Tại sao làn sóng AI Agent tiếp theo nhất định phải dựa trên các khung giao thức chuẩn Web2AI như MCP+A2A?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Tại sao làn sóng AI Agent tiếp theo nhất định phải dựa trên các khung giao thức chuẩn Web2AI như MCP+A2A?
Làn sóng mới về xu hướng AI Agent đang hình thành, nhưng lần này không còn là kiểu thổi phồng thuần túy theo câu chuyện như trước, mà phải dựa vào chủ nghĩa thực dụng và ứng dụng thực tế mới có thể trụ vững.
Chuyên sâu báo cáo Web3Bài viết: Haotian
Tại sao tôi dám khẳng định làn sóng AI Agent tiếp theo chắc chắn sẽ dựa trên các khung giao thức chuẩn web2AI như MCP+A2A? Lý do rất đơn giản:
1) Khó khăn của web3 AI Agent nằm ở việc quá mức lý thuyết hóa, thiên về kể chuyện hơn thực tiễn. Khi chúng ta thảo luận về tầm nhìn lớn lao như nền tảng phi tập trung hay chủ quyền dữ liệu người dùng trong tương lai, thì trải nghiệm sản phẩm thực tế lại vô cùng tồi tệ. Đặc biệt sau khi đã trải qua một lần bong bóng "lý thuyết hóa", ngày càng ít nhà đầu tư nhỏ lẻ sẵn sàng chi tiền cho những kỳ vọng lớn lao nhưng không thể hiện thực hóa.
2) Các tiêu chuẩn giao thức như MCP, A2A trong lĩnh vực web2 AI nhanh chóng nổi lên và tạo được thế mạnh trong cộng đồng AI chính nhờ vào chủ nghĩa thực dụng "có thể thấy, có thể dùng". MCP giống như cổng kết nối USB-C trong thế giới AI, cho phép mô hình AI kết nối liền mạch với nhiều nguồn dữ liệu và công cụ khác nhau. Hiện tại đã có rất nhiều ví dụ ứng dụng thực tế của MCP,
ví dụ: người dùng có thể dùng Claude để điều khiển Blender tạo mô hình 3D, một số chuyên viên UI/UX có thể dùng ngôn ngữ tự nhiên để sinh file thiết kế Figma hoàn chỉnh, hay lập trình viên có thể dùng Cursor để hoàn tất toàn bộ quy trình viết mã, bổ sung code và commit Git chỉ trong một công cụ.
3) Trước đây, mọi người kỳ vọng rằng web3 AI Agent sẽ tạo ra ứng dụng đột phá trong hai lĩnh vực chuyên biệt là DeFai và GameFai, tuy nhiên phần lớn các ứng dụng dạng này vẫn chỉ dừng lại ở mức "khoe kỹ thuật" qua giao diện xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chưa đạt đến ngưỡng thực dụng.
Trong khi đó, sự kết hợp giữa MCP và A2A có thể xây dựng hệ thống Multi-Agent mạnh mẽ hơn, phân chia nhiệm vụ phức tạp cho các Agent chuyên biệt xử lý. Ví dụ, để một Agent phân tích đọc dữ liệu on-chain, đánh giá xu hướng thị trường, rồi kết nối với các Agent dự báo, Agent quản lý rủi ro khác, từ đó chuyển đổi mô hình thực thi đơn lẻ trước đây thành mô hình phối hợp, phân công giữa nhiều Agent.
Tất cả các trường hợp ứng dụng thành công của MCP đều trở thành ví dụ điển hình cho sự ra đời của thế hệ Agent giao dịch và game mới trên web3.
Ngoài ra, khung hỗn hợp dựa trên MCP và A2A còn có ưu thế về tính thân thiện với người dùng web2 và tốc độ triển khai ứng dụng nhanh. Hiện tại, việc cần làm chỉ là tích hợp cơ chế thu thập giá trị và khuyến khích của web3, kết hợp với các kịch bản ứng dụng như DeFai, GameFai. Những dự án nào vẫn cố chấp bám vào chủ nghĩa lý thuyết thuần túy của web3 mà từ chối tiếp nhận chủ nghĩa thực dụng từ web2, e rằng sẽ bỏ lỡ xu hướng AI Agent tiếp theo.
Tóm lại, làn sóng mới của AI Agent đang chớm nở, nhưng không còn là kiểu thổi phồng câu chuyện thuần lý thuyết như trước, mà phải dựa trên chủ nghĩa thực dụng và khả năng ứng dụng thực tế mới có thể trụ vững.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
Haotian | CryptoInsight
