Nếu bạn nghĩ AI chỉ đơn giản là chat với ChatGPT, thì đã đến lúc “update não bộ” rồi đấy. Các công ty công nghệ ngày nay không chỉ muốn có một AI trả lời câu hỏi thông minh, họ đang mơ tới cả một “hệ sinh thái” các AI có thể phối hợp như một team siêu đỉnh, giải quyết những công việc phức tạp mà một con bot đơn lẻ không thể nào kham nổi.
Chào mừng bạn đến với thế giới Multi-Agent Systems — hệ thống đa tác vụ của AI. Nơi mà các AI không chỉ thông minh, mà còn biết “hợp tác”, “chia sẻ” và “cùng nhau đưa ra quyết định”!
Vì sao AI bây giờ cần “teamwork”?
Hãy tưởng tượng: Một công ty lớn cần AI hỗ trợ từ kiểm tra hợp đồng, xử lý quy trình nhân sự, phân tích dữ liệu cho tới trả lời khách hàng đa ngôn ngữ. Một AI đơn lẻ, dù thông minh đến mấy, cũng không thể cùng lúc thành thạo mọi thứ.
Vậy nên, giải pháp chính là nhiều AI chuyên biệt cho từng nhiệm vụ nhỏ — và chúng sẽ hợp lực lại. Nhưng có một vấn đề: Làm sao để chúng “nói chuyện” với nhau suôn sẻ, tránh việc cả đội tanh bành vì thiếu phối hợp?
Đó là lúc hai mô hình nổi bật bước vào sân khấu: A2A (Agent-to-Agent) và MCP (Model Context Protocol).
A2A: Mỗi AI như một “người đồng nghiệp” độc lập
Mô hình A2A khá giống kiểu teamwork trong start-up: mỗi AI có thể tự gọi nhau qua API, truyền dữ liệu qua lại như các microservices. Mỗi agent có trí nhớ riêng, có thể “alo” tới bất kỳ đồng nghiệp nào khi cần.
Ưu điểm:
-
Linh hoạt, dễ thêm thành viên mới.
-
Mỗi AI có thể hoạt động song song.
-
Phù hợp với môi trường phát triển nhanh, cần thử nghiệm liên tục.
Nhược điểm:
-
Khi số lượng AI tăng, hệ thống dễ bị rối như “mì spaghetti”.
-
Khó kiểm soát lỗi, khó bảo trì.
-
Mỗi AI chỉ biết chuyện của riêng mình, thiếu sự phối hợp chặt chẽ.
Nếu bạn từng code một project mà các module gọi chéo nhau bừa bãi, bạn sẽ hiểu cảm giác này!
MCP: Tư duy “quản lý nhóm” của AI
Nếu A2A giống như một team freelance tự vận hành, thì MCP lại giống một công ty có trưởng nhóm. MCP có một “orchestrator” — thường là một AI trung tâm — nhận yêu cầu, chia bài, giữ lịch sử công việc, quyết định ai làm gì và khi nào.
Các AI trong MCP không tự ý giao tiếp với nhau, chỉ nhận nhiệm vụ từ orchestrator và trả kết quả. Nhờ đó, toàn bộ hệ thống có một bộ nhớ chung, giúp AI làm việc mượt hơn, có logic hơn.
Ưu điểm:
-
Có trí nhớ chung — AI không “não cá vàng”.
-
Dễ theo dõi, kiểm tra, audit.
-
Thêm AI mới cực kỳ dễ, chỉ cần đăng ký “profile” với orchestrator.
Nhược điểm:
-
Cần đầu tư công sức ban đầu để thiết kế hệ thống, định nghĩa rõ cách AI sẽ giao tiếp.
-
Phụ thuộc vào chất lượng AI “trưởng nhóm”.
Nếu bạn thích sự ngăn nắp và rõ ràng, MCP chính là lối chơi dành cho bạn.
Khi nào chọn A2A, khi nào chọn MCP?
-
Nếu bạn đang prototyping nhanh, cần phản hồi tức thì, nhiều team khác nhau viết agent riêng biệt — A2A là lựa chọn hợp lý.
-
Nếu bạn muốn một hệ thống AI ổn định, dễ bảo trì, có khả năng ghi nhớ, reasoning, kiểm soát luồng công việc — MCP mới là chân ái.
Thực tế, nhiều công ty đang xài hybrid model: dùng A2A cho các tác vụ nhỏ, và MCP để điều phối tổng thể.
Tương lai của AI: không chỉ “thông minh”, mà còn “biết hợp tác”
Hệ sinh thái AI đang tiến hóa từ những con chatbot độc lập thành những “tổ đội” AI biết phối hợp, lên kế hoạch và học hỏi từ kinh nghiệm. Việc hiểu rõ sự khác biệt giữa A2A và MCP không chỉ giúp bạn theo kịp xu hướng, mà còn mở ra cách tư duy mới cho bất kỳ ai muốn tham gia vào thế giới AI hiện đại.
Câu hỏi không còn là “AI có thông minh không?” — mà là “AI có teamwork tốt không?
