Khám phá lý do tại sao Model Context Protocol (MCP) có thể không phải là phép trừu tượng lý tưởng cho AI agents, và tìm hiểu phương pháp thực thi mã vượt trội giúp giảm tiêu thụ token tới 98% đồng thời nâng cao sự tự chủ và hiệu suất của agent.
Bối cảnh phát triển AI agent đang trải qua một sự chuyển mình căn bản. Những góc nhìn mới từ các lãnh đạo ngành đã đặt câu hỏi về một trong những tiêu chuẩn được áp dụng rộng rãi nhất: Model Context Protocol (MCP). Dù MCP được thiết kế để chuẩn hóa cách AI agent tương tác với hệ thống bên ngoài, các bằng chứng mới nổi cho thấy phép trừu tượng này thực ra có thể hạn chế hiệu suất agent, làm tăng chi phí và giảm sự tự chủ. Trong hướng dẫn toàn diện này, chúng ta sẽ khám phá vì sao thực thi mã đang ngày càng nổi lên như giải pháp thay thế vượt trội cho MCP, cách nó giúp giảm tiêu thụ token tới 98%, và ý nghĩa của chuyển dịch này đối với kiến trúc AI agent tương lai. Dù bạn đang xây dựng hệ thống AI doanh nghiệp hay khám phá tự động hóa dựa trên agent, việc hiểu được sự thay đổi này là cực kỳ quan trọng để ra quyết định kiến trúc sáng suốt.
Model Context Protocol là một nỗ lực quan trọng nhằm chuẩn hóa phát triển AI agent. Cốt lõi của MCP là một tiêu chuẩn mở được thiết kế để kết nối AI agent với các hệ thống bên ngoài, API, và nguồn dữ liệu. Ý tưởng nền tảng của MCP rất tinh tế: thay vì mỗi nhà phát triển phải xây dựng tích hợp riêng giữa agent và công cụ ngoài, MCP cung cấp một giao thức chung cho phép phát triển một lần và chia sẻ trong toàn bộ hệ sinh thái. Sự chuẩn hóa này đã làm thay đổi cộng đồng AI, cho phép hợp tác và chia sẻ công cụ chưa từng có giữa các nhà phát triển toàn cầu.
Về mặt kỹ thuật, MCP về cơ bản là một đặc tả API được tối ưu hóa để agent AI sử dụng thay vì lập trình viên con người. Trong khi API truyền thống tập trung vào trải nghiệm lập trình viên, MCP được thiết kế riêng cho mô hình ngôn ngữ lớn và agent tự động. Giao thức này quy định cách agent yêu cầu thông tin, cách mô tả công cụ, cách định dạng kết quả để agent hiểu tối ưu. Bước đột phá của MCP không hẳn nằm ở bản thân giao thức—mà chính là sự chuẩn hóa toàn ngành đã tạo ra một hệ sinh thái thống nhất. Khi Anthropic và các ông lớn khác cùng chuẩn hóa theo MCP, các nhà phát triển có thể xây công cụ một lần và dùng trơn tru qua nhiều nền tảng agent, nhiều triển khai khác nhau.
Giá trị của MCP rất hấp dẫn: nó hứa mở khóa hệ sinh thái tích hợp, rút ngắn thời gian phát triển, cho phép agent tiếp cận hàng ngàn công cụ mà không cần kỹ thuật riêng cho mỗi tích hợp. Sự chuẩn hóa này đã dẫn tới sự lan rộng nhanh chóng của các MCP server trong ngành, với các nhà phát triển tạo server chuyên biệt từ truy cập cơ sở dữ liệu đến tích hợp API bên thứ ba. Lời hứa là khi số lượng MCP server tăng, agent sẽ càng mạnh mẽ, tự chủ, xử lý được các tác vụ phức tạp nhờ tận dụng kho công cụ dựng sẵn.
Dù MCP đã giải được bài toán chuẩn hóa, nó lại kéo theo những thách thức mới ngày càng rõ khi AI agent trở nên tinh vi hơn và triển khai ở quy mô lớn. Vấn đề nổi bật nhất là tiêu thụ token quá mức, tác động trực tiếp đến chi phí và hiệu suất agent. Để hiểu vì sao, ta cần xem xét cách MCP server thường được triển khai và agent tương tác thực tế ra sao.
Khi một AI agent kết nối tới MCP server, nó nhận tài liệu đầy đủ về mọi công cụ có trong server đó. Một MCP server điển hình chứa 20 đến 30 công cụ khác nhau, mỗi công cụ có mô tả, tham số, ví dụ sử dụng chi tiết. Trong triển khai thực tế, tổ chức hiếm khi chỉ kết nối một server; thường họ tích hợp 5, 6 thậm chí nhiều hơn để agent có nhiều khả năng. Điều này dẫn đến việc dù agent chỉ cần một công cụ cụ thể, toàn bộ context window lại bị lấp đầy bởi mô tả, siêu dữ liệu của TẤT CẢ công cụ từ mọi server đã kết nối. Đây là nguồn lãng phí token lớn đầu tiên: agent phải “mang vác” thông tin về các công cụ không cần thiết, làm tăng độ trễ, chi phí, thậm chí khiến tăng xác suất “ảo giác” (hallucination).
Nguồn tiêu thụ token lớn thứ hai đến từ kết quả trung gian của công cụ. Lấy ví dụ thực tế: agent cần lấy một bản ghi từ Google Drive để trích xuất thông tin. Công cụ MCP để truy xuất tài liệu có thể trả về nội dung 50.000 token, hoặc với tài liệu lớn hơn còn vượt cả giới hạn context window. Nhưng agent thực tế chỉ cần đoạn đầu hoặc một phần cụ thể. Tuy vậy, toàn bộ tài liệu lại được chuyển vào context window, làm tiêu tốn token không cần thiết, thậm chí vượt quá giới hạn context. Sự thiếu hiệu quả này nhân lên qua nhiều lần gọi công cụ, và với quy trình agent phức tạp gồm hàng chục bước, lượng token lãng phí trở nên khổng lồ.
Ngoài vấn đề token, còn có một vấn đề kiến trúc sâu hơn: MCP làm giảm sự tự chủ của agent. Mỗi lớp trừu tượng thêm vào hệ thống agent đều giới hạn khả năng và độ linh hoạt xử lý vấn đề của agent. Khi agent bị buộc phải hoạt động trong phạm vi công cụ định nghĩa sẵn và giao diện MCP cố định, chúng mất khả năng thích nghi, biến đổi dữ liệu sáng tạo hay tạo giải pháp đặc thù cho vấn đề lạ. Mục tiêu cơ bản của xây dựng AI agent là tự động hóa tác vụ một cách tự chủ, vậy mà lớp trừu tượng MCP lại vô tình đi ngược lại mục đích này bằng cách hạn chế sự linh hoạt và khả năng ra quyết định của agent.
Giải pháp thay thế đang nổi lên khắc phục các giới hạn này bằng cách tận dụng khả năng then chốt của các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại: sinh mã nguồn. Thay vì dựa vào định nghĩa công cụ sẵn có và giao diện MCP cố định, phương pháp này cho phép agent sinh và thực thi mã trực tiếp, gọi API và công cụ qua mã lệnh thay vì qua giao thức chuẩn hóa. Đây là sự thay đổi căn bản trong cách agent tương tác với hệ thống ngoài.
Kiến trúc cho thực thi mã rất đơn giản nhưng hiệu quả. Thay vì kết nối tới MCP server, hệ thống duy trì một cấu trúc thư mục có tổ chức, mỗi thư mục đại diện cho một MCP server, bên trong là các thư mục con cho từng nhóm công cụ, chứa file TypeScript đơn giản hiện thực từng công cụ. Khi agent cần dùng công cụ nào, nó không tra cứu định nghĩa sẵn trong context window—mà sẽ sinh mã để import công cụ từ thư mục phù hợp và gọi trực tiếp. Cách tiếp cận này thay đổi hoàn toàn luồng thông tin trong hệ thống và cách agent khai thác khả năng ngoài.
Cải thiện hiệu suất là rất rõ rệt. Bằng cách chỉ đưa đúng công cụ cần thiết vào context window thay vì tất cả công cụ từ mọi server, lượng token cho định nghĩa công cụ giảm mạnh. Quan trọng hơn, agent giờ có thể xử lý kết quả trung gian thông minh. Thay vì chuyển cả tài liệu 50.000 token vào context, agent có thể lưu tài liệu vào file system rồi chỉ trích xuất đúng thông tin cần. Thực tế triển khai cho thấy phương pháp này giúp giảm tới 98% lượng token tiêu thụ so với MCP truyền thống, đồng thời tăng hiệu năng và mức tự chủ của agent.
Một lợi ích mạnh mẽ của thực thi mã là “tiết lộ công cụ từng bước”. Với MCP truyền thống, agent bị giới hạn bởi kích thước context window—có một mức trần thực tế cho số lượng công cụ có thể kết nối trước khi context bị “quá tải”. Với thực thi mã, giới hạn này gần như biến mất. Agent lý thuyết có thể truy cập hàng ngàn MCP server, hàng ngàn công cụ, nhưng chỉ nạp đúng công cụ cần thiết khi xử lý tác vụ.
Điều này được kích hoạt thông qua cơ chế tìm kiếm, cho phép agent khám phá công cụ và MCP server sẵn có. Khi gặp nhiệm vụ cần công cụ chưa từng dùng, agent có thể tìm kiếm, chọn đúng công cụ rồi import và sử dụng. Như vậy, kiến trúc trở nên mở rộng vô hạn: số lượng công cụ càng nhiều không làm giảm hiệu suất agent. Doanh nghiệp có thể xây dựng hệ sinh thái công cụ toàn diện mà không lo giới hạn context window, và agent có thể khám phá, dùng công cụ mới bất cứ lúc nào mà không cần triển khai lại.
Ý nghĩa thực tế là rất lớn. Một doanh nghiệp lớn có thể có hàng trăm API nội bộ, cơ sở dữ liệu, dịch vụ mà họ muốn agent truy cập. Với MCP truyền thống, kết nối hết các đầu mối này sẽ làm context window “phình to” không tưởng. Với thực thi mã cùng tiết lộ công cụ từng bước, agent có thể truy cập toàn bộ hệ sinh thái này một cách hiệu quả, khám phá và sử dụng công cụ khi cần. Điều này mở ra khả năng xây dựng agent thực sự toàn năng mà không bị phạt về hiệu suất như MCP truyền thống.
Các tổ chức doanh nghiệp, nhất là ngành có yêu cầu quản lý dữ liệu chặt chẽ, rất quan tâm đến riêng tư và rò rỉ dữ liệu. Khi dùng MCP truyền thống kết hợp nhà cung cấp mô hình ngoài như Anthropic, OpenAI, mọi dữ liệu qua agent—bao gồm thông tin kinh doanh nhạy cảm, dữ liệu khách hàng, thông tin độc quyền—đều được truyền đến hạ tầng của nhà cung cấp mô hình. Điều này thường không chấp nhận được với tổ chức có yêu cầu tuân thủ hoặc bảo mật nghiêm ngặt.
Phương pháp thực thi mã giải quyết vấn đề thông qua cái gọi là “data harness”. Khi thực thi mã trong môi trường kiểm soát, tổ chức có thể thêm một lớp tự động ẩn danh hoặc làm mờ dữ liệu nhạy cảm trước khi truyền cho nhà cung cấp mô hình ngoài. Ví dụ, một công cụ lấy dữ liệu khách hàng từ bảng tính có thể tự động làm ẩn email, số điện thoại, thông tin cá nhân. Agent vẫn tiếp cận đủ dữ liệu để xử lý nhiệm vụ, nhưng thông tin nhạy cảm được bảo vệ khỏi bên thứ ba.
Tính năng này đặc biệt giá trị với tổ chức xử lý dữ liệu y tế, tài chính hoặc dữ liệu có quy định. Thay vì phải chọn giữa khả năng agent và bảo mật dữ liệu, tổ chức có thể có cả hai: agent truy cập đủ dữ liệu để làm việc, dữ liệu nhạy cảm tự động được bảo vệ qua lớp data harness. Cách tiếp cận này rất hấp dẫn với khách hàng doanh nghiệp muốn tận dụng AI agent nhưng không thể chấp nhận rủi ro riêng tư của MCP truyền thống.
Có lẽ lợi ích mang tính đột phá nhất của thực thi mã là cho phép agent tự tạo, lưu và phát triển kỹ năng mới. Với MCP truyền thống, bộ công cụ được cố định tại thời điểm triển khai. Agent chỉ dùng được những gì đã có, không thể tự tạo hoặc điều chỉnh công cụ. Với thực thi mã, agent có thể sinh hàm mới, lưu vào hệ thống file, tạo kỹ năng bền vững để dùng lại cho tác vụ sau.
Khả năng này liên hệ chặt chẽ với khái niệm “kỹ năng” (skills) trong kiến trúc agent, gần đây được các tổ chức nghiên cứu AI hàng đầu đề xuất. Thay vì coi agent có bộ khả năng cố định, ta có thể coi agent có bộ kỹ năng phát triển liên tục. Khi gặp nhiệm vụ cần năng lực chưa có, agent có thể tự tạo ra, kiểm thử, lưu lại để dùng sau. Qua thời gian, agent ngày càng thông minh, chuyên biệt hóa cho lĩnh vực, bài toán cụ thể.
Ý nghĩa cho phát triển agent là sâu rộng. Thay vì lập trình viên phải tiên liệu mọi công cụ agent có thể cần, agent giờ tự xây công cụ mới khi thực sự phát sinh nhu cầu. Điều này tạo ra cách phát triển agent thích nghi, học hỏi, nơi năng lực xuất hiện tự nhiên dựa trên thực tế sử dụng. Một agent trong lĩnh vực đặc thù có thể phát triển bộ kỹ năng chuyên sâu mà lập trình viên thậm chí không nghĩ tới khi xây dựng ban đầu.
FlowHunt đã nhận ra các giới hạn của MCP truyền thống và xây dựng hạ tầng agent dựa trên thực thi mã. Lựa chọn kiến trúc này phản ánh sự thấu hiểu sâu sắc điều gì làm nên một agent thực sự tự chủ và hiệu quả. Bằng việc chọn thực thi mã làm cơ chế chính cho tương tác agent–công cụ, FlowHunt giúp người dùng xây agent hiệu quả hơn, tự chủ hơn, tiết kiệm chi phí hơn so với nền tảng MCP truyền thống.
Nền tảng FlowHunt cung cấp đầy đủ hạ tầng để thực thi mã an toàn, tin cậy: môi trường sandbox bảo mật cho phép agent sinh và thực thi mã an toàn, hệ thống ghi nhận & giám sát toàn diện theo dõi hành vi agent, và cơ chế bảo vệ dữ liệu tích hợp sẵn để đảm bảo thông tin nhạy cảm được xử lý đúng mực. Thay vì yêu cầu người dùng tự xây dựng, FlowHunt cung cấp như dịch vụ quản lý, giúp người dùng tập trung xây agent hiệu quả thay vì lo hạ tầng.
Cách tiếp cận của FlowHunt cũng tích hợp khả năng tiết lộ công cụ từng bước, cho phép người dùng kết nối hàng trăm, hàng ngàn công cụ và API mà không bị giảm hiệu suất. Nền tảng xử lý tìm kiếm công cụ, sinh mã, thực thi tối ưu cho cả hiệu năng lẫn độ tin cậy. Người dùng có thể xây hệ sinh thái agent toàn diện, phát triển theo thời gian, với agent tự động khám phá, tận dụng năng lực mới khi cần.
Dù thực thi mã mang lại nhiều lợi ích, cần thẳng thắn nhìn nhận hạn chế và đánh đổi. Đầu tiên là độ tin cậy: khi agent phải tự sinh mã mỗi lần gọi công cụ, khả năng xảy ra lỗi tăng lên. Agent có thể sinh mã sai cú pháp, logic gọi sai, hoặc hiểu nhầm tham số API. Điều này đòi hỏi cơ chế xử lý lỗi mạnh, retry nhiều lần, thậm chí giám sát thủ công với tác vụ quan trọng. MCP truyền thống với định nghĩa công cụ cố định, giao diện chặt chẽ vốn dĩ tin cậy hơn vì ít chỗ cho agent “lạc lối”.
Hạn chế lớn thứ hai là chi phí hạ tầng. Để thực thi mã an toàn, cần dựng môi trường sandbox biệt lập, nơi agent có thể chạy mã mà không ảnh hưởng hệ thống hoặc truy cập tài nguyên trái phép. Sandbox phải tách biệt với hệ thống chính, kiểm soát truy cập mạng ngoài, giám sát bảo mật nghiêm ngặt. Xây dựng hạ tầng này đòi hỏi kỹ thuật và nguồn lực không nhỏ. Các tổ chức cân nhắc giải pháp thực thi mã cần tự xây dựng hoặc dùng nền tảng như FlowHunt đã cung cấp đầy đủ.
Còn có các vấn đề vận hành. Thực thi mã đòi hỏi hệ thống giám sát, ghi nhận phức tạp hơn để hiểu được agent đang làm gì, gỡ lỗi khi có sự cố. MCP truyền thống với bộ công cụ cố định dễ quan sát, kiểm soát hơn vì hành động agent bị giới hạn. Với thực thi mã, agent linh hoạt hơn, kéo theo nhiều khả năng phát sinh hành vi bất ngờ cần giám sát, phân tích.
Dù thực thi mã nổi trội, MCP không hề lỗi thời. Có những kịch bản MCP vẫn là lựa chọn hợp lý. Các trường hợp đơn giản, API ít phức tạp, dữ liệu chuyển đổi tối thiểu—ví dụ, hỗ trợ khách hàng, tạo phiếu hỗ trợ, truy vấn trạng thái, tra cứu cơ sở tri thức—không cần sự linh hoạt của thực thi mã. API đơn giản, chuyển đổi ít, lợi ích độ tin cậy của MCP lớn hơn lợi ích linh hoạt của thực thi mã.
MCP cũng hợp lý khi bạn xây công cụ muốn chia sẻ cho nhiều agent, nhiều tổ chức. Nếu bạn phát triển công cụ cần phân phối rộng, triển khai dạng MCP server giúp tiếp cận nhiều nền tảng, người dùng. Chuẩn hóa MCP có giá trị khi xây dựng hệ sinh thái công cụ, ngay cả khi không tối ưu cho từng agent cụ thể.
Ngoài ra, với tổ chức không đủ nguồn lực, chuyên môn triển khai thực thi mã an toàn, MCP cũng là lối đi đơn giản hơn. Đánh đổi là hiệu năng, tự chủ, nhưng sự đơn giản, tin cậy sẽ phù hợp với một số tổ chức hoặc trường hợp.
Chuyển dịch từ MCP sang thực thi mã phản ánh một nguyên lý kiến trúc tổng quát: mỗi lớp trừu tượng thêm vào hệ thống agent đều làm giảm sự tự chủ, linh hoạt của agent. Khi bắt agent làm việc qua giao diện, công cụ cố định, bạn đang giới hạn khả năng của chúng. Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại cực kỳ giỏi sinh mã, vậy nên hợp lý để chúng làm việc trực tiếp với mã, API thay vì thông qua lớp trừu tượng trung gian.
Nguyên lý này không chỉ dừng ở MCP. Nó cho thấy khi agent AI ngày càng mạnh, ta cần nghĩ cách trao quyền truy cập trực tiếp tới hệ thống, dữ liệu hơn là dựng thêm lớp trừu tượng. Mỗi lớp thêm vào làm tăng phức tạp, tăng tiêu thụ token, giảm khả năng thích nghi, giải quyết vấn đề mới của agent. Kiến trúc agent hiệu quả nhất có thể chính là kiến trúc tối giản hóa trừu tượng thừa, cho phép agent làm việc trực tiếp nhất có thể với hệ thống dưới.
Dĩ nhiên, không phải loại bỏ hoàn toàn mọi trừu tượng—một mức độ cấu trúc, kiểm soát là cần thiết. Nhưng điều quan trọng là cân nhắc kỹ lưỡng khi thêm trừu tượng và lý do thực sự. Thực thi mã đại diện cho hướng tiếp cận trực tiếp hơn, ít trừu tượng hơn, và hiệu quả thực tế cho thấy đây là con đường xứng đáng đổi lấy phức tạp hạ tầng.
Đối với các tổ chức cân nhắc chuyển từ MCP sang thực thi mã, có một số lưu ý quan trọng. Đầu tiên, cần thiết lập môi trường sandbox bảo mật—có thể là môi trường container, máy ảo hoặc dịch vụ chuyên dụng cho thực thi mã an toàn. Sandbox phải tách biệt với hệ thống chính, kiểm soát truy cập mạng, giám sát bảo mật chặt chẽ. Thứ hai, cần xây dựng cơ chế xử lý lỗi, retry toàn diện. Do agent sinh mã, bạn phải chuẩn bị cho lỗi cú pháp, logic, API thất bại. Hệ thống cần phát hiện lỗi, phản hồi rõ ràng cho agent, cho phép thử lại hoặc chọn hướng khác.
Thứ ba, cần quy ước rõ ràng cách tổ chức, đặt tên công cụ. Cấu trúc thư mục và quy tắc đặt tên tác động lớn đến khả năng agent tìm, sử dụng công cụ chính xác. Công cụ tổ chức tốt, đặt tên rõ giúp agent dễ tra cứu, sử dụng đúng. Thứ tư, cần triển khai cơ chế bảo vệ dữ liệu ngay từ đầu—dù là ẩn danh, làm mờ hay kỹ thuật khác, bạn phải có chiến lược rõ ràng để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm khi chảy qua hệ thống agent.
Cuối cùng, phải đầu tư vào giám sát, quan sát. Thực thi mã tạo ra nhiều phức tạp, nhiều khả năng phát sinh hành vi bất ngờ. Ghi nhận, giám sát, cảnh báo toàn diện giúp bạn hiểu agent đang làm gì, phát hiện và khắc phục sự cố nhanh chóng.
Chuyển dịch từ MCP sang thực thi mã phản ánh sự tiến hóa cách ta nghĩ về kiến trúc AI agent. Khi agent ngày càng mạnh, triển khai rộng rãi, ta nhận ra các trừu tượng xây cho hệ thống yếu trước đây giờ lại trở thành rào cản. Tương lai của kiến trúc agent có thể sẽ là tương tác trực tiếp hơn nữa giữa agent và hệ thống cần thao tác, với ít lớp trừu tượng trung gian.
Sự tiến hóa này sẽ song hành với cải tiến về độ tin cậy, an toàn agent. Khi trao quyền truy cập trực tiếp hơn, ta cần cơ chế đảm bảo agent sử dụng đúng mực: sandbox tinh vi hơn, giám sát, kiểm toán tốt hơn, hoặc hướng tiếp cận mới về kiểm soát, căn chỉnh agent. Mục tiêu là tối đa hóa tự chủ, hiệu quả mà vẫn đảm bảo an toàn, bảo mật phù hợp.
Chúng ta cũng sẽ thấy sự tiến hóa liên tục trong cách agent khám phá, sử dụng công cụ. Tiết lộ công cụ từng bước là một bước tiến, nhưng chắc chắn sẽ còn xuất hiện phương pháp tìm kiếm, lựa chọn công cụ tinh vi hơn khi ngành phát triển. Agent có thể học dự đoán trước công cụ cần, hoặc tối ưu lựa chọn dựa trên hiệu suất, chi phí.
Thực thi mã cũng mở ra khả năng agent tự tối ưu hiệu suất qua thời gian. Agent có thể sinh mã giải quyết vấn đề, rồi tự phân tích để tìm điểm tối ưu, cải thiện. Qua thời gian, agent có thể phát triển giải pháp ngày càng hiệu quả, tinh vi cho bài toán lặp lại, tức là vừa học vừa tối ưu qua trải nghiệm.
Kết Luận
Sự xuất hiện của thực thi mã như một giải pháp thay thế MCP là một chuyển biến căn bản trong tư duy kiến trúc AI agent. Bằng cách cho phép agent sinh, thực thi mã trực tiếp thay vì thông qua định nghĩa công cụ cố định, chúng ta có thể giảm mạnh tiêu thụ token, tăng tự chủ, và mở ra năng lực agent tinh vi hơn. MCP vẫn sẽ có vai trò trong các trường hợp cụ thể hoặc phân phối công cụ, nhưng thực thi mã đang chứng tỏ là hướng đi vượt trội để xây dựng AI agent hiệu suất cao, tự chủ. Việc giảm 98% lượng token tiêu thụ, cùng với hiệu suất và tự chủ tăng, cho thấy chuyển dịch này không chỉ hợp lý về lý thuyết mà còn rất giá trị thực tiễn. Khi các tổ chức xây hệ thống AI agent ngày càng tinh vi, việc hiểu rõ sự tiến hóa kiến trúc này và lựa chọn phương pháp phù hợp sẽ quyết định thành công. Tương lai của AI agent không nằm ở việc thêm nhiều lớp trừu tượng, mà là loại bỏ những lớp không cần thiết, trao quyền truy cập trực tiếp và linh hoạt để agent tự giải quyết các vấn đề phức tạp một cách tự chủ, hiệu quả nhất.
MCP là một tiêu chuẩn mở để kết nối AI agents với các hệ thống bên ngoài và API. Nó cung cấp một giao thức phổ quát cho phép các nhà phát triển xây dựng công cụ một lần và chia sẻ trong toàn hệ sinh thái AI agent, giúp hợp tác và tích hợp dễ dàng hơn.
MCP tiêu thụ quá nhiều token chủ yếu do hai nguyên nhân: đầu tiên, định nghĩa công cụ từ tất cả MCP servers được tải vào context window ngay từ đầu dù chỉ cần một công cụ; thứ hai, kết quả trung gian (như toàn bộ bản ghi tài liệu) cũng được chuyển qua context window ngay cả khi chỉ cần một phần dữ liệu.
Thực thi mã cho phép agents chỉ nhập và gọi các công cụ cụ thể cần thiết, thay vì tải tất cả định nghĩa công cụ ngay từ đầu. Ngoài ra, agents có thể lưu kết quả trung gian thành biến hoặc tệp và chỉ lấy chi tiết cần thiết, giúp giảm đến 98% lượng dữ liệu chuyển qua context window.
Lợi ích chủ yếu gồm giảm tiêu thụ token (đến 98%), tăng tự chủ cho agent, tiết lộ công cụ từng bước, tăng cường bảo mật nhờ ẩn danh dữ liệu, lưu trạng thái, và khả năng để agent tự tạo, phát triển kỹ năng mới một cách linh hoạt.
Có, hạn chế chính là giảm độ tin cậy (agent phải tạo mã đúng mỗi lần) và tăng chi phí hạ tầng (cần một môi trường sandbox bảo mật để thực thi mã và tương tác API an toàn).
Không, MCP vẫn hữu ích cho các trường hợp đơn giản như hỗ trợ khách hàng - nơi API ít phức tạp và cần ít chuyển đổi dữ liệu. Tuy nhiên, với các trường hợp phức tạp đòi hỏi tự chủ và hiệu quả cao, thực thi mã là phương pháp vượt trội.
Arshia là Kỹ sư Quy trình AI tại FlowHunt. Với nền tảng về khoa học máy tính và niềm đam mê AI, anh chuyên tạo ra các quy trình hiệu quả tích hợp công cụ AI vào các nhiệm vụ hàng ngày, nâng cao năng suất và sự sáng tạo.
Khám phá cách kiến trúc agent tiên tiến của FlowHunt giúp giảm tiêu thụ token và tối đa hóa tự chủ cho quy trình AI của bạn.
Khám phá lý do tại sao những giới hạn MCP của Claude không đáp ứng được quy trình AI agent thực tế và cách FlowHunt MCP server vượt trội trong việc tích hợp Goo...
AI tác nhân đang tái định nghĩa tự động hóa quy trình làm việc với Model Context Protocol (MCP), cho phép tích hợp linh hoạt, mở rộng các tác nhân AI với nhiều ...
Tìm hiểu cách xây dựng và triển khai một máy chủ Model Context Protocol (MCP) để kết nối các mô hình AI với các công cụ bên ngoài và nguồn dữ liệu. Hướng dẫn từ...
Đồng Ý Cookie
Chúng tôi sử dụng cookie để cải thiện trải nghiệm duyệt web của bạn và phân tích lưu lượng truy cập của mình. See our privacy policy.
