AI và MC: Chương mới giải phóng năng suất lao động

Ý nghĩa của trí tuệ nhân tạo là giải phóng sức lao động của con người, nâng cao hiệu suất của hầu hết các công việc. Tuy nhiên, hiện tại, các mô hình ngôn ngữ lớn vẫn còn tồn tại những hạn chế, cần phải đối thoại nhiều lần để đưa ra gợi ý, người dùng còn phải tự thực hiện những gợi ý này. Điều này vẫn còn một khoảng cách nhất định so với lý tưởng thực sự là sử dụng AI để giúp chúng ta làm việc.

Nếu có thể sử dụng AI để giao tiếp, thực hiện các chức năng như trả lời email, viết báo cáo, thậm chí giao dịch tự động, điều này sẽ gần gũi hơn với ước vọng giải phóng năng suất lao động. Và công nghệ này chính là điểm nóng mới trong lĩnh vực AI - MC.

Định nghĩa và chức năng của MCP

MCP (Model Context Protocol) là một bộ giao thức tiêu chuẩn hóa, nhằm giải quyết vấn đề mô hình AI chỉ có thể "nói" mà không thể "làm". Nó bao gồm ba phần sau:

• Mô hình：chỉ các mô hình ngôn ngữ lớn AI khác nhau
• Context: Đại diện cho tài liệu bổ sung hoặc công cụ bên ngoài cho mô hình
• Protocol：Giao thức chung, chuẩn hóa hoặc giao diện

Cốt lõi của MCP là thông qua quy chuẩn thống nhất, cho phép AI không chỉ hiểu và tạo ra văn bản, mà còn có thể trực tiếp điều khiển các công cụ bên ngoài để hoàn thành nhiều nhiệm vụ khác nhau. Điều này tạo ra sự tương phản rõ rệt với các mô hình ngôn ngữ lớn truyền thống, chỉ giới hạn ở việc nhập và xuất văn bản.

Cách thức hoạt động của MCP

Hoạt động của MCP liên quan đến ba thành phần chính:

1. MCP Host: Chịu trách nhiệm quản lý và điều phối toàn bộ hoạt động của MCP.
2. MCP Client: Nhận yêu cầu của người dùng, giao tiếp với mô hình AI.
3. MCP Server：Cung cấp các chức năng mà AI có thể sử dụng, chẳng hạn như đọc cơ sở dữ liệu, gửi email, v.v.

Với MCP, AI không chỉ có thể hiểu ngôn ngữ của con người mà còn có thể chuyển đổi các văn bản cụ thể thành lệnh hành động, thực hiện các thao tác tự động.

Tầm quan trọng của MCP

1. Xây dựng cầu nối giữa AI và công cụ bên ngoài: MCP cho phép AI truy cập và vận hành tài nguyên bên ngoài theo thời gian thực, vượt qua những hạn chế của mô hình ngôn ngữ truyền thống.

2. Chuẩn hóa và tính phổ quát: MCP cung cấp tiêu chuẩn thống nhất cho các nhà phát triển khác nhau, tránh phát triển trùng lặp, nâng cao hiệu quả.

3. Từ phản hồi thụ động đến thực hiện chủ động: AI có thể quyết định thực hiện lệnh gì dựa trên tình huống thực tế và thực hiện bước tiếp theo dựa trên phản hồi.

4. An toàn và kiểm soát: MCP kiểm soát quyền truy cập dữ liệu thông qua quản lý quyền và khóa API, đảm bảo thông tin nhạy cảm được an toàn.

So sánh MCP và AI Agent

AI Agent thường chỉ hệ thống AI có khả năng tự động hóa xử lý các nhiệm vụ cụ thể. MCP là một giao thức, trong khi AI Agent là một khái niệm hoặc phương pháp thực thi. MCP cung cấp cho AI Agent giao diện công cụ tiêu chuẩn hóa, giúp nó hoạt động hiệu quả hơn.

Các dự án liên quan hiện tại

1. MCP cơ bản: Bao gồm khung do Base chính thức phát triển, cho phép ứng dụng AI tương tác với blockchain.

2. Flock：Nền tảng đào tạo AI phi tập trung, cung cấp mô hình đại lý Web3.

3. LYRAOS: Nền tảng hệ điều hành đa AI Agent, cho phép AI Agent tương tác trực tiếp với blockchain.

Kết luận

Mặc dù MCP cung cấp các quy tắc tiêu chuẩn hóa cho sự tương tác giữa AI và các công cụ bên ngoài, nhưng các trường hợp thành công trong lĩnh vực Web3 vẫn còn hạn chế. Điều này có thể do sự tích hợp công nghệ chưa trưởng thành, rủi ro về an ninh và quy định, thói quen và trải nghiệm của người dùng.

Sự kết hợp giữa MCP và blockchain mặc dù có tiềm năng rất lớn, nhưng đồng thời cũng đối mặt với thách thức kép từ rào cản công nghệ và áp lực thị trường. Nếu trong tương lai có thể giải quyết những vấn đề này và phát triển ra những ứng dụng thực sự đổi mới và có giá trị, "Web3 + MCP" có thể trở thành xu hướng công nghệ chính trong vòng mới.