Sự khám phá đổi mới của AI Agent trong lĩnh vực Web3

Gần đây, một sản phẩm AI Agent đa năng do một công ty khởi nghiệp Trung Quốc phát triển đã thu hút sự chú ý rộng rãi trong giới công nghệ. Sản phẩm này thể hiện khả năng tư duy độc lập, lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách mạnh mẽ, cung cấp những ý tưởng và cảm hứng mới cho việc phát triển AI Agent. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, AI Agent, như một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo, đang dần chuyển từ khái niệm sang ứng dụng thực tế và thể hiện tiềm năng lớn trong nhiều lĩnh vực, ngành Web3 cũng không ngoại lệ.

Khái niệm cơ bản về AI Agent

AI Agent là một chương trình máy tính có khả năng tự đưa ra quyết định và thực hiện nhiệm vụ dựa trên môi trường, đầu vào và mục tiêu đã định. Các thành phần cốt lõi của nó bao gồm:

1. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như "bộ não"
2. Cơ chế quan sát và cảm nhận
3. Quá trình suy nghĩ suy luận
4. Khả năng thực hiện hành động
5. Chức năng ghi nhớ và truy xuất

Mô hình thiết kế của AI Agent chủ yếu có hai hướng phát triển: một hướng tập trung vào khả năng lập kế hoạch, hướng còn lại tập trung vào khả năng phản ánh. Trong đó, mô hình ReAct là mô hình thiết kế được ứng dụng rộng rãi nhất hiện nay, quy trình điển hình của nó có thể được tóm tắt như sau: Suy nghĩ (Thought) → Hành động (Action) → Quan sát (Observation).

Dựa trên số lượng tác nhân, AI Agent có thể được chia thành Single Agent và Multi Agent. Single Agent chủ yếu dựa vào sự kết hợp giữa LLM và công cụ, trong khi Multi Agent giao cho các tác nhân khác nhau các vai trò khác nhau, hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp thông qua sự hợp tác.

Tình trạng AI Agent trong Web3

Sự phổ biến của AI Agent trong ngành Web3 đã đạt đỉnh vào tháng Giêng năm nay nhưng đã có sự giảm sút, tuy nhiên vẫn có một số dự án đang tiếp tục khám phá. Chủ yếu bao gồm ba hình thức sau:

1. Chế độ nền tảng phát hành: Đại diện cho Giao thức Virtuals, cho phép người dùng tạo, triển khai và kiếm tiền từ AI Agent.
2. Mô hình DAO: Đại diện là ElizaOS, kết hợp mô hình AI và các đề xuất của thành viên DAO để đưa ra quyết định đầu tư.
3. Mô hình công ty thương mại: đại diện là Swarms, cung cấp framework Multi Agent cấp doanh nghiệp.

Từ góc độ mô hình kinh tế, hiện chỉ có mô hình nền tảng phát hành đạt được vòng khép kín kinh tế tương đối hoàn chỉnh. Tuy nhiên, mô hình này cũng đối mặt với những thách thức như sức hấp dẫn tài sản không đủ, môi trường thị trường ảm đạm.

Sự kết hợp giữa giao thức MCP và Web3

Sự xuất hiện của Mô hình Ngữ cảnh Giao thức (MCP) đã mang đến một hướng khám phá mới cho AI Agent trong Web3:

1. Triển khai máy chủ MCP vào mạng blockchain, giải quyết vấn đề điểm đơn và đạt được khả năng chống kiểm duyệt.
2. Cung cấp cho MCP Server khả năng tương tác với blockchain và hạ thấp ngưỡng kỹ thuật cho các hoạt động DeFi.

Ngoài ra, cũng có các học giả đề xuất giải pháp xây dựng mạng lưới khuyến khích người sáng tạo OpenMCP.Network dựa trên Ethereum, nhằm đạt được tự động hóa, minh bạch và tin cậy trong việc khuyến khích thông qua hợp đồng thông minh.

Triển vọng tương lai

Mặc dù sự kết hợp giữa MCP và Web3 về lý thuyết đã đưa ra cơ chế tin cậy phi tập trung và lớp động lực kinh tế cho AI Agent, nhưng công nghệ hiện tại vẫn đang phải đối mặt với một số thách thức. Chẳng hạn, công nghệ chứng minh không biết (zero-knowledge proof) vẫn khó xác minh tính xác thực của hành vi của Agent, và mạng phi tập trung cũng gặp vấn đề về hiệu quả.

Sự hội nhập của AI và Web3 là xu hướng tất yếu, nhưng vẫn cần thời gian và sự khám phá liên tục. Lĩnh vực Web3 rất cần một sản phẩm mang tính bước ngoặt để phá vỡ những nghi ngờ của bên ngoài về tính hữu dụng của nó. Chúng ta cần giữ vững sự kiên nhẫn và niềm tin, tiếp tục khám phá và đổi mới trong lĩnh vực đầy cơ hội này.