Giới thiệu

Trong thời đại công nghệ hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển vượt bậc, không chỉ dừng lại ở những yêu cầu tĩnh hay các lệnh một lần. AI đã tiến xa hơn với các tác nhân thông minh (agentic AI) - những hệ thống có khả năng lập kế hoạch, suy luận, thực hiện nhiệm vụ và quan trọng nhất, là ghi nhớ. Những tác nhân này rất cần thiết cho các ứng dụng thực tế như trợ lý ảo, chatbot hỗ trợ khách hàng, gia sư AI và công cụ tự động hóa nghiên cứu.

Một mô hình AI tiên tiến nhất cũng sẽ không thực sự hữu ích theo thời gian nếu thiếu một dạng bộ nhớ dài hạn có cấu trúc. Đây chính là lúc FastAPI và Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) trở nên quan trọng. MCP xác định cách mà các tác nhân có thể lưu trữ và hồi tưởng lại ngữ cảnh bộ nhớ. FastAPI cung cấp một lớp API hiệu suất cao, có thể mở rộng để hỗ trợ điều này.

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

Giao thức Ngữ cảnh Mô hình định nghĩa một phương pháp chính thức cho hệ thống bộ nhớ của các tác nhân và áp dụng cho việc lưu trữ, hồi tưởng và truy xuất bộ nhớ của tác nhân. Nó cho phép kiến thức, quyết định và ngữ cảnh lịch sử tồn tại và ảnh hưởng đến các hành động trong tương lai.

MCP tổ chức bộ nhớ như sau:

• Nhập liệu theo phiên hoặc dài hạn: Ngữ cảnh có thể là tạm thời hoặc vĩnh viễn.
• Thẻ siêu dữ liệu: ID tác nhân, dấu thời gian, loại ngữ cảnh và điểm số liên quan.
• Thẻ: Văn bản thường, dữ liệu có cấu trúc hoặc nhúng.

Mục đích của bộ nhớ này là:

• Hỗ trợ thực hiện nhiệm vụ nhiều bước theo thời gian.
• Hỗ trợ khả năng thích ứng dựa trên kinh nghiệm từ các tác nhân.
• Giúp các tác nhân hồi tưởng lại các quyết định và cuộc hội thoại trước đó.

Nói một cách đơn giản, MCP cung cấp cho các tác nhân một dạng bộ nhớ làm việc, giúp chuyển đổi từ các chatbot phản ứng sang các nhà ra quyết định chủ động.

Tại sao FastAPI là lựa chọn tự nhiên cho MCP?

Với sự nhấn mạnh vào tốc độ, độ an toàn về kiểu dữ liệu và khả năng mở rộng, FastAPI là một framework hiện đại cho Python. Nó biến việc xây dựng các máy chủ bộ nhớ dựa trên API từ một nhiệm vụ có thể, thành một nhiệm vụ hiệu quả và tinh vi.

Dưới đây là một số lý do tại sao FastAPI phù hợp với MCP:

• Xử lý nhiều yêu cầu bộ nhớ: Các hàm bất đồng bộ phục vụ việc truy xuất bộ nhớ nhanh nhẹn.
• OpenAPI hỗ trợ tài liệu tự động cho Endpoint: Tích hợp endpoint dễ dàng giúp việc kiểm tra thuận lợi hơn.
• Độ an toàn về kiểu dữ liệu với Pydantic: Các thuộc tính được giữ theo các lược đồ nghiêm ngặt đảm bảo rằng các bản ghi là chính xác.
• Tính mô-đun tích hợp giữ nguyên tính toàn vẹn thiết kế: Kiến trúc có thể mở rộng được cung cấp thông qua việc phân tách các thành phần rõ ràng.

Những tính năng này cho phép phát triển API bộ nhớ với tốc độ nhanh, rất lý tưởng cho các hoạt động của tác nhân động cần truy cập ngữ cảnh thường xuyên.

Các bước phát triển cho MCP với FastAPI

Với FastAPI, việc xây dựng một máy chủ bộ nhớ khá đơn giản. Hãy cùng xem qua từng bước.

1. Thiết kế lược đồ bộ nhớ:

Các thuộc tính điển hình của các bản ghi bộ nhớ là:

• Nhận dạng tác nhân hoặc phiên
• Loại ngữ cảnh ví dụ: "cuộc hội thoại", "nhật ký nhiệm vụ", "ghi chú lập kế hoạch"
• Nội dung hoặc payload
• Dấu thời gian và siêu dữ liệu tùy chọn như độ liên quan.

2. Tạo các endpoint:

• POST /memory: Chấp nhận việc gửi các bản ghi bộ nhớ mới từ các tác nhân.
• GET /memory: Trả về các bản ghi có liên quan theo tiêu chí truy vấn.

Bạn có thể thiết lập bộ lọc cho:

• Danh mục ngữ cảnh
• Khoảng thời gian
• Độ tương đồng (nếu sử dụng tìm kiếm vector)

3. Lựa chọn lưu trữ một cách khôn ngoan:

• Đối với các bài kiểm tra nhanh, hãy sử dụng lưu trữ trong bộ nhớ như Redis.
• Đối với sản xuất, hãy sử dụng PostgreSQL (truy vấn có cấu trúc) hoặc các cơ sở dữ liệu vector như Qdrant hoặc Weaviate (độ tương đồng ngữ nghĩa).

Với kiến trúc này, các tác nhân có thể truy vấn bộ nhớ như thể nó là một cơ sở kiến thức nhưng lại được gắn với lịch sử của chúng.

Tích hợp Máy chủ Bộ nhớ vào Quy trình Công việc của Tác nhân

Việc triển khai Máy chủ Bộ nhớ MCP giúp tích hợp nó với các Tác nhân AI của bạn trở thành một nhiệm vụ dễ dàng.

Dưới đây là cách mà luồng thường được cấu trúc:

1. Một tác nhân gửi yêu cầu /memory để lấy dữ liệu trước đó có liên quan trước khi bắt đầu nhiệm vụ.
2. Tác nhân sử dụng dữ liệu đã lấy làm ngữ cảnh cho quá trình lập kế hoạch hoặc ra quyết định.
3. Khi hoàn thành nhiệm vụ, tác nhân truyền tải bộ nhớ mới qua POST.

Chu trình đọc/ghi này cho phép:

• Bảo tồn nhiệm vụ
• Đối thoại nhiều lượt
• Tự học trực tiếp

Trong cấu hình nhiều tác nhân, các tác nhân thậm chí có thể chia sẻ bộ nhớ nhóm, cho phép hợp tác dựa trên vai trò và phối hợp linh hoạt.

Các Trường Hợp Sử Dụng Thực Tế

Sự kết hợp MCP + FastAPI hỗ trợ nâng cao khả năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực:

• Dịch vụ khách hàng: Các bot hỗ trợ nhớ vấn đề trước đó của khách hàng, sở thích và các giải pháp đã cung cấp trước đó.
• Giáo dục: Gia sư AI nhớ lộ trình học của từng học sinh và đưa ra các giải thích tương ứng.
• Chăm sóc sức khỏe: Các tác nhân nhớ lịch sử điều trị của khách hàng và đề xuất các lộ trình chăm sóc tùy chỉnh.
• Công việc kiến thức: Các trợ lý truy cập tài liệu, nhiệm vụ và ghi chú trước đó liên quan đến nghiên cứu.
• Tuân thủ và Kiểm toán: Bảo vệ các nhật ký quyết định cho việc kiểm tra trong tương lai.

Trong tất cả các tình huống, việc tăng cường bộ nhớ biến những công cụ một lần thành những trợ lý tự cải thiện đáng tin cậy.

Mở Rộng và Bảo Mật Máy Chủ MCP của Bạn

Để đảm bảo khả năng mở rộng và bảo mật, bộ nhớ máy chủ của bạn cần được nâng cao.

Mẹo mở rộng:

• Sử dụng các hệ thống container như Docker và Kubernetes.
• Áp dụng caching cho dữ liệu thường xuyên được truy cập như Redis.
• Gọi các endpoint bất đồng bộ nguyên bản để tránh tình trạng chặn.
• Thực hiện cân bằng tải cùng với các hệ thống kiểm tra sức khỏe.

Các yếu tố bảo mật:

• Xác thực bằng cách sử dụng thông tin xác thực dựa trên token/khóa.
• Đảm bảo dữ liệu được mã hóa cả trong quá trình truyền tải và khi lưu trữ.
• Triển khai kiểm soát truy cập dựa trên vai trò.
• Tất cả các hành động đọc/ghi nên được giám sát và ghi lại.
• Chính sách lưu trữ nên được xác định theo cách lý tưởng.

Bộ nhớ theo phiên nên có thời gian sống ngắn và có thể hết hạn nhanh chóng. Bộ nhớ lập kế hoạch dài hạn nên có khả năng tồn tại không bị hạn chế. Chiến lược này giúp quản lý chi phí đồng thời ngăn chặn việc tích lũy dữ liệu không cần thiết.

Vấn đề và Giải pháp khi Tích hợp

1. Lệch lạc lược đồ:

Khi mô hình bộ nhớ của bạn tiến bộ, các bản ghi lỗi thời có thể làm gián đoạn các truy vấn mới do lệch lạc lược đồ. Với các công cụ di chuyển như Alembic, việc quản lý cập nhật trở nên liền mạch.

2. Độ trễ:

Hiệu suất có thể chậm lại do hàng ngàn yêu cầu từ các tác nhân. Các yêu cầu bản ghi thường xuyên cũng như việc sử dụng chỉ mục cho tìm kiếm nhanh sẽ nâng cao hiệu suất.

3. Quyền riêng tư dữ liệu:

Khi lưu trữ dữ liệu người dùng, việc ẩn danh là rất quan trọng. Lưu trữ các định danh đã được mã hóa hoặc băm, và thực hiện tuân thủ GDPR.

4. Kiểm tra và quan sát:

Phát hiện lỗi và tối ưu hóa quy trình làm việc được hỗ trợ bởi các bài kiểm tra đơn vị endpoint và nhật ký sử dụng bộ nhớ.

Kết luận

Các bot không giữ thông tin là những di sản của quá khứ. Một AI không ghi nhớ bài học từ quá khứ sẽ không thể lập kế hoạch thông minh cho tương lai. Với cấu trúc từ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình và tốc độ cùng khả năng mở rộng từ FastAPI, bạn có thể triển khai các hệ thống dựa trên tác nhân phát triển theo từng tương tác. AI thích ứng và nhận thức ngữ cảnh trở thành hiện thực - thông minh hơn, nhanh hơn, hữu ích hơn.

Chuyển đổi tư duy từ tự động hóa đơn giản tạo ra AI biết ghi nhớ. Hãy cùng Coditude triển khai các hệ thống bộ nhớ thông minh sử dụng MCP và FastAPI. Từ việc tạo ra các tác nhân AI mới đến nâng cao quy trình làm việc hiện tại, các giải pháp của chúng tôi được xây dựng để mở rộng cùng doanh nghiệp của bạn và biến đổi cơ sở hạ tầng của bạn từ không trạng thái thành chiến lược.