AI Agents: Sức Mạnh Mới Hay Đau Đầu Cũ? Mổ Xẻ 3 Giao Thức Đỉnh Cao Định Hình Tương Lai!
Lê Lân0
Tiêu Chuẩn Mới Trong Kiến Trúc AI Agents: Function Calling, MCP và A2A
Mở Đầu
Trong thế giới phát triển AI hiện nay, AI Agents không còn chỉ là những chatbot đơn giản mà đã trở thành các chương trình tự động hoàn chỉnh, có khả năng sử dụng công cụ, gọi API và hợp tác với nhau. Tuy nhiên, một bài toán lớn đặt ra là làm sao để các agent làm việc hiệu quả với công cụ và với nhau khi chưa có chuẩn mực chung.
Bài viết này sẽ phân tích chi tiết ba tiêu chuẩn chính đang định hình tương lai kiến trúc AI Agents: Function Calling, MCP (Model Context Protocol) và A2A (Agent-to-Agent Protocol). Qua đó, bạn đọc sẽ hiểu rõ điểm mạnh, hạn chế của từng phương án và cách ứng dụng phù hợp để xây dựng hệ thống AI linh hoạt và mở rộng.
1. Function Calling: Người Tiên Phong Với Những Hạn Chế Phát Triển
1.1 Khái quát Function Calling
Function Calling là phương pháp do OpenAI khởi xướng, hiện cũng được Meta, Google và nhiều bên áp dụng, cho phép mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) học cách gọi các hàm API dựa trên câu hỏi từ người dùng.
Ví dụ, khi user hỏi “Thời tiết ở Seattle thế nào?”, LLM sẽ:
- Nhận ra cần dữ liệu bên ngoài
- Chọn hàm API thích hợp trong danh sách định nghĩa sẵn
- Định dạng tham số theo JSON Schema như sau:
- Ứng dụng sẽ thực thi API gọi
- LLM kết hợp dữ liệu trả về vào câu trả lời
Function Calling giống như việc cung cấp cho AI một cuốn “cookbook” API để nó biết cách gọi đúng hàm theo yêu cầu tự nhiên. Đơn giản, nhanh chóng và phù hợp cho các ứng dụng sử dụng một mô hình duy nhất.
1.2 Hạn chế của Function Calling
- Thiếu chuẩn chung: Mỗi nhà cung cấp LLM implement function calling khác nhau, gây khó khăn khi dùng đa mô hình (ví dụ: hỗ trợ GPT và Claude đồng thời).
- Quản lý đa bước: Không hỗ trợ chuỗi gọi hàm phức tạp tự động; việc phối hợp các bước phải do lập trình viên xử lý thủ công.
- M×N problem: Với M nhà cung cấp mô hình và N công cụ, bạn sẽ phải viết lại N định nghĩa hàm cho M mô hình, gây lãng phí tài nguyên và khó bảo trì.
2. MCP (Model Context Protocol): Bộ Phiên Dịch Chuẩn Cho AI Và Công Cụ
2.1 Tổng quan về MCP
MCP, hỗ trợ bởi Anthropic và được nhiều mô hình như Claude, GPT, Llama ủng hộ, lấy ý tưởng tạo ra một chuẩn giao diện chung giúp các mô hình AI có thể sử dụng các công cụ và nguồn dữ liệu bên ngoài một cách thống nhất và tự động.
2.2 Cách MCP vận hành
MCP được ví như “chuẩn USB cho công cụ AI”:
- Các công cụ quảng bá khả năng bằng định dạng chuẩn: các hành động sẵn có, dữ liệu đầu vào và đầu ra dự kiến
- Mô hình AI đọc mô tả và hiểu cách sử dụng công cụ mà không cần lập trình riêng
- Ứng dụng chỉ cần tích hợp một lần và tương thích với mọi mô hình MCP
Kiến trúc MCP gồm:
- MCP Hosts: Nơi người dùng tương tác với AI, ví dụ Claude Desktop
- MCP Clients: Bộ kết nối giữa hosts với servers
- MCP Servers: Công cụ theo chuẩn MCP, expose chức năng
- Data Sources: Dữ liệu gốc như API, database
MCP giúp giảm đáng kể độ phức tạp tích hợp, từ bài toán M×N thành M+N, tiết kiệm công sức phát triển và duy trì.
3. A2A (Agent-to-Agent Protocol): Người Điều Phối Đội Nhóm AI Agents
3.1 Tổng quan A2A
Khác với Function Calling và MCP tập trung vào giao tiếp model-công cụ, A2A do Google giới thiệu hướng tới:
- Cho phép nhiều agent chuyên biệt giao tiếp, phối hợp
- Định nghĩa giao thức mở, nhẹ giúp agent:
- Tìm kiếm, quảng bá năng lực lẫn nhau
- Phân công nhiệm vụ linh hoạt
- Cập nhật trạng thái theo thời gian thực
3.2 Ví dụ ứng dụng A2A
Một hệ thống tuyển dụng tự động gồm:
- Agent quản lý tìm kiếm ứng viên theo tiêu chí
- Agent chuyên đặt lịch phỏng vấn
- Agent thực hiện kiểm tra thông tin lý lịch
Mỗi agent làm nhiệm vụ riêng, phối hợp mềm dẻo qua A2A, gia tăng hiệu quả và mở rộng dễ dàng.
A2A làm cho các agent không phải là những cá thể đơn độc mà có thể hợp tác như một đội nhóm.
4. So Sánh Nhanh Function Calling, MCP Và A2A
Tiêu Chí | Function Calling | MCP | A2A |
|---|---|---|---|
Mục đích | Gọi API từ mô hình đơn | Chuẩn hóa giao tiếp model - công cụ | Định nghĩa giao tiếp giữa các agent |
Đối tượng tương tác | Model → API | Model ↔ Công cụ | Agent ↔ Agent |
Phạm vi công việc | Đơn giản, thời gian thực | Mở rộng, đa mô hình, công cụ chuẩn | Phối hợp đa agent, quy trình phức tạp |
Ưu điểm | Dễ sử dụng, nhanh | Tính mở rộng, chuẩn hóa cao | Hỗ trợ tổ chức workflows đa nhân tố |
Nhược điểm | Không chuẩn dùng đa model, khó mở rộng | Cần đầu tư server và setup | Còn mới, hạn chế hỗ trợ trên diện rộng |
Ví dụ thực tế | AI biết gọi API thời tiết | Ứng dụng tương thích nhiều model công cụ | Hệ thống AI phối hợp người dùng và DB đa agent |
Nhìn chung, MCP giải quyết bài toán “AI dùng công cụ gì?”, còn A2A trả lời câu “Các AI agent làm thế nào để phối hợp cùng nhau?”.
5. Hướng Dẫn Ứng Dụng Cho Nhà Phát Triển AI
- Ứng dụng đơn giản, một mô hình: Dùng Function Calling để tiết kiệm thời gian phát triển.
- Hệ thống cần đa mô hình, mở rộng công cụ: Ưu tiên MCP để tái sử dụng định nghĩa và giảm chi phí bảo trì.
- Xây dựng hệ sinh thái agent phức tạp, đa nhiệm: Tìm hiểu và áp dụng A2A để quản lý nhiệm vụ phân tán hiệu quả.
Một chiến lược khôn ngoan là kết hợp ba phương pháp: prototyping nhanh với Function Calling, mở rộng với MCP và tổ chức luồng agent với A2A.
Kết Luận
Việc chuẩn hóa giao tiếp giữa AI agents với công cụ và nhau là yếu tố quyết định tương lai của hệ sinh thái AI. Function Calling, MCP và A2A đại diện cho các bước tiến quan trọng, mỗi phương án giải quyết bài toán khác biệt nhưng bổ trợ lẫn nhau.
Hiểu và ứng dụng đúng cách các chuẩn này sẽ giúp nhà phát triển tạo ra hệ thống AI agent mạnh mẽ, dễ mở rộng và sẵn sàng cho kỷ nguyên AI tự động. Hãy bắt đầu tìm hiểu sâu và tích hợp sớm để không bị bỏ lại phía sau!
Tham Khảo
Loading...