Trong lịch sử phát triển công nghệ, đã có nhiều điểm bùng phát nơi mà câu chuyện tổng thể đột ngột thay đổi. Năm 2025 dường như đang hướng về phía đó khi nó có vẻ sẽ được nhớ đến như năm mà ‘ý tưởng về các tác nhân AI tự trị’ không còn là một thí nghiệm lý thuyết mà bắt đầu giống như một hệ sinh thái hoạt động thực sự.
Nói cách khác, thay vì các mô hình đơn lẻ cố gắng làm mọi thứ một mình, tương lai ngày càng giống như một nơi mà các mạng lưới các tác nhân nhỏ hơn, chuyên biệt có thể tương tác liền mạch trên các ngành công nghiệp, thiết bị và thậm chí cả blockchain (một khuôn khổ đã được gọi là ‘Internet of Agents’).
Một vũ trụ IoA thực sự, hoạt động đang hình thành
Khái niệm Internet of Agents (IoA) cung cấp một khuôn khổ mở, có khả năng tương tác, nơi các thực thể AI tự trị, được tạo ra bởi các nhóm khác nhau, được huấn luyện trên dữ liệu đa dạng và được thiết kế cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, có thể phát hiện lẫn nhau, hợp tác và giao dịch.
Sponsored
Thực tế, trong một hệ thống như vậy, một tác nhân có thể chuyên về mô hình tài chính, một tác nhân khác về đánh giá tài liệu y khoa, và một tác nhân khác về tối ưu hóa logistics, nhưng tất cả đều có thể được liên kết trong một mạng lưới phi tập trung, hợp tác một cách liền mạch.
Sức mạnh của đề xuất này đã thuyết phục đến mức tập đoàn tư vấn Gartner tin rằng đến năm 2028, khoảng một phần ba các ứng dụng doanh nghiệp sẽ được vận hành bởi các tác nhân, trong khi 15% các nhiệm vụ số hàng ngày của nhân viên tri thức sẽ được xử lý bởi các khuôn khổ IoA.
Hiệu quả chi phí mà công nghệ này mang lại đã rất đáng chú ý, với các thử nghiệm ban đầu trong xuất bản, quản lý CNTT và hỗ trợ khách hàng cho thấy các tác nhân AI có thể cắt giảm chi phí sản xuất hơn 90% đồng thời cung cấp sản lượng nhanh gấp 50 lần so với quy trình truyền thống.
Giám đốc công nghệ của Microsoft, Kevin Scott, thậm chí còn dự đoán rằng sẽ có hơn 1.3 tỷ tác nhân hoạt động trong vòng 36 tháng tới, một bước nhảy vọt đáng kinh ngạc so với “hàng triệu” được ghi nhận vào đầu năm nay.
Cuối cùng, cần lưu ý rằng các con số và dữ liệu nêu trên được gắn chặt vào một khuôn khổ cốt lõi về khả năng tương tác, do Model Context Protocol (MCP) chi phối (được hỗ trợ bởi OpenAI, Microsoft và Google DeepMind và dự kiến sẽ trở thành ngôn ngữ chung của nền kinh tế IoA).
Song song đó, Cisco và các nhà cung cấp hạ tầng khác cũng đang phát triển các lớp giao tiếp phi tập trung, an toàn với lượng tử để đảm bảo các mạng lưới này luôn an toàn và có thể mở rộng. Tuy nhiên, về bản chất, vấn đề không còn là liệu giấc mơ về IoA có trở thành hiện thực hay không, mà là kiến trúc nền tảng của nó sẽ trưởng thành nhanh đến mức nào.

Bước vào bức tranh
Trước bối cảnh đầy hứa hẹn như vậy, Coral Protocol đã biến tầm nhìn về một vũ trụ IoA thành hiện thực sống động. Có trụ sở tại London, dự án này không định vị mình là một nhà cung cấp large language model (LLM) khác mà là một nhà điều phối các tác nhân, cung cấp một lớp hạ tầng phi tập trung, mã nguồn mở cho phép các tác nhân đa dạng tìm kiếm, xác minh và hợp tác với nhau.
Sự tinh tế trong cách tiếp cận của Coral nằm ở những gì nó tránh. Thay vì dồn nguồn lực vào các mô hình lớn với hàng tỷ tham số, nó tập trung vào mở rộng theo chiều ngang, một triết lý gần đây đã mang lại kết quả đáng chú ý trong cả thế giới AI lẫn crypto.
Trên bộ tiêu chuẩn GAIA nổi tiếng khó của Meta, “mini-model” đa tác nhân của Coral đã đạt hơn 40% độ chính xác. Đối với những ai chưa biết, GAIA được xem là một bộ kiểm tra cực kỳ khắt khe với khoảng 450 câu hỏi khó, được thiết kế để mô phỏng các nhiệm vụ thực tế đòi hỏi nghiên cứu và lý luận sâu rộng. Nó khó đến mức ngay cả GPT-4 trong lịch sử cũng chỉ đạt tỷ lệ thành công khoảng 15% trên bộ tiêu chuẩn này.
Thành công của Coral đã vang vọng lại nghiên cứu trước đó của NVIDIA, cho rằng các mô hình ngôn ngữ nhỏ, nếu được triển khai thông minh, có thể cạnh tranh với các mô hình lớn hơn mà không phải hy sinh tốc độ hay chi phí.
Xây dựng Internet of Agents, từng hackathon một
Dù các tiêu chuẩn đánh giá rất quan trọng, Coral cũng đã cẩn trọng gắn công nghệ của mình với sự phát triển và áp dụng rộng rãi của cộng đồng. Đầu năm nay, dự án đã đồng tài trợ “Raise Your Hack” tại RAISE Summit ở Paris, nơi các nhà phát triển thử nghiệm các ứng dụng đa tác nhân xây dựng trên hạ tầng của Coral.
Đà phát triển từ sự kiện đó sau đó đã tiến hóa thành một điều lớn hơn, tức là Internet of Agents Hackathon, dự kiến sẽ được tổ chức hợp tác giữa Coral, Lablab.ai và hệ sinh thái Solana.
Dự kiến diễn ra vào mùa thu này tại thành phố New York, sự kiện sẽ trao tổng giải thưởng trị giá 100,000 USD và thách thức các thí sinh xây dựng các ứng dụng không chỉ thể hiện sự hợp tác giữa các tác nhân mà còn tích hợp với các hệ thống thanh toán dựa trên blockchain.
Nhìn về phía trước
Nếu các dự báo là đúng, hàng tỷ tác nhân sẽ lấp đầy thế giới số của chúng ta trước khi thập kỷ này kết thúc. Một số sẽ được triển khai bởi các tập đoàn, một số bởi các startup, và những tác nhân khác bởi các lập trình viên cá nhân. Điều quan trọng là chúng có thể giao tiếp với nhau, giao dịch với nhau và học hỏi lẫn nhau.
Nếu năm 2025 được nhớ đến như năm Internet of Agents trở nên hữu hình, dấu ấn của Coral chắc chắn sẽ xuất hiện trong câu chuyện đó.
Khám phá tin tức crypto nổi bật của DailyCoin:
Ripple CTO Shows Off XRP MasterCard; Is $7 Moonshot Ahead?
Crypto Market at a Crossroads as On-Chain Indicators Diverge
Mọi người cũng hỏi:
Internet of Agents (IoA) là một khuôn khổ mới nổi, nơi các tác nhân AI tự trị chuyên biệt tương tác, hợp tác và giao dịch trên các ngành công nghiệp, thiết bị và blockchain.
Khác với các mô hình AI đơn lẻ, lớn, IoA tập trung vào các mạng lưới các tác nhân nhỏ hơn, chuyên biệt làm việc cùng nhau một cách liền mạch, mang lại hiệu quả, khả năng mở rộng và khả năng tương tác cao hơn.
IoA cho phép quy trình làm việc nhanh hơn, giảm chi phí, hợp tác đa lĩnh vực và vận hành phi tập trung, có khả năng xử lý phần lớn các nhiệm vụ doanh nghiệp trong tương lai gần.
Các tác nhân phát hiện và xác minh lẫn nhau bằng các giao thức có khả năng tương tác như Model Context Protocol (MCP) và có thể thực hiện các nhiệm vụ bổ sung trong tài chính, logistics, nghiên cứu và nhiều lĩnh vực khác.
Các trường hợp sử dụng ban đầu bao gồm xuất bản, quản lý CNTT, hỗ trợ khách hàng, mô hình tài chính, đánh giá tài liệu y khoa và tối ưu hóa logistics, nơi các tác nhân AI cải thiện hiệu quả đáng kể.