Manus + MCP là chìa khóa cho tác động của Web3 AI Agent.
Kịch bản: Haotian
Một người bạn nói rằng sự suy giảm liên tục của các tác nhân AI web3 như #ai16z và $arc là do sự bùng nổ gần đây của giao thức MCP? Thoạt nhìn, cả người có chút bối rối, WTF có liên quan gì đến nó không? Nhưng sau khi suy nghĩ về nó, tôi thấy rằng thực sự có một logic nhất định: logic định giá và định giá của tác nhân AI web3 hiện tại đã thay đổi, và hướng tường thuật và lộ trình hạ cánh sản phẩm cần được điều chỉnh khẩn cấp! Dưới đây, tôi xin chia sẻ ý kiến cá nhân của mình:
MCP (Model Context Protocol) là một giao thức tiêu chuẩn hóa mã nguồn mở được thiết kế để cho phép các LLM / Tác nhân AI khác nhau kết nối liền mạch với các nguồn dữ liệu và công cụ khác nhau, tương đương với giao diện "phổ quát" USB plug-and-play, thay thế phương pháp đóng gói "cụ thể" end-to-end trong quá khứ.
Nói một cách đơn giản, có những đảo dữ liệu rõ ràng giữa các ứng dụng AI và các tác nhân và LLM cần phát triển các API cuộc gọi tương ứng để đạt được khả năng tương tác, chưa kể đến sự phức tạp của quy trình vận hành và thiếu các chức năng tương tác hai chiều, thường có quyền truy cập mô hình và hạn chế quyền tương đối hạn chế.
Sự xuất hiện của MCP cung cấp một khuôn khổ thống nhất cho các ứng dụng AI để thoát khỏi các silo dữ liệu của quá khứ và nhận ra khả năng truy cập "động" vào dữ liệu và công cụ bên ngoài, có thể làm giảm đáng kể độ phức tạp phát triển và hiệu quả tích hợp, đặc biệt là về thực hiện tác vụ tự động, truy vấn dữ liệu thời gian thực và cộng tác đa nền tảng.
Nói về điều này, nhiều người ngay lập tức nghĩ rằng nếu Manus cho sự hợp tác và đổi mới đa tác nhân được tích hợp với khung mã nguồn mở MCP này có thể thúc đẩy sự hợp tác đa tác nhân, liệu nó có phải là bất khả chiến bại không?
Đúng vậy, Manus + MCP là chìa khóa cho tác động của web3 AI Agent.
Tuy nhiên, thật không thể tin được rằng cả Manus và MCP đều là các khung và tiêu chuẩn giao thức cho web2 LLM / Agent, giải quyết vấn đề tương tác dữ liệu và cộng tác giữa các máy chủ tập trung, và quyền và kiểm soát truy cập của chúng cũng dựa vào tính mở "hoạt động" của mỗi nút máy chủ, nói cách khác, nó chỉ là một thuộc tính công cụ nguồn mở.
Đó là lý do mà nó hoàn toàn trái ngược với ý tưởng trung tâm của "máy chủ phân tán, cộng tác phân tán và ưu đãi phân tán" mà web3 AI Agent theo đuổi.
Lý do là giai đoạn đầu tiên của web3 AI Agent quá "định hướng web2", một mặt, bởi vì nhiều nhóm đến từ nền tảng web2 và thiếu hiểu biết đầy đủ về các yêu cầu gốc của web3 Native. "Giao diện API" như DeepSeek gói gọn một cách thích hợp một số khung chung của Memory và Charater để giúp các nhà phát triển nhanh chóng phát triển các ứng dụng tác nhân AI. Nhưng sự khác biệt giữa bộ khung dịch vụ này và các công cụ nguồn mở web2 là gì? Sự khác biệt là gì?
Uh, có phải lợi thế là có một bộ ưu đãi Tokenomics không? Và sau đó sử dụng một bộ framework mà web2 hoàn toàn có thể thay thế để khuyến khích thêm một nhóm các tác nhân AI tồn tại với mục đích phát hành coin mới? Khủng khiếp.. Nhìn vào logic này, bạn có thể hiểu đại khái tại sao Manus + MCP có thể có tác động đến web3 AI Agent?
Vì nhiều khung và dịch vụ tác nhân AI web3 chỉ giải quyết nhu cầu phát triển và ứng dụng nhanh chóng tương tự như các tác nhân AI web2, nhưng chúng không thể theo kịp tốc độ đổi mới của web2 về các dịch vụ và tiêu chuẩn kỹ thuật và lợi thế khác biệt, thị trường / vốn đã định giá lại và định giá lô đại lý AI web3 cuối cùng.
Nói về điều này, mấu chốt của vấn đề chung phải được tìm thấy, nhưng làm thế nào để phá vỡ tình hình? Chỉ cần một cách: tập trung vào các giải pháp gốc web3, bởi vì hoạt động và kiến trúc khuyến khích của các hệ thống phân tán là những lợi thế khác biệt tuyệt đối của web3.
Lấy sức mạnh điện toán đám mây phân tán, dữ liệu, thuật toán và các nền tảng dịch vụ khác làm ví dụ, nhìn bề ngoài, có vẻ như loại sức mạnh tính toán và dữ liệu được tổng hợp trên cơ sở tài nguyên nhàn rỗi này không thể đáp ứng nhu cầu đổi mới kỹ thuật trong ngắn hạn, nhưng khi một số lượng lớn AI LLM đang chiến đấu để có sức mạnh tính toán tập trung để vượt qua cuộc chạy đua vũ trang về hiệu suất, một mô hình dịch vụ với mánh lới quảng cáo "tài nguyên nhàn rỗi và chi phí thấp" sẽ tự nhiên coi thường các nhà phát triển web2 và các nhóm VC.
Tuy nhiên, khi tác nhân AI web2 vượt qua giai đoạn đổi mới hiệu suất, nó nhất định sẽ theo đuổi việc mở rộng các kịch bản ứng dụng dọc và tối ưu hóa các mô hình phân chia và tinh chỉnh, và những lợi thế của dịch vụ tài nguyên web3 AI sẽ thực sự rõ ràng tại thời điểm đó.
Trên thực tế, khi AI web2 leo lên vị trí của người khổng lồ dưới hình thức độc quyền tài nguyên đạt đến một giai đoạn nhất định, rất khó để rút lui về ý tưởng bao quanh thành phố với nông thôn và chia nhỏ từng cảnh một, và lúc đó là lúc các nhà phát triển AI web2 dư thừa + tài nguyên AI web3 làm việc cùng nhau.
Trên thực tế, ngoài bộ triển khai nhanh + khung giao tiếp cộng tác đa tác nhân + tường thuật phát hành Tokenomic của web2, có rất nhiều hướng đi sáng tạo của web3 Native rất đáng để khám phá:
Ví dụ, được trang bị một bộ khung hợp tác đồng thuận phân tán, xem xét các đặc điểm của điện toán ngoài chuỗi + lưu trữ trạng thái trên chuỗi của các mô hình lớn LLM, nhiều thành phần thích ứng được yêu cầu.
Hệ thống xác thực DID phi tập trung cho phép tác nhân có danh tính trên chuỗi có thể xác minh được, giống như địa chỉ duy nhất được tạo bởi máy ảo thực thi cho hợp đồng thông minh, chủ yếu để theo dõi và ghi lại liên tục trạng thái tiếp theo;
Một hệ thống Oracle oracle phi tập trung chủ yếu chịu trách nhiệm thu thập và xác minh dữ liệu ngoài chuỗi đáng tin cậy, khác với Oracle trước đó và nhà tiên tri này thích nghi với Tác nhân AI cũng có thể cần thực hiện kết hợp nhiều tác nhân bao gồm lớp thu thập dữ liệu, lớp đồng thuận ra quyết định và lớp phản hồi thực thi, để có thể tiếp cận dữ liệu trên chuỗi theo yêu cầu của tác nhân và tính toán và ra quyết định ngoài chuỗi trong thời gian thực;
Một hệ thống DA lưu trữ phi tập trung, do sự không chắc chắn về trạng thái của cơ sở tri thức khi AI Agent đang chạy và quá trình suy luận cũng là tạm thời, cần phải ghi lại các thư viện trạng thái chính và đường dẫn suy luận đằng sau LLM và lưu trữ chúng trong hệ thống lưu trữ phân tán và cung cấp cơ chế chứng minh dữ liệu có thể kiểm soát chi phí để đảm bảo tính khả dụng của dữ liệu xác minh chuỗi công khai;
Một tập hợp lớp điện toán quyền riêng tư ZKP bằng chứng không có kiến thức có thể được liên kết với các giải pháp điện toán quyền riêng tư bao gồm thời gian TEE, PHE, v.v., để đạt được tính toán quyền riêng tư theo thời gian thực + xác minh bằng chứng dữ liệu, để tác nhân có thể có nhiều nguồn dữ liệu dọc hơn (y tế, tài chính), và sau đó các đại lý dịch vụ tùy chỉnh chuyên nghiệp hơn xuất hiện trên đầu trang;
Một tập hợp các giao thức tương tác chuỗi chéo, hơi giống với khung được xác định bởi giao thức nguồn mở MCP, sự khác biệt là bộ giải pháp tương tác này cần phải có cơ chế lập lịch trình chuyển tiếp và giao tiếp thích ứng với hoạt động, phân phối và xác minh tác nhân và có thể hoàn thành việc chuyển giao tài sản và đồng bộ hóa trạng thái của tác nhân giữa các chuỗi khác nhau, đặc biệt là các trạng thái phức tạp như ngữ cảnh tác nhân và lời nhắc, cơ sở kiến thức, bộ nhớ, v.v.;
……
Theo tôi, trọng tâm của một tác nhân AI web3 thực sự nên là làm thế nào để làm cho "quy trình làm việc phức tạp" của tác nhân AI và "luồng xác minh tin cậy" của blockchain phù hợp nhất có thể. Đối với các giải pháp gia tăng này, có thể nâng cấp và lặp lại từ các dự án tường thuật cũ hiện có hoặc đúc lại từ các dự án trên theo dõi tường thuật AI Agent mới được hình thành.
Đây là hướng đi mà web3 AI Agent nên cố gắng xây dựng và nó phù hợp với các nguyên tắc cơ bản của hệ sinh thái đổi mới sáng tạo theo câu chuyện vĩ mô của AI + Crypto. Nếu không thiết lập sự đổi mới có liên quan và các rào cản cạnh tranh khác biệt, thì mỗi khi bản nhạc web2 AI bị đảo lộn, AI web3 có thể bị đảo lộn.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Có phải sự suy giảm liên tục của AI Agent gây ra bởi sự bùng nổ gần đây của giao thức MCP?
Kịch bản: Haotian
Một người bạn nói rằng sự suy giảm liên tục của các tác nhân AI web3 như #ai16z và $arc là do sự bùng nổ gần đây của giao thức MCP? Thoạt nhìn, cả người có chút bối rối, WTF có liên quan gì đến nó không? Nhưng sau khi suy nghĩ về nó, tôi thấy rằng thực sự có một logic nhất định: logic định giá và định giá của tác nhân AI web3 hiện tại đã thay đổi, và hướng tường thuật và lộ trình hạ cánh sản phẩm cần được điều chỉnh khẩn cấp! Dưới đây, tôi xin chia sẻ ý kiến cá nhân của mình:
Nói một cách đơn giản, có những đảo dữ liệu rõ ràng giữa các ứng dụng AI và các tác nhân và LLM cần phát triển các API cuộc gọi tương ứng để đạt được khả năng tương tác, chưa kể đến sự phức tạp của quy trình vận hành và thiếu các chức năng tương tác hai chiều, thường có quyền truy cập mô hình và hạn chế quyền tương đối hạn chế.
Sự xuất hiện của MCP cung cấp một khuôn khổ thống nhất cho các ứng dụng AI để thoát khỏi các silo dữ liệu của quá khứ và nhận ra khả năng truy cập "động" vào dữ liệu và công cụ bên ngoài, có thể làm giảm đáng kể độ phức tạp phát triển và hiệu quả tích hợp, đặc biệt là về thực hiện tác vụ tự động, truy vấn dữ liệu thời gian thực và cộng tác đa nền tảng.
Nói về điều này, nhiều người ngay lập tức nghĩ rằng nếu Manus cho sự hợp tác và đổi mới đa tác nhân được tích hợp với khung mã nguồn mở MCP này có thể thúc đẩy sự hợp tác đa tác nhân, liệu nó có phải là bất khả chiến bại không?
Đúng vậy, Manus + MCP là chìa khóa cho tác động của web3 AI Agent.
Đó là lý do mà nó hoàn toàn trái ngược với ý tưởng trung tâm của "máy chủ phân tán, cộng tác phân tán và ưu đãi phân tán" mà web3 AI Agent theo đuổi.
Lý do là giai đoạn đầu tiên của web3 AI Agent quá "định hướng web2", một mặt, bởi vì nhiều nhóm đến từ nền tảng web2 và thiếu hiểu biết đầy đủ về các yêu cầu gốc của web3 Native. "Giao diện API" như DeepSeek gói gọn một cách thích hợp một số khung chung của Memory và Charater để giúp các nhà phát triển nhanh chóng phát triển các ứng dụng tác nhân AI. Nhưng sự khác biệt giữa bộ khung dịch vụ này và các công cụ nguồn mở web2 là gì? Sự khác biệt là gì?
Uh, có phải lợi thế là có một bộ ưu đãi Tokenomics không? Và sau đó sử dụng một bộ framework mà web2 hoàn toàn có thể thay thế để khuyến khích thêm một nhóm các tác nhân AI tồn tại với mục đích phát hành coin mới? Khủng khiếp.. Nhìn vào logic này, bạn có thể hiểu đại khái tại sao Manus + MCP có thể có tác động đến web3 AI Agent?
Vì nhiều khung và dịch vụ tác nhân AI web3 chỉ giải quyết nhu cầu phát triển và ứng dụng nhanh chóng tương tự như các tác nhân AI web2, nhưng chúng không thể theo kịp tốc độ đổi mới của web2 về các dịch vụ và tiêu chuẩn kỹ thuật và lợi thế khác biệt, thị trường / vốn đã định giá lại và định giá lô đại lý AI web3 cuối cùng.
Lấy sức mạnh điện toán đám mây phân tán, dữ liệu, thuật toán và các nền tảng dịch vụ khác làm ví dụ, nhìn bề ngoài, có vẻ như loại sức mạnh tính toán và dữ liệu được tổng hợp trên cơ sở tài nguyên nhàn rỗi này không thể đáp ứng nhu cầu đổi mới kỹ thuật trong ngắn hạn, nhưng khi một số lượng lớn AI LLM đang chiến đấu để có sức mạnh tính toán tập trung để vượt qua cuộc chạy đua vũ trang về hiệu suất, một mô hình dịch vụ với mánh lới quảng cáo "tài nguyên nhàn rỗi và chi phí thấp" sẽ tự nhiên coi thường các nhà phát triển web2 và các nhóm VC.
Tuy nhiên, khi tác nhân AI web2 vượt qua giai đoạn đổi mới hiệu suất, nó nhất định sẽ theo đuổi việc mở rộng các kịch bản ứng dụng dọc và tối ưu hóa các mô hình phân chia và tinh chỉnh, và những lợi thế của dịch vụ tài nguyên web3 AI sẽ thực sự rõ ràng tại thời điểm đó.
Trên thực tế, khi AI web2 leo lên vị trí của người khổng lồ dưới hình thức độc quyền tài nguyên đạt đến một giai đoạn nhất định, rất khó để rút lui về ý tưởng bao quanh thành phố với nông thôn và chia nhỏ từng cảnh một, và lúc đó là lúc các nhà phát triển AI web2 dư thừa + tài nguyên AI web3 làm việc cùng nhau.
Trên thực tế, ngoài bộ triển khai nhanh + khung giao tiếp cộng tác đa tác nhân + tường thuật phát hành Tokenomic của web2, có rất nhiều hướng đi sáng tạo của web3 Native rất đáng để khám phá:
Ví dụ, được trang bị một bộ khung hợp tác đồng thuận phân tán, xem xét các đặc điểm của điện toán ngoài chuỗi + lưu trữ trạng thái trên chuỗi của các mô hình lớn LLM, nhiều thành phần thích ứng được yêu cầu.
Hệ thống xác thực DID phi tập trung cho phép tác nhân có danh tính trên chuỗi có thể xác minh được, giống như địa chỉ duy nhất được tạo bởi máy ảo thực thi cho hợp đồng thông minh, chủ yếu để theo dõi và ghi lại liên tục trạng thái tiếp theo;
Một hệ thống Oracle oracle phi tập trung chủ yếu chịu trách nhiệm thu thập và xác minh dữ liệu ngoài chuỗi đáng tin cậy, khác với Oracle trước đó và nhà tiên tri này thích nghi với Tác nhân AI cũng có thể cần thực hiện kết hợp nhiều tác nhân bao gồm lớp thu thập dữ liệu, lớp đồng thuận ra quyết định và lớp phản hồi thực thi, để có thể tiếp cận dữ liệu trên chuỗi theo yêu cầu của tác nhân và tính toán và ra quyết định ngoài chuỗi trong thời gian thực;
Một hệ thống DA lưu trữ phi tập trung, do sự không chắc chắn về trạng thái của cơ sở tri thức khi AI Agent đang chạy và quá trình suy luận cũng là tạm thời, cần phải ghi lại các thư viện trạng thái chính và đường dẫn suy luận đằng sau LLM và lưu trữ chúng trong hệ thống lưu trữ phân tán và cung cấp cơ chế chứng minh dữ liệu có thể kiểm soát chi phí để đảm bảo tính khả dụng của dữ liệu xác minh chuỗi công khai;
Một tập hợp lớp điện toán quyền riêng tư ZKP bằng chứng không có kiến thức có thể được liên kết với các giải pháp điện toán quyền riêng tư bao gồm thời gian TEE, PHE, v.v., để đạt được tính toán quyền riêng tư theo thời gian thực + xác minh bằng chứng dữ liệu, để tác nhân có thể có nhiều nguồn dữ liệu dọc hơn (y tế, tài chính), và sau đó các đại lý dịch vụ tùy chỉnh chuyên nghiệp hơn xuất hiện trên đầu trang;
Một tập hợp các giao thức tương tác chuỗi chéo, hơi giống với khung được xác định bởi giao thức nguồn mở MCP, sự khác biệt là bộ giải pháp tương tác này cần phải có cơ chế lập lịch trình chuyển tiếp và giao tiếp thích ứng với hoạt động, phân phối và xác minh tác nhân và có thể hoàn thành việc chuyển giao tài sản và đồng bộ hóa trạng thái của tác nhân giữa các chuỗi khác nhau, đặc biệt là các trạng thái phức tạp như ngữ cảnh tác nhân và lời nhắc, cơ sở kiến thức, bộ nhớ, v.v.;
……
Theo tôi, trọng tâm của một tác nhân AI web3 thực sự nên là làm thế nào để làm cho "quy trình làm việc phức tạp" của tác nhân AI và "luồng xác minh tin cậy" của blockchain phù hợp nhất có thể. Đối với các giải pháp gia tăng này, có thể nâng cấp và lặp lại từ các dự án tường thuật cũ hiện có hoặc đúc lại từ các dự án trên theo dõi tường thuật AI Agent mới được hình thành.
Đây là hướng đi mà web3 AI Agent nên cố gắng xây dựng và nó phù hợp với các nguyên tắc cơ bản của hệ sinh thái đổi mới sáng tạo theo câu chuyện vĩ mô của AI + Crypto. Nếu không thiết lập sự đổi mới có liên quan và các rào cản cạnh tranh khác biệt, thì mỗi khi bản nhạc web2 AI bị đảo lộn, AI web3 có thể bị đảo lộn.