Xây dựng nền tảng cho nền kinh tế đại lý AI: Một bản dự báo về lược đồ thực thi công nghệ từ a16z

Đã đến mùa dự đoán cuối năm. Các nhà đầu tư mạo hiểm đưa ra xu hướng rực rỡ, truyền thông vội vàng đăng tải lại, còn các nhà xây dựng — những người thực sự biến ý tưởng thành hiện thực — thường nhăn mặt trước một bản đồ lộ trình mơ hồ. Khi đội ngũ tiền mã hóa của a16z đề xuất rằng đến năm 2026 AI sẽ đối mặt với “cách mạng trong nghiên cứu”, “khủng hoảng danh tính đại lý” và “thuế vô hình của mạng mở”, chúng ta không nhìn thấy đó là những tiêu đề tin tức, mà là danh sách ba vấn đề kỹ thuật cần giải quyết cấp bách.

Bài viết này không nhằm lặp lại những dự đoán đó. Thay vào đó, chúng tôi xem chúng như một bản yêu cầu kỹ thuật công khai. Nếu bạn và tôi cùng tin rằng tương lai sẽ do sự hợp tác phức tạp giữa các AI đại lý định nghĩa, thì chúng ta phải bắt đầu thiết kế các giao thức nền tảng, mô hình kiến trúc và cơ chế luồng giá trị hỗ trợ tất cả những điều này ngay từ bây giờ. Dưới đây là bản đồ kỹ thuật khả thi cho ba thách thức lớn này.

Thiết kế “xếp chồng” hệ thống hợp tác nghiên cứu AI

Khung đại lý AI hiện tại giải quyết vấn đề “để nhiều đại lý đối thoại”, nhưng về bản chất vẫn là quy trình làm việc tuyến tính hoặc dạng cây. Khi đề cập đến “đại lý bao bọc đại lý”, mô tả về một hệ sinh thái sinh động hơn: các đại lý quan sát, đánh giá, phủ quyết và nâng cao công việc của nhau, giống như các nhóm nghiên cứu của con người.

Điều này đòi hỏi tư duy hệ thống hoàn toàn mới. Trọng tâm là tạo ra “lớp đánh giá siêu việt” — các đại lý đánh giá được thiết kế đặc biệt, với kỹ thuật prompt không tập trung vào nhiệm vụ cụ thể, mà vào tính chính xác của phương pháp luận, các lỗ hổng logic và tính sáng tạo. Các đại lý này không cung cấp câu trả lời cuối cùng, mà là báo cáo đánh giá có cấu trúc và điểm tin cậy. Trên cơ sở đó, hệ thống cần có khả năng sắp xếp luồng công việc động, khi một đại lý chứng minh toán học gặp bế tắc, tự động giới thiệu đại lý “tư duy so sánh” để cung cấp góc nhìn mới, thay vì chỉ đơn giản thử lại.

Thách thức quan trọng hơn là quản lý ngữ cảnh chia sẻ. Chúng ta cần phát triển “đối tượng ngữ cảnh nghiên cứu” tiêu chuẩn, có thể truyền qua các đại lý, chứa đựng chuỗi giả thuyết đầy đủ, các đường dẫn bị phủ quyết, trích dẫn quan trọng và các vấn đề chưa giải quyết. Điều này phức tạp hơn nhiều so với lịch sử hội thoại đơn thuần, gần như là ghi chú phòng thí nghiệm của nhà nghiên cứu. Cộng đồng mã nguồn mở đã bắt đầu khám phá hướng này, nhưng các khung hiện tại vẫn còn hạn chế về khả năng tương tác phê phán sâu giữa các đại lý.

Xây dựng lớp giao thức danh tính “biết rõ đại lý của bạn”

Dự đoán của Sean Neville về “KYA” tiết lộ một điểm nghẽn căn bản: nền kinh tế trí tuệ nhân tạo không thể dựa trên các thành phần ẩn danh hoặc không thể truy xuất nguồn gốc. Các đại lý hiện tại chỉ là những bóng ma sau khóa API, không có danh tính xác thực, giới hạn quyền hạn hoặc trách nhiệm pháp lý rõ ràng. Điều này không chỉ là vấn đề quản lý, mà còn là thiếu hụt các giao thức kỹ thuật.

Giải pháp nằm ở việc thiết kế một tiêu chuẩn danh tính đại lý dựa trên mật mã học nguyên bản. Các hướng khả thi bao gồm mở rộng chứng thực khả năng xác thực của W3C, cho phép biểu đạt “đại lý này được DAO ủy quyền thực hiện DeFi arbitrage, vị thế tối đa là 1 triệu USD”, hoặc tạo ra một bảng đăng ký đại lý trên chuỗi hoàn toàn mới. Dù chọn phương án nào, đều cần giải quyết các vấn đề nền tảng về quản lý khóa: làm thế nào để lưu trữ và thay thế khóa riêng của đại lý một cách an toàn? Khi hành vi của đại lý bất thường, người kiểm soát con người làm thế nào để can thiệp khẩn cấp và lấy lại quyền kiểm soát?

Thêm vào đó, thiết kế cơ chế truy xuất trách nhiệm phức tạp hơn. Chúng ta cần tích hợp trong hệ thống các nhật ký kiểm toán không thể chỉnh sửa, để mọi quyết định quan trọng của đại lý đều có thể truy xuất đến prompt, các đoạn dữ liệu huấn luyện và chữ ký của người kiểm soát. Đây không chỉ là thách thức kỹ thuật, mà còn là lĩnh vực giao thoa giữa pháp lý và kỹ thuật. Tiêu chuẩn tài khoản trừu tượng ERC-4337 hiện tại đã cung cấp nền tảng cho “ví thông minh”, nhưng đại lý cần có nhiều siêu dữ liệu và cấu trúc quyền hạn phong phú hơn.

Thực thi giao thức luồng giá trị chống “thuế vô hình”

Vấn đề “thuế vô hình” do Liz Harkavy nêu ra về bản chất là sự lệch lạc căn bản của mô hình kinh tế internet. Các đại lý AI tiêu thụ lượng lớn quảng cáo và nội dung dựa trên đăng ký, nhưng hoàn toàn bỏ qua các kênh kiếm tiền hiện có. Các công cụ phân tích website truyền thống thậm chí không thể phân biệt truy cập của con người và thu thập của đại lý, chứ đừng nói đến việc thực hiện bồi thường nhỏ giọt.

Giải pháp công nghệ cần xử lý đồng thời hai chiều: luồng thanh toán và theo dõi thuộc tính. Trong thanh toán, các giải pháp lớp thứ hai của blockchain như Arbitrum hoặc Base cung cấp khả năng thanh toán vi mô với chi phí thấp, nhưng độ trễ và độ phức tạp vẫn là thách thức. Các giao thức thanh toán mới như Lightning Network hoặc Fedimint có thể là lựa chọn tốt hơn, nhưng tích hợp với hạ tầng mạng hiện tại còn hạn chế. Cách căn bản hơn có thể là tái cấu trúc lại giao thức HTTP, thêm vào tiêu đề tiêu chuẩn một trường “kỳ vọng giá trị”.

Theo dõi thuộc tính là một bài toán kỹ thuật tinh vi hơn. Làm thế nào để một câu trả lời do AI tạo ra có thể đáng tin cậy truy xuất đến năm đoạn Wikipedia, ba bài báo học thuật và hai blog ngành đã tham khảo? Các thẻ rel=”canonical” và tiêu chuẩn trích dẫn hiện tại còn quá sơ sài. Chúng ta cần phát triển các giao thức đánh dấu nội dung mới, có thể dựa trên dấu vân tay ngữ nghĩa thay vì URL đơn giản, và xây dựng sổ đăng ký đóng góp liên trang. Chỉ khi giải quyết được vấn đề thuộc tính, các hình thức bồi thường dựa trên sử dụng mới có thể công bằng.

Hạ tầng liên kết và thách thức mở

Ba lĩnh vực công nghệ này không tồn tại độc lập. Một đại lý AI nghiên cứu thị trường cần chứng thực “KYA” để chứng minh tính hợp lệ, sử dụng kiến trúc “xếp chồng” để tổ chức luồng phân tích, và qua “giao thức luồng giá trị” tự động thanh toán cho từng dữ liệu báo cáo tài chính mà nó tiêu thụ. Chúng tạo thành ba trụ cột của nền kinh tế đại lý thông minh: danh tính, hợp tác và trao đổi giá trị.

Cộng đồng mã nguồn mở đang đứng ở tuyến đầu xây dựng các hạ tầng này. Chúng ta thấy LangChain thúc đẩy tiêu chuẩn hợp tác đại lý, Farcaster khám phá sơ đồ mạng xã hội phi tập trung, nhiều nhóm đang thử nghiệm tích hợp thanh toán Web3. Nhưng thách thức lớn nhất vẫn là khả năng tương tác: các hệ thống đại lý khác nhau làm thế nào để phát hiện lẫn nhau, xây dựng lòng tin và hợp tác an toàn? Điều này đòi hỏi các tiêu chuẩn vượt ra ngoài các dự án đơn lẻ.

Trong năm tới, bước đột phá thực sự có thể không đến từ các mô hình lớn hơn, mà từ các giao thức nền tảng tưởng chừng bình thường này. Khi chúng ta giải quyết được cách đại lý chứng minh danh tính, cách hợp tác suy nghĩ chung và cách trả phí cho tài nguyên tiêu thụ của chính mình, AI mới có thể thực sự chuyển từ giao diện trò chuyện đóng sang nền kinh tế số mở và bền vững. Con đường trước các nhà xây dựng đã rõ ràng: chọn một hạ tầng nền tảng, bắt đầu xây dựng.