Как агентские протоколы меняют разработку ИИ

Искусственный интеллект стоит на пороге следующего большого скачка. После многих лет доминирования генеративного ИИ, 2025 год – это… формируется стать годом агентного ИИ. В отличие от своих генеративных предшественников, которые только реагируют на подсказки и создают новый контент, системы агентного ИИ способны на гораздо большее. Они созданы не только для взаимодействия с людьми, но и для активного восприятия окружающей среды, принятия самостоятельных решений и выполнения задач для достижения конкретных целей. Это изменение может оказать значительное влияние. В то время как генеративный ИИ в основном фокусируется на предоставлении информации или создании контента, агентный ИИ — это действия и обеспечение сотрудничества. Эти системы созданы для совместной работы и решения сложных реальных задач в команде, а не в изоляции. Однако для раскрытия полного потенциала агентного ИИ требуется фундаментальный сдвиг во взаимодействии систем ИИ друг с другом, с данными и с окружающим миром. Именно здесь агентные протоколы меняют эту область. Они превращают изолированные, узкоспециализированные инструменты в мощные сети для совместной работы, способные достичь гораздо большего, чем любой отдельный ИИ в одиночку.

Проблема изолированных систем ИИ

Несмотря на стремительный прогресс в этой области, большинство современных решений на основе ИИ по-прежнему работают изолированно. Традиционно организации разрабатывают отдельные системы ИИ для конкретных задач, таких как поддержка клиентов, выявление мошенничества или управление запасами. Эти системы не могут легко взаимодействовать друг с другом. Они используют разные форматы данных, обладают уникальными способами обмена информацией и следуют собственным рабочим протоколам. Хотя такой подход может быть работоспособным для простых приложений, он приводит к фрагментации, дублированию усилий и напрасной трате ресурсов. Организации часто вынуждены поддерживать несколько дублирующих систем, каждая из которых требует собственной инфраструктуры и экспертных знаний, что повышает сложность и эксплуатационные расходы.

Основная проблема — интеграция. Когда организации хотят, чтобы их различные системы искусственного интеллекта работали совместно, они сталкиваются со значительными техническими барьерами. Например, чат-бот, отвечающий на вопросы клиентов, не может легко обмениваться информацией с логистической платформой, отслеживающей заказы. Инструменты обнаружения мошенничества также работают отдельно от инструментов оценки рисков. Поскольку эти системы «разговаривают на разных языках», для их объединения обычно требуются дорогостоящие и ненадежные специализированные решения. Это не только снижает эффективность, но и затрудняет организациям максимально эффективное использование своих данных.

Последние тенденции сделали эти проблемы более очевидными. Исследования по оценкам, которая 96%. организаций планируют расширить использование ИИ-агентов в следующем году, при этом большинство считает это жизненно важным для сохранения конкурентоспособности. Однако для работы этих ИИ-агентов требуются безупречная координация, обмен данными и взаимодействие. Если ничего не изменится, интеграция этих разрозненных инструментов может вскоре стать дорогостоящим и непосильным бременем.

Расцвет агентных протоколов

Чтобы справиться с растущими проблемами разрозненности ИИ, сообщество ИИ разрабатывает агентные протоколы. Это стандартные правила и интерфейсы, позволяющие системам ИИ общаться и работать вместе. Основная идея заключается в создании фундамента для того, что многие теперь называют «…Интернет агентов«где агенты могут находить друг друга, обмениваться информацией и сотрудничать. Это похоже на то, как ранний Интернет помогал компьютерам по всему миру соединяться и взаимодействовать.

• Протокол контекста модели (MCP)

Радиус корня Модель контекстного протокола, запущен В конце 2024 года Anthropic быстро становится стандартом для подключения систем искусственного интеллекта к внешним инструментам и источникам данных. Многие называют его портом USB-C для искусственного интеллекта, поскольку, подобно универсальному разъёму, он заменяет множество несовместимых систем одним простым стандартом.

Раньше подключение системы ИИ к новому инструменту или базе данных требовало написания специального кода для каждого подключения. MCP решает эту проблему. Теперь приложения ИИ могут использовать единый стандартизированный протокол для доступа ко множеству различных источников данных, API и сервисов без необходимости какой-либо специальной интеграции. Крупнейшие технологические компании, такие как AWS, IBM и Cloudflare, уже внедрили MCP, а OpenAI и Google DeepMind последовали их примеру. реализации показывают, что организации, использующие MCP, сообщают о значительном улучшении автоматизации и производительности, иногда повышая эффективность рабочего процесса более чем на 50%

• Протокол Agent2Agent (A2A)

В то время как MCP фокусируется на подключении систем искусственного интеллекта к внешним инструментам, Agent2Agent от Google (A2A) Протокол A2025A позволяет агентам ИИ напрямую взаимодействовать друг с другом. Представленный в апреле 2 года, протокол AXNUMXA позволяет автономным агентам ИИ находить друг друга, согласовывать свои роли и совместно решать сложные задачи. Важно отметить, что всё это они могут делать, не раскрывая свои собственные алгоритмы или конфиденциальную внутреннюю работу. Это особенно ценно в бизнес-среде, где организации часто используют решения ИИ от разных поставщиков и нуждаются в защите интеллектуальной собственности.

A2A представляет концепцию «Агентские карты». Это своего рода цифровые визитные карточки, описывающие возможности агента и способы взаимодействия с ним. Эти карточки суммируют навыки каждого агента и предоставляют подробную информацию для установления связей. Протокол также включает структурированную систему управления всем процессом совместной работы, от назначения до завершения. Благодаря встроенной поддержке различных форматов коммуникации протокол обеспечивает высокую степень гибкости. Решение Linux Foundation принять A2A как открытый, нейтральный по отношению к поставщикам стандарт гарантирует, что он останется широкодоступным и продолжит стимулировать инновации в отрасли.

• Протокол связи агента (ACP)

IBM, Протокол связи агента (ACP) использует другой подход, концентрируясь на простоте и лёгкости внедрения. Разработано в рамках Платформа BeeAI и теперь управляется Linux Foundation, ACP использует знакомые веб-технологии, такие как API REST и JSON. Благодаря этому разработчикам будет легко пользоваться инструментом, даже если у них нет глубоких знаний в области искусственного интеллекта.

ACP поддерживает как синхронную (в реальном времени), так и асинхронную (с задержкой) связь между агентами. Кроме того, ACP включает встроенные функции обнаружения, позволяющие агентам находить друг друга и подключаться друг к другу даже в средах с ограниченным доступом в Интернет или без него. Благодаря практичности и низким системным требованиям ACP является привлекательным выбором для организаций, которым необходимо обеспечить совместную работу агентов без сложной настройки.

Преимущества стандартизированной коммуникации на основе искусственного интеллекта

Внедрение агентных протоколов — важная веха в развитии ИИ. Переходя от изолированных инструментов к экосистемам совместных агентов, организации могут добиться преимуществ, выходящих за рамки технических улучшений.

• Улучшенная совместимость

Агентские протоколы действуют как универсальные переводчики для ИИ. Организациям больше не нужно тратить время и ресурсы на создание уникальных интеграций для каждой системы. Вместо этого ИИ-агенты от разных поставщиков и даже разработанные на разных языках программирования теперь могут легко взаимодействовать, используя общие стандарты. Такой уровень взаимодействия позволяет организациям объединять лучшие доступные решения, создавая более гибкую и адаптивную среду ИИ.

• Повышенная эффективность и автоматизация

Стандартизированные протоколы могут значительно сократить объем ручной работы и дублирование усилий. Когда агенты ИИ могут легко координировать свои действия, многие рутинные задачи, которые раньше требовали человеческого контроля, теперь выполняются автоматически. Первые пользователи видели до 40% улучшений в эксплуатационной эффективности, поскольку рабочие процессы становятся более плавными и менее зависимыми от координации со стороны людей.

• Улучшенная безопасность и управление

Стандартизация также обеспечивает множество преимуществ в области безопасности. Благодаря унифицированным протоколам проще применять согласованные правила аутентификации, авторизации и аудита во всей экосистеме инструментов ИИ. Это упрощает для организаций соблюдение нормативных требований и стандартов. Когда агенты ИИ следуют одним и тем же правилам безопасности, неважно, на какой технологии они построены.

• Ускоренные инновации

Возможно, самым впечатляющим преимуществом является стимулирование инноваций. Разработчики, избавленные от необходимости постоянно решать проблемы интеграции, могут сосредоточиться на создании новых и ценных функций. Этот подход, основанный на принципах «строительных блоков», при котором каждый агент, протокол или инструмент можно использовать повторно и расширять, стимулирует эксперименты и ускоряет развитие ИИ в различных отраслях.

Преодоление проблем реализации

Несмотря на эти преимущества, создание полностью совместной экосистемы ИИ не лишено сложностей. Безопасность и доверие — главные вопросы. Организациям необходимо обеспечить конфиденциальность данных, надежность систем и соблюдение всех требований нормативных требований до развертывания взаимосвязанных агентов ИИ. Существует также нехватка квалифицированных специалистов. Сфера агентного ИИ стремительно развивается, но специалистов не хватает для удовлетворения растущего спроса. Кроме того, многие компании по-прежнему используют устаревшие системы, которым не хватает современных API или инфраструктуры, необходимых для плавной интеграции с агентами ИИ.

Выводы

Для реализации концепции агентного ИИ крайне важно улучшить интеграцию и взаимодействие между системами ИИ и другими инструментами и технологиями. Такие протоколы, как MCP, A2A и ACP, становятся ключевыми инструментами для совместной работы в сфере ИИ. Стандартизируя коммуникацию, эти протоколы способствуют созданию более совместимых, эффективных и безопасных экосистем ИИ. Переход от изолированных, специализированных инструментов ИИ к взаимосвязанным агентам приведет к повышению уровня автоматизации, снижению эксплуатационных расходов и ускорению инноваций.