Як агентні протоколи трансформують розробку штучного інтелекту

Штучний інтелект стоїть на порозі свого наступного великого стрибка. Після років домінування генеративного ШІ, 2025 рік... формування буде роком агентного ШІ. На відміну від своїх генеративних попередників, які лише реагують на підказки та створюють новий контент, системи агентного ШІ роблять набагато більше. Вони створені не лише для взаємодії з людьми, а й для активного сприйняття навколишнього середовища, прийняття самостійних рішень та виконання завдань для досягнення конкретних цілей. Ця зміна може мати значний вплив. У той час як генеративний ШІ здебільшого зосереджувався на наданні інформації або створенні контенту, агентний ШІ спрямований на вжиття заходів та забезпечення співпраці. Ці системи створені для спільної роботи та вирішення складних реальних проблем як команда, а не ізольовано. Однак, для розкриття повного потенціалу агентного ШІ потрібні фундаментальні зміни у взаємодії систем ШІ одна з одною, з даними та з навколишнім світом. Саме тут агентні протоколи змінюють цю галузь. Вони перетворюють ізольовані, одноцільові інструменти на потужні, спільні мережі, які можуть досягти набагато більшого, ніж будь-який окремий ШІ окремо.

Проблема ізольованих систем штучного інтелекту

Незважаючи на швидкий прогрес у цій галузі, більшість рішень на основі штучного інтелекту сьогодні все ще працюють ізольовано. Традиційно організації створювали окремі системи штучного інтелекту для конкретних потреб, таких як підтримка клієнтів, виявлення шахрайства або управління запасами. Ці системи не можуть легко взаємодіяти одна з одною. Вони використовують різні формати даних, мають унікальні способи обміну інформацією та дотримуються власних операційних протоколів. Хоча такий підхід може бути працездатним для простих застосувань, він призводить до фрагментації, дублювання зусиль та марнування ресурсів. Організації часто підтримують кілька систем, що дублюються, кожна з яких вимагає власної інфраструктури та експертизи, що збільшує складність та операційні витрати.

Головною проблемою є інтеграція. Коли організації хочуть, щоб їхні різні системи штучного інтелекту працювали разом, вони стикаються зі значними технічними бар'єрами. Наприклад, чат-бот, який обробляє запитання клієнтів, не може легко обмінюватися інформацією з логістичною платформою, яка відстежує замовлення. Інструменти виявлення шахрайства також працюють окремо від інструментів оцінки ризиків. Оскільки ці системи не розмовляють однією мовою, їх підключення зазвичай вимагає дорогих і ненадійних спеціалізованих рішень. Це не лише знижує ефективність, але й ускладнює для організацій максимальне використання своїх даних.

Останні тенденції зробили ці проблеми більш очевидними. Дослідження Показувати Що 96% організацій планують збільшити використання агентів штучного інтелекту в наступному році, причому більшість вважає це життєво важливим для збереження конкурентоспроможності. Однак для роботи цих агентів штучного інтелекту потрібна безперебійна координація, обмін даними та сумісність. Якщо нічого не зміниться, інтеграція цих розрізнених інструментів незабаром може стати як дорогим, так і непідйомним тягарем.

Зростання агентних протоколів

Щоб вирішити зростаючі проблеми ізольованих систем штучного інтелекту, спільнота штучного інтелекту розробляє агентні протоколи. Це стандартні правила та інтерфейси, які дозволяють системам штучного інтелекту взаємодіяти та працювати разом. Основна ідея полягає в тому, щоб створити основу для того, що багато хто зараз називає «…Інтернет агентів«де агенти можуть знаходити один одного, обмінюватися інформацією та співпрацювати. Це схоже на те, як ранній Інтернет допоміг комп’ютерам у всьому світі з’єднуватися та взаємодіяти».

• Модель контекстного протоколу (MCP)

Команда Модель контекстного протоколу, запущений Anthropic, розроблений наприкінці 2024 року, швидко стає стандартом для підключення систем штучного інтелекту до зовнішніх інструментів та джерел даних. Багато хто називає його портом USB-C для штучного інтелекту, оскільки, як універсальний роз'єм, він замінює безліч несумісних систем одним простим стандартом.

Раніше підключення системи штучного інтелекту до нового інструменту або бази даних означало написання власного коду для кожного з'єднання. MCP вирішує цю проблему. Тепер програми штучного інтелекту можуть використовувати єдиний стандартизований протокол для доступу до багатьох різних джерел даних, API та сервісів без необхідності будь-яких спеціальних інтеграцій. Великі технологічні компанії, такі як AWS, IBM та Cloudflare, вже впровадили MCP, а OpenAI та Google DeepMind наслідують їхній приклад. реалізації показують, що організації, які використовують MCP, повідомляють про значні покращення автоматизації та продуктивності, іноді підвищуючи ефективність робочого процесу більш ніж на 50%.

• Протокол Agent2Agent (A2A)

Хоча MCP зосереджується на підключенні систем штучного інтелекту до зовнішніх інструментів, Agent2Agent (A2A) від Google Протокол A2025A дозволяє агентам ШІ безпосередньо спілкуватися один з одним. Запроваджений у квітні 2 року, AXNUMXA дозволяє автономним агентам ШІ знаходити один одного, узгоджувати свої ролі та співпрацювати над складними завданнями. Важливо, що вони можуть робити все це, не розкриваючи свої власні алгоритми чи конфіденційну внутрішню роботу. Це особливо цінно в бізнес-середовищі, де організації часто використовують рішення ШІ від різних постачальників і потребують захисту інтелектуальної власності.

A2A вводить концепцію «Картки агентів«Це щось на кшталт цифрових візитних карток, які описують можливості агента та способи з ним зв’язку. Ці картки підсумовують навички кожного агента та надають детальну інформацію для встановлення зв’язків. Протокол також включає структуровану систему для управління всім процесом спільної роботи, від завдання до його завершення. Завдяки вбудованій підтримці різних форматів зв’язку протокол пропонує високий ступінь гнучкості. Рішення Linux Foundation… прийняти A2A як відкритий, нейтральний до постачальників стандарт гарантує, що він залишатиметься широкодоступним і продовжуватиме стимулювати інновації в галузі.

• Протокол зв'язку агентів (ACP)

IBM Протокол зв'язку агента (ACP) використовує інший підхід, зосереджуючись на простоті та легкому впровадженні. Розроблено як частина Платформа BeeAI і тепер керований Linux Foundation, ACP використовує знайомі веб-технології, такі як REST API та JSONЦе спрощує використання розробниками, навіть якщо вони не мають глибоких знань у сфері штучного інтелекту.

ACP підтримує зв'язок між агентами як у режимі реального часу (синхронний), так і із затримкою (асинхронний). Він також включає вбудовані функції виявлення, що дозволяють агентам знаходити один одного та з'єднуватися один з одним, навіть у середовищах з обмеженим доступом до Інтернету або без нього. Ця практичність та низькі вимоги роблять ACP привабливим вибором для організацій, які хочуть забезпечити співпрацю агентів без складного налаштування.

Переваги стандартизованої комунікації зі штучним інтелектом

Впровадження агентних протоколів є важливою віхою в розвитку штучного інтелекту. Переходячи від ізольованих інструментів до спільних агентних екосистем, організації можуть досягти переваг, що виходять за рамки технічних удосконалень.

• Покращена сумісність

Агентські протоколи діють як універсальні перекладачі для ШІ. Організаціям більше не потрібно витрачати час і ресурси на створення унікальних інтеграцій для кожної системи. Натомість, агенти ШІ від різних постачальників, і навіть ті, що створені за допомогою різних мов програмування, тепер можуть легко спілкуватися за допомогою спільних стандартів. Такий рівень сумісності дозволяє організаціям поєднувати найкращі доступні рішення, створюючи більш гнучке та адаптивне середовище ШІ.

• Підвищена ефективність і автоматизація

Стандартизовані протоколи можуть значно зменшити ручну роботу та дублювання зусиль. Коли агенти штучного інтелекту можуть без зусиль координувати свої дії, багато рутинних завдань, які колись потребували людського нагляду, тепер виконуються автоматично. Перші користувачі спостерігали до 40% покращення в операційній ефективності, оскільки робочі процеси стають більш плавними та менш залежними від людей для координації.

• Покращена безпека та управління

Стандартизація також приносить багато переваг у сфері безпеки. Завдяки уніфікованим протоколам легше застосовувати узгоджені правила автентифікації, авторизації та аудиту в усій екосистемі інструментів штучного інтелекту. Це спрощує для організацій дотримання стандартів відповідності та нормативних вимог. Коли агенти штучного інтелекту дотримуються однакових правил безпеки, не має значення, на якій технології вони побудовані.

• Прискорені інновації

Мабуть, найцікавішою перевагою є стимулювання інновацій. Без тягаря постійного вирішення проблем інтеграції розробники можуть вільно зосередитися на створенні нових і цінних функцій. Такий підхід, заснований на принципі «будівельних блоків», де кожен агент, протокол або інструмент можна використовувати повторно та розширювати, заохочує експерименти та пришвидшує прогрес штучного інтелекту в різних галузях.

Подолання труднощів впровадження

Незважаючи на ці переваги, побудова повноцінної спільної екосистеми штучного інтелекту не позбавлена своїх труднощів. Безпека та довіра є основними проблемами. Організаціям необхідно забезпечити конфіденційність даних, надійність систем та дотримання всіх вимог до відповідності, перш ніж розгортати взаємопов’язані агенти штучного інтелекту. Існує також нестача кваліфікованих фахівців. Галузь агентного ШІ швидко розвивається, але експертів не вистачає, щоб задовольнити зростаючий попит. Крім того, багато компаній досі використовують застарілі системи, яким бракує сучасних API або інфраструктури, необхідних для безперебійної інтеграції з агентами ШІ.

Bottom Line

Для досягнення мети агентного ШІ вкрай важливо покращити інтеграцію та комунікацію між системами ШІ та іншими інструментами й технологіями. Такі протоколи, як MCP, A2A та ACP, стають ключовими факторами для співпраці ШІ. Стандартизуючи комунікацію, ці протоколи допомагають створювати більш сумісні, ефективні та безпечні екосистеми ШІ. Перехід від ізольованих, одноцільових інструментів ШІ до взаємопов'язаних агентів призведе до покращення автоматизації, зниження операційних витрат та прискорення інновацій.