Khám Phá AI Agent Trong Lĩnh Vực Web3: Từ Manus Đến MCP

Gần đây, một sản phẩm AI Agent tổng hợp có tên là Manus đã gây ra nhiều tranh cãi trong giới công nghệ. Là sản phẩm đầu tiên trên thế giới thuộc loại này, Manus thể hiện khả năng tư duy độc lập mạnh mẽ, lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, có thể tự hoàn thành toàn bộ quy trình từ lập kế hoạch đến thực hiện, như viết báo cáo và tạo bảng. Sự nổi tiếng của sản phẩm này không chỉ thu hút sự chú ý của giới trong ngành mà còn cung cấp ý tưởng và cảm hứng thiết kế quý giá cho việc phát triển các loại AI Agent khác.

AI Agent là một nhánh quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đang dần từ khái niệm tiến tới ứng dụng thực tế. Đây là một chương trình máy tính có khả năng tự quyết định và thực hiện nhiệm vụ dựa trên môi trường, đầu vào và mục tiêu đã định. Các thành phần cốt lõi của AI Agent bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), cơ chế quan sát và cảm nhận, quá trình suy luận và tư duy, thực hiện hành động cũng như chức năng ghi nhớ và truy xuất.

Mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một hướng tập trung vào khả năng lập kế hoạch, bao gồm REWOO, Plan & Execute, LLM Compiler; hướng còn lại tập trung vào khả năng phản ánh, bao gồm Basic Reflection, Reflexion, Self Discover và LATS. Trong đó, mô hình ReAct là mô hình thiết kế xuất hiện sớm nhất và được ứng dụng rộng rãi nhất, quy trình điển hình của nó bao gồm ba bước: suy nghĩ, hành động và quan sát, tạo thành một quá trình tuần hoàn.

Dựa trên số lượng tác nhân, AI Agent có thể được chia thành Single Agent và Multi Agent. Single Agent tập trung vào sự kết hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Multi Agent thì gán cho các tác nhân khác nhau những vai trò khác nhau, hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp thông qua hợp tác. Hiện tại, hầu hết các khung tập trung vào kịch bản Single Agent.

Mô hình Ngữ cảnh Giao thức (MCP) là giao thức mã nguồn mở do công ty Anthropic phát hành, nhằm giải quyết vấn đề kết nối và tương tác giữa LLM và các nguồn dữ liệu bên ngoài. MCP cung cấp ba khả năng: mở rộng kiến thức, thực thi chức năng và mẫu từ khóa đã viết sẵn, sử dụng kiến trúc Client-Server, và sử dụng giao thức JSON-RPC ở tầng dưới.

Trong ngành Web3, sự phát triển của AI Agent đã trải qua những thăng trầm. Hiện tại, có ba mô hình chính: mô hình nền tảng phát hành đại diện bởi Virtuals Protocol, mô hình DAO đại diện bởi ElizaOS và mô hình công ty thương mại đại diện bởi Swarms. Trong đó, mô hình nền tảng phát hành hiện có khả năng thực hiện vòng kín kinh tế tự cấp tự túc nhất.

Sự xuất hiện của MCP đã mang đến những hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3. Thứ nhất là triển khai MCP Server lên mạng blockchain, giải quyết vấn đề điểm đơn và có khả năng chống kiểm duyệt; thứ hai là trao quyền cho MCP Server chức năng tương tác với blockchain, giảm bớt rào cản kỹ thuật. Ngoài ra, còn có giải pháp xây dựng mạng khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum.

Mặc dù sự kết hợp giữa MCP và Web3 về lý thuyết có thể đưa vào cơ chế tín nhiệm phi tập trung và động lực kinh tế cho ứng dụng AI Agent, nhưng công nghệ hiện tại vẫn đang phải đối mặt với những thách thức. Công nghệ chứng minh không biết thông tin vẫn khó xác minh tính xác thực của hành vi của Agent, và mạng phi tập trung cũng gặp vấn đề về hiệu quả.

Sự hòa nhập của AI và Web3 là một xu hướng không thể tránh khỏi. Mặc dù hiện tại đang phải đối mặt với nhiều thách thức, nhưng chúng ta cần giữ vững kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá những khả năng trong lĩnh vực này. Trong tương lai, thế giới Web3 có thể xuất hiện một sản phẩm mang tính bước ngoặt, phá vỡ những nghi ngờ bên ngoài về tính thực tiễn của Web3, thúc đẩy việc áp dụng và phát triển AI Agent trong môi trường phi tập trung.