Tại sao tôi lại khẳng định rằng làn sóng AI Agent tiếp theo chắc chắn sẽ dựa trên các giao thức chuẩn khung web2AI như MCP+A2A? Logic phía sau rất đơn giản:
Sự khó khăn của web3 AI Agent nằm ở việc quá lý thuyết, câu chuyện lớn hơn tính thực dụng, khi thảo luận về tương lai của các nền tảng phi tập trung, tầm nhìn vĩ đại về quyền sở hữu dữ liệu của người dùng, thì trải nghiệm người dùng của các sản phẩm thực tế lại rất tệ. Đặc biệt là sau khi đã trải qua một đợt bùng nổ lý thuyết, rất ít nhà đầu tư nhỏ lẻ sẵn sàng chi tiền cho những kỳ vọng lớn lao mà không thể thực hiện.
2）Các tiêu chuẩn giao thức MCP, A2A trong lĩnh vực web2 AI có thể nhanh chóng nổi lên và tạo ra sức mạnh lớn trong cộng đồng AI nhờ vào chủ nghĩa thực dụng "có thể nhìn thấy, có thể chạm vào" của nó. MCP giống như cổng USB-C trong thế giới AI, cho phép các mô hình AI kết nối liền mạch với nhiều nguồn dữ liệu và công cụ khác nhau, và đã có nhiều trường hợp thực tế về MCP.
Ví dụ: Có người dùng có thể trực tiếp sử dụng Claude để điều khiển Blender tạo mô hình 3D, còn một số người làm trong lĩnh vực UI/UX có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra các tệp thiết kế Figma hoàn chỉnh, một số lập trình viên cũng có thể trực tiếp sử dụng Cursor để hoàn thành các thao tác biên soạn mã, bổ sung và gửi Git, v.v.
3）Trước đây, mọi người dự kiến rằng web3 AI Agent có thể có những ứng dụng đổi mới ra đời trong hai lĩnh vực DeFi và GameFi, nhưng thực tế nhiều ứng dụng tương tự vẫn chỉ dừng lại ở mức "trình diễn kỹ năng" của giao diện xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hoàn toàn không đạt đến ngưỡng tính thực dụng.
Thông qua sự kết hợp của MCP và A2A, có thể xây dựng một hệ thống hợp tác Multi-Agent mạnh mẽ hơn, phân chia các nhiệm vụ phức tạp cho các Agent chuyên biệt để xử lý. Ví dụ, để cho Agent phân tích đọc dữ liệu trên chuỗi, phân tích xu hướng thị trường và liên kết với các Agent dự đoán khác, Agent quản lý rủi ro, biến tư duy thực hiện của một Agent đơn lẻ trong quá khứ thành một mô hình thực hiện phân công hợp tác của nhiều Agent.
Trên đây, tất cả các trường hợp ứng dụng MCP thành công đều cung cấp những ví dụ thành công cho sự ra đời của giao dịch thế hệ mới web3 và các đại lý trò chơi.
Ngoài những điều này, tiêu chuẩn khung hỗn hợp dựa trên MCP và A2A còn có những ưu điểm như tính thân thiện với người dùng web2 và tốc độ triển khai ứng dụng. Hiện tại, chỉ cần xem xét cách kết hợp giá trị của web3 và cơ chế khuyến khích cùng với các tình huống ứng dụng như DeFai, GameFai. Nếu vẫn có một dự án kiên trì với chủ nghĩa thuần túy web3 mà từ chối đón nhận chủ nghĩa thực dụng web2, có lẽ sẽ bỏ lỡ xu hướng mới về AI Agent trong vòng tiếp theo.
Nói chung, một câu, làn sóng mới của AI Agent đang được hình thành, nhưng không còn là tư thế chỉ kể chuyện và thổi phồng khái niệm như trước, mà phải dựa vào chủ nghĩa thực dụng và ứng dụng thực tế để có thể duy trì.
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.
Tại sao làn sóng AI Agent tiếp theo sẽ dựa trên khung tiêu chuẩn AI Web2
Tác giả: Haotian
Tại sao tôi lại khẳng định rằng làn sóng AI Agent tiếp theo chắc chắn sẽ dựa trên các giao thức chuẩn khung web2AI như MCP+A2A? Logic phía sau rất đơn giản:
2）Các tiêu chuẩn giao thức MCP, A2A trong lĩnh vực web2 AI có thể nhanh chóng nổi lên và tạo ra sức mạnh lớn trong cộng đồng AI nhờ vào chủ nghĩa thực dụng "có thể nhìn thấy, có thể chạm vào" của nó. MCP giống như cổng USB-C trong thế giới AI, cho phép các mô hình AI kết nối liền mạch với nhiều nguồn dữ liệu và công cụ khác nhau, và đã có nhiều trường hợp thực tế về MCP.
Ví dụ: Có người dùng có thể trực tiếp sử dụng Claude để điều khiển Blender tạo mô hình 3D, còn một số người làm trong lĩnh vực UI/UX có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra các tệp thiết kế Figma hoàn chỉnh, một số lập trình viên cũng có thể trực tiếp sử dụng Cursor để hoàn thành các thao tác biên soạn mã, bổ sung và gửi Git, v.v.
3）Trước đây, mọi người dự kiến rằng web3 AI Agent có thể có những ứng dụng đổi mới ra đời trong hai lĩnh vực DeFi và GameFi, nhưng thực tế nhiều ứng dụng tương tự vẫn chỉ dừng lại ở mức "trình diễn kỹ năng" của giao diện xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hoàn toàn không đạt đến ngưỡng tính thực dụng.
Thông qua sự kết hợp của MCP và A2A, có thể xây dựng một hệ thống hợp tác Multi-Agent mạnh mẽ hơn, phân chia các nhiệm vụ phức tạp cho các Agent chuyên biệt để xử lý. Ví dụ, để cho Agent phân tích đọc dữ liệu trên chuỗi, phân tích xu hướng thị trường và liên kết với các Agent dự đoán khác, Agent quản lý rủi ro, biến tư duy thực hiện của một Agent đơn lẻ trong quá khứ thành một mô hình thực hiện phân công hợp tác của nhiều Agent.
Trên đây, tất cả các trường hợp ứng dụng MCP thành công đều cung cấp những ví dụ thành công cho sự ra đời của giao dịch thế hệ mới web3 và các đại lý trò chơi.
Ngoài những điều này, tiêu chuẩn khung hỗn hợp dựa trên MCP và A2A còn có những ưu điểm như tính thân thiện với người dùng web2 và tốc độ triển khai ứng dụng. Hiện tại, chỉ cần xem xét cách kết hợp giá trị của web3 và cơ chế khuyến khích cùng với các tình huống ứng dụng như DeFai, GameFai. Nếu vẫn có một dự án kiên trì với chủ nghĩa thuần túy web3 mà từ chối đón nhận chủ nghĩa thực dụng web2, có lẽ sẽ bỏ lỡ xu hướng mới về AI Agent trong vòng tiếp theo.
Nói chung, một câu, làn sóng mới của AI Agent đang được hình thành, nhưng không còn là tư thế chỉ kể chuyện và thổi phồng khái niệm như trước, mà phải dựa vào chủ nghĩa thực dụng và ứng dụng thực tế để có thể duy trì.