Gần đây, có vẻ như AI Agent trên chuỗi đã có dấu hiệu phục hồi. Các tiêu chuẩn giao thức như MCP, A2A, UnifAI đang bổ sung cho nhau để trở thành cơ sở hạ tầng tương tác Multi-AI Agent hoàn toàn mới, nâng cấp AI Agent từ dịch vụ thông tin thuần túy sang cấp độ dịch vụ công cụ thực thi. Câu hỏi đặt ra là, liệu đây có phải là khởi đầu của làn sóng mùa xuân thứ hai cho AI Agent trên chuỗi không?
1）MCP (Giao thức Ngữ cảnh Mô hình): Giao thức tiêu chuẩn mở do Anthropic phát hành, bản chất là để kết nối "hệ thần kinh" giữa mô hình AI và công cụ bên ngoài, giải quyết vấn đề tương tác giữa Agent và công cụ bên ngoài. Google DeepMind cũng đã bày tỏ sự ủng hộ đối với nó, khiến MCP nhanh chóng trở thành tiêu chuẩn giao thức được ngành công nhận.
Giá trị công nghệ của MCP nằm ở việc chuẩn hóa các cuộc gọi hàm, cho phép các LLM khác nhau tương tác với các công cụ bên ngoài bằng một ngôn ngữ thống nhất, tương đương với "giao thức HTTP" trong thế giới AI Web3, nhưng vẫn còn những điểm yếu trong khâu truyền thông an toàn từ xa ( @SlowMist_Team @evilcos đã có nhiều báo cáo an ninh phân tích), đặc biệt là khi các hành vi tương tác liên quan đến tài sản trở nên dày đặc hơn;
2）A2A (Giao thức Agent-to-Agent): Giao thức liên lạc giữa các Agent do Google dẫn dắt, tương tự như khung giao thức "mạng xã hội Agent". So với MCP chú trọng vào kết nối công cụ AI, A2A tập trung hơn vào sự tương tác liên lạc giữa các Agent. Qua cơ chế Thẻ Agent để giải quyết vấn đề phát hiện khả năng, thực hiện hợp tác Agent đa nền tảng, đa phương thức, đã nhận được sự hỗ trợ từ hơn 50 doanh nghiệp như Atlassian, Salesforce.
Về mặt chức năng, A2A giống như "giao thức xã hội" của thế giới AI, cho phép các AI nhỏ khác nhau có thể hợp tác làm việc theo cách thống nhất. Tôi cá nhân cảm thấy, ngoài giao thức, ý nghĩa lớn hơn là Google đang "tổ chức" để ủng hộ AI Agent.
3）UnifAI: Được định vị là mạng lưới hợp tác Agent, cố gắng tích hợp các lợi thế của MCP và A2A, cung cấp giải pháp hợp tác Agent đa nền tảng cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa. Cách bố trí của nó tương tự như một "lớp giữa", hy vọng thông qua cơ chế phát hiện dịch vụ thống nhất để làm cho hệ sinh thái Agent hiệu quả hơn. Tuy nhiên, so với một số giao thức khác, sức ảnh hưởng và xây dựng hệ sinh thái của UnifAI vẫn còn hạn chế, trong tương lai có thể sẽ tập trung vào một kịch bản phân khúc nào đó.
@darkresearchai: Là một ứng dụng máy chủ MCP dựa trên blockchain Solana, cung cấp bảo đảm an toàn thông qua môi trường thực thi tin cậy TEE, cho phép AI Agent có thể tương tác trực tiếp với blockchain Solana, ví dụ: kiểm tra số dư tài khoản, phát hành token và các thao tác khác.
Điểm nổi bật lớn nhất của giao thức này là khả năng trao quyền cho AI Agent trong việc lựa chọn con đường DeFi, giải quyết vấn đề thực hiện đáng tin cậy của các thao tác trên chuỗi. Ticker tương ứng $DARK gần đây đã âm thầm tăng giá ngược chiều, nhưng với thái độ thận trọng như có câu "Một lần bị rắn cắn, mười năm sợ dây thừng", tôi không đưa ra khuyến nghị nào. Nhưng việc DARK dựa trên việc mở rộng mặt ứng dụng của MCP thực sự đã mở ra một hướng đi mới.
Câu hỏi đặt ra là, AI Agent trên chuỗi có thể tận dụng những giao thức tiêu chuẩn hóa này để tạo ra những hướng mở rộng và cơ hội nào?
1）Khả năng thực hiện ứng dụng phi tập trung: Thiết kế của Dark dựa trên TEE, giải quyết một vấn đề cốt lõi - làm thế nào để mô hình AI có thể thực hiện các thao tác trên chuỗi một cách đáng tin cậy. Điều này cung cấp hỗ trợ công nghệ cho việc AI Agent hiện diện trong lĩnh vực DeFi, có nghĩa là trong tương lai có thể xuất hiện nhiều AI Agent tự thực hiện giao dịch, phát hành token, quản lý LP và các thao tác DeFi khác.
So với những mô hình Agent chỉ mang tính chất lý thuyết trước đây, hệ sinh thái Agent có giá trị thực dụng này mới thực sự là giá trị cốt lõi. (Tuy nhiên, hiện tại github của Dark chỉ có 12 Action hữu hạn, chỉ có thể coi là một khởi đầu tốt, khoảng cách giữa việc hoàn toàn thoát khỏi giai đoạn lý thuyết đến việc ứng dụng quy mô lớn vẫn còn khá xa.)
2）Mạng lưới blockchain đa Agent hợp tác: Sự khám phá của A2A và UnifAI về các kịch bản hợp tác đa Agent mang đến khả năng hiệu ứng mạng hoàn toàn mới cho hệ sinh thái Agent trên chuỗi. Hãy tưởng tượng một mạng lưới phi tập trung được tạo thành từ nhiều Agent chuyên nghiệp, có thể vượt qua ranh giới khả năng của một LLM đơn lẻ, hình thành một thị trường phi tập trung tự hợp tác, điều này hoàn toàn phù hợp với đặc tính mạng phân phối của blockchain.
Trên đây.
Dù sao đi nữa, lĩnh vực AI Agent đang thoát khỏi tình trạng "MEME hóa", con đường phát triển của AI trên chuỗi có thể là trước tiên giải quyết vấn đề tiêu chuẩn đa nền tảng (MCP, A2A), sau đó phát triển các đổi mới ở mức ứng dụng (như thử nghiệm của Dark trong lĩnh vực DeFi).
Hệ sinh thái Agent phi tập trung sẽ hình thành một cấu trúc mở rộng phân lớp hoàn toàn mới: lớp dưới là các biện pháp bảo đảm an toàn cơ bản như TEE, lớp giữa là các tiêu chuẩn giao thức như MCP/A2A, và lớp trên là các ứng dụng cụ thể theo kịch bản dọc. (Điều này có thể là một tin xấu cho các tiêu chuẩn giao thức AI thuần túy web3 trước đây? Run rẩy..)
Đối với người dùng bình thường, sau khi trải qua làn sóng AI Agent trên chuỗi với những thăng trầm lớn, điều cần chú ý không còn là ai có thể tạo ra bong bóng giá trị thị trường lớn nhất, mà là ai có thể thực sự giải quyết các vấn đề cốt lõi như an toàn, đáng tin cậy và hợp tác trong quá trình kết hợp Web3 và AI. Về cách tránh rơi vào một cái bẫy bong bóng khác, tôi cá nhân cảm thấy chỉ cần quan sát sự tiến triển của dự án có thể bám sát những đổi mới công nghệ AI web2 là đủ.
Tóm tắt lại:
1、AI Agent sẽ có một làn sóng cơ hội mở rộng ứng dụng mới dựa trên giao thức tiêu chuẩn AI web2 (MCP, A2A, v.v.);
2、AI Agent không còn thỏa mãn với dịch vụ thông báo tin nhắn đơn lẻ, mà công cụ dịch vụ hợp tác tương tác đa AI (DeFAI, GameFAI, v.v.) sẽ trở thành điểm nhấn mới.