Как протоколы агентов преобразуют разработку ИИ

Искусственный интеллект находится на пороге своего следующего большого скачка. После лет, доминируемых генеративным ИИ, 2025 год становится годом агентного ИИ. В отличие от своих генеративных предшественников, которые только реагируют на запросы и создают новый контент, системы агентного ИИ делают гораздо больше. Они построены не только для взаимодействия с людьми, но и для активного восприятия своей среды, принятия независимых решений и выполнения задач для достижения конкретных целей. Этот сдвиг имеет потенциал оказать значительное влияние. Хотя генеративный ИИ в основном сосредоточен на предоставлении информации или производстве контента, агентный ИИ – это о принятии действий и облегчении сотрудничества. Эти системы предназначены для работы вместе и решения сложных, реальных проблем как команда, а не в изоляции. Однако разблокировка полного потенциала агентного ИИ требует фундаментального сдвига в том, как системы ИИ взаимодействуют друг с другом, с данными и с окружающим миром. Именно здесь протоколы агентов преобразуют эту область. Они превращают изолированные, однопользовательские инструменты в мощные, сотрудничающие сети, которые могут достичь гораздо больше, чем любой отдельный ИИ самостоятельно.

Проблема с изолированными системами ИИ

Несмотря на быстрые достижения в этой области, большинство решений ИИ сегодня все еще работают в изоляции. Традиционно организации строили отдельные системы ИИ для конкретных потребностей, таких как поддержка клиентов, обнаружение мошенничества или управление запасами. Эти системы не могут легко общаться друг с другом. Они используют разные форматы данных, имеют уникальные способы обмена информацией и следуют своим собственным операционным протоколам. Хотя этот подход может быть приемлемым для простых приложений, он приводит к фрагментации, дублированию усилий и расточительству ресурсов. Организации часто оказываются в ситуации, когда им приходится поддерживать несколько перекрывающихся систем, каждая из которых требует своей собственной инфраструктуры и экспертизы, что увеличивает сложность и операционные затраты.

Основная проблема – интеграция. Когда организации хотят, чтобы их разные системы ИИ работали вместе, они сталкиваются с значительными техническими барьерами. Например, чат-бот, обрабатывающий вопросы клиентов, не может легко поделиться информацией с логистической платформой, отслеживающей заказы. Инструменты обнаружения мошенничества также работают отдельно от инструментов оценки рисков. Поскольку эти системы не говорят на одном языке, их подключение обычно требует дорогостоящих и хрупких индивидуальных решений. Это не только снижает эффективность, но и затрудняет для организаций максимальное использование своих данных.

Недавние тенденции сделали эти проблемы более очевидными. Исследования показывают, что 96% организаций планируют увеличить использование агентов ИИ в ближайшем году, причем большинство считают это важным для поддержания конкурентоспособности. Однако эти агенты ИИ требуют бесшовной координации, обмена данными и взаимодействия, чтобы работать. Если ничего не изменится, интеграция этих несвязанных инструментов может вскоре стать дорогой и неустойчивой ношей.

Рост протоколов агентов

Чтобы решить растущие проблемы изолированных систем ИИ, сообщество ИИ разрабатывает протоколы агентов. Это стандартные правила и интерфейсы, которые позволяют системам ИИ общаться и работать вместе. Основная идея состоит в том, чтобы создать основу для того, что многие теперь называют “Интернетом агентов“, где агенты могут найти друг друга, поделиться информацией и сотрудничать. Это похоже на то, как ранний Интернет помог компьютерам по всему миру соединиться и взаимодействовать.

• Протокол контекста модели (MCP)

Протокол контекста модели (MCP), запущенный Anthropic в конце 2024 года, быстро становится стандартом для подключения систем ИИ к внешним инструментам и источникам данных. Многие называют его портом USB-C для ИИ, поскольку, как универсальный коннектор, он заменяет запутанный набор несовместимых систем на один простой стандарт.

Ранее подключение системы ИИ к новому инструменту или базе данных означало написание индивидуального кода для каждой связи. MCP решает эту проблему. Теперь приложения ИИ могут использовать один стандартизированный протокол для доступа к различным источникам данных, API и сервисам без необходимости специальных интеграций. Крупные технологические компании, такие как AWS, IBM и Cloudflare, уже приняли MCP, а OpenAI и Google DeepMind последовали их примеру. Ранние реализации показывают, что организации, использующие MCP, сообщают о значительных улучшениях в автоматизации и производительности, иногда увеличивая эффективность рабочих процессов более чем на 50%.

• Протокол Agent2Agent (A2A)

Хотя MCP фокусируется на подключении систем ИИ к внешним инструментам, протокол Agent2Agent (A2A) от Google позволяет агентам ИИ общаться напрямую друг с другом. Представленный в апреле 2025 года, A2A позволяет автономным агентам ИИ обнаруживать друг друга, договариваться о своих ролях и сотрудничать в сложных задачах. Что важно, они могут делать все это без раскрытия своих проприетарных алгоритмов или чувствительных внутренних механизмов. Это особенно ценно в деловой среде, где организации часто используют решения ИИ от разных поставщиков и cần保护 интеллектуальную собственность.

A2A вводит понятие “Карт агентов“. Эти карты похожи на цифровые визитные карточки, которые описывают возможности агента и то, как с ним связаться. Эти карты суммируют навыки каждого агента и предоставляют подробности для установления связей. Протокол также включает структурированную систему для управления всем процессом совместной работы, от назначения до завершения. С встроенной поддержкой различных форматов общения протокол предлагает высокую степень гибкости. Решение Linux Foundation принять A2A в качестве открытого, независимого от поставщика стандарта гарантирует, что он останется широко доступным и будет продолжать стимулировать инновации в отрасли.

• Протокол коммуникации агентов (ACP)

Протокол коммуникации агентов (ACP) от IBM использует другой подход, фокусируясь на простоте и легкости принятия. Разработанный в рамках платформы BeeAI и теперь управляемый Linux Foundation, ACP использует знакомые веб-технологии, такие как REST API и JSON. Это делает его простым для разработчиков, даже если у них нет глубоких знаний ИИ.

ACP поддерживает как реальное (синхронное), так и задержанное (асинхронное) общение между агентами. Он также включает встроенные функции обнаружения, позволяющие агентам находить и соединяться друг с другом, даже в средах с ограниченным или отсутствующим доступом в Интернет. Этот практический, низко要求ующий подход делает ACP привлекательным выбором для организаций, которые хотят облегчить сотрудничество агентов без сложной настройки.

Преимущества стандартизированной коммуникации ИИ

Принятие протоколов агентов – это значительный рубеж в разработке ИИ. Переходя от изолированных инструментов к сотрудничающим экосистемам агентов, организации могут достичь преимуществ, выходящих за рамки технических улучшений.

• Улучшенная совместимость

Протоколы агентов действуют как универсальные переводчики для ИИ. Организации больше не тратят время и ресурсы на создание уникальных интеграций для каждой системы. Вместо этого агенты ИИ от разных поставщиков, и даже те, которые построены на разных языках программирования, теперь могут общаться легко через общие стандарты. Этот уровень совместимости позволяет организациям комбинировать лучшие доступные решения, создавая более гибкую и адаптируемую среду ИИ.

• Повышенная эффективность и автоматизация

Стандартизированные протоколы могут значительно снизить ручной труд и дублирование усилий. Когда агенты ИИ могут координировать без усилий, многие рутинные задачи, которые ранее требовали человеческого надзора, теперь автоматизируются. Ранние принятые сообщают о улучшениях до 40% в операционной эффективности, поскольку рабочие процессы становятся более плавными и менее зависимыми от людей для координации.

• Улучшенная безопасность и управление

Стандартизация также приносит многочисленные преимущества в области безопасности. С унифицированными протоколами легче применять последовательные правила аутентификации, авторизации и аудита во всей экосистеме инструментов ИИ. Это делает проще для организаций соответствовать стандартам и нормативным требованиям. Когда агенты ИИ следуют одним и тем же правилам безопасности, не имеет значения, на какой технологии они построены.

• Ускоренная инновация

Возможно, самое интересное преимущество – это стимул инновациям. Без бремени постоянного решения проблем интеграции разработчики свободны сосредоточиться на создании новых и ценных функций. Этот подход строительных блоков, где каждый агент, протокол или инструмент может быть повторно использован и расширен, поощряет эксперименты и ускоряет прогресс ИИ по отраслям.

Преодоление проблем реализации

Несмотря на эти преимущества, построение полностью сотрудничающей экосистемы ИИ не обходится без проблем. Безопасность и доверие являются основными проблемами. Организации должны обеспечить, чтобы данные оставались конфиденциальными, системы оставались надежными, и все требования соответствия были выполнены до развертывания взаимосвязанных агентов ИИ. Также существует нехватка квалифицированных специалистов. Область агентного ИИ развивается быстро, но не хватает экспертов, чтобы удовлетворить растущий спрос. Кроме того, многие компании все еще используют устаревшие системы, лишенные современных API или инфраструктуры, необходимых для бесшовной интеграции с агентами ИИ.

Итог

Чтобы достичь видения агентного ИИ, важно улучшить интеграцию и коммуникацию между системами ИИ и другими инструментами и технологиями. Протоколы, такие как MCP, A2A и ACP, появляются в качестве ключевых факторов сотрудничества ИИ. Стандартизируя коммуникацию, эти протоколы помогают создавать более совместимые, эффективные и безопасные экосистемы ИИ. Переход от изолированных, однопользовательских инструментов ИИ к взаимосвязанным агентам приведет к улучшению автоматизации, снижению операционных затрат и ускорению инноваций.