Giới thiệu

Giao thức Giao tiếp Agent (Agent Communication Protocol – ACP) là một tiêu chuẩn đang được phát triển, được thiết kế để tạo điều kiện giao tiếp liền mạch giữa các AI agent (tác tử AI). Nó xây dựng dựa trên Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol – MCP) đồng thời giải quyết một số hạn chế nhất định và giới thiệu các cải tiến nhằm nâng cao khả năng tương tác (interoperability), hiệu quả và khả năng mở rộng (scalability). Với tư cách là một Solution Architect, tôi xem ACP là một bước tiến đầy hứa hẹn có thể hợp lý hóa việc tự động hóa dựa trên AI và tăng cường tích hợp hệ thống. Trong bài đăng này, tôi sẽ phân tích về MCP, sự khác biệt của ACP, và các ý tưởng chính có thể giúp công việc của các kiến trúc sư như tôi trở nên dễ dàng hơn.

Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) là gì?

Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) là một khuôn khổ để quản lý các tương tác giữa các mô hình AI và hệ thống bên ngoài. Nó xác định cách ngữ cảnh được duy trì khi nhiều mô hình AI hoặc công cụ được sử dụng cùng nhau. MCP cung cấp một cách thức có cấu trúc để:

• Quản lý trạng thái hội thoại (conversational state) giữa các AI agent khác nhau.
• Xác định các tương tác được tiêu chuẩn hóa cho việc thực thi mô hình.
• Đảm bảo nhận biết ngữ cảnh (context-awareness) khi chuyển đổi giữa các dịch vụ dựa trên AI khác nhau.

Tuy nhiên, MCP có những hạn chế của nó:

• Thiếu một tiêu chuẩn giao tiếp chuyên dụng — MCP chủ yếu tập trung vào việc xử lý ngữ cảnh thay vì giao tiếp giữa các agent.
• Khả năng tương tác hạn chế — Việc tích hợp hiệu quả nhiều AI agent độc lập có thể phức tạp.
• Không hỗ trợ gốc cho streaming — MCP thiếu các khả năng tích hợp sẵn cho việc trao đổi dữ liệu thời gian thực (real-time data exchange).

ACP khác biệt với MCP như thế nào?

ACP xây dựng dựa trên MCP nhưng mở rộng phạm vi của nó sang giao tiếp được tiêu chuẩn hóa giữa các AI agent. Các điểm khác biệt chính bao gồm:

ACP nhằm mục đích làm cho các tương tác của AI agent trở nên linh hoạt hơn, có khả năng mở rộng (scalable) và hiệu quả hơn bằng cách xác định các tiêu chuẩn giao tiếp rõ ràng.

Các Tính năng Chính của ACP Mang lại Lợi ích cho Solution Architect

Với tư cách là một Solution Architect, tôi thấy một số tính năng của ACP có thể giúp việc tích hợp các AI agent trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn:

1. Hỗ trợ Agent Có trạng thái (Stateful) và Không trạng thái (Stateless)
   • Tại sao lại tuyệt vời: Cho phép các kiến trúc sư thiết kế các hệ thống AI có khả năng mở rộng (scalable) mà không cần lo lắng liệu một agent có phải duy trì lịch sử phiên (session history) hay không.
   • Lợi ích: Các agent không trạng thái (Stateless agents) có thể được mở rộng quy mô một cách hiệu quả trong môi trường đám mây, trong khi các agent có trạng thái (stateful agents) cải thiện việc duy trì ngữ cảnh trong các luồng công việc chạy dài (long-running workflows).
2. Giao tiếp dựa trên JSON-RPC
   • Tại sao lại tuyệt vời: Một giao thức nhẹ, được sử dụng rộng rãi giúp đơn giản hóa việc trao đổi dữ liệu giữa các agent.
   • Lợi ích: Giúp dễ dàng tích hợp các AI agent vào các kiến trúc microservices và các hệ thống hướng sự kiện (event-driven systems).
3. Hỗ trợ Giao diện Ngôn ngữ Tự nhiên (Natural Language Interfaces)
   • Tại sao lại tuyệt vời: Cho phép các agent giao tiếp bằng các định dạng con người có thể đọc được.
   • Lợi ích: Có thể cho phép tương tác AI trực quan hơn, giảm nhu cầu về các lệnh gọi API phức tạp.
4. Khả năng Streaming Thời gian thực (Real-time Streaming Capabilities)
   • Tại sao lại tuyệt vời: Cho phép phản hồi agent nhanh hơn và tương tác hơn.
   • Lợi ích: Hữu ích cho các ứng dụng như phản hồi chatbot trực tiếp (live chatbot responses), hỗ trợ lập trình bằng AI (AI-assisted coding), và các đường ống dữ liệu (data pipelines).
5. Triển khai Linh hoạt và Tích hợp Hệ thống cũ (Flexible Deployment and Legacy Integration)
   • Tại sao lại tuyệt vời: ACP xem xét tính tương thích với các hệ thống doanh nghiệp hiện có.
   • Lợi ích: Các kiến trúc sư có thể kết nối các khả năng AI hiện đại với các ứng dụng cũ (legacy applications), giảm độ phức tạp khi di chuyển (migration).

Kết luận: Tại sao ACP Quan trọng

ACP đang dần trở thành yếu tố thay đổi cuộc chơi cho tự động hóa dựa trên AI. Nó mở rộng các nguyên tắc của MCP bằng cách cung cấp một cách tiếp cận rõ ràng, có cấu trúc cho việc giao tiếp của AI agent. Với tư cách là một Solution Architect, tôi thấy ACP làm cho việc tích hợp AI trở nên dễ quản lý hơn, giảm bớt những khó khăn về khả năng tương tác (interoperability), và cho phép tạo ra các hệ sinh thái AI năng động hơn, có khả năng mở rộng (scalable). Với hỗ trợ stateful/stateless, nhắn tin JSON-RPC, và khả năng streaming tiềm năng, ACP có tiềm năng cách mạng hóa các luồng công việc đa tác tử (multi-agent workflows).

Nếu bạn có ý tưởng hoặc đề xuất cho ACP, bạn có thể đóng góp vào cuộc thảo luận đang diễn ra tại liên kết GitHub ở đây và giúp định hình tương lai của các tiêu chuẩn giao tiếp AI agent.

Cuối cùng

Mặc dù ACP vẫn đang phát triển, nó đại diện cho một bước tiến quan trọng hướng tới các tương tác AI được tiêu chuẩn hóa. Tôi sẽ theo dõi chặt chẽ lĩnh vực này và khám phá các cách để tích hợp ACP vào các kiến trúc AI doanh nghiệp (enterprise AI architectures). Nếu bạn cũng đang làm việc với các AI agent, thì việc theo dõi giao thức này là rất đáng giá.

Quan điểm của bạn về ACP là gì? Bạn có xem đây là một bước tiến trong tiêu chuẩn hóa AI (AI standardization) không? Hãy cùng thảo luận trong phần bình luận!

Nguồn: https://medium.com/@SreePotluri/understanding-the-agent-communication-protocol-acp-and-its-evolution-from-mcp-c28ad30c8ee0