एजेंटिक प्रोटोकॉल कैसे एआई विकास को बदल रहे हैं

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस अपने अगले बड़े कदम पर है। जेनरेटिव एआई द्वारा वर्षों के बाद, 2025 एजेंटिक एआई का वर्ष बन रहा है। उनके जेनरेटिव पूर्ववर्तियों के विपरीत, जो केवल प्रॉम्प्ट का जवाब देते हैं और नए सामग्री बनाते हैं, एजेंटिक एआई सिस्टम बहुत कुछ करते हैं। वे मानवों के साथ बातचीत करने के लिए नहीं बनाए गए हैं, बल्कि अपने आसपास के वातावरण को सक्रिय रूप से महसूस करने, स्वतंत्र निर्णय लेने और विशिष्ट लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए कार्य करने के लिए बनाए गए हैं। यह परिवर्तन महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकता है। जबकि जेनरेटिव एआई ने मुख्य रूप से जानकारी प्रदान करने या सामग्री बनाने पर ध्यान केंद्रित किया है, एजेंटिक एआई कार्रवाई करने और सहयोग को सक्षम बनाने के बारे में है। ये सिस्टम एक दूसरे के साथ काम करने और जटिल, वास्तविक दुनिया की समस्याओं को एक टीम के रूप में हल करने के लिए बनाए गए हैं, अलगाव में नहीं। हालांकि, एजेंटिक एआई की पूरी क्षमता को अनलॉक करने के लिए एआई सिस्टम, डेटा और उनके आसपास की दुनिया के साथ बातचीत करने के तरीके में मूलभूत परिवर्तन की आवश्यकता है। यहीं पर एजेंटिक प्रोटोकॉल क्षेत्र को फिर से आकार दे रहे हैं। वे अलग, एकल-उद्देश्य वाले उपकरणों को शक्तिशाली सहयोगी नेटवर्क में बदल रहे हैं जो अकेले किसी भी एआई से अधिक हासिल कर सकते हैं।

अलग एआई सिस्टम की समस्या

एआई क्षेत्र में तेजी से प्रगति के बावजूद, आज भी अधिकांश एआई समाधान अलगाव में काम करते हैं। पारंपरिक रूप से, संगठनों ने विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए अलग-अलग एआई सिस्टम बनाए हैं, जैसे कि ग्राहक सहायता, धोखाधड़ी का पता लगाना या इन्वेंट्री प्रबंधन। ये सिस्टम एक दूसरे के साथ आसानी से संवाद नहीं कर सकते हैं। वे अलग-अलग डेटा प्रारूप का उपयोग करते हैं, जानकारी के आदान-प्रदान के लिए विशिष्ट तरीके हैं और अपने स्वयं के संचालन प्रोटोकॉल का पालन करते हैं। जबकि यह दृष्टिकोण सरल अनुप्रयोगों के लिए काम कर सकता है, यह टुकड़े-टुकड़े होने, प्रयास की दोहराव और बर्बाद संसाधनों की ओर ले जाता है। संगठन अक्सर कई ओवरलैपिंग सिस्टम को बनाए रखते हैं, प्रत्येक को अपने स्वयं के बुनियादी ढांचे और विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है, जो जटिलता और परिचालन लागत को बढ़ाता है।

मुख्य चुनौती एकीकरण है। जब संगठन अपने विभिन्न एआई सिस्टम को एक साथ काम करना चाहते हैं, तो वे महत्वपूर्ण तकनीकी बाधाओं का सामना करते हैं। उदाहरण के लिए, ग्राहक प्रश्नों को संभालने वाला एक चैटबॉट आसानी से ऑर्डर को ट्रैक करने वाले लॉजिस्टिक्स प्लेटफ़ॉर्म के साथ जानकारी साझा नहीं कर सकता है। धोखाधड़ी का पता लगाने वाले उपकरण भी जोखिम मूल्यांकन उपकरणों से अलग काम करते हैं। क्योंकि ये सिस्टम एक ही भाषा नहीं बोलते हैं, उन्हें जोड़ने के लिए आमतौर पर महंगे और नाजुक कस्टम समाधानों की आवश्यकता होती है। यह न केवल दक्षता को कम करता है, बल्कि संगठनों को अपने डेटा का सर्वोत्तम उपयोग करना भी मुश्किल बना देता है।

हाल के रुझानों ने इन चुनौतियों को और अधिक स्पष्ट कर दिया है। अध्ययन दिखाते हैं कि 96% संगठन अगले वर्ष में एआई एजेंटों का उपयोग बढ़ाने की योजना बना रहे हैं, जिनमें से अधिकांश इसे प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए महत्वपूर्ण मानते हैं। हालांकि, इन एआई एजेंटों को सुचारू रूप से समन्वय, डेटा साझा करने और अंतरक्रियाशीलता की आवश्यकता होती है। यदि कुछ नहीं बदलता है, तो इन डिस्कनेक्टेड टूल्स को एकीकृत करना जल्द ही एक महंगा और अस्थिर बोझ बन सकता है।

एजेंटिक प्रोटोकॉल का उदय

एआई सिलोस की बढ़ती चुनौतियों का सामना करने के लिए, एआई समुदाय एजेंटिक प्रोटोकॉल विकसित कर रहा है। ये मानक नियम और इंटरफेस हैं जो एआई सिस्टम को एक दूसरे के साथ संवाद करने और सहयोग करने की अनुमति देते हैं। अंतर्निहित विचार यह है कि “एजेंटों का इंटरनेट” के लिए आधार बनाने के लिए, जहां एजेंट एक दूसरे को खोज सकते हैं, जानकारी साझा कर सकते हैं और सहयोग कर सकते हैं। यह उसी तरह है जैसे शुरुआती इंटरनेट ने दुनिया भर के कंप्यूटरों को जोड़ने और बातचीत करने में मदद की।

• मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (एमसीपी)

मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल, जिसे एंथ्रोपिक द्वारा 2024 के अंत में लॉन्च किया गया था, एआई सिस्टम को बाहरी टूल और डेटा स्रोतों से जोड़ने के लिए मानक बन रहा है। कई लोग इसे एआई के लिए यूएसबी-सी पोर्ट कहते हैं क्योंकि यह असंगत सिस्टम के जटिल जाल को एक सरल मानक से बदल देता है।

पहले, एक एआई सिस्टम को एक नए टूल या डेटाबेस से जोड़ने के लिए प्रत्येक कनेक्शन के लिए कस्टम कोड लिखना पड़ता था। एमसीपी इस समस्या का समाधान करता है। अब, एआई अनुप्रयोग एकल, मानकीकृत प्रोटोकॉल का उपयोग करके कई अलग-अलग डेटा स्रोतों, एपीआई और सेवाओं तक पहुंच सकते हैं बिना किसी विशेष एकीकरण की। मेजर टेक कंपनियों जैसे एएवीएस, आईबीएम और क्लाउडफ्लेयर ने पहले ही एमसीपी को अपना लिया है, ओपनएआई और गूगल डीपमाइंड उनका अनुसरण कर रहे हैं। शुरुआती कार्यान्वयन दिखाते हैं कि एमसीपी का उपयोग करने वाले संगठनों ने स्वचालन और उत्पादकता में महत्वपूर्ण सुधार देखा है, कभी-कभी कार्य प्रवाह की दक्षता में 50% से अधिक की वृद्धि होती है।

• एजेंट2एजेंट (ए2ए) प्रोटोकॉल

जबकि एमसीपी बाहरी टूल से एआई सिस्टम को जोड़ने पर केंद्रित है, गूगल का एजेंट2एजेंट (ए2ए) प्रोटोकॉल एआई एजेंटों को सीधे एक दूसरे के साथ संवाद करने की अनुमति देता है। अप्रैल 2025 में पेश किया गया, ए2ए स्वायत्त एआई एजेंटों को एक दूसरे को खोजने, अपनी भूमिकाओं को निर्धारित करने और जटिल कार्यों पर सहयोग करने की अनुमति देता है। महत्वपूर्ण बात यह है कि वे ऐसा करते हुए अपने प्रोप्राइटरी अल्गोरिदम या संवेदनशील आंतरिक कार्यों का खुलासा नहीं करते हैं। यह विशेष रूप से व्यावसायिक वातावरण में मूल्यवान है, जहां संगठन अक्सर विभिन्न विक्रेताओं से एआई समाधानों का उपयोग करते हैं और बौद्धिक संपदा की रक्षा करने की आवश्यकता होती है।

ए2ए “एजेंट कार्ड” की अवधारणा पेश करता है। ये डिजिटल व्यवसाय कार्ड हैं जो एक एजेंट की क्षमताओं और इसे कैसे जोड़ने का वर्णन करते हैं। ये कार्ड प्रत्येक एजेंट की कौशल का सारांश देते हैं और कनेक्शन के विवरण प्रदान करते हैं। प्रोटोकॉल में एक संरचित प्रणाली भी शामिल है जो सहयोगी कार्य की पूरी प्रक्रिया को प्रबंधित करने के लिए है, जिसमें असाइनमेंट से लेकर पूर्णता तक शामिल है। विभिन्न संचार प्रारूपों के लिए निर्मित समर्थन के साथ, प्रोटोकॉल उच्च डिग्री की लचीलापन प्रदान करता है। लिनक्स फाउंडेशन का ए2ए को एक खुला, विक्रेता-तटस्थ मानक के रूप में अपनाने का निर्णय यह सुनिश्चित करता है कि यह व्यापक रूप से सुलभ रहेगा और उद्योग नवाचार को बढ़ावा देगा।

• एजेंट संचार प्रोटोकॉल (एसीपी)

आईबीएम का एजेंट संचार प्रोटोकॉल (एसीपी) एक अलग दृष्टिकोण अपनाता है, जो सरलता और आसान अपनाने पर केंद्रित है। बीईएआई प्लेटफ़ॉर्म के हिस्से के रूप में विकसित और अब लिनक्स फाउंडेशन द्वारा प्रबंधित, एसीपी वेब प्रौद्योगिकियों जैसे आरईएसटी एपीआई और जेएसओएन का उपयोग करता है। यह विकासकर्ताओं के लिए इसका उपयोग करना आसान बनाता है, भले ही उनके पास गहरी एआई विशेषज्ञता न हो।

एसीपी वास्तविक समय (सिंक्रोनस) और विलंबित (एसिंक्रोनस) दोनों संचार को एजेंटों के बीच समर्थन करता है। इसमें निर्मित खोज सुविधाएं भी शामिल हैं, जो एजेंटों को एक दूसरे को खोजने और जोड़ने की अनुमति देती हैं, यहां तक कि सीमित या कोई इंटरनेट एक्सेस नहीं होने पर भी। यह व्यावहारिक, कम-आवश्यकता वाला एसीपी को उन संगठनों के लिए एक आकर्षक विकल्प बनाता है जो जटिल सेटअप के बिना एजेंट सहयोग को सक्षम बनाना चाहते हैं।

मानकीकृत एआई संचार के लाभ

एजेंटिक प्रोटोकॉल को अपनाना एआई विकास में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है। अलग-अलग टूल से सहयोगी एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र में संक्रमण करके, संगठन तकनीकी सुधारों से परे लाभ प्राप्त कर सकते हैं।

• बेहतर अंतरक्रियाशीलता

एजेंटिक प्रोटोकॉल एआई के लिए सार्वभौमिक अनुवादक के रूप में कार्य करते हैं। संगठनों को अब प्रत्येक सिस्टम के लिए विशिष्ट एकीकरण बनाने में समय और संसाधनों को खर्च करने की आवश्यकता नहीं है। इसके बजाय, विभिन्न विक्रेताओं से और यहां तक कि विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं में निर्मित एआई एजेंट साझा मानकों के माध्यम से आसानी से संवाद कर सकते हैं। यह स्तर की अंतरक्रियाशीलता संगठनों को उपलब्ध सर्वोत्तम समाधानों को जोड़ने की अनुमति देती है, जिससे एक अधिक लचीला और अनुकूलनीय एआई वातावरण बनता है।

• बढ़ी हुई दक्षता और स्वचालन

मानकीकृत प्रोटोकॉल मैनुअल कार्य और प्रयास की दोहराव को काफी कम कर सकते हैं। जब एआई एजेंट सहजता से समन्वय कर सकते हैं, तो कई दिनचर्या कार्य जो पहले मानव पर्यवेक्षण की आवश्यकता थी, अब स्वचालित रूप से संभाले जाते हैं। शुरुआती अपनाने वालों ने 40% तक की सुधार देखा है परिचालन दक्षता में सुधार के रूप में क्योंकि कार्य प्रवाह चिकना और कम मानव समन्वय पर निर्भर हो जाता है।

• सुरक्षा और शासन में सुधार

मानकीकरण से कई सुरक्षा लाभ भी मिलते हैं। एकीकृत प्रोटोकॉल के साथ, यह पूरे एआई टूल पारिस्थितिकी तंत्र में संगत प्रमाणीकरण, प्राधिकरण और ऑडिट नियमों को लागू करना आसान हो जाता है। यह संगठनों को अनुपालन और नियामक मानकों को पूरा करना आसान बनाता है। जब एआई एजेंट एक ही सुरक्षा नियमों का पालन करते हैं, तो यह महत्वपूर्ण नहीं है कि वे किस प्रौद्योगिकी पर बनाए गए हैं।

• त्वरित नवाचार

शायद सबसे रोमांचक लाभ नवाचार में बढ़ावा है। एकीकरण समस्याओं को लगातार हल करने के बोझ के बिना, डेवलपर नए और मूल्यवान सुविधाओं के निर्माण पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। यह बिल्डिंग ब्लॉक दृष्टिकोण, जहां प्रत्येक एजेंट, प्रोटोकॉल या टूल को पुन: उपयोग और विस्तारित किया जा सकता है, प्रयोग को प्रोत्साहित करता है और एआई प्रगति को उद्योगों में तेज करता है।

कार्यान्वयन चुनौतियों का सामना करना

इन लाभों के बावजूद, एक पूरी तरह से सहयोगी एआई पारिस्थितिकी तंत्र बनाना अपनी चुनौतियों के बिना नहीं है। सुरक्षा और विश्वास प्रमुख चिंताएं हैं। संगठनों को यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि डेटा निजी रहता है, सिस्टम विश्वसनीय रहते हैं और सभी अनुपालन आवश्यकताएं पूरी होने से पहले ही अंतर्संबंधित एआई एजेंटों को तैनात किया जाता है। इसके अलावा, कुशल पेशेवरों की कमी है। एजेंटिक एआई का क्षेत्र तेजी से आगे बढ़ रहा है, लेकिन बढ़ती मांग को पूरा करने के लिए पर्याप्त विशेषज्ञ नहीं हैं। इसके अलावा, कई कंपनियां अभी भी पुराने विरासत प्रणालियों का उपयोग करती हैं जिनमें एआई एजेंटों के साथ चिकनी एकीकरण के लिए आवश्यक आधुनिक एपीआई या बुनियादी ढांचे का अभाव है।

नीचे की पंक्ति

एजेंटिक एआई के दृष्टिकोण को प्राप्त करने के लिए, यह महत्वपूर्ण है कि एआई सिस्टम, अन्य टूल और प्रौद्योगिकियों के साथ एकीकरण और संचार में सुधार किया जाए। एमसीपी, ए2ए और एसीपी जैसे प्रोटोकॉल एआई सहयोग के लिए महत्वपूर्ण सुविधा प्रदाता के रूप में उभर रहे हैं। मानकीकृत संचार द्वारा, ये प्रोटोकॉल अधिक अंतरक्रियाशील, कुशल और सुरक्षित एआई पारिस्थितिकी तंत्र बनाने में मदद करते हैं। अलग, एकल-उद्देश्य वाले एआई टूल से जुड़े एजेंटों में संक्रमण संवर्धित स्वचालन, कम परिचालन लागत और त्वरित नवाचार की ओर ले जाएगा।