مع تنوع الطلب على الوكلاء الأذكياء عبر مجموعات المستخدمين، يجب أن تعالج الحوكمة الأولويات المتغيرة. يوفر بروتوكول سياق النموذج (MCP)، المدعوم بالتعاون مفتوح المصدر والإشراف البشري، أساسًا لنظام وكلاء آمن وموثوق به.
الوكلاء الأذكياء (AI Agents) هم أنظمة مدعومة بنماذج لغوية كبيرة، قادرة على التفاعل مع العالم الخارجي من خلال الأدوات والعمل نيابة عن المستخدمين. إن الظهور الأخير لـ Manus يسلط الضوء على توقعات السوق للتطبيقات العملية للوكلاء.
يوفر بروتوكول سياق النموذج (MCP) مفتوح المصدر من Anthropic، والذي تم الإعلان عنه في نوفمبر 2024، حلاً تقنيًا لتعزيز كفاءة وأمان الوكلاء للأغراض العامة. يعمل MCP على تبسيط التكامل من خلال واجهات موحدة، مما يعزز كفاءة الوصول إلى البيانات والأدوات. كما أنه يعزز الأمان عن طريق عزل النماذج عن مصادر بيانات معينة وتحسين شفافية التحكم في الأوامر. يولي هذا النهج المتوازن الأولوية لتجربة المستخدم مع ضمان الترخيص المتحكم فيه.
في حين أن MCP يضع أساسًا لحوكمة الوكلاء، إلا أنه لا يحل كل التحديات. على سبيل المثال، لا يتحقق من الأساس المنطقي وراء اختيار الأدوات أو دقة نتائج التنفيذ، ولا يعالج بشكل فعال المنافسة والتعاون داخل نظام تطبيق الوكيل.
التحديات التي تواجه الوكلاء للأغراض العامة في التطبيق
الوكيل هو نظام مزود بالذاكرة والتخطيط والإدراك واستدعاء الأدوات وقدرات العمل، مدعومًا بنماذج لغوية واسعة النطاق، يتفاعل مع البيئة الخارجية من خلال الأدوات، ويتصرف نيابة عن المستخدم. يحتاج الوكيل إلى إدراك وفهم نوايا المستخدم، والحصول على المعلومات وتخزينها من خلال وحدة الذاكرة، وصياغة الاستراتيجيات وتحسينها من خلال الاستفادة من وحدة التخطيط، واستدعاء وحدة الأدوات لتنفيذ مهام محددة، وتنفيذ الخطط من خلال وحدة الإجراءات، وبالتالي تحقيق هدف إكمال المهام بشكل مستقل.
Manus هو وكيل للأغراض العامة أكثر، على عكس منتجات الوكلاء الموجهة نحو سير العمل.
تنبع توقعات الصناعة للوكلاء، وخاصة الوكلاء للأغراض العامة، من الاحتياجات الجماعية التي يعالجونها. في أسواق رأس المال، يمثل الوكلاء المسار المغلق المتوقع للصناعة للقيمة التجارية للنماذج، وتحويل تسعير الذكاء الاصطناعي من الحساب القائم على الرموز إلى التسعير القائم على التأثير للخدمات المخصصة، مما يؤدي إلى زيادة الربحية. من جانب المستخدم، تتوقع الشركات أن يقوم الوكلاء بتنفيذ عمليات متكررة وموحدة ومحددة بوضوح بأتمتة دقيقة، بينما يتوقع الجمهور أن يجلب الوكلاء ‘فوائد تكنولوجية’، ويصبحون ‘مشرفين رقميين’ شخصيين ومنخفضي العتبة للجميع.
ومع ذلك، يواجه الوكلاء للأغراض العامة تحديات التوافق والأمان والمنافسة في التطبيق. من حيث التوافق، تحتاج النماذج إلى التعاون بكفاءة مع الأدوات ومصادر البيانات المختلفة في المكالمة. من حيث الأمان، يحتاج الوكلاء إلى تنفيذ المهام بوضوح وشفافية وفقًا لتعليمات المستخدم وتخصيص مسؤوليات الأمان بشكل معقول في ظل تقارب بيانات أطراف متعددة. من حيث المنافسة، يحتاج الوكلاء إلى حل العلاقات التنافسية والتعاونية في النظام البيئي التجاري الجديد.
لذلك، فإن بروتوكول MCP، الذي يمكّن النماذج من التعاون بكفاءة مع الأدوات ومصادر البيانات المختلفة وتخصيص مسؤوليات الأمان بشكل معقول في ظل تقارب بيانات أطراف متعددة، يستحق الدراسة المتعمقة مقارنة بمنتج Manus نفسه.
مخاوف التوافق
إن عالم الذكاء الاصطناعي يتطور بسرعة، مع ظهور نماذج وأدوات جديدة باستمرار. لكي يكون الوكيل للأغراض العامة مفيدًا حقًا، يجب أن يكون قادرًا على الاندماج بسلاسة مع مجموعة واسعة من الموارد. يمثل هذا تحديًا كبيرًا، حيث قد يكون لكل أداة أو مصدر بيانات واجهة وتنسيق بيانات فريد خاص به. بدون اتباع نهج موحد، سيحتاج المطورون إلى كتابة تعليمات برمجية مخصصة لكل تكامل، وهو أمر يستغرق وقتًا طويلاً وغير فعال. يمكن أن يعيق هذا النقص في التوافق التبني الواسع النطاق لوكلاء الذكاء الاصطناعي، حيث قد يتردد المستخدمون في الاستثمار في تقنية لا تعمل بسهولة مع أنظمتهم الحالية.
المخاطر الأمنية
تم تصميم وكلاء الذكاء الاصطناعي للعمل نيابة عن المستخدمين، مما يعني أن لديهم غالبًا حق الوصول إلى البيانات والأنظمة الحساسة. يثير هذا مخاوف أمنية كبيرة، حيث يمكن استخدام وكيل مخترق لسرقة البيانات أو تعطيل العمليات أو حتى التسبب في أذى جسدي. من الضروري التأكد من تصميم الوكلاء مع وضع الأمان في الاعتبار، وأن يخضعوا لاختبارات ومراقبة صارمة لمنع الثغرات الأمنية. بالإضافة إلى ذلك، من المهم إنشاء خطوط مسؤولية واضحة للأمان، خاصة عندما يشارك أطراف متعددون في تطوير ونشر الوكيل.
المشهد التنافسي
مع ازدياد انتشار وكلاء الذكاء الاصطناعي، فمن المرجح أن يعطلوا نماذج الأعمال الحالية ويخلقوا أشكالًا جديدة من المنافسة. على سبيل المثال، يمكن للوكيل الذي يمكنه التفاوض تلقائيًا على الأسعار مع الموردين أن يمنح الشركة ميزة تنافسية كبيرة. ومع ذلك، يمكن أن يؤدي هذا أيضًا إلى سباق نحو القاع، حيث تتنافس الشركات لتقديم أقل الأسعار. من المهم مراعاة التأثير المحتمل لوكلاء الذكاء الاصطناعي على المشهد التنافسي، وتطوير استراتيجيات للتنقل في هذه البيئة الجديدة. ويشمل ذلك معالجة قضايا مثل ملكية البيانات والملكية الفكرية واحتمال السلوك المناهض للمنافسة.
MCP: حل تقني للتوافق والأمان في تطبيقات الوكلاء
في نوفمبر 2024، فتحت Anthropic بروتوكول MCP (بروتوكول سياق النموذج) المفتوح، مما يسمح للأنظمة بتوفير سياق لنماذج الذكاء الاصطناعي ويمكن تعميمه في سيناريوهات تكامل مختلفة. يستخدم MCP بنية ذات طبقات لحل مشاكل التقييس والأمان في تطبيقات الوكلاء. يتصل تطبيق مضيف (مثل Manus) ببرامج خدمة متعددة (MCP Server) من خلال عميل MCP في نفس الوقت، ويؤدي كل خادم واجباته الخاصة، مما يوفر وصولاً موحدًا إلى مصدر بيانات أو تطبيق.
أولاً، يحل MCP مشكلة التوافق في استدعاءات بيانات/أدوات الوكلاء من خلال توافق قياسي. يستبدل MCP التكامل المجزأ بواجهة موحدة، ويحتاج الذكاء الاصطناعي فقط إلى فهم الاتفاق والالتزام به للتفاعل مع جميع الأدوات التي تفي بالمواصفات، مما يقلل بشكل كبير من التكامل المكرر. ثانيًا، لدى MCP ثلاثة اعتبارات من حيث الأمان. أولاً، يتم عزل النموذج ومصادر البيانات المحددة على رابط البيانات، ويتفاعل الاثنان من خلال بروتوكول MCP Server. لا يعتمد النموذج بشكل مباشر على التفاصيل الداخلية لمصدر البيانات، مما يوضح مصدر خلط بيانات أطراف متعددة. والثاني هو تحسين الشفافية وقابلية التدقيق في رابط التحكم في الأوامر من خلال بروتوكولات الاتصال، وحل تحديات عدم تناسق المعلومات والصندوق الأسود لتفاعل بيانات المستخدم والنموذج. والثالث هو ضمان قابلية التحكم في رابط التفويض من خلال الاستجابة وفقًا للأذونات، وضمان سيطرة المستخدم على الوكيل في استخدام الأدوات/البيانات.
يبني MCP واجهة موحدة وآلية حماية أمنية من خلال بنية ذات طبقات، مما يحقق توازنًا بين التشغيل البيني والأمان في استدعاءات البيانات والأدوات. على مستوى قيمة المستخدم، يجلب MCP تعاونًا وتفاعلًا أقوى بين الكيانات الذكية والمزيد من الأدوات، وحتى المزيد من الكيانات الذكية. في المرحلة التالية، ستركز MCP على تطوير دعم للاتصالات عن بعد.
واجهات موحدة لتحسين التوافق
إحدى الميزات الرئيسية لـ MCP هي استخدام الواجهات الموحدة. هذا يعني أن وكلاء الذكاء الاصطناعي يمكنهم التفاعل مع الأدوات ومصادر البيانات المختلفة دون الحاجة إلى تعليمات برمجية مخصصة لكل تكامل. بدلاً من ذلك، يحتاج الوكيل ببساطة إلى فهم بروتوكول MCP، الذي يحدد مجموعة مشتركة من الأوامر وتنسيقات البيانات. هذا يبسط عملية التكامل بشكل كبير ويقلل من مقدار عمل التطوير المطلوب. كما أنه يسهل التبديل بين الأدوات ومصادر البيانات المختلفة، حيث لا يحتاج الوكيل إلى إعادة تهيئته في كل مرة.
يشجع استخدام الواجهات الموحدة أيضًا قابلية التشغيل البيني بين وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين. إذا كان العديد من الوكلاء يدعمون جميعًا بروتوكول MCP، فيمكنهم بسهولة التواصل ومشاركة البيانات مع بعضهم البعض. يمكن أن يؤدي هذا إلى تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا وتطورًا، حيث يعمل العديد من الوكلاء معًا لحل مشكلة ما.
آليات أمان قوية لحماية البيانات
الأمان هو أولوية قصوى في تصميم MCP. يتضمن البروتوكول عدة آليات لحماية البيانات ومنع الوصول غير المصرح به. إحدى الميزات الرئيسية هي عزل النماذج عن مصادر بيانات معينة. هذا يعني أن الوكيل ليس لديه حق الوصول المباشر إلى البيانات الأساسية، ولكنه يتفاعل معها بدلاً من ذلك من خلال بروتوكول MCP Server. يضيف هذا طبقة من عدم المباشرة تجعل من الصعب على المهاجم اختراق البيانات.
يتضمن MCP أيضًا آليات لتحسين الشفافية وقابلية التدقيق في روابط الأوامر والتحكم. يتيح ذلك للمستخدمين رؤية الأوامر التي يتم إرسالها بالضبط إلى الوكيل، والتحقق من أن الوكيل يتصرف وفقًا لتعليماتهم. هذا مهم لبناء الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي، لأنه يسمح للمستخدمين بفهم كيف يتخذ الوكيل قرارات.
أخيرًا، يوفر MCP آلية للتحكم في تفويض الوكلاء. يتيح ذلك للمستخدمين تحديد الأدوات ومصادر البيانات التي يُسمح للوكيل بالوصول إليها. هذا مهم لمنع الوكيل من الوصول إلى البيانات الحساسة أو القيام بإجراءات غير مصرح له بالقيام بها.
MCP: وضع الأساس لحوكمة الوكلاء
يوفر MCP ضمانات التوافق والأمان لاستدعاءات البيانات والأدوات، مما يضع الأساس لحوكمة الوكلاء، لكنه لا يستطيع حل جميع التحديات التي تواجه الحوكمة.
أولاً، من حيث المصداقية، لم تشكل MCP معيارًا معياريًا لاختيار مصادر البيانات والأدوات المستدعاة، كما أنها لم تقم بتقييم نتائج التنفيذ والتحقق منها. ثانيًا، لا يمكن لـ MCP تعديل النوع الجديد من التعاون التنافسي التجاري الذي جلبه الوكيل مؤقتًا.
بشكل عام، يوفر MCP استجابة فنية أولية للمخاوف الأمنية الأساسية التي يواجهها المستخدمون الذين يستخدمون الوكلاء، وقد أصبح نقطة البداية لحوكمة الوكلاء. مع انتشار الوكلاء وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى، هناك حاجة إلى طرق موزعة لتلبية الاحتياجات المتباينة للمستخدمين المختلفين. لا يقتصر تركيز الحوكمة على أمان النموذج فحسب، بل أيضًا على المتطلبات الأساسية لتلبية احتياجات المستخدمين. اتخذ بروتوكول MCP الخطوة الأولى في الاستجابة لاحتياجات المستخدمين وتعزيز الحوكمة التكنولوجية المشتركة. كما أنه على أساس MCP يحقق الوكيل تقسيمًا فعالاً للعمل وتعاونًا بين الأدوات والموارد المختلفة. قبل أسبوع، فتحت Google بروتوكول Agent2Agent (A2A) للاتصال بين الوكلاء، بحيث يمكن للوكلاء الذين تم بناؤهم على منصات مختلفة التفاوض على المهام وإجراء تعاون آمن، وتعزيز تطوير بيئة متعددة الكيانات الذكية.
معالجة مخاوف الثقة والموثوقية
في حين أن MCP يوفر أساسًا متينًا لحوكمة الوكلاء، إلا أنه لا يعالج جميع التحديات. أحد المجالات الرئيسية التي تحتاج إلى مزيد من الاهتمام هو قضية الثقة والموثوقية. لا يتضمن MCP حاليًا أي آليات للتحقق من دقة نتائج التنفيذ أو لضمان أن الوكلاء يختارون مصادر البيانات والأدوات المناسبة. هذا يعني أن المستخدمين قد لا يتمكنون من الوثوق تمامًا بالقرارات التي يتخذها الوكيل، خاصة في المواقف عالية المخاطر.
لمعالجة هذا القلق، سيكون من الضروري تطوير معايير جديدة وأفضل الممارسات لتطوير ونشر الوكلاء. يمكن أن يشمل ذلك أشياء مثل طرق التحقق الرسمية، والتي يمكن استخدامها لإثبات أن الوكيل سيتصرف دائمًا بطريقة يمكن التنبؤ بها وآمنة. يمكن أن يشمل أيضًا استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي القابلة للشرح، والتي يمكن أن تساعد المستخدمين على فهم كيف يتخذ الوكيل القرارات.
التنقل في المشهد التنافسي الجديد
التحدي الآخر الذي لا يعالجه MCP بشكل كامل هو تأثير الوكلاء على المشهد التنافسي. مع ازدياد انتشار الوكلاء، فمن المرجح أن يعطلوا نماذج الأعمال الحالية ويخلقوا أشكالًا جديدة من المنافسة. من المهم مراعاة التأثير المحتمل للوكلاء على المشهد التنافسي، وتطوير استراتيجيات للتنقل في هذه البيئة الجديدة. ويشمل ذلك معالجة قضايا مثل ملكية البياناتوالملكية الفكرية واحتمال السلوك المناهض للمنافسة.
أحد الأساليب المحتملة هو تطوير أطر تنظيمية جديدة مصممة خصيصًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي. يمكن لهذه الأطر معالجة قضايا مثل خصوصية البيانات والتحيز الخوارزمي واحتمال التلاعب بالسوق. يمكن أن تشمل أيضًا آليات لتعزيز المنافسة ومنع الاحتكارات.
المسار إلى الأمام: التعاون والابتكار
إن تطوير MCP هو خطوة كبيرة إلى الأمام في مجال حوكمة الوكلاء. ومع ذلك، من المهم إدراك أن هذه ليست سوى البداية. لا تزال هناك العديد من التحديات التي يجب التغلب عليها، وسيتطلب الأمر جهدًا تعاونيًا من الباحثين والمطورين وصانعي السياسات والمستخدمين لضمان استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي بأمان ومسؤولية.
أحد التطورات الواعدة هو الإصدار الأخير من بروتوكول Agent2Agent (A2A) من Google. يمكّن هذا البروتوكول الوكلاء الذين تم بناؤهم على منصات مختلفة من التواصل والتعاون مع بعضهم البعض. يمكن أن يؤدي هذا إلى تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر تعقيدًا وتطورًا، حيث يعمل العديد من الوكلاء معًا لحل مشكلة ما. يمكن أن يساعد أيضًا في تعزيز نظام بيئي للذكاء الاصطناعي أكثر تنافسية وابتكارًا، حيث يتمكن المطورون من بناء وكلاء يمكنهم الاندماج بسلاسة مع الوكلاء الآخرين.
مع استمرار تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، من الضروري البقاء في الطليعة وتطوير آليات حوكمة جديدة يمكنها معالجة تحديات المستقبل. سيتطلب هذا التزامًا بالتعاون والابتكار والرغبة في التكيف مع المشهد المتغير باستمرار للذكاء الاصطناعي.