web3, mang lại một số lợi thế chính, bao gồm:
- Thân Thiện Với Người Dùng: Bằng cách tận dụng cơ sở hạ tầng và các công cụ hiện có của Web2, khung kết hợp có thể cung cấp trải nghiệm quen thuộc và trực quan hơn cho người dùng, giảm rào cản gia nhập cho các ứng dụng Web3.
- Triển Khai Nhanh Chóng: Khung kết hợp cho phép các nhà phát triển nhanh chóng triển khai các ứng dụng hỗ trợ AI bằng cách tận dụng các công nghệ và cơ sở hạ tầng Web2 hiện có.
- Cơ Chế Nắm Bắt Giá Trị và Khuyến Khích: Bằng cách tích hợp các cơ chế khuyến khích và nắm bắt giá trị của Web3, khung kết hợp có thể điều chỉnh lợi ích của người dùng, nhà phát triển và các bên liên quan khác, thúc đẩy một hệ sinh thái bền vững và công bằng hơn.
Tích Hợp Các Giá Trị Web3 Vào Khung Web2
Thách thức nằm ở việc tích hợp liền mạch các giá trị Web3 vào các khung Web2. Điều này đòi hỏi sự xem xét cẩn thận về cách kết hợp quản trị phi tập trung, quyền sở hữu dữ liệu và tokenomics vào các hệ thống hiện có.
Rủi Ro Của Chủ Nghĩa Khái Niệm Thuần Túy
Các dự án bám víu vào chủ nghĩa khái niệm thuần túy Web3 mà không nắm lấy chủ nghĩa thực dụng của Web2 có nguy cơ bỏ lỡ làn sóng đổi mới AI Agent tiếp theo. Tương lai của AI nằm ở giao điểm của hai thế giới này, nơi những lý tưởng của Web3 được làm dịu bởi tính thực tế của Web2.
Tương Lai Của AI Agents: Một Sự Tổng Hợp Của Lý Tưởng và Chủ Nghĩa Thực Dụng
Tóm lại, động lực mới của làn sóng AI Agent tiếp theo đang hình thành, nhưng nó không còn là thái độ cường điệu khái niệm và kể chuyện thuần túy trong quá khứ, mà phải được hỗ trợ bởi chủ nghĩa thực dụng và ứng dụng hạ cánh.
Tương lai của AI Agents nằm ở sự tổng hợp của lý tưởng và chủ nghĩa thực dụng. Bằng cách kết hợp các mục tiêu có tầm nhìn xa của Web3 với cách tiếp cận thực tế của Web2, chúng ta có thể tạo ra một thế hệ ứng dụng hỗ trợ AI mới vừa sáng tạo vừa có tác động. Làn sóng phát triển AI Agent tiếp theo sẽ được thúc đẩy bởi các ứng dụng thực tế và giá trị thực tế, không chỉ là sự cường điệu và những lời hứa suông.