Cum transformă protocoalele agentice dezvoltarea inteligenței artificiale

Inteligența artificială este în pragul următorului său mare salt. După ani dominați de inteligența artificială generativă, anul 2025 este... făcându-se contur să fie anul IA agentică. Spre deosebire de predecesorii lor generativi, care răspund doar la solicitări și creează conținut nou, sistemele de IA agentică fac mult mai mult. Acestea sunt construite nu doar pentru a interacționa cu oamenii, ci și pentru a percepe activ mediul înconjurător, a lua decizii independente și a îndeplini sarcini pentru a atinge obiective specifice. Această schimbare are potențialul de a avea un impact semnificativ. În timp ce IA generativă s-a concentrat în principal pe furnizarea de informații sau producerea de conținut, IA agentică se referă la luarea de măsuri și la facilitarea colaborării. Aceste sisteme sunt construite pentru a lucra împreună și a rezolva probleme complexe din lumea reală ca o echipă, nu izolat. Cu toate acestea, deblocarea întregului potențial al IA agentică necesită o schimbare fundamentală în modul în care sistemele de IA interacționează între ele, cu datele și cu lumea din jurul lor. Aici este locul în care protocoalele agentice remodelează domeniul. Acestea transformă instrumente izolate, cu un singur scop, în rețele puternice, colaborative, care pot realiza mult mai mult decât orice IA individuală.

Problema cu sistemele de inteligență artificială izolate

În ciuda progreselor rapide din domeniu, majoritatea soluțiilor de inteligență artificială (IA) din prezent încă funcționează izolat. În mod tradițional, organizațiile au construit sisteme de inteligență artificială separate pentru nevoi specifice, cum ar fi asistența pentru clienți, detectarea fraudelor sau gestionarea stocurilor. Aceste sisteme nu pot comunica ușor între ele. Ele utilizează formate de date diferite, au modalități unice de a face schimb de informații și urmează propriile protocoale operaționale. Deși această abordare poate fi fezabilă pentru aplicații simple, ea duce la fragmentare, efort duplicat și resurse risipite. Organizațiile ajung adesea să mențină mai multe sisteme care se suprapun, fiecare necesitând propria infrastructură și expertiză, ceea ce crește complexitatea și costurile operaționale.

Principala provocare este integrarea. Atunci când organizațiile doresc ca diferitele lor sisteme de inteligență artificială să funcționeze împreună, se confruntă cu bariere tehnice semnificative. De exemplu, un chatbot care gestionează întrebările clienților nu poate partaja cu ușurință informații cu platforma logistică care urmărește comenzile. Instrumentele de detectare a fraudelor funcționează, de asemenea, separat de instrumentele de evaluare a riscurilor. Deoarece aceste sisteme nu vorbesc aceeași limbă, conectarea lor necesită de obicei soluții personalizate costisitoare și fragile. Acest lucru nu numai că reduce eficiența, dar îngreunează și valorificarea la maximum a datelor de către organizații.

Tendințele recente au făcut aceste provocări mai evidente. Studiile Arăta acea 96% dintre organizații intenționează să își intensifice utilizarea agenților de inteligență artificială în anul următor, majoritatea considerând acest lucru vital pentru a rămâne competitive. Cu toate acestea, acești agenți de inteligență artificială necesită o coordonare perfectă, partajarea datelor și interoperabilitate pentru a funcționa. Dacă nu se schimbă nimic, integrarea acestor instrumente deconectate ar putea deveni în curând o povară atât costisitoare, cât și nesustenabilă.

Ascensiunea protocoalelor agentice

Pentru a aborda provocările tot mai mari ale silozurilor de inteligență artificială, comunitatea IA dezvoltă protocoale agențice. Acestea sunt reguli și interfețe standard care permit sistemelor de inteligență artificială să comunice și să lucreze împreună. Ideea de bază este de a construi fundația pentru ceea ce mulți numesc acum „Internetul agenților„unde agenții se pot găsi reciproc, pot partaja informații și pot colabora. Este similar cu modul în care internetul timpuriu a ajutat computerele din întreaga lume să se conecteze și să interacționeze.”

• Model Context Protocol (MCP)

Protocolul de context model, lansat de Anthropic, lansat la sfârșitul anului 2024, devine rapid standardul pentru conectarea sistemelor de inteligență artificială la instrumente și surse de date externe. Mulți îl numesc portul USB-C pentru inteligență artificială, deoarece, asemenea unui conector universal, înlocuiește o încurcătură de sisteme incompatibile cu un standard simplu.

Anterior, conectarea unui sistem de inteligență artificială la un instrument sau o bază de date nouă însemna scrierea de cod personalizat pentru fiecare conexiune. MCP rezolvă această problemă. Acum, aplicațiile de inteligență artificială pot utiliza un protocol unic, standardizat, pentru a accesa multe surse de date, API-uri și servicii diferite, fără a necesita integrări speciale. Companii importante de tehnologie precum AWS, IBM și Cloudflare au adoptat deja MCP, OpenAI și Google DeepMind urmându-le exemplul. implementările arată că organizațiile care utilizează MCP raportează îmbunătățiri semnificative în automatizare și productivitate, uneori crescând eficiența fluxului de lucru cu peste 50%

• Protocolul Agent2Agent (A2A)

În timp ce MCP se concentrează pe conectarea sistemelor de inteligență artificială la instrumente externe, Agent2Agent (A2A) de la Google Protocolul A2025A permite agenților IA să comunice direct între ei. Introdus în aprilie 2, AXNUMXA permite agenților IA autonomi să se descopere reciproc, să își negocieze rolurile și să colaboreze la sarcini complexe. Important este că aceștia pot face toate acestea fără a-și expune algoritmii proprietari sau mecanismele interne sensibile. Acest lucru este deosebit de valoros în mediile de afaceri, unde organizațiile utilizează adesea soluții IA de la diferiți furnizori și trebuie să protejeze proprietatea intelectuală.

A2A introduce conceptul de „Carduri de agent„.” Acestea sunt ca niște cărți de vizită digitale care descriu capacitățile unui agent și modul de conectare cu acesta. Aceste cărți rezumă abilitățile fiecărui agent și oferă detalii pentru stabilirea conexiunilor. Protocolul include, de asemenea, un sistem structurat pentru a gestiona întregul proces de lucru în colaborare, de la atribuire până la finalizare. Cu suport încorporat pentru diferite formate de comunicare, protocolul oferă un grad ridicat de flexibilitate. Decizia Fundației Linux de a adopta A2A, ca standard deschis și neutru față de furnizori, garantează că va rămâne accesibil pe scară largă și va continua să stimuleze inovația în industrie.

• Protocolul de comunicare cu agentul (ACP)

IBM Protocolul de comunicare cu agentul (ACP) adoptă o abordare diferită, concentrându-se pe simplitate și adoptare ușoară. Dezvoltat ca parte a Platforma BeeAI și acum gestionat de Fundația Linux, ACP folosește tehnologii web familiare precum REST API-uri și JSONAcest lucru îl face ușor de utilizat pentru dezvoltatori, chiar dacă nu au expertiză profundă în domeniul inteligenței artificiale.

ACP acceptă comunicarea între agenți atât în timp real (sincronă), cât și întârziată (asincronă). De asemenea, include funcții de descoperire încorporate, permițând agenților să se găsească și să se conecteze unii cu alții, chiar și în medii cu acces limitat sau inexistent la internet. Această practică și cu cerințe reduse face din ACP o alegere atractivă pentru organizațiile care doresc să permită colaborarea agenților fără o configurare complicată.

Beneficiile comunicării standardizate prin inteligență artificială

Adoptarea protocoalelor agențice este o piatră de hotar majoră în dezvoltarea inteligenței artificiale. Prin trecerea de la instrumente izolate la ecosisteme de agenți colaborativi, organizațiile pot obține beneficii dincolo de îmbunătățirile tehnice.

• Interoperabilitate îmbunătățită

Protocoalele agențice acționează ca niște traducători universali pentru inteligența artificială. Organizațiile nu mai trebuie să investească timp și resurse pentru a construi integrări unice pentru fiecare sistem. În schimb, agenții de inteligență artificială de la diferiți furnizori, și chiar și cei construiți cu limbaje de programare diferite, pot comunica acum cu ușurință prin standarde comune. Acest nivel de interoperabilitate permite organizațiilor să combine cele mai bune soluții disponibile, creând un mediu de inteligență artificială mai flexibil și adaptabil.

• Eficiență și automatizare crescute

Protocoalele standardizate pot reduce semnificativ munca manuală și duplicarea eforturilor. Atunci când agenții IA se pot coordona fără efort, multe sarcini de rutină care odinioară necesitau supraveghere umană sunt acum gestionate automat. Primii utilizatori au observat până la... 40% îmbunătățiri în eficiența operațională, deoarece fluxurile de lucru devin mai fluide și mai puțin dependente de oameni pentru coordonare.

• Securitate și guvernanță îmbunătățite

Standardizarea aduce, de asemenea, numeroase avantaje în materie de securitate. Cu protocoale unificate, este mai ușor să se aplice reguli consistente de autentificare, autorizare și audit într-un întreg ecosistem de instrumente de inteligență artificială. Acest lucru simplifică respectarea standardelor de conformitate și de reglementare de către organizații. Atunci când agenții de inteligență artificială respectă aceleași reguli de securitate, nu contează pe ce tehnologie sunt construiți.

• Inovație accelerată

Poate cel mai interesant beneficiu este impulsul adus inovării. Fără povara rezolvării constante a problemelor de integrare, dezvoltatorii sunt liberi să se concentreze pe construirea de funcții noi și valoroase. Această abordare bazată pe module, în care fiecare agent, protocol sau instrument poate fi reutilizat și extins, încurajează experimentarea și accelerează progresul inteligenței artificiale în toate industriile.

Depășirea provocărilor de implementare

În ciuda acestor avantaje, construirea unui ecosistem de inteligență artificială complet colaborativ nu este lipsită de provocări. Securitatea și încrederea sunt preocupări majore. Organizațiile trebuie să se asigure că datele rămân private, că sistemele rămân fiabile și că toate cerințele de conformitate sunt îndeplinite înainte de a implementa agenți de inteligență artificială interconectați. Există, de asemenea, o deficit de profesioniști calificați. Domeniul IA agențică avansează rapid, dar nu există suficienți experți pentru a satisface cererea tot mai mare. În plus, multe companii încă folosesc sisteme vechi, cărora le lipsesc API-urile moderne sau infrastructura necesară pentru o integrare lină cu agenții IA.

Linia de jos

Pentru a realiza viziunea IA agențică, este crucial să se îmbunătățească integrarea și comunicarea dintre sistemele de IA și alte instrumente și tehnologii. Protocoale precum MCP, A2A și ACP devin factori cheie pentru colaborarea în domeniul IA. Prin standardizarea comunicării, aceste protocoale ajută la crearea unor ecosisteme de IA mai interoperabile, eficiente și sigure. Tranziția de la instrumente de IA izolate, cu un singur scop, la agenți interconectați va duce la o automatizare sporită, costuri operaționale mai mici și inovație accelerată.