Anthropic đã đưa ra một phương pháp mới để giải quyết vấn đề hiệu quả của MCP (Model Context Protocol).
Vấn đề:
- Càng có nhiều công cụ, toàn bộ định nghĩa công cụ càng chiếm ngữ cảnh
- Dữ liệu trung gian liên tục qua lại với mô hình, gây lãng phí token (ví dụ: một tài liệu 50.000 token đi qua hai lần)
Giải pháp:
- Chuyển các công cụ MCP thành các tệp mã trong hệ thống tệp
- Agent chỉ nạp những công cụ cần thiết và xử lý bằng mã
- Dữ liệu trung gian chỉ ở lại trong môi trường thực thi và không đi qua mô hình
Kết quả:
- Giảm 98,7% token (150.000 → 2.000 token)
- Thêm các lợi ích như lọc dữ liệu quy mô lớn, xử lý lặp/điều kiện, tăng cường quyền riêng tư
Đây là một cách tiếp cận áp dụng các mẫu kỹ thuật phần mềm truyền thống vào AI agent.
5 bình luận
cảm giác như smolagents
Có nguồn không?
https://www.anthropic.com/engineering/code-execution-with-mcp
MCP xuất hiện để giảm bớt độ phức tạp phát sinh do client phụ thuộc vào công cụ hay tài nguyên bên ngoài, vậy mà trớ trêu là vì sự kém hiệu quả của MCP, giờ lại phải tăng độ phức tạp của client.
Rốt cuộc, MCP có cảm giác khá giống một công nghệ chuyển tiếp trên con đường tiến tới AGI, kiểu “gân gà” thì bỏ không đành mà ăn cũng chẳng ngon.
Tôi không thể tự mình triển khai hết mọi thứ, và MCP vốn được tạo ra để kết nối giữa nhiều công cụ và agent, vậy mà giờ lại nói rằng câu trả lời là quay về tự triển khai trực tiếp những thứ đó.... Thật là khó hiểu nhỉ, hừm