Chainfeeds Tóm tắt:

Theo tôi, trọng tâm của việc chinh phục thực sự AI Agent của Web3 nên là cách để làm cho quy trình công việc phức tạp của Agent và quy trình xác minh lòng tin của có thể phù hợp với nhau càng nhiều càng tốt.

Nguồn bài viết:

https://x.com/tmel0211/status/1901500405940727922

Tác giả bài viết:

Haotian

Quan điểm:

Haotian: (MCP) là một giao thức chuẩn hóa nguồn mở nhằm cho phép các LLM/Agent kết nối một cách không đứt gãy với các nguồn dữ liệu và công cụ khác nhau, giống như một "giao diện phổ dụng" USB, thay thế cho các phương thức đóng gói "cụ thể" từ trước đến nay. Nói một cách đơn giản, trước đây các ứng dụng đều có các "hòn đảo dữ liệu" rõ ràng, để các Agent/LLM có thể trao đổi thông tin với nhau thì cần phải tự phát triển các giao diện API tương ứng, quy trình vận hành phức tạp không chỉ vậy, còn thiếu tính tương tác hai chiều, thường có giới hạn về truy cập mô hình và quyền hạn. Sự xuất hiện của như cung cấp một khuôn khổ thống nhất, giúp các ứng dụng có thể thoát khỏi tình trạng "hòn đảo dữ liệu" trước đây, thực hiện khả năng truy cập động vào dữ liệu và công cụ bên ngoài, có thể giảng đáng kể độ phức tạp trong phát triển và hiệu quả tích hợp, đặc biệt là trong các lĩnh vực như thực hiện tự động hóa nhiệm vụ, truy vấn dữ liệu thời gian thực và hợp tác liên nền tảng. Nói đến đây, nhiều người lập tức nghĩ rằng, nếu sử dụng khung hợp tác đa sáng tạo như kết hợp với - khuôn khổ nguồn mở thúc đẩy hợp tác đa , thì sẽ trở nên vô địch. Tuy nhiên, điều đáng ngạc nhiên là, dù hay đều là các khuôn khổ và giao thức tiêu chuẩn hướng tới LLM/Agent trong Web2, những vấn đề mà chúng giải quyết là vấn đề trao đổi dữ liệu và hợp tác giữa các máy chủ tập trung, quyền hạn và kiểm soát truy cập vẫn phụ thuộc vào việc các nút máy chủ chủ động mở ra. Nói cách khác, chúng chỉ là các công cụ nguồn mở. Theo lý thuyết, chúng hoàn toàn trái ngược với tư tưởng cốt lõi của AI Agent trong Web3, đó là máy chủ phân tán, hợp tác phân tán, kích thích phân tán, v.v. Làm thế nào một khẩu pháo tập trung có thể phá hủy được một pháo đài phi tập trung? Nguyên nhân là ở chỗ, giai đoạn đầu của AI Agent trong Web3 đã quá Web2 hóa, một mặt là do nhiều nhóm đến từ nền tảng Web2, thiếu hiểu biết đầy đủ về nhu cầu bản địa của Web3, ví dụ, khung ban đầu chỉ là một khuôn khổ đóng gói giúp nhà phát triển nhanh chóng triển khai ứng dụng Agent, tích hợp các nền tảng như Twitter, Discord và một số API như OpenAI, Claude, DeepSeek, v.v., cung cấp một số khung chung về , , , , , , v.v. Nhưng nếu nhìn kỹ, khuôn khổ dịch vụ này và các công cụ nguồn mở Web2 có gì khác biệt? Lợi thế cạnh tranh là gì? Làm thế nào để phá vỡ? Chỉ có một con đường: tập trung vào việc xây dựng các giải pháp gốc Web3. Bởi vì cấu trúc vận hành phân tán và cơ chế kích thích là lợi thế tuyệt đối khác biệt của Web3. Lấy ví dụ về các nền tảng dịch vụ , tài nguyên máy tính và dữ liệu nhàn rỗi, trên bề mặt nhìn thì nguồn lực này không thể đáp ứng được các yêu cầu kỹ thuật của việc triển khai sáng tạo, nhưng trong bối cảnh các LLM đang cạnh tranh về sức mạnh tính toán tập trung, một mô hình dịch vụ dựa trên nguồn lực nhàn rỗi, chi phí thấp tất nhiên sẽ khiến các nhà phát triển và quỹ đầu tư Web2 coi thường. Tuy nhiên, khi Web2 Agent đã vượt qua giai đoạn cạnh tranh về sức mạnh tính toán, họ sẽ tìm kiếm các hướng mở rộng ứng dụng chuyên sâu và tối ưu hóa mô hình, lúc đó ưu thế của các dịch vụ tài nguyên Web3 sẽ thực sự được phát huy.