Virtuals Protocol: Sự trỗi dậy của nền kinh tế agent trị giá 1 nghìn tỷ đô
Cách AI Agent đang kiến tạo nên một nền kinh tế riêng
Báo cáo này được thực hiện bởi Tiger Research, phân tích những đột phá của Virtuals Protocol trong việc chuẩn hóa sự phối hợp giữa các AI agent, cũng như vai trò của dự án trong nền kinh tế agent quy mô nghìn tỷ đô đang hình thành.
TL;DR
Hiệu suất của các mô hình AI đang dần chững lại, khiến ngành chuyển hướng trọng tâm từ phát triển kỹ thuật sang ứng dụng thực tiễn. Các AI agent đang thu hút sự chú ý, nhưng hạn chế của mô hình đơn lẻ khiến sự phối hợp chuyên biệt giữa các agent trở nên cần thiết. Tuy nhiên, hiện vẫn thiếu các hệ thống tiêu chuẩn để hỗ trợ sự hợp tác này.
Virtuals Protocol giải quyết vấn đề trên với Agent Commerce Protocol (ACP) – một giao thức chuẩn hóa và tự động hóa quá trình cộng tác giữa các agent, bao gồm 4 giai đoạn: Yêu cầu – Đàm phán – Giao dịch – Đánh giá. Điều này cho phép các agent từ nhiều nền tảng khác nhau phối hợp một cách trơn tru.
Thông qua ACP, các agent hoạt động như thực thể kinh tế tự chủ, vận hành 24/7. Các ứng dụng như quỹ đầu cơ on-chain hay sản xuất nội dung truyền thông tự động đang cho thấy tiềm năng rõ rệt. Hiện có khoảng 1 triệu agent tạo ra 1 tỷ USD doanh thu hằng năm, và con số này được kỳ vọng sẽ đạt 1 nghìn tỷ USD vào năm 2035.
1. Biên giới tiếp theo của AI – AI Agents
Công nghệ AI giờ đây không còn tạo cảm giác bất ngờ như trước. Các mô hình nền tảng lớn như GPT, Claude hay Gemini đều đang tiệm cận về mặt hiệu suất. Khoảng cách giữa các mô hình gần như không còn đáng kể. Ngành AI đang dịch chuyển trọng tâm từ việc theo đuổi sự vượt trội về kỹ thuật sang câu hỏi: làm sao để “ứng dụng” chúng một cách hiệu quả.
Tình huống này giống với thời kỳ đầu con người phát hiện ra lửa – bản thân phát minh này là một cuộc cách mạng. Nhưng bước ngoặt thật sự chỉ đến khi loài người tìm ra cách ứng dụng lửa vào thực tiễn. AI ngày nay cũng vậy. Chúng ta đã có công cụ đủ mạnh, nhưng điều quan trọng giờ nằm ở việc dùng công cụ đó như thế nào, vào đâu.
Tại thời điểm bước ngoặt này, AI Agents đang trở thành trung tâm của sự chú ý. Không giống các công cụ thụ động chỉ làm một việc khi được yêu cầu, agent là hệ thống chủ động, có khả năng hiểu toàn diện nhiệm vụ được giao và đưa ra quyết định tự động để hoàn thành nó.
Ví dụ, giả sử người dùng muốn đặt chỗ ăn tối. Các mô hình AI hiện tại có thể trả lời câu hỏi như: “Gợi ý nhà hàng Hàn Quốc có không gian đẹp ở Seoul.” Nhưng chúng không thể kiểm tra tình trạng đặt chỗ hay hỗ trợ đặt bàn. Agent thì khác. Chúng xem xét sở thích người dùng (vị trí, loại nhà hàng, khung giờ), tìm kiếm các nhà hàng phổ biến, và thậm chí hỗ trợ đặt chỗ theo thời gian thực.
2. Những thiếu sót của AI Agents hiện tại
Các agent ngày nay đã tiến rất gần đến hình mẫu như “Jarvis”. Nhưng điều đó không có nghĩa chúng là thực thể toàn năng có thể xử lý mọi việc một cách hoàn hảo. Ngay cả những agent xuất sắc nhất cũng không thể trở thành chuyên gia trong mọi lĩnh vực. Mỗi lĩnh vực đều đòi hỏi kiến thức chuyên môn riêng. Bên cạnh đó, khả năng ghi nhớ và xử lý của từng agent cũng có giới hạn. Ví dụ, một agent chuyên gợi ý nhà hàng không thể ngay lập tức trở thành chuyên gia pháp lý hay cung cấp tư vấn pháp luật.
Tuy nhiên, câu chuyện sẽ hoàn toàn khác nếu các agent có thể phối hợp với nhau theo chuyên môn riêng. Chẳng hạn, một agent gợi ý nhà hàng có thể yêu cầu một agent dịch thuật hỗ trợ dịch thực đơn cho người dùng nước ngoài. Hoặc nhờ một agent y tế kiểm tra thông tin dị ứng của người dùng. Sau đó, agent có thể lọc ra những nhà hàng phù hợp. Việc cộng tác như vậy giúp nâng độ chính xác và chất lượng dịch vụ lên mức mà một agent đơn lẻ không thể đạt được.
Nhưng vấn đề nằm ở khâu triển khai. Làm thế nào để xây dựng quy trình cho phép nhiều agent làm việc cùng nhau?
Hãy hình dung một tình huống: một agent marketing cần nhờ một agent thiết kế tạo poster. Ngay lập tức xuất hiện nhiều câu hỏi: Làm sao họ thống nhất được phạm vi công việc và tiêu chuẩn chất lượng? Làm sao định giá dịch vụ? Nếu sản phẩm đầu ra không đạt yêu cầu thì xử lý thế nào? Thanh toán sẽ diễn ra ra sao? Nếu không có câu trả lời cho những câu hỏi cơ bản này, việc hợp tác giữa các agent chỉ khiến mọi thứ thêm rối rắm. Và vấn đề nghiêm trọng hơn là độ phức tạp – nó tăng lên nhanh chóng khi số lượng agent phối hợp ngày càng nhiều. Điều này cũng phản ánh thực tế ngoài đời. Khi con người thuê freelancer, họ cần có hợp đồng rõ ràng, xác định phạm vi công việc, thời hạn và tiêu chuẩn. Các agent cũng cần những quy trình hệ thống tương tự.
Hệ sinh thái agent cuối cùng sẽ cần đến các giao thức chuẩn hóa. Những giao thức này có thể giúp cấu trúc hóa và tự động hóa quá trình hợp tác giữa các agent như những đơn vị giao dịch độc lập. Một hạ tầng thương mại toàn diện cần được thiết lập – bao gồm cả việc thực thi hợp đồng, đàm phán điều kiện, đánh giá chất lượng và thanh toán. Virtuals Protocol (Virtuals) đưa ra giải pháp cho vấn đề này thông qua Agent Commerce Protocol (ACP).
3. Virtuals Protocol: Từ Launchpad agent đến hạ tầng thương mại
Virtuals là một trong những dự án tiên phong về agent trong ngành Web3. Dự án cung cấp nền tảng kỹ thuật để bất kỳ ai cũng có thể phát triển và triển khai AI agent. Virtuals đã thu hút sự chú ý trên thị trường thông qua hai sản phẩm chủ lực. Đó là G.A.M.E (Generative Autonomous Multimodal Entities) – một framework phát triển agent, và một launchpad để tokenize agent và gọi vốn.
Tính đến hiện tại, đã có hơn 17.000 agent được triển khai qua nền tảng Virtuals. Đây được xem là cột mốc quan trọng, đặt nền móng cho hệ sinh thái agent trong ngành Web3. Tuy nhiên, framework của Virtuals cũng tồn tại một số giới hạn cơ bản:
Nó hỗ trợ tốt cho việc phát triển và triển khai từng agent riêng lẻ, nhưng chưa xem xét đến cấu trúc giao tiếp và phối hợp giữa các agent.
Để giải quyết vấn đề này, Virtuals giới thiệu ACP – một giao thức thương mại mở giúp kết nối toàn bộ hệ sinh thái agent. ACP tiêu chuẩn hóa các phương thức giao dịch giữa các agent, xây dựng một môi trường nơi các agent từ nhiều blockchain hoặc nền tảng khác nhau có thể hợp tác và giao dịch trơn tru, không gặp rào cản kỹ thuật. Qua đó, từng agent có thể sử dụng các dịch vụ chuyên biệt do agent khác cung cấp – không cần phải tự phát triển mọi chức năng từ đầu. Điều này sẽ nâng cao hiệu suất toàn hệ sinh thái một cách rõ rệt.
Cách ACP hoạt động cũng sẽ giống như Stripe đã từng làm với thanh toán online: chuẩn hóa các quy trình phức tạp và thúc đẩy kinh tế số phát triển. ACP được kỳ vọng sẽ mang lại động lực tăng trưởng mới cho hệ sinh thái agent theo hướng tương tự.
4. ACP: Tiêu chuẩn mở cho thương mại giữa nhiều agent
ACP của Virtuals bao gồm 4 giai đoạn chính: Yêu cầu – Đàm phán – Giao dịch – Đánh giá. Quy trình này tương tự như cách các công ty truyền thống đăng yêu cầu đề xuất (RFP), sau đó so sánh báo giá từ nhiều nhà cung cấp và ký hợp đồng. Tuy nhiên, điểm khác biệt nằm ở việc toàn bộ quy trình được tự động hóa thông qua smart contract.
Để hiểu rõ hơn cách hoạt động của ACP, hãy xem xét một trường hợp khởi nghiệp mở tiệm nước chanh. Giả sử một người dùng muốn mở tiệm nước chanh và tìm đến sự hỗ trợ của các agent. Agent quản lý tên Lemo sẽ xác định danh sách các đầu việc cần thiết để vận hành doanh nghiệp. Lemo xác nhận rằng cần đến nhiều nhiệm vụ chuyên môn khác nhau – từ lập kế hoạch kinh doanh, phát triển chiến lược marketing đến tư vấn pháp lý. Sau đó, Lemo gửi yêu cầu đến các agent chuyên biệt thông qua ACP.
Quy trình 4 bước theo ACP – ví dụ với nhiệm vụ thiết kế poster – diễn ra như sau:
Giai đoạn Yêu cầu: Lemo đăng yêu cầu "thiết kế poster" lên hệ thống và đặt ngân sách là $50.
Giai đoạn Đàm phán: Agent thiết kế tên Pixie đề xuất: “Tôi có thể hoàn thành trong 2 ngày với giá $40.” Lemo đồng ý và giao dịch được thiết lập.
Giai đoạn Giao dịch: Smart contract sẽ giữ an toàn $40 của Lemo (số tiền đã thỏa thuận). Pixie bắt đầu thiết kế poster.
Giai đoạn Đánh giá: Một agent đánh giá sẽ xem xét poster mà Pixie hoàn thành, kiểm tra xem sản phẩm có đáp ứng tiêu chí đã nêu trong yêu cầu hay không. Nếu đạt, việc thanh toán sẽ được thực hiện tự động. Đánh giá này cũng sẽ được ghi vào hồ sơ tín nhiệm của Pixie, và được dùng như chỉ số uy tín trong các giao dịch sau này.
Sau khi hoàn thành một tác vụ, Lemo có thể tiếp tục gửi yêu cầu khác tới các agent chuyên biệt – như chiến lược marketing hay tư vấn pháp lý – theo đúng quy trình 4 bước như trên.
5. ACP sẽ thay đổi hệ sinh thái agent như thế nào
ACP không chỉ đơn thuần mang lại cải thiện về hiệu suất – nó được kỳ vọng sẽ dẫn đến sự chuyển dịch mang tính nền tảng trong mô hình hoạt động của hệ sinh thái agent. Với ACP, các agent có thể tự động thực hiện các nhiệm vụ được mã hóa bằng code, và nhận phần thưởng tương ứng. Các agent này có thể vận hành 24/7 không ngừng nghỉ, sẵn sàng được kích hoạt khi cần và dừng lại bất cứ lúc nào. Khác với con người, agent không bị giới hạn về thể chất hay thời gian, mở ra khả năng hình thành các mô hình kinh doanh hoàn toàn mới.
Ngành vẫn đang ở giai đoạn sơ khai, nhưng tiềm năng có thể được hình dung qua các ví dụ được Virtuals giới thiệu.
5.1. Quỹ đầu cơ không bao giờ ngủ
Các quỹ đầu cơ on-chain là ví dụ tiêu biểu nhất về cách ứng dụng ACP. Đầu tư là một lĩnh vực có tính phức tạp cao, đòi hỏi xử lý thông tin theo thời gian thực ở nhiều khía cạnh chuyên môn – bao gồm phân tích thị trường, quản trị rủi ro, và tối ưu hóa danh mục đầu tư. Mô hình này có thể được tối ưu thông qua sự phối hợp giữa các agent chuyên biệt.
Ví dụ, AIXVC phân tích xu hướng nhà đầu tư, phân bổ tài sản và điều chỉnh vị thế. AIXBT và Degen Capital phân tích xu hướng thị trường và dữ liệu xã hội, mỗi bên sử dụng các tiêu chí khác nhau. Loky theo dõi dữ liệu on-chain theo thời gian thực. BevorAI audit các hợp đồng thông minh. Mỗi tác nhân hoạt động độc lập và trao đổi thông tin, phân tích cần thiết thông qua ACP. Qua đó, họ cùng đưa ra quyết định đầu tư tổng thể và chính xác hơn.
Cốt lõi của hệ thống này là khả năng vận hành liên tục – không phụ thuộc vào giờ làm việc cố định. Các agent phân tích dữ liệu thị trường không ngừng, điều chỉnh danh mục đầu tư và thực hiện giao dịch. Hiệu suất được ACP tự động đánh giá, và phần thưởng được phân phối mà không cần sự can thiệp của con người. Toàn bộ quá trình đều được tự động hóa từ đầu đến cuối.
5.2. Production house hoạt động liên tục, vận hành bởi AI agent
Các xưởng sản xuất nội dung cũng có thể vận hành hoàn toàn tự động, 24/7. Trong mô hình này, các agent chuyên biệt sẽ phân chia vai trò, xử lý toàn bộ quy trình từ lên ý tưởng, sản xuất đến phân phối nội dung.
Điều này được kỳ vọng sẽ làm thay đổi đáng kể ngành influencer ảo. Hiện tại, influencer ảo vẫn có nhiều hạn chế: công ty sản xuất phải tự tay tạo nội dung, rồi tải thủ công lên nền tảng. Nhưng khi vận hành qua hệ thống tự trị, các agent có thể tương tác với fan theo thời gian thực, giúp tăng mức độ tương tác đáng kể.
Khi Luna – influencer ảo do Virtuals phát triển bằng AI – tương tác với fan, nhiều agent sẽ phối hợp để tạo ra nội dung. Alphakek agent lên ý tưởng cho meme, dựa theo tình hình thị trường crypto. MUSIC agent tạo nhạc nền dài 8–15 giây, phù hợp với nội dung. Luvi (trước đây là Steven SpAIelberg) sẽ dựng clip TikTok hoặc Instagram Reels dài 15–30 giây từ các yếu tố trên. Đây là những video hoàn chỉnh. Tất cả agent chia sẻ tiến độ theo thời gian thực qua ACP để phối hợp nhịp nhàng. Ví dụ, nếu Luna yêu cầu “làm video hài hước hơn,” Alphakek sẽ phóng đại biểu cảm, MUSIC sẽ thêm hiệu ứng âm thanh gây cười – và những thay đổi này sẽ được áp dụng ngay lập tức.
Video phía trên là kết quả thực tế được tạo ra bởi Luna và Luvi, hoàn toàn không có sự can thiệp từ con người. Điều này cho thấy agent có thể vận hành như các thực thể kinh tế độc lập, không chỉ đơn thuần là công cụ tự động hóa. Chúng tự phối hợp – tự sáng tạo – tự tạo ra giá trị. Mô hình cộng tác giữa các agent này sẽ không chỉ dừng lại ở quỹ đầu cơ hay sản xuất nội dung, mà sẽ mở rộng ra nhiều ngành khác và hình thành các mô hình kinh doanh hoàn toàn mới.
6. Cuộc cách mạng 1 nghìn tỷ đô: Agent Economy qua các con số
Nền kinh tế agent không còn là viễn cảnh tưởng tượng. Thông qua ACP, các agent đã bắt đầu vận hành như những thực thể kinh tế thực sự. Các quỹ đầu cơ 24/7 và xưởng sản xuất nội dung không ngừng nghỉ đã chứng minh điều đó là khả thi.
Hạ tầng công nghệ hỗ trợ cho xu hướng này cũng đang phát triển nhanh chóng. Chi phí inference AI đã giảm 99,7% trong 2 năm qua. Các mô hình mã nguồn mở hiệu suất cao như LLaMA của Meta hay Qwen của Alibaba đang cung cấp hiệu năng ở cấp độ thương mại. Điều này tạo ra một môi trường nơi bất kỳ ai cũng có thể tạo ra agent với chi phí thấp.
Tính đến năm 2025, có khoảng 1 triệu agent công khai đang hoạt động on-chain. Trung bình, mỗi agent tạo ra giá trị ~1.000 USD mỗi năm, tương đương tổng giá trị kinh tế là khoảng 1 tỷ USD. Con số này được gọi là GAP – Gross Agent Product. Nếu xu hướng này tiếp tục, quy mô nền kinh tế agent được dự đoán sẽ đạt 1 nghìn tỷ USD vào năm 2035.
Tuy nhiên, để đạt được mốc đó, vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết. Dù ACP cung cấp mức độ bảo mật mạnh mẽ dựa trên EVM, vẫn cần cải thiện về bảo vệ quyền riêng tư, đặc biệt là với các giao dịch nhạy cảm hoặc logic kinh doanh. May mắn là công nghệ zero-knowledge proof (ZKP) sẽ dần giải quyết những giới hạn này. Khi mức độ hoàn thiện kỹ thuật được nâng cao, tiềm năng phát triển của nền kinh tế agent sẽ còn mở rộng hơn nữa.
Tuyên Bố Miễn Trách Nhiệm
Báo cáo này được chuẩn bị dựa trên các tài liệu được cho là đáng tin cậy. Tuy nhiên, chúng tôi không bảo đảm rõ ràng hay ngụ ý về tính chính xác, đầy đủ hoặc sự phù hợp của thông tin. Chúng tôi từ chối mọi trách nhiệm đối với bất kỳ tổn thất nào phát sinh từ việc sử dụng báo cáo này hoặc nội dung của nó. Các kết luận và khuyến nghị trong báo cáo được đưa ra dựa trên thông tin có sẵn tại thời điểm soạn thảo và có thể thay đổi mà không cần thông báo trước. Tất cả các dự án, ước tính, dự báo, mục tiêu, quan điểm và ý kiến được nêu trong báo cáo này có thể thay đổi mà không cần thông báo và có thể khác hoặc trái ngược với quan điểm của người khác hoặc tổ chức khác.
Tài liệu này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và không nên được coi là lời khuyên pháp lý, kinh doanh, đầu tư hoặc thuế. Mọi tham chiếu đến chứng khoán hoặc tài sản số chỉ nhằm mục đích minh họa và không cấu thành khuyến nghị đầu tư hoặc đề nghị cung cấp dịch vụ tư vấn đầu tư. Tài liệu này không nhằm hướng tới nhà đầu tư hoặc các đối tượng tiềm năng đầu tư.
Điều Khoản Sử Dụng
Tiger Research cho phép sử dụng hợp lý các báo cáo của mình. "Sử dụng hợp lý" là nguyên tắc cho phép sử dụng một phần nội dung vì lợi ích công cộng, miễn là không gây tổn hại đến giá trị thương mại của tài liệu. Nếu việc sử dụng phù hợp với mục đích của sử dụng hợp lý, các báo cáo có thể được sử dụng mà không cần xin phép trước. Tuy nhiên, khi trích dẫn báo cáo của Tiger Research, cần tuân thủ các yêu cầu sau 1) Rõ ràng ghi nguồn là "Tiger Research" 2) Đính kèm logo của Tiger Research (đen/trắng). Nếu tài liệu được chỉnh sửa và xuất bản lại, cần có thỏa thuận riêng. Việc sử dụng trái phép các báo cáo có thể dẫn đến hành động pháp lý.