MCP đã thay đổi quy trình gọi công cụ trong các tác nhân AI như thế nào?

Tôi đã thu thập hơn 6 lý do để tìm hiểu cách họ đã làm điều đó...

Từ đầu, MCP đã đưa ra một giải pháp độc đáo bằng cách sử dụng công cụ trong các tác nhân LLM.

Nó không chỉ đơn giản là kết nối LLM với các công cụ khác nhau bằng cách gọi hàm, mà còn cung cấp một giao diện thống nhất cho các công cụ.

Không chỉ việc gọi công cụ được đơn giản hóa, mà MCP còn mang lại một sự thay đổi lớn trong toàn bộ thị trường.

📌 Hãy để tôi chia sẻ một số điều đó với bạn:

1. Tích hợp Tiêu chuẩn

• MCP chuẩn hóa kết nối các tác nhân AI với các công cụ và nguồn dữ liệu bên ngoài, đơn giản hóa tích hợp và giảm thiểu các triển khai tùy chỉnh.

2. Nhận thức Ngữ cảnh Nâng cao:

• Bằng cách tích hợp MCP, các tác nhân AI có thể truy xuất thông tin liên quan tốt hơn, hiểu ngữ cảnh xung quanh các nhiệm vụ, và tạo ra các kết quả chi tiết và chức năng hơn với ít nỗ lực hơn.

3. Khả năng Mở rộng và Hiệu quả

• MCP cho phép các tác nhân duy trì ngữ cảnh khi di chuyển giữa các công cụ và tập dữ liệu khác nhau, thay thế các tích hợp rời rạc bằng một kiến trúc bền vững hơn.

4. Khám phá Công cụ Động

• Máy chủ MCP có thể khám phá và thích ứng động với các công cụ có sẵn, giúp các tác nhân AI dễ dàng truy cập và sử dụng các tài nguyên phù hợp nhất mà không cần cấu hình thủ công.

5. Tính Tương tác

• MCP hoạt động như một giao diện phổ quát, tương tự như USB-C cho các tác nhân LLM, cho phép trao đổi dữ liệu liền mạch và an toàn giữa các mô hình AI và các tài nguyên bên ngoài.

6. Giảm Bảo trì

• Với MCP, các nhà phát triển có thể giảm thời gian bảo trì tác nhân AI, vì giao thức tự động cập nhật các hành động và kiến thức khi chức năng phát triển.

7. Hệ sinh thái Mã nguồn mở:

• Tính chất mã nguồn mở của MCP đã khuyến khích sự hợp tác lớn, vì danh sách máy chủ cộng đồng đã vượt qua 300 máy chủ.

📌 Tuy nhiên, dù MCP rất mạnh mẽ, nó vẫn có một số vấn đề đáng chú ý:

1. Các triển khai MCP hiện tại thiếu cơ chế xác thực tiêu chuẩn cho các tương tác máy khách-máy chủ.

2. Có nhu cầu về quyền hạn chi tiết và bảo mật nhất quán trong các tương tác công cụ.

3. Tìm kiếm các công cụ liên quan trong một tập hợp lớn là khó khăn, ngay cả với MCP.

4. MCP thiếu một khái niệm quy trình làm việc tích hợp để quản lý các quy trình nhiều bước.

Dù những vấn đề này hiện tại vẫn tồn tại, nhóm đã chia sẻ mối quan tâm của họ và sẽ làm việc hướng tới giải pháp.

Để biết thêm thông tin chi tiết, hãy kiểm tra các nguồn trong phần bình luận.

Nếu bạn là một nhà lãnh đạo doanh nghiệp, chúng tôi đã phát triển các khung làm việc giúp cắt giảm sự cường điệu, bao gồm Khung AI Tác nhân năm cấp của chúng tôi để đánh giá khả năng của bất kỳ tác nhân nào trong cuốn sách mới nhất của tôi.

TÁC GIẢ

Về ABN Asia: AiUTOMATING PEOPLE, ABN Asia được thành lập từ năm 2012, là một công ty xuất phát từ học thuật, do những giảng viên, cựu du học sinh Hungary, Hà Lan, Nga, Đức, và Nhật Bản sáng lập. Chúng tôi chia sẻ đam mê chung và tầm nhìn vững chắc về công nghệ, mang đến sự đổi mới và chất lượng đỉnh cao cho khách hàng. Phương châm của chúng tôi là: Tốt hơn. Nhanh hơn. An toàn hơn. Trong nhiều trường hợp: Rẻ hơn.

Hãy liên hệ với chúng tôi khi Quý doanh nghiệp có các nhu cầu về dịch vụ công nghệ thông tin, tư vấn chuyển đổi số, tìm kiếm các giải pháp phần mềm phù hợp, hoặc nếu Quý doanh nghiệp có đấu thầu CNTT (RFP) để chúng tôi tham dự. Quý doanh nghiệp có thể liên hệ với chúng tôi qua địa chỉ email [email protected]. Chúng tôi sẵn lòng hỗ trợ với mọi nhu cầu công nghệ của Quý doanh nghiệp.

© ABN ASIA