Tác nhân AI vs MCP? Khi nào nên dùng từng loại (& Khi nào bạn cần cả hai)

Một tác nhân AI là phần mềm tự quyết định hành động và các lệnh gọi công cụ của chính nó để đạt được một mục tiêu cụ thể, còn Model Context Protocol (MCP) là một tiêu chuẩn mở về cách các ứng dụng AI kết nối với các công cụ và dữ liệu bên ngoài. Vì vậy, MCP cho phép tác nhân AI tương tác với các ứng dụng và truy vấn cơ sở dữ liệu để hoàn thành nhiệm vụ.

Bài viết giải thích tác nhân và MCP là gì, chúng khác nhau như thế nào, và chúng hoạt động ra sao. Bạn cũng sẽ học khi nào nên dùng từng loại và khi nào nên dùng tác nhân và MCP cùng nhau.

Tác nhân AI khác gì với MCP? Những điểm khác biệt chính.

Một tác nhân AI là tác nhân độc lập quyết định nên làm gì để giải quyết một vấn đề, còn MCP là kết nối mà các công cụ AI dùng để truy cập dữ liệu và thực hiện nhiệm vụ với các ứng dụng khác.

Tác nhân AI là gì và nó hoạt động như thế nào?

Tác nhân AI là một hệ thống phần mềm tự động chọn phương án hành động tốt nhất để hoàn thành một nhiệm vụ.

Ví dụ, khi được dùng cho nghiên cứu, tác nhân AI sẽ phân tích câu hỏi nghiên cứu, chia nhỏ thành các câu hỏi con, giao từng phần cho một tác nhân con tìm kiếm thông tin liên quan từ các nguồn khác nhau, rồi "báo cáo" lại.

Tác nhân chính phân tích các phát hiện, điều chỉnh chiến lược nghiên cứu, điều phối thêm tác nhân để lấp đầy các khoảng trống, và tổng hợp đầu ra thành một báo cáo. Theo thời gian, nó cũng học cách thực hiện các nhiệm vụ phụ một cách hiệu quả nhất.

Tác nhân AI dựa trên ba thành phần:

• Nhân suy luận: LLM diễn giải đầu vào, lập kế hoạch và quyết định phải làm gì
• Tích hợp công cụ: Các kết nối tới hệ thống bên ngoài. Ví dụ, cơ sở dữ liệu hoặc API cho phép nó truy cập thông tin và thực hiện hành động.
• Bộ nhớ: Ngữ cảnh phiên ngắn hạn và kiến thức lưu trữ dài hạn được dùng xuyên suốt các phần

Các tác nhân hoạt động trong những ranh giới an toàn được đặt sẵn (ví dụ, không dùng nguồn cũ hơn 3 năm hoặc các bảng tổng hợp số liệu thứ cấp), nhưng chúng quyết định cách hoàn thành nhiệm vụ.

Khả năng tự chủ để chọn cách hoàn thành một mục tiêu này phân biệt tác nhân AI với quy trình làm việc AI. Loại sau đi theo một lộ trình xác định sẵn, mang tính tất định, rất phù hợp cho các nhiệm vụ có cấu trúc, lặp lại mà không cần suy luận và ra quyết định.

MCP là gì và nó hoạt động như thế nào?

MCP là viết tắt của Model Context Protocol, và đây là một cách an toàn, được chuẩn hóa để các ứng dụng AI như Perplexity kết nối với các công cụ và nguồn dữ liệu bên ngoài.

Ví dụ, trợ lý AI cá nhân của tôi dùng MCP để kết nối với Notion, nơi tôi lưu toàn bộ thông tin dự án khách hàng, Google Calendar của tôi, và Clockify, công cụ tôi dùng để theo dõi thời gian.

Nhờ vậy, nó biết tôi cần làm những việc gì trong một tháng cụ thể và những nhiệm vụ tương tự trước đây mất bao lâu, nên nó có thể chặn đủ thời gian trên lịch của tôi và đánh giá tình trạng sẵn sàng của tôi cho các công việc bổ sung.

MCP là một giao thức dùng chung, nên bất kỳ công cụ AI nào cũng có thể truy cập bất kỳ ứng dụng nào miễn là cả hai đều hỗ trợ MCP, mà không cần nhà phát triển viết mã một kết nối riêng theo yêu cầu, như trường hợp của REST API.

Về mặt kỹ thuật, MCP gồm ba thành phần:

• MCP Host: Ứng dụng AI điều phối và quản lý các client (ví dụ: Perplexity)
• MCP Client: Một "broker" bên trong host, hỗ trợ kết nối tới MCP server và chuyển thông tin tới MCP host
• MCP Server: Phần giao diện phía trước của một tài nguyên như cơ sở dữ liệu hoặc ứng dụng SaaS, cung cấp cho MCP client quyền truy cập vào các khả năng của nó (Notion, Google Calendar, Clockify, v.v.).

Khi nào nên dùng tác nhân, MCP, hoặc cả hai. Và khi nào thì không nên dùng cả hai.

Lựa chọn giữa một tác nhân AI và MCP quy về một câu hỏi: Bạn có cần trợ giúp để hoàn thành một nhiệm vụ phức tạp hay muốn kết nối một công cụ AI với các tài nguyên bên ngoài?

Tuy nhiên, không phải mọi nhiệm vụ đều cần AI tác nhân, và những nhiệm vụ cần đến nó thường cũng cần MCP.

Dưới đây là phân tích chi tiết hơn về khi nào nên dùng từng loại, khi nào nên dùng chúng cùng nhau, và khi nào nên dùng các lựa chọn khác:

• Hãy dùng tác nhân AI để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp mà bạn không thể dự đoán chính xác từng bước và mỗi bước đều cần phán đoán và ra quyết định.
• Hãy dùng một quy trình làm việc với các lệnh gọi công cụ trực tiếp để hoàn thành các nhiệm vụ thường quy với các bước cố định.
• Với vai trò nhà phát triển, hãy dùng MCP khi bạn muốn ứng dụng của mình tương thích với các công cụ AI hiện có và cả tương lai.
• Với vai trò người dùng cuối, hãy dùng MCP để tăng cường khả năng của trợ lý AI bằng cách kết nối nó với các ứng dụng và tài nguyên khác.
• Hãy dùng tác nhân AI và MCP cùng nhau khi bạn muốn giải quyết các nhiệm vụ phức tạp, độc nhất, đòi hỏi tính tự chủ và quyền truy cập vào các công cụ cũng như nguồn dữ liệu của bên thứ ba.

Phóng to

Tác nhân AI và MCP hoạt động cùng nhau như thế nào?

Tác nhân AI quyết định nên làm gì, còn MCP chuyển từng yêu cầu tới các ứng dụng liên quan.

Hãy tưởng tượng bạn là chủ một cửa hàng trực tuyến nhỏ, và bạn muốn tìm hiểu vì sao doanh số tháng trước giảm, nên bạn nhờ trợ lý AI điều tra. Trợ lý AI triển khai một tác nhân dùng MCP để lấy thông tin cần thiết:

1. Tác nhân: Trợ lý quyết định so sánh doanh số tháng trước với tháng liền trước đó.
2. MCP: Nó yêu cầu nền tảng ecommerce cung cấp doanh số theo sản phẩm cho cả hai tháng.
3. Tác nhân: Nó thấy rằng một sản phẩm chiếm phần lớn mức sụt giảm, nên quyết định kiểm tra tồn kho và quảng cáo của sản phẩm đó.
4. MCP: Nó yêu cầu nền tảng cửa hàng cung cấp mức tồn kho của sản phẩm và nền tảng quảng cáo cung cấp hiệu suất quảng cáo của sản phẩm đó.
5. Tác nhân: Tồn kho vẫn bình thường, nhưng quảng cáo đã ngừng chạy giữa chừng trong tháng, nên nó quyết định tìm hiểu lý do.
6. MCP: Nó yêu cầu nền tảng quảng cáo cung cấp lịch sử chiến dịch và biết rằng chiến dịch đã chạm giới hạn ngân sách tháng.
7. Tác nhân: Nó báo cáo nguyên nhân có khả năng nhất, đề xuất tăng giới hạn hoặc điều chuyển ngân sách, và để chủ cửa hàng tự quyết định.

Vì mỗi bước đều phụ thuộc vào kết quả của bước trước, bạn không thể dự đoán trước chúng. Tác nhân phân tích dữ liệu lấy được qua MCP và dùng dữ liệu đó để lập kế hoạch cho các hành động tiếp theo.

Rủi ro và ranh giới an toàn của tác nhân và MCP

Việc kết nối các tác nhân AI tự trị với các công cụ và ứng dụng khác qua MCP khiến bạn gặp rủi ro. Các mối lo thường xoay quanh việc tác nhân AI có quyền truy cập nhiều hơn mức cần thiết và bên thứ ba chiếm quyền điều khiển kết nối MCP, chẳng hạn qua chèn prompt gián tiếp hoặc mức độ tác vụ quá lớn.

Trong hầu hết trường hợp, giải pháp là kiểm soát thủ công thông tin mà tác nhân có thể truy cập, giám sát hoạt động của nó, và chỉ dùng các trình kết nối từ nguồn đáng tin cậy.

Dùng các tác nhân và MCP của Perplexity

Perplexity dùng tác nhân và MCP theo cả hai chiều. Các tác nhân của hãng, như Computer, dùng MCP để kết nối với các ứng dụng bên ngoài, và các trợ lý AI khác cũng có thể kết nối với Perplexity thông qua MCP để hỗ trợ hoạt động nghiên cứu của họ.

Perplexity Computer là một tác nhân AI đa năng dùng MCP để kết nối với các dịch vụ bên thứ ba. Nó có thể tìm kiếm và duyệt web, viết và chạy mã, tạo tài liệu, đọc và gửi email, quản lý nhiệm vụ trong các công cụ như Jira, Slack hoặc Notion, và nhiều hơn nữa.

Kết nối này cũng hoạt động theo chiều ngược lại. Một trợ lý AI hỗ trợ MCP, như Claude, ChatGPT hoặc Cursor, có thể dùng MCP server của Perplexity để thực hiện tìm kiếm web và nhận lại kết quả kèm tiêu đề, URL và đoạn trích, hoặc giao cho Computer một nhiệm vụ nhiều bước để hoàn thành.

Câu hỏi thường gặp

Tác nhân AI và MCP có giống nhau không?

Không, tác nhân AI và MCP không giống nhau, và mỗi bên giải quyết những vấn đề khác nhau. Tác nhân AI là công cụ phần mềm tự động hoàn thành nhiệm vụ của người dùng, còn MCP là một cách được chuẩn hóa để các công cụ AI truy cập các ứng dụng khác.

Tác nhân AI và MCP thường hoạt động cùng nhau. Một tác nhân AI có thể dùng MCP để truy cập dữ liệu từ một ứng dụng phần mềm khác nhằm thực hiện mục tiêu được giao.

Sự khác nhau giữa MCP và kỹ năng tác nhân là gì?

MCP (Model Context Protocol) kết nối một công cụ AI với các ứng dụng và dữ liệu bên ngoài, trong khi kỹ năng tác nhân là các chỉ dẫn, tập lệnh và tài nguyên có thể tái sử dụng, giúp một tác nhân AI học cách thực hiện một nhiệm vụ chuyên biệt và đặt ra các ranh giới an toàn.

MCP có giống API không?

Không, MCP và API không giống nhau. API cho phép một phần mềm gọi phần mềm khác bằng các quy tắc mà nhà phát triển xây dựng trước, còn MCP cho phép tác nhân AI thấy những năng lực nào đang có sẵn và quyết định gọi năng lực nào mà không cần nhà phát triển mã hóa kết nối từ trước.

Dù vậy, các MCP server thường dùng API để kết nối với công cụ.

MCP khác A2A như thế nào?

MCP (Model Context Protocol) kết nối một tác nhân AI với công cụ và dữ liệu, trong khi A2A (Agent2Agent) kết nối các tác nhân AI. Một nhóm có thể dùng cả hai, với MCP xử lý tích hợp công cụ và A2A xử lý sự hợp tác giữa các tác nhân.

MCP khác RAG như thế nào?

RAG (retrieval-augmented generation) là một hệ thống mà các công cụ AI dùng để dựa câu trả lời vào thông tin đáng tin cậy từ một nguồn tri thức bên ngoài, còn MCP là một tiêu chuẩn để kết nối các ứng dụng AI với dữ liệu và công cụ bên ngoài. Vì vậy, RAG có thể dùng MCP để truy cập cơ sở tri thức của nó.

Bạn có thể dùng MCP mà không phải là nhà phát triển không?

Có, bạn có thể dùng MCP mà không cần viết bất kỳ mã nào bằng cách kết nối một công cụ AI tương thích với MCP tới một dịch vụ đã hỗ trợ nó. Ví dụ, người dùng Perplexity có thể dùng MCP để kết nối với các ứng dụng phổ biến như Gmail, ClickUp hoặc Figma.