Làm thế nào để xây dựng AI Web3 Agent với Google Cloud?

Làm thế nào để xây dựng AI Web3 Agent với Google Cloud?

Với vị thế là một trong những ông lớn dẫn đầu trong lĩnh vực AI, Google Cloud hỗ trợ cộng đồng Web3 developer bằng cách cung cấp các tài nguyên như BigQuery blockchain datasets và testnet faucet, cùng với các cơ sở hạ tầng đám mây cần thiết để xây dựng các ứng dụng phi tập trung. Hãy cùng Cloud Ace tìm hiểu cách xây dựng Web3 AI Agent với Google Cloud nhé.

AI for Web3 là việc ứng dụng AI vào thực tế để nâng cao hiệu quả hoạt động của các công ty và dự án Web3 - từ phân tích, nghiên cứu thị trường đến chatbot. Web3 AI Agent chính là sự kết hợp mạnh mẽ nhất giữa AI và Web3. Các agent này dựa vào nguyên tắc phi tập trung và nguồn gốc để ứng dụng vào nhiều trường hợp như thanh toán, các vấn đề nội bộ về độ tin cậy và nguồn gốc.

Các AI Agent là những phần mềm tự chủ được hỗ trợ bởi LLM, được dự đoán sẽ cách mạng hóa các tương tác trong hệ sinh thái Web3. Chúng có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, quản lý danh mục đầu tư DeFi, nâng các trải nghiệm trong Game, phân tích dữ liệu và tương tác với Blockchain thậm chí là các Agents khác mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người. Các Web3 AI Agents có thể thực hiện các giao dịch với nhau bằng giao thức A2A, thúc đẩy các hoạt động kinh tế bằng stablecoin, từ đó đơn giản hóa các giao dịch phức tạp.

Các thư viện hiện đại trang bị công cụ cho nhà phát triển để xây dựng và triển khai agent. Chúng đi kèm với các "kỹ năng" hoặc "công cụ" sẵn có, cho phép agent thực hiện ngay lập tức các tác vụ như hoán đổi token trên DEX, đăng bài lên mạng xã hội phi tập trung, hoặc tìm nạp và giải thích dữ liệu on-chain.

Khả năng hiểu và thực hiện hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên là một đổi mới cốt lõi. Ví dụ, một agent có thể "hoán đổi 1 ETH lấy USDC trên sàn có tính thanh khoản cao nhất" mà không cần can thiệp thủ công. Để vận hành, các agent này cần quyền truy cập vào các thành phần Web3 thiết yếu: node RPC để đọc và ghi lên blockchain, bộ dữ liệu được lập chỉ mục để truy vấn hiệu quả, và ví crypto chuyên dụng để giữ và giao dịch tài sản kỹ thuật số.

1. Phát triển nhanh và không cần code nhiều: Vertex AI Agent Builder

Conversational Agents cho phép tạo mẫu và triển khai agent nhanh chóng thông qua giao diện thân thiện với người dùng, giúp non-tech cũng có thể tiếp cận. Để đơn giản hóa và tăng tốc quá trình này, nền tảng cung cấp foundational tools. Các agent có thể được bổ sung các khả năng tiêu chuẩn như tận dụng kho dữ liệu, thực hiện tìm kiếm Google, hoặc truy cập website và các files. Tuy nhiên, đối với các chức năng nâng cao hơn – như tích hợp crypto wallets, đảm bảo khả năng tương thích MCP, hoặc triển khai các mô hình và điều phối tùy chỉnh, người dùng nên sử dụng custom development.

2. Kiểm soát hoàn toàn và kiến trúc agent tùy chỉnh: Open-source frameworks trên Vertex AI

Đối với các nhu cầu tùy chỉnh cao, developers có thể xây dựng kiến trúc agent riêng bằng cách sử dụng các framework mã nguồn mở (Agent Development Kit, LangGraph, CrewAI) được hỗ trợ bởi các LLM tiên tiến như Gemini (bao gồm Gemini 2.5 Pro đang dẫn đầu bảng xếp hạng Chatbot Arena tại thời điểm xuất bản) và Claude có sẵn thông qua Vertex AI. Một kiến trúc Web3 Agent điển hình (minh họa bên dưới) gồm giao diện người dùng, agent runtime điều phối các tác vụ, LLM để suy luận, bộ nhớ để quản lý trạng thái, và nhiều công cụ/plugin khác nhau (trình kết nối blockchain, quản lý ví, tìm kiếm, v.v.) được kết nối qua các adapters.

Các tính năng chính của Agent Development Kit:

Dễ dàng xác định và điều phối nhiều agent:
- Ví dụ, người dùng có thể sử dụng các sub-agent, mỗi sub-agent sẽ xử lý một phần logic riêng. Trong ví dụ về crypto agent, một agent có thể tìm các dự án hoặc token đang thịnh hành trên X, trong khi một agent khác sẽ nghiên cứu về các dự án đó thông qua Google Search, và một agent khác có thể thực hiện hành động thay mặt người dùng bằng crypto wallet.
Mô hình không xác định:
- Người dùng có thể sử dụng bất kỳ mô hình nào từ Google hoặc các nhà cung cấp khác và thay đổi dễ dàng.

Phát triển nhanh với ADK agent local
- Với ADK, người dùng có thể dễ dàng hình dung cách các agent hoạt động và theo dõi từng bước hành động của chúng. Chỉ cần chạy agent ADK trên máy tính người dùng và thử nghiệm bằng cách trò chuyện trực tiếp với nó.

Hỗ trợ MCP và A2A (agent to agent) ngay khi cài đặt
- Cho phép các agents của người dùng tương tác với các dịch vụ và agents khác bằng các giao thức được chuẩn hóa.
Triển khai linh hoạt
- Các agents được thiết kế dưới dạng containers và triển khai dễ dàng trên nhiều nền tảng, bao gồm Agent Engine, Cloud Run, hoặc GKE. Đặc biệt, Vertex AI Agent Engine cung cấp môi trường vận hành được quản lý hoàn toàn, giúp doanh nghiệp không phải lo lắng về việc mở rộng quy mô, bảo mật hay quản lý cơ sở hạ tầng. Điều này giúp các nhà phát triển tập trung tối đa vào việc xây dựng và cải thiện các tính năng cốt lõi của agent, thay vì lãng phí thời gian vào các vấn đề triển khai phức tạp.

Cloud Ace

Google Cloud Managed Service Provider