Couchbase спонсировал этот пост.
В области ИИ достигнут значительный прогресс с точки зрения генеративного ИИ (Геная) и агентского ИИ и растущего интереса к физическому ИИ. В то время как аппаратное обеспечение, программное обеспечение, фреймворки и экосистемы ИИ быстро развиваются, инновации явно опережают внедрение. Это напоминает о конце 1990 -х годов, когда Интернет вошел в основное сознание. Первоначально принятие предприятий было ограничено предполагаемыми преимуществами более низких затрат, повышением эффективности и доступа к новым рынкам.
Подобно преобразующим последствиям Интернета, агент AI изменит способ вывода предприятий и передает преимущества своим клиентам. Организации четко понимают, что ИИ повышает эффективность, но по -прежнему обеспокоен затратами на усыновление. Разработчики перегружены широким разнообразием доступных структур, инструментов, моделей и концепций, и в то же время борются с фундаментальными способами организации своих приложений с предпринимательными данными и существующим интеллектом. Основная задача остается: как эффективно подключить инструменты, источники данных и агенты вместе для предоставления интеллекта для клиентов.
В последнее время был значительный шум вокруг протоколов, чтобы помочь разработчикам принять агентские ИИ и многоагентные системы. Введение и эволюция протокола контекста модели (MCP), протокола связи агента (ACP) и агента в агентское протокол (A2A) сигнализирует о новой эре, в которой агенты могут эффективно сотрудничать, обмениваться информацией, добывать инструменты и предоставлять интеллект в облачных и краевых средах.
MCP: шумиха или надежда?
MCP создал значительное обсуждение. За последние несколько лет мы видели крупные инновации в платформах ИИ и инфраструктуре. В то время как вызовов с поиском-аугментом (RAG) и функциональных вызовов улучшили взаимодействие ИИ, создание приложений или агентов ИИ остается сложным для разработчиков.
Вот почему MCP становится ключевым стандартом, предлагая разработчикам искусственного интеллекта бесшовный способ взаимодействия с нисходящими услугами и упростить контекст. Контекст построения с соответствующими данными является ядром создания высококачественных агентов. MCP удовлетворяет эти потребности и позволяет взаимодействовать с большими языковыми модельными (LLM) и услугами. Это похоже на протокол Thunderbolt, HDMI и DisplayPort, который обеспечивает эффективную связь для различных целей.
MCP в значительной степени упрощает принятие агентского ИИ для разработчиков. Эта дорожная карта, созданная сообществом MCP, четко определяет приоритеты и руководство, предоставляя полезные руководство для реализации. Организации также выиграют от ключевых инициатив, изложенных в дорожной карте, таких как реестр MCP, который позволяет разработчикам создавать комплексную сеть агентов. Появление OAuth в качестве дополнительного стандартного протокола укрепляет экосистемы агента еще больше.
Как и в любой другой структуре, MCP имеет свои проблемы. MCP предлагает широкий спектр инструментов для поддержки рассуждений LLM, но он не приоритет скоординированному, высококачественному выполнению задач. Разработчики могут иметь ограниченный контроль над использованием инструментов, в значительной степени полагаясь на усмотрение LLM. Важно признать, что MCP не является универсальным решением-тщательная интеграция инструментов и вдумчивая быстрое инженерное проектирование необходимы для достижения высококачественных результатов.
Другая проблема — безопасность. Постоянный контекст, долгоживущие сессии и структурированные подсказки могут вводить проблемы с безопасностью, которые должны решаться на ранних этапах проектирования системы. Масштабируемость также является проблемой, но по мере развития технологии поставщики добавят постепенную поддержку, чтобы облегчить масштаб.
ACP: локальный активатор сотрудничества
ACP является открытым стандартом, предназначенным для обеспечения бесшовной связи между агентами искусственного интеллекта, независимо от их внутренней технологии и реализации. Он обеспечивает стандартизированные RESTFUL API для управления и выполнения агентов, поддерживая как синхронные, так и асинхронные взаимодействия. ACP фокусируется на совместимости, позволяя агентам из разных технологических стеков эффективно сотрудничать. Он выделяется среди других протоколов связи, обеспечивая беспрепятственное взаимодействие между автономными агентами, оптимизированным для местных настройки, таких как кластеры или ноутбуки, в которых работают несколько сотрудничающих агентов. Этот протокол напоминает намерения Android для взаимодействия с другими приложениями, или универсальные ссылки iOS и пользовательские схемы URL, чтобы помочь разработчикам облегчить сложные системные взаимодействия локально.
A2A: разрушение кроссплатформенных барьеров
Протокол Google A2A — это открытый стандарт, предназначенный для обеспечения бесшовной связи и сотрудничества между автономными агентами ИИ в разных рамках или поставщиках. Он фокусируется на совместимости для обмена информацией, координации и сотрудничества в различных корпоративных платформах и приложениях. С комплексным подходом к обнаружению агентов, управлению задачами и безопасным сотрудничеством A2A представляет собой значительный скачок вперед.
A2A является благом для разработчиков для создания модульных систем ИИ, которые работают на всех платформах и предприятиях. Это серьезный сдвиг от текущего подхода, уменьшение блокировки поставщиков и обеспечение более богатых, междоменных решений. Например, качество ведения ведения журнала агента AI Enterprise может координироваться с отдельными агентами для создания операционной аналитики с использованием различных программных стеков. По сути, A2A может стать фундаментальным протоколом, аналогичным HTTP для властных агентов по всему миру.
Что все это значит для разработчиков?
Это все интересные новости для разработчиков. До сих пор они заставляли бремя строительства агента с нуля. Эти новые протоколы облегчают это бремя. Тем не менее, плоды всех инноваций ИИ становятся реальностью только тогда, когда сложные варианты использования, которые включают интеграцию данных и систем в разных доменах, становятся проще.
MCP станет движущей силой разоблачения функциональности в будущем. Это позволит структурированному интерактивному доступу к доменам и бизнес-данным, что позволит разработчикам создавать высококачественные агенты. MCP также позволит получить данные из различных источников, таких как данные о продажах, базы знаний, Википедия, научные данные и многое другое, чтобы помочь агентам решать реальные проблемы.
Кроме того, MCP упростит быстрое разработку, позволяя серверам предоставлять шаблоны более подходящие для их конкретной области и помогать разработчикам строить подсказки легче, чем раньше. Возможно, наиболее важно, что LLMS больше не будет ограничиваться несвежими учебными данными, вместо этого доступа к свежей, разнообразной информации через серверы MCP.
ACP облегчит реализацию агентов искусственного интеллекта на грани и локальных устройств. В тех случаях, когда большая часть принятия решений происходит «на ходу» в разъединенной среде, этот протокол будет полезен. Теперь разработчики могут создавать модульные системы, которые могут координироваться со стандартным протоколом, чтобы облегчить Edge AI.
A2A получит импульс и позволит кроссплатформенным агентам работать вместе, чтобы предоставить клиентам превосходный интеллект. A2A поможет координировать агенты, созданные с использованием разнообразных рамок с общим стандартом. Основным требованием для этого является создание агентской карты, которая позволяет использовать агенты и потреблять другие.
Эти три протокола будут дополнять друг друга: используйте MCP для создания агентов, ACP, чтобы расширить их локально и A2A, чтобы расширить их по границам сети, как описано на диаграмме ниже.
Что все это значит для поставщиков программного обеспечения?
Пространство ИИ значительно развивается, и поставщики программного обеспечения пытаются не отставать от инноваций. Отсутствие стандартных протоколов затрудняло отдачу от инвестиций сомнительными и затрудняя создание точных бизнес -кейсов для клиентов. У крупных поставщиков, таких как Amazon и Microsoft, были ресурсы, чтобы соответствовать скорости инноваций, в то время как поставщики средних программных программ сыграли подход «подождите и смотри». Новые стартапы, как правило, сфокусировались на нишевых вариантах использования, чтобы подтолкнуть их личность, хотя не было никаких гарантий относительно того, будет ли их решение длиться. Эти новые протоколы, наконец, обеспечивают стандартизацию, необходимую для снижения риска и ускорения принятия.
Было значительное принятие MCP, в результате чего несколько поставщиков доставляли серверы MCP. Couchbase запустила версию MCP, предназначенную для поддержки агентских рабочих процессов и приложений AI, позволяя LLMS предпринять действия на кластерах Couchbase, используя структурированный набор инструментов. Ожидайте больше инноваций на этом фронте в будущем. В отрасли также наблюдалась реализация MCP -сетки для обеспечения сети децентрализованных LLM, агентов и узлов обработки для обмена информацией.
Стандарты типа A2A появились от таких поставщиков, как Amazon, OpenAI и Microsoft, включая протокол сети агентов (ANP) и протокол обнаружения агента (ADP). Организации, естественно, хотят влиять на протоколы, чтобы использовать свои собственные услуги. Однако это может фрагментировать протоколы и медленное принятие. Эта фрагментация, вероятно, приведет к новой экосистеме промежуточного программного обеспечения, причем стартапы вступят в то, чтобы преодолеть разделения.
Couchbase обеспечивает Capella, облачную платформу базы данных для современных приложений. Capella позволяет разработчикам и архитекторам быстро создавать приложения будущего и постоянно предоставлять клиентам постоянный опыт, чтобы упростить то, как предприятия разрабатывают, развертывают и потребляют современные приложения. Узнайте больше последних из Couchbase Trending Stories YouTube.com/thenewstack Tech, которые движутся быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Мохан Вартхакави — вице -президент по разработке программного обеспечения, AI и Edge в Couchbase. Ранее он занимал исполнительные должности в Cruise, AWS и Microsoft. Подробнее от Мохана Вартхакави
