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

Gần đây, một sản phẩm AI Agent đa năng có tên là Manus đã thu hút sự chú ý rộng rãi trong giới công nghệ. Là sản phẩm AI Agent đa năng đầu tiên, Manus thể hiện khả năng tư duy độc lập, lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp mạnh mẽ, cung cấp ý tưởng sản phẩm và cảm hứng thiết kế quý giá cho việc phát triển AI Agent.

AI Agent như một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo, đang dần chuyển từ khái niệm sang ứng dụng thực tế. Các thành phần cốt lõi của nó bao gồm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như "bộ não", 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 là chú trọng vào khả năng lập kế hoạch, hai là chú trọng vào khả năng phản ánh.

Hiện tại, chế độ ReAct là mô hình thiết kế AI Agent được áp dụng rộng rãi nhất. Nó giải quyết các nhiệm vụ suy luận ngôn ngữ và ra quyết định đa dạng bằng cách kết hợp suy luận và hành động trong mô hình ngôn ngữ. Quy trình điển hình của ReAct có thể được mô tả như một vòng lặp: suy nghĩ → hành động → quan sát.

Trong ngành Web3, sự phát triển của AI Agent đã trải qua một đỉnh cao ngắn ngủi rồi giảm sút. Hiện tại, các hướng khám phá chính bao gồm mô hình nền tảng phát hành, mô hình DAO và mô hình công ty thương mại. Trong đó, mô hình nền tảng phát hành như Virtuals Protocol cho phép người dùng tạo ra, triển khai và kiếm tiền từ AI Agent, hiện là mô hình duy nhất có thể đạt được vòng kinh tế tự cấp tự túc.

Model Context Protocol (MCP) đã mang đến hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3. Một hướng đi là triển khai MCP Server trên mạng blockchain, giải quyết vấn đề điểm đơn và có khả năng chống kiểm duyệt. Một hướng khác là trang bị cho MCP Server khả năng tương tác với blockchain, giảm bớt rào cản kỹ thuật. Ngoài ra, còn có kế hoạch xây dựng mạng khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum.

Tuy nhiên, công nghệ hiện tại vẫn còn một số hạn chế. Công nghệ chứng minh không kiến thức gặp khó khăn trong việc xác minh tính xác thực của hành vi của Agent, và mạng phi tập trung cũng phải đối mặt với vấn đề hiệu quả. Những thách thức này có nghĩa là các giải pháp liên quan có thể cần nhiều thời gian hơn để được triển khai thành công.

Mặc dù vậy, sự hòa nhập giữa AI và Web3 vẫn là một xu hướng không thể tránh khỏi. Là một trong những câu chuyện công nghệ vĩ đại nhất trong lịch sử, AI sẽ tiếp tục thúc đẩy sự đổi mới và phát triển của Web3. Chúng ta cần giữ vững kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá lĩnh vực đầy tiềm năng này.