AI Agents và MCP: mô hình kết nối với công cụ

Hãy nghĩ về trợ lý có thể tra cứu rồi chọn bước tiếp theo. Nó cần biết mục tiêu, công cụ được phép dùng và khi nào phải dừng.

Một vòng lặp gồm nhận trạng thái, đề xuất action, thực thi công cụ và cập nhật kết quả. Đặt budget, stopping conditions và quyền phê duyệt cho các hành động có tác động.

Tách policy/model decision khỏi tool executor. Thực thi schema validation, authorization và idempotency bên ngoài mô hình. Lưu trace đủ để tái hiện quyết định nhưng tránh ghi dữ liệu nhạy cảm không cần thiết.

MCP giống một cách thống nhất để ứng dụng tìm hiểu và gọi các công cụ được kết nối. Nó không thay bạn quyết định công cụ nào đáng tin.

Kiến trúc MCP phân biệt host, client và server. Các server có thể cung cấp tools, resources hoặc prompts. Ứng dụng host vẫn cần quản lý quyền, trải nghiệm người dùng và cách dùng thông tin trả về.

Đọc phiên bản giao thức đang dùng: discovery, transport và authorization có thể thay đổi. Giao thức mô tả tương tác, không bảo đảm nội dung tool result là đáng tin; kết quả công cụ cần được xem là dữ liệu.

Tra cứu và gửi email là hai mức tác động khác nhau. Một workflow nên có điểm xác nhận trước hành động thay đổi dữ liệu quan trọng.

Giới hạn tools theo task và phân biệt read-only với mutation. Đặt timeout, giới hạn số bước và cách xử lý lỗi. Không cho nội dung truy xuất tự cấp thêm quyền cho agent.

Kiểm thử prompt injection và confused-deputy scenarios. Dùng least privilege, audit trail và human approval cho mutation nhạy cảm. Thiết kế retry với idempotency key để tránh hành động trùng lặp.