В изкуствения интелект (AI) се води тиха, но интензивна битка за стандартизация, протоколи и екосистеми, които подкрепят AI и интелигентните агенти.
Технологичните гиганти са дълбоко ангажирани в тази битка. Всяко стратегическо движение и технологично разкритие има потенциала да преобрази AI индустрията, отразявайки дълбока борба за доминиране и контрол над бъдещето на AI и разпределението на неговите огромни икономически ползи.
Конфликтът на колосите
Докато общественото внимание често е привлечено от безмилостната конкуренция в параметрите на моделите и показателите за ефективност, зад кулисите се разгръща по-важна битка.
През ноември 2024 г. Anthropic направи смела стъпка, като въведе Model Context Protocol (MCP), отворен стандарт за интелигентни агенти.
Тази инициатива предизвика значителни вълни, целящи да установят общ език за взаимодействия между големи езикови модели (LLM) и външни източници на данни и инструменти. Тя се стреми да създаде универсална система в сложния свят на AI взаимодействията.
Ходът на Anthropic бързо резонира в цялата индустрия. OpenAI скоро обяви подкрепа за MCP в своя Agent SDK, което означава признаване на стойността на MCP и решимост да остане конкурентоспособна.
Google, доминираща сила в технологиите, също се присъедини към борбата. Главният изпълнителен директор на Google DeepMind Демис Хасабис потвърди интегрирането на MCP в модела Gemini и комплектите за разработка на софтуер на Google, като го похвали като ‘бързо се превръща в отворен стандарт за ерата на AI агентите’.
Тези одобрения от лидерите в индустрията бързо засилиха влиянието на MCP, позиционирайки го като фокусна точка в AI домейна.
Въпреки това конкуренцията се засили. На конференцията Google Cloud Next 2025 Google представи Agent2Agent Protocol (A2A), първият стандарт с отворен код за взаимодействие между интелигентни агенти. A2A елиминира бариерите между съществуващите рамки и доставчици, позволявайки сигурно и ефективно сътрудничество между интелигентни агенти в различни екосистеми. Ходът на Google демонстрира своята техническа мощ и иновативни възможности в AI, заедно с амбициите си в изграждането на AI екосистемата.
Тези действия на технологичните гиганти изведоха конкуренцията в AI и интелигентните агенти на преден план, фокусирайки се върху стандартите за връзка, интерфейсните протоколи и екосистемите. В глобален AI пейзаж, който все още се развива, принципът ‘протоколът е равен на власт’ става все по-очевиден.
Който контролира дефиницията на основните протоколни стандарти в AI ерата, има възможността да прекрои структурата на властта на глобалната AI индустрия и да преразпредели нейните икономически ползи.
Това се простира отвъд техническата конкуренция, ескалирайки до стратегическа игра, която ще определи бъдещите пазарни структури и корпоративен растеж.
AI Приложение ‘Свързващи Портове’
Бързият напредък на AI технологията доведе до появата на големи езикови модели (LLM) като GPT и Claude, които показват забележителни възможности в обработката на естествен език, генерирането на текст и решаването на проблеми.
Потенциалът на тези модели се крие в способността им да взаимодействат с външни данни и инструменти, решавайки реални предизвикателства.
Въпреки това, взаимодействието на AI модела с външния свят е възпрепятствано от фрагментация и липса на стандартизация.
Липсата на единни стандарти и протоколи принуждава разработчиците да пишат специфичен код за връзка за всеки AI модел и платформа, когато интегрират AI модели с различни източници на данни и инструменти.
За да се справят с тези предизвикателства, бе създаден MCP. Anthropic сравнява MCP с USB-C порт за AI приложения, подчертавайки неговата гъвкавост и простота.
Подобно на USB-C порта, MCP има за цел да установи универсален стандарт, който позволява на различни AI модели и външни системи да използват един и същ протокол, опростявайки и рационализирайки разработването и интегрирането на AI приложения.
Да разгледаме софтуерен проект. Преди MCP, разработчиците трябваше да пишат сложен код за връзка за всяко хранилище на код и AI модел, за да анализират хранилищата на проектния код с помощта на AI инструменти.
С AI инструменти, базирани на MCP, разработчиците могат да се задълбочат директно в хранилищата на проектния код, автоматично да анализират структурите на кода, да разбират исторически записи за извършване и да предоставят прецизни препоръки за код въз основа на проектните изисквания. Това подобрява ефективността на разработката и качеството на кода.
MCP се състои от два основни компонента: MCP сървър и MCP клиент. MCP сървърът действа като ‘пазач’ на данните, позволявайки на разработчиците да излагат своите данни, независимо дали са от локални файлови системи, бази данни или отдалечени API услуги.
MCP клиентът служи като ‘изследовател’, изграждайки AI приложения, които се свързват с тези сървъри за достъп до данни и използване. MCP сървърът излага данните, а MCP клиентът ги извлича и обработва, създавайки мост между AI и външния свят.
Сигурността е от съществено значение, когато AI моделите имат достъп до външни данни и инструменти. MCP стандартизира интерфейсите за достъп до данни, минимизирайки директния контакт с чувствителни данни и намалявайки риска от пробиви в данните. Неговите вградени механизми за сигурност предлагат цялостна защита на данните. Източниците на данни могат избирателно да споделят данни с AI под строг контрол на сигурността, а AI може сигурно да предава резултатите обратно към източника на данни.
Например, MCP сървърите могат да контролират ресурсите, без да излагат чувствителна информация като API ключове на големи доставчици на моделни технологии. Ако голям модел бъде атакуван, нападателят не може да получи тази критична информация, изолирайки рисковете и осигурявайки сигурност на данните.
Предимствата на MCP са очевидни в неговите практически приложения и стойността му в различни области.
В здравеопазването, интелигентните агенти могат да се свързват с електронни медицински записи на пациенти и медицински бази данни чрез MCP, предоставяйки предварителни диагностични предложения въз основа на експертния опит на лекарите.
Във финансите, интелигентните агенти могат да си сътрудничат чрез MCP, за да анализират финансови данни, да наблюдават пазарните промени и да автоматизират търговията с акции, правейки инвестиционните решения по-интелигентни и ефективни.
В Китай, технологични компании като Tencent и Alibaba също отговориха, като активно разгръщат бизнеси, свързани с MCP. Платформата Bailian на Alibaba Cloud предлага MCP услуги през целия жизнен цикъл, опростявайки процеса на разработка на интелигентни агенти и намалявайки цикъла на разработка до минути. Tencent Cloud пусна ‘AI Development Kit’, който поддържа хостинг услуги за MCP плъгини, помагайки на разработчиците бързо да изградят бизнес ориентирани интелигентни агенти.
Интелигентно Агентно Сътрудничество: ‘Споразумение за Свободна Търговия’
С развитието на MCP протокола, интелигентните агенти преминават от прости чатботове към помощници за действие, способни да решават реални проблеми. Технологичните гиганти активно изграждат свои собствени стандартни и екологични ‘оградени градини’. За разлика от MCP, който се фокусира върху свързването на AI модели с външни инструменти и данни, протоколът A2A се стреми към сътрудничество на по-високо ниво между интелигентни агенти.
Целта на протокола A2A е да даде възможност на интелигентни агенти от различни източници и доставчици да се разбират и да работят заедно, предоставяйки по-голяма автономия и гъвкавост на сътрудничеството между множество агенти. Тази концепция може да бъде сравнена с Световната търговска организация (СТО), която има за цел да намали тарифните бариери между страните.
В света на интелигентните агенти, различните доставчици и рамки са като независими ‘страни’, а протоколът A2A е като ‘споразумение за свободна търговия’. Веднъж приети, тези интелигентни агенти могат да се присъединят към ‘зона за свободна търговия’, използвайки общ ‘език’ за безпроблемно комуникиране и сътрудничество, изпълнявайки сложни работни процеси, с които един-единствен интелигентен агент не може да се справи сам.
Управлението на задачите е основен компонент на протокола A2A. Комуникацията между клиенти и отдалечени интелигентни агенти се върти около изпълнението на задачи. Протоколът дефинира ‘задачен’ обект, който интелигентните агенти могат да изпълняват бързо за прости задачи. За сложни и дългосрочни задачи, интелигентните агенти комуникират, за да синхронизират състоянието на изпълнение на задачи в реално време, осигурявайки плавен напредък.
A2A също така поддържа сътрудничество между интелигентни агенти. Множество интелигентни агенти могат да си изпращат съобщения, съдържащи контекстна информация, отговори или потребителски инструкции, което им позволява да работят заедно за решаване на сложни проблеми и изпълнение на предизвикателни задачи.
В момента, протоколът A2A се поддържа от над 50 водещи технологични компании, включително Atlassian, Box, Cohere, Intuit, MongoDB, PayPal, Salesforce и SAP. Много от тези компании имат връзки с екосистемата на Google.
Например, Cohere е независим AI стартъп, основан през 2019 г. от трима изследователи, които преди това са работили в Google Brain. Той поддържа тясно техническо сътрудничество с Google Cloud в продължение на много години, като Google Cloud осигурява компютърната мощност, необходима за обучение на модели. Atlassian, добре известен доставчик на инструменти за сътрудничество в екип, има широко използвани инструменти Jira и Confluence и си сътрудничи с Google, като някои приложения са достъпни за използване в продуктите на Google.
Докато Google твърди, че A2A допълва предложения от Anthropic протокол за контекст на модела MCP, търговската стойност на A2A се очаква да продължи да нараства с присъединяването на повече компании, играейки водеща роля в развитието на екосистемата на интелигентните агенти и стимулирайки промяната и напредъка в индустрията.
Отворено Сътрудничество или Екологично Разделение?
Конкуренцията между MCP и A2A подчертава различните гледни точки сред технологичните гиганти по отношение на веригата на стойността на AI индустрията. Anthropic изгражда бизнес модел ‘достъп до данни като услуга’ чрез MCP, таксувайки клиенти на корпоративно ниво въз основа на API извиквания за дълбоко интегриране на вътрешни активи от данни с AI възможности. Google разчита на протокола A2A, за да стимулира абонаментите за облачни услуги, свързвайки изграждането на мрежи за сътрудничество между интелигентни агенти с компютърната мощност, съхранението и друга инфраструктура на Google Cloud, формирайки затворена екосистема от ‘протокол-платформа-услуга’.
На ниво стратегия за данни, и двете демонстрират ясни монополистични намерения: MCP натрупва дълбоки данни за взаимодействие във вертикални индустрии чрез дълбоко проникване в корпоративните ядра от данни, предоставяйки богат източник за персонализирано обучение на модели; A2A улавя огромни количества данни за процеси в междуплатформено сътрудничество, връщайки се обратно в основните модели за препоръки за реклама и бизнес анализ на Google.
Въпреки че и двамата твърдят, че са с отворен код, техните стратегии за техническо разслояване съдържат скрити механизми. MCP запазва платени интерфейси за функции на корпоративно ниво, а A2A насочва партньорите да приоритизират достъпа до екосистемата на Google Cloud. По същество и двамата изграждат технически ровове чрез модел на ‘инфраструктура с отворен код + търговска добавена стойност’.
Стоейки на кръстопътя на индустриалната трансформация, еволюционните пътища на MCP и A2A прекрояват основната архитектура на AI света. От една страна, появата на стандартизирани протоколи ускорява процеса на технологична демократизация, позволявайки на малки и средни разработчици да имат достъп до глобалната екосистема чрез унифицирани интерфейси, компресирайки цикъла на внедряване на приложения на корпоративно ниво от месеци на часове. От друга страна, ако протоколната система, водена от гиганти, формира сепаратистки режим, това ще доведе до увеличен ефект на остров от данни, високи разходи за техническа съвместимост и дори може да предизвика игри с нулев резултат в ‘екологични лагери’.
По-дълбоко въздействие се крие в интелигентното проникване на физическия свят: с експлозивния растеж на индустриалните роботи, автономните терминални устройства и медицинските интелигентни устройства, MCP и A2A се превръщат в ‘невронните синапси’, свързващи виртуалния интелект с физическия свят.
В сценариите за интелигентно производство, роботизираните ръце синхронизират данните за работното състояние в реално време чрез стандартизирани интерфейси, AI моделите динамично оптимизират производствените параметри и изграждат затворен цикъл от разузнаване на ‘възприятие-решение-изпълнение’. В медицинската област, сътрудничеството в реално време на хирургични роботи и диагностични модели позволява на прецизната медицина да премине от концепция към клинична практика. В основата на тези промени е, че стратегическата стойност на протоколните стандарти като ‘цифрова инфраструктура’ надхвърля самата технология, превръщайки се в ключ към отключване на трилионна интелигентна икономика.
Въпреки това, предизвикателствата остават сериозни: изискванията на милисекундно ниво за производителност на протокола в реално време в индустриалния контрол и строгите стандарти за защита на поверителността на медицинските данни принуждават непрекъснатото развитие на протоколната система.
Когато технологичната конкуренция и търговските интереси са дълбоко преплетени, изкуството на балансиране на отвореността и затвореността става критично. Може би само чрез установяване на междуотраслов механизъм за съвместно управление на стандартите можем да избегнем повтарянето на грешките на ‘войната на железопътните габарити’ и наистина да реализираме техническия идеал за ‘Интернет на всичко’.
В тази тиха игра на власт, състезанието между MCP и A2A далеч не е приключило. И двамата са продукти на технологични иновации и носители на търговски стратегии, съвместно пишещи ключова глава в прехода на AI индустрията от ‘единичен интелект’ към ‘екологична синергия’.
В крайна сметка, посоката на индустрията се определя не само от технологичните предимства, но и от ценностните избори за отвореност, споделяне и екологично печелене, което е най-основният ‘протоколен стандарт’ на AI ерата.