Tiến bộ mới trong công nghệ AI: Bước đột phá từ "nói" đến "làm"
Công nghệ trí tuệ nhân tạo đang trải qua một cuộc cách mạng quan trọng. Các mô hình ngôn ngữ lớn truyền thống (LLM) mặc dù có khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ con người, nhưng vẫn tồn tại những hạn chế trong việc thực hiện các nhiệm vụ thực tế. Người dùng cần liên tục trò chuyện với AI và tự mình thực hiện các gợi ý, điều này vẫn còn khoảng cách so với tầm nhìn thực sự giải phóng năng suất.
Tuy nhiên, một công nghệ mới có tên là MCP đang thay đổi tình hình này. MCP cho phép AI điều khiển máy tính thực hiện các nhiệm vụ khác nhau một cách trực tiếp thông qua đối thoại, như trả lời email, viết báo cáo, thậm chí thực hiện giao dịch tự động. Công nghệ này đang dần hiện thực hóa tầm nhìn về công việc hỗ trợ bởi AI.
Định nghĩa và nguyên lý hoạt động của MCP
MCP (Model Context Protocol) là một bộ giao thức tiêu chuẩn hóa, nhằm giải quyết vấn đề AI chỉ có thể "nói" mà không thể "làm". Nó bao gồm ba phần: mô hình (Model), bối cảnh (Context) và giao thức (Protocol), thông qua các quy chuẩn thống nhất giúp AI có thể trực tiếp điều khiển các công cụ bên ngoài để hoàn thành nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Việc vận hành MCP liên quan đến ba thành phần chính:
MCP Host: Chịu trách nhiệm quản lý và điều phối hoạt động của toàn bộ hệ thống MCP.
MCP Client: Nhận yêu cầu của người dùng và giao tiếp với mô hình AI.
MCP Server: Cung cấp một loạt các API có chú thích, cho phép AI sử dụng các chức năng khác nhau.
Thông qua kiến trúc này, AI không chỉ có khả năng hiểu ngôn ngữ của con người mà còn có thể chuyển đổi các ký tự cụ thể thành các lệnh hành động, thực hiện các hoạt động tự động.
Tầm quan trọng của MCP
Kết nối AI với các công cụ bên ngoài: MCP cho phép AI truy cập và xử lý thông tin mới nhất theo thời gian thực, vượt qua giới hạn của LLM truyền thống chỉ phụ thuộc vào dữ liệu đã được huấn luyện trước.
Tiêu chuẩn hóa và tính phổ quát: MCP cung cấp các quy chuẩn thống nhất cho các nhà phát triển khác nhau, tránh được vấn đề phát triển trùng lặp, tương tự như vai trò của cổng USB-C trong lĩnh vực phần cứng.
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, tăng cường đáng kể tính thực tiễn.
An ninh và kiểm soát: MCP kiểm soát quyền truy cập dữ liệu thông qua quản lý quyền và khóa API, đảm bảo an toàn cho thông tin nhạy cảm.
So sánh giữa MCP và AI Agent
AI Agent là hệ thống AI có khả năng tự động xử lý các nhiệm vụ cụ thể, trong khi MCP là một giao thức. MCP cung cấp cho AI Agent các giao diện công cụ tiêu chuẩn hóa, giúp nó hoạt động hiệu quả hơn. Sự kết hợp của cả hai cho phép AI vừa biết cách hành động, vừa có thể tìm thấy công cụ phù hợp để thực hiện nhiệm vụ.
Dự án MCP trong lĩnh vực tiền mã hóa
Base MCP: Cho phép các ứng dụng AI tương tác với chuỗi khối Base, người dùng có thể triển khai hợp đồng hoặc thực hiện các hoạt động cho vay thông qua cuộc trò chuyện bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Flock: Cung cấp nền tảng đào tạo AI phi tập trung, nhằm cho phép các nhiệm vụ blockchain do AI điều khiển có thể chạy tại chỗ.
LYRAOS: Cho phép AI Agent tương tác trực tiếp với blockchain Solana, thực hiện các giao dịch tiền điện tử và các thao tác khác.
Kết luận
Mặc dù công nghệ MCP đã thể hiện tiềm năng trong lĩnh vực Web3, nhưng hiện tại vẫn còn rất ít trường hợp thành công. Điều này có thể do sự tích hợp công nghệ chưa trưởng thành, rủi ro an ninh, vấn đề trải nghiệm người dùng và sự mệt mỏi về thẩm mỹ của thị trường đối với các dự án AI.
Mối liên kết giữa MCP và blockchain mặc dù có triển vọng rộng lớn, nhưng vẫn đối mặt với thách thức kép về kỹ thuật và thị trường. Nếu trong tương lai có thể giải quyết các vấn đề về an ninh, cải thiện trải nghiệm người dùng và phát triển các ứng dụng thực sự có giá trị, "Web3 + MCP" có thể thoát khỏi nhãn mác đầu cơ và trở thành xu hướng công nghệ chính trong vòng tiếp theo.
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.
19 thích
Phần thưởng
19
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
RugDocDetective
· 08-04 04:03
Công nghệ này quá tuyệt vời!
Xem bản gốcTrả lời0
ShamedApeSeller
· 08-02 07:06
Một khái niệm mới lại được thổi phồng, đừng tin.
Xem bản gốcTrả lời0
ETHReserveBank
· 08-01 04:30
Lại đang thổi phồng khái niệm, AI còn chưa đủ cạnh tranh sao?
Xem bản gốcTrả lời0
SybilAttackVictim
· 08-01 04:14
Bây giờ AI thật sự sẽ cướp việc làm mất.
Xem bản gốcTrả lời0
MeaninglessGwei
· 08-01 04:12
Bắt đầu làm việc với máy móc thôi.
Xem bản gốcTrả lời0
RetiredMiner
· 08-01 04:07
Đi làm còn phải làm việc? Vậy thì tôi lỗ nặng rồi.
Công nghệ MCP hỗ trợ AI đạt được bước nhảy vọt từ đầu ra ngôn ngữ đến hoạt động tự động.
Tiến bộ mới trong công nghệ AI: Bước đột phá từ "nói" đến "làm"
Công nghệ trí tuệ nhân tạo đang trải qua một cuộc cách mạng quan trọng. Các mô hình ngôn ngữ lớn truyền thống (LLM) mặc dù có khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ con người, nhưng vẫn tồn tại những hạn chế trong việc thực hiện các nhiệm vụ thực tế. Người dùng cần liên tục trò chuyện với AI và tự mình thực hiện các gợi ý, điều này vẫn còn khoảng cách so với tầm nhìn thực sự giải phóng năng suất.
Tuy nhiên, một công nghệ mới có tên là MCP đang thay đổi tình hình này. MCP cho phép AI điều khiển máy tính thực hiện các nhiệm vụ khác nhau một cách trực tiếp thông qua đối thoại, như trả lời email, viết báo cáo, thậm chí thực hiện giao dịch tự động. Công nghệ này đang dần hiện thực hóa tầm nhìn về công việc hỗ trợ bởi AI.
Định nghĩa và nguyên lý hoạt động của MCP
MCP (Model Context Protocol) là một bộ giao thức tiêu chuẩn hóa, nhằm giải quyết vấn đề AI chỉ có thể "nói" mà không thể "làm". Nó bao gồm ba phần: mô hình (Model), bối cảnh (Context) và giao thức (Protocol), thông qua các quy chuẩn thống nhất giúp AI có thể trực tiếp điều khiển các công cụ bên ngoài để hoàn thành nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Việc vận hành MCP liên quan đến ba thành phần chính:
Thông qua kiến trúc này, AI không chỉ có khả năng hiểu ngôn ngữ của con người mà còn có thể chuyển đổi các ký tự cụ thể thành các lệnh hành động, thực hiện các hoạt động tự động.
Tầm quan trọng của MCP
Kết nối AI với các công cụ bên ngoài: MCP cho phép AI truy cập và xử lý thông tin mới nhất theo thời gian thực, vượt qua giới hạn của LLM truyền thống chỉ phụ thuộc vào dữ liệu đã được huấn luyện trước.
Tiêu chuẩn hóa và tính phổ quát: MCP cung cấp các quy chuẩn thống nhất cho các nhà phát triển khác nhau, tránh được vấn đề phát triển trùng lặp, tương tự như vai trò của cổng USB-C trong lĩnh vực phần cứng.
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, tăng cường đáng kể tính thực tiễn.
An ninh và kiểm soát: MCP kiểm soát quyền truy cập dữ liệu thông qua quản lý quyền và khóa API, đảm bảo an toàn cho thông tin nhạy cảm.
So sánh giữa MCP và AI Agent
AI Agent là hệ thống AI có khả năng tự động xử lý các nhiệm vụ cụ thể, trong khi MCP là một giao thức. MCP cung cấp cho AI Agent các giao diện công cụ tiêu chuẩn hóa, giúp nó hoạt động hiệu quả hơn. Sự kết hợp của cả hai cho phép AI vừa biết cách hành động, vừa có thể tìm thấy công cụ phù hợp để thực hiện nhiệm vụ.
Dự án MCP trong lĩnh vực tiền mã hóa
Base MCP: Cho phép các ứng dụng AI tương tác với chuỗi khối Base, người dùng có thể triển khai hợp đồng hoặc thực hiện các hoạt động cho vay thông qua cuộc trò chuyện bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Flock: Cung cấp nền tảng đào tạo AI phi tập trung, nhằm cho phép các nhiệm vụ blockchain do AI điều khiển có thể chạy tại chỗ.
LYRAOS: Cho phép AI Agent tương tác trực tiếp với blockchain Solana, thực hiện các giao dịch tiền điện tử và các thao tác khác.
Kết luận
Mặc dù công nghệ MCP đã thể hiện tiềm năng trong lĩnh vực Web3, nhưng hiện tại vẫn còn rất ít trường hợp thành công. Điều này có thể do sự tích hợp công nghệ chưa trưởng thành, rủi ro an ninh, vấn đề trải nghiệm người dùng và sự mệt mỏi về thẩm mỹ của thị trường đối với các dự án AI.
Mối liên kết giữa MCP và blockchain mặc dù có triển vọng rộng lớn, nhưng vẫn đối mặt với thách thức kép về kỹ thuật và thị trường. Nếu trong tương lai có thể giải quyết các vấn đề về an ninh, cải thiện trải nghiệm người dùng và phát triển các ứng dụng thực sự có giá trị, "Web3 + MCP" có thể thoát khỏi nhãn mác đầu cơ và trở thành xu hướng công nghệ chính trong vòng tiếp theo.