এআই-এর ক্ষমতা: এমসিপি ও এ২এ কি 'উঁচু দেওয়াল' গড়ছে?

এআই শিল্পে এখন ক্ষমতার খেলা চলছে, অনেকটা ‘গেম অফ থ্রোনস’-এর মতো। যেখানে মডেলের কর্মক্ষমতা এবং প্যারামিটার নিয়ে সারা বিশ্ব আলোচনা করছে, সেখানে এআই এবং এজেন্ট স্ট্যান্ডার্ড, প্রোটোকল এবং ইকোসিস্টেম নিয়ে একটা নীরব যুদ্ধ চলছে।

২০২৪ সালের নভেম্বরে, অ্যানথ্রোপিক মডেল কনটেক্সট প্রোটোকল (এমসিপি) চালু করে। এটা বুদ্ধিমান এজেন্টদের জন্য একটি ওপেন স্ট্যান্ডার্ড, যার লক্ষ্য লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল এবং বহিরাগত ডেটা উৎস ও সরঞ্জামগুলোর মধ্যে যোগাযোগ প্রোটোকলকে একত্রিত করা। এর কিছুদিন পর, ওপেনএআই এমসিপির জন্য এজেন্ট এসডিকে সমর্থন ঘোষণা করে। গুগল DeepMind-এর সিইও ডেমিশ হাসাবিস নিশ্চিত করেছেন যে Google-এর জেমিনি মডেল এবং সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট কিট এই ওপেন স্ট্যান্ডার্ডের সঙ্গে যুক্ত হবে। তিনি এমসিপিকে ‘এআই এজেন্ট যুগের দ্রুত বিকাশমান ওপেন স্ট্যান্ডার্ড’ বলেছেন।

একই সময়ে, গুগল Google Cloud Next 2025 সম্মেলনে ওপেন-সোর্স Agent2Agent Protocol (A2A) ঘোষণা করেছে। এই প্রোটোকলের লক্ষ্য হল বিদ্যমান কাঠামো এবং বিক্রেতাদের মধ্যেকার বাধা দূর করা, যাতে বিভিন্ন ইকোসিস্টেমের এজেন্টদের মধ্যে নিরাপদ এবং কার্যকর সহযোগিতা সম্ভব হয়।

টেক জায়ান্টদের এই পদক্ষেপগুলো এআই এবং বুদ্ধিমান এজেন্টদের মধ্যে সংযোগ স্ট্যান্ডার্ড, ইন্টারফেস প্রোটোকল এবং ইকোসিস্টেমের ক্ষেত্রে প্রতিযোগিতা উন্মোচন করেছে। ‘প্রোটোকল মানেই ক্ষমতা’ - এই নীতি এখানে স্পষ্ট। বিশ্বব্যাপী এআই ল্যান্ডস্কেপ তৈরি হওয়ার সঙ্গে সঙ্গে, যারা এআই যুগের মৌলিক প্রোটোকল স্ট্যান্ডার্ডের সংজ্ঞা নিয়ন্ত্রণ করতে পারবে, তাদের বিশ্বব্যাপী এআই শিল্প চেইনের ক্ষমতা কাঠামো এবং মূল্য বিতরণের পদ্ধতিকে নতুন করে আকার দেওয়ার সুযোগ তৈরি হবে।

ভবিষ্যতের এআই ইকোসিস্টেমের 'ইউএসবি-সি পোর্ট'

এআই প্রযুক্তির দ্রুত উন্নতির সঙ্গে সঙ্গে, জিপিটি এবং ক্লডের মতো লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলো অসাধারণ ক্ষমতা দেখিয়েছে। এই মডেলগুলোর আসল মূল্য হলো বাস্তব বিশ্বের সমস্যা সমাধানের জন্য বাইরের ডেটা এবং সরঞ্জামগুলোর সঙ্গে যোগাযোগ করার ক্ষমতা।

কিন্তু এই যোগাযোগ ক্ষমতা দীর্ঘদিন ধরে খণ্ডতা এবং মান standardization-এর অভাবে ভুগছে, যার কারণে ডেভেলপারদের বিভিন্ন এআই মডেল এবং প্ল্যাটফর্মের জন্য নির্দিষ্ট ইন্টিগ্রেশন লজিক প্রয়োগ করতে হয়।

এই সমস্যা সমাধানের জন্য, এমসিপি আবির্ভূত হয়েছে। এআই মডেলগুলোকে বাইরের বিশ্বের সঙ্গে সংযোগকারী একটি সেতু হিসেবে, এমসিপি এআই ইন্টার‍্যাকশনের সময় সম্মুখীন হওয়া বেশ কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ সমস্যার সমাধান করে।

এমসিপি আসার আগে, যদি কোনো এআই মডেলকে ডেটা পাওয়ার জন্য একটি স্থানীয় ডেটাবেসের (যেমন SQLite) সঙ্গে সংযোগ করতে হতো অথবা রিমোট টুল (যেমন টিমের সঙ্গে যোগাযোগের জন্য Slack, কোড ম্যানেজ করার জন্য GitHub API) ব্যবহার করতে হতো, তাহলে ডেভেলপারদের প্রতিটি ডেটা উৎস বা টুলের জন্য আলাদা সংযোগ কোড লিখতে হতো। এই প্রক্রিয়া শুধু জটিল এবং ত্রুটিপূর্ণই ছিল না, বরং একটি unified standard-এর অভাবে এর development cost বেশি ছিল, রক্ষণাবেক্ষণ করা কঠিন ছিল এবং স্কেল করাও কঠিন ছিল।

এমসিপি চালু করার সময় অ্যানথ্রোপিক একটি analogy দেয়: এমসিপি হলো এআই অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ইউএসবি-সি পোর্টের মতো। এমসিপির লক্ষ্য হলো একটি সাধারণ স্ট্যান্ডার্ড তৈরি করা, যা বিভিন্ন মডেল এবং বহিরাগত সিস্টেমগুলোকে আলাদা ইন্টিগ্রেশন সলিউশন লেখার পরিবর্তে অ্যাক্সেসের জন্য একই প্রোটোকল ব্যবহার করতে দেবে। এতে এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলোর development এবং ইন্টিগ্রেশন আরও সহজ এবং unified হবে।

উদাহরণস্বরূপ, একটি সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট প্রজেক্টে, একটি এমসিপি-ভিত্তিক এআই টুল সরাসরি প্রজেক্ট কোড রিপোজিটরিতে প্রবেশ করতে পারে, কোড স্ট্রাকচার বিশ্লেষণ করতে পারে, ঐতিহাসিক কমিট রেকর্ড বুঝতে পারে এবং তারপর ডেভেলপারদের এমন কোড suggestion দিতে পারে যা প্রজেক্টের প্রকৃত চাহিদার সঙ্গে আরও সঙ্গতিপূর্ণ, যা উল্লেখযোগ্যভাবে development-এর দক্ষতা এবং কোডের মান উন্নত করে।

অতীতে, লার্জ মডেল এবং অন্যান্য এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলোকে ডেটা ব্যবহার করতে দেওয়ার জন্য, সাধারণত কপি-পেস্ট বা আপলোড ও ডাউনলোড করার প্রয়োজন হতো। এমনকি সবচেয়ে শক্তিশালী মডেলগুলোও ডেটা আইসোলেশন দ্বারা সীমাবদ্ধ ছিল, যা তথ্যের silo তৈরি করত। আরও শক্তিশালী মডেল তৈরি করতে, প্রতিটি নতুন ডেটা উৎসকে কাস্টমাইজ এবং implement করতে হতো, যার কারণে সত্যিকারের আন্তঃসংযুক্ত সিস্টেমকে স্কেল করা কঠিন ছিল, ফলে অনেক সীমাবদ্ধতা দেখা দিত।

একটি unified interface প্রদানের মাধ্যমে, এমসিপি সরাসরি এআই এবং ডেটার মধ্যে (স্থানীয় এবং ইন্টারনেট ডেটা সহ) সেতু তৈরি করে। এমসিপি সার্ভার এবং এমসিপি ক্লায়েন্টের মাধ্যমে, যতক্ষণ উভয়ই এই প্রোটোকল অনুসরণ করে, ততক্ষণ ‘সবকিছু কানেক্ট করা সম্ভব’। এটি এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলোকে নিরাপদে স্থানীয় এবং রিমোট ডেটা অ্যাক্সেস এবং operate করতে দেয়, যা এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলোকে সবকিছুর সঙ্গে সংযোগ করার জন্য একটি interface প্রদান করে।

আর্কিটেকচার perspective থেকে, এমসিপির প্রধানত দুটি core অংশ রয়েছে: এমসিপি সার্ভার এবং এমসিপি ক্লায়েন্ট। ডেভেলপাররা এমসিপি সার্ভারের মাধ্যমে তাদের ডেটা প্রকাশ করতে পারে, যা স্থানীয় ফাইল সিস্টেম, ডেটাবেস বা Slack এবং GitHub API-এর মতো রিমোট সার্ভিস থেকে আসতে পারে। এই সার্ভারগুলোর সঙ্গে সংযোগ করার জন্য তৈরি করা এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলোকে এমসিপি ক্লায়েন্ট বলা হয়। সহজভাবে বললে, এমসিপি সার্ভার ডেটা প্রকাশ করার জন্য দায়ী, এবং এমসিপি ক্লায়েন্ট ডেটা অ্যাক্সেস করার জন্য দায়ী।

যখন এআই মডেলগুলো বাইরের ডেটা এবং সরঞ্জামগুলো অ্যাক্সেস করে, তখন নিরাপত্তা একটি গুরুত্বপূর্ণ বিবেচ্য বিষয়। standardized data access interface প্রদানের মাধ্যমে, এমসিপি সংবেদনশীল ডেটার সঙ্গে সরাসরি যোগাযোগের সংখ্যা উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে ডেটা leakage-এর ঝুঁকি কমায়।

এমসিপিতে অন্তর্নির্মিত নিরাপত্তা ব্যবস্থা রয়েছে, যা ডেটা উৎসগুলোকে একটি নিরাপদ কাঠামোর মধ্যে নিয়ন্ত্রিত পদ্ধতিতে এআই-এর সঙ্গে ডেটা শেয়ার করতে দেয়। এআই নিরাপদে প্রক্রিয়াকরণের ফলাফল ডেটা উৎসগুলোতে ফেরত পাঠাতে পারে, যা নিশ্চিত করে যে শুধুমাত্র verify করা অনুরোধগুলো নির্দিষ্ট রিসোর্স অ্যাক্সেস করতে পারবে। এটা ডেটা নিরাপত্তার জন্য আরেকটি স্তরের সুরক্ষার মতো, যা ডেটা নিরাপত্তা নিয়ে কোম্পানির উদ্বেগ দূর করে এবং এন্টারপ্রাইজ-লেভেল পরিস্থিতিতে এআই-এর গভীর প্রয়োগের জন্য একটি শক্ত ভিত্তি স্থাপন করে।

উদাহরণস্বরূপ, এমসিপি সার্ভার তার নিজস্ব রিসোর্স নিয়ন্ত্রণ করে এবং লার্জ মডেল টেকনোলজি প্রোভাইডারদের এপিআই কী-এর মতো সংবেদনশীল তথ্য সরবরাহ করার প্রয়োজন নেই। এভাবে, লার্জ মডেল আক্রান্ত হলেও, আক্রমণকারীরা এই সংবেদনশীল তথ্য পেতে পারবে না, যা কার্যকরভাবে ঝুঁকি isolate করে।

বলা যেতে পারে যে এমসিপি এআই প্রযুক্তি development-এর একটি স্বাভাবিক product এবং একটি গুরুত্বপূর্ণ মাইলফলক। এটি শুধুমাত্র এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলোর development process-কেই সহজ করে না, বরং এআই ইকোসিস্টেমের উন্নতির জন্য শর্ত তৈরি করে।

একটি ওপেন স্ট্যান্ডার্ড হিসেবে, এমসিপি ডেভেলপার সম্প্রদায়ের প্রাণশক্তিকে দারুণভাবে উৎসাহিত করে। বিশ্বব্যাপী ডেভেলপাররা এমসিপিকে কেন্দ্র করে কোড contribute করতে এবং নতুন connector develop করতে পারে, ক্রমাগত এর অ্যাপ্লিকেশন boundary প্রসারিত করে, একটি virtuous ecological cycle তৈরি করে এবং বিভিন্ন শিল্পে এআই ও ডেটার গভীর integration-কে উৎসাহিত করে। এই openess-এর কারণে এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলোর বিভিন্ন সার্ভিস এবং টুলের সঙ্গে সংযোগ স্থাপন করা সহজ হয়, যা একটি সমৃদ্ধ ইকোসিস্টেম তৈরি করে, যা শেষ পর্যন্ত ব্যবহারকারী এবং পুরো শিল্পকে উপকৃত করে।

এমসিপির সুবিধা শুধু technical level-এই প্রতিফলিত হয় না, বরং এটি বিভিন্ন ক্ষেত্রে যে actual value নিয়ে আসে, সেটাও গুরুত্বপূর্ণ। এআই যুগে তথ্য acquire এবং process করার ক্ষমতা সবকিছু নির্ধারণ করে, এবং এমসিপি একাধিক এজেন্টকে সহযোগিতা করতে দেয়, যা একে অপরের শক্তিকে সর্বাধিক করে।

উদাহরণস্বরূপ, চিকিৎসা ক্ষেত্রে, বুদ্ধিমান এজেন্টরা এমসিপির মাধ্যমে রোগীর electronic medical record এবং medical database-এর সঙ্গে সংযোগ স্থাপন করতে পারে এবং ডাক্তারদের পেশাদার বিচারের সঙ্গে মিলিত হয়ে আরও দ্রুত প্রাথমিক ডায়াগনস্টিক suggestion দিতে পারে। আর্থিক শিল্পে, বুদ্ধিমান এজেন্টরা আর্থিক ডেটা বিশ্লেষণ, বাজারের পরিবর্তন ট্র্যাক এবং এমনকি স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্টক ট্রেডিং পরিচালনা করতে সহযোগিতা করতে পারে। বুদ্ধিমান এজেন্টদের মধ্যে এই শ্রম বিভাজন এবং সহযোগিতা ডেটা processing-কে আরও দক্ষ এবং decision-making-কে আরও নির্ভুল করে তোলে।

এমসিপির development history পর্যালোচনা করলে দেখা যায় যে এর growth rate অসাধারণ। ২০২৩ সালের শুরুতে, এমসিপি core communication protocol-এর ডিজাইন সম্পন্ন করে, যা মৌলিক বুদ্ধিমান এজেন্ট রেজিস্ট্রেশন এবং মেসেজ ট্রান্সমিশন ফাংশন realize করে। এটা বুদ্ধিমান এজেন্টদের জন্য একটি universal language তৈরির মতো, যা তাদের নিজেদের ভাষায় কথা বলার পরিবর্তে একে অপরের সঙ্গে যোগাযোগ করতে দেয়।

২০২৩ সালের শেষে, এমসিপি তার ফাংশন আরও প্রসারিত করে, যা বুদ্ধিমান এজেন্টদের বাইরের এপিআই কল এবং ডেটা শেয়ারিং সমর্থন করে। এটা বুদ্ধিমান এজেন্টদের শুধু চ্যাট করার অনুমতি দেয় না, বরং তথ্য বিনিময় এবং যৌথভাবে কাজ process করারও সুযোগ করে দেয়।

২০২৪ সালের শুরুতে, এমসিপি ইকোসিস্টেম একটি নতুন উচ্চতায় পৌঁছেছে। ডেভেলপার টুলকিট এবং স্যাম্পল প্রজেক্ট চালু করা হয়েছে এবং community-র অবদান রাখা বুদ্ধিমান এজেন্ট প্লাগ-ইনের সংখ্যা ১০০ ছাড়িয়ে গেছে, যা একটি ‘blooming’ পরিস্থিতি তৈরি করেছে।

সম্প্রতি, মাইক্রোসফট এমসিপিকে তার Azure OpenAI সার্ভিসে ইন্টিগ্রেট করেছে এবং গুগল DeepMind ঘোষণা করেছে যে তারা এমসিপিকে সমর্থন করবে এবং জেমিনি মডেল ও এসডিকে-তে এটি ইন্টিগ্রেট করবে। শুধু বড় টেকনোলজি কোম্পানিগুলোই নয়, এআই স্টার্টআপ এবং ডেভেলপমেন্ট টুল প্রোভাইডাররাও এমসিপিতে যোগ দিয়েছে, যেমন Block, Apollo, Zed, Replit, Codeium এবং Sourcegraph।

এমসিপির উত্থান টেনসেন্ট এবং আলিবাবার মতো চীনা টেকনোলজি কোম্পানিগুলোর কাছ থেকে দ্রুত follow-up এবং competition আকর্ষণ করেছে, যারা এটিকে এআই ইকোসিস্টেম স্ট্র্যাটেজির একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ হিসেবে দেখছে। উদাহরণস্বরূপ, সম্প্রতি আলিবাবা ক্লাউডের Bailian প্ল্যাটফর্ম একটি full life cycle MCP সার্ভিস চালু করেছে, যেখানে ব্যবহারকারীদের রিসোর্স ম্যানেজ, develop ও deploy এবং engineer operate ও রক্ষণাবেক্ষণ করার প্রয়োজন নেই, যা বুদ্ধিমান এজেন্ট development cycle-কে কয়েক মিনিটে কমিয়ে আনে। টেনসেন্ট ক্লাউড ‘এআই ডেভেলপমেন্ট কিট’ প্রকাশ করেছে, যা ডেভেলপারদের দ্রুত ব্যবসা-ভিত্তিক বুদ্ধিমান এজেন্ট তৈরি করতে সহায়তা করার জন্য এমসিপি প্লাগ-ইন হোস্টিং সার্ভিস সমর্থন করে।

মাল্টি-এজেন্ট সহযোগিতার জন্য 'অদৃশ্য সেতু'

এমসিপি প্রোটোকল বুদ্ধিমান এজেন্টদের চ্যাট টুল থেকে অ্যাকশন অ্যাসিস্ট্যান্টে রূপান্তরিত করার সাথে সাথে টেক জায়ান্টরা এই নতুন যুদ্ধক্ষেত্রে স্ট্যান্ডার্ড এবং ইকোসিস্টেমের ‘ছোট আঙ্গিনা এবং উঁচু দেয়াল’ তৈরি করতে শুরু করেছে।

এমসিপির তুলনায়, যা এআই মডেলগুলোকে বাইরের সরঞ্জাম এবং ডেটার সঙ্গে সংযোগ স্থাপনের উপর ফোকাস করে, A2A আরও একধাপ এগিয়ে যায়, যা বুদ্ধিমান এজেন্টদের মধ্যে কার্যকর সহযোগিতার উপর ফোকাস করে।

A2A প্রোটোকলের মূল উদ্দেশ্য হলো বিভিন্ন উৎস এবং নির্মাতাদের বুদ্ধিমান এজেন্টদের একে অপরকে বুঝতে এবং সহযোগিতা করতে সক্ষম করা, যা একাধিক বুদ্ধিমান এজেন্টের সহযোগিতাকে আরও বেশি স্বায়ত্তশাসন এনে দেবে।

এটা অনেকটা ডব্লিউটিও-এর মতো, যার লক্ষ্য দেশগুলোর মধ্যে শুল্ক বাধা কমানো। বিভিন্ন সরবরাহকারী এবং কাঠামোর বুদ্ধিমান এজেন্টগুলো স্বাধীন দেশের মতো। একবার A2A গৃহীত হলে, এটি একটি মুক্ত বাণিজ্য অঞ্চলে যোগদানের সমান, যেখানে তারা একটি সাধারণ ভাষায় যোগাযোগ করতে, নির্বিঘ্নে সহযোগিতা করতে এবং জটিল ওয়ার্কফ্লোগুলো যৌথভাবে সম্পন্ন করতে পারবে, যা একটি একক বুদ্ধিমান এজেন্টের পক্ষে স্বাধীনভাবে সম্পন্ন করা সম্ভব নয়।

A2A প্রোটোকলের নির্দিষ্ট interoperability form ক্লায়েন্ট এজেন্ট এবং রিমোট এজেন্টের মধ্যে যোগাযোগ সহজতর করার মাধ্যমে অর্জন করা হয়। ক্লায়েন্ট এজেন্ট কাজ তৈরি এবং যোগাযোগ করার জন্য দায়ী, এবং রিমোট এজেন্ট এই কাজগুলোর উপর ভিত্তি করে সঠিক তথ্য সরবরাহ বা corresponding operation perform করে।

এই process-এ, A2A প্রোটোকলের নিম্নলিখিত মূল ক্ষমতা রয়েছে:

প্রথমত, বুদ্ধিমান এজেন্টরা ‘বুদ্ধিমান এজেন্ট কার্ড’-এর মাধ্যমে তাদের ক্ষমতা advertise করতে পারে। এই ‘বুদ্ধিমান এজেন্ট কার্ড’ JSON ফরম্যাটে বিদ্যমান, যা ক্লায়েন্ট এজেন্টদের সনাক্ত করতে দেয় যে কোন রিমোট এজেন্ট একটি নির্দিষ্ট কাজ perform করার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত।

একবার উপযুক্ত রিমোট এজেন্ট সনাক্ত করা গেলে, ক্লায়েন্ট এজেন্ট এটির সঙ্গে যোগাযোগ করতে এবং এটিকে কাজটি assign করতে A2A প্রোটোকল ব্যবহার করতে পারে।

টাস্ক ম্যানেজমেন্ট A2A প্রোটোকলের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। ক্লায়েন্ট এবং রিমোট এজেন্টদের মধ্যে যোগাযোগ কাজ সম্পন্ন করার চারপাশে ঘোরে। প্রোটোকল একটি ‘টাস্ক’ অবজেক্ট সংজ্ঞায়িত করে। সাধারণ কাজের জন্য, এটি অবিলম্বে সম্পন্ন করা যেতে পারে; জটিল এবং দীর্ঘমেয়াদী কাজের জন্য, বুদ্ধিমান এজেন্টরা টাস্ক completion status-এর উপর সিঙ্ক্রোনাইজেশন বজায় রাখতে একে অপরের সঙ্গে যোগাযোগ করতে পারে।

এছাড়াও, A2A বুদ্ধিমান এজেন্টদের মধ্যে collaboration-ও সমর্থন করে। একাধিক বুদ্ধিমান এজেন্ট একে অপরের কাছে বার্তা পাঠাতে পারে, যাতে contextual information, reply বা user instruction থাকতে পারে। এভাবে, একাধিক বুদ্ধিমান এজেন্ট জটিল কাজগুলো একসঙ্গে সম্পন্ন করতে আরও ভালোভাবে কাজ করতে পারে।

এই প্রোটোকল ডিজাইন করার সময় গুগল পাঁচটি মূল নীতি অনুসরণ করেছে। প্রথমত, A2A বুদ্ধিমান এজেন্টদের তাদের স্বাভাবিক, আনস্ট্রাকচার্ড মোডে সহযোগিতা করতে সক্ষম করার উপর ফোকাস করে, এমনকি যদি তারা মেমরি, টুল এবং context শেয়ার না করে।

দ্বিতীয়ত, প্রোটোকলটি বিদ্যমান, জনপ্রিয় স্ট্যান্ডার্ডগুলোর উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে, যার মধ্যে HTTP, সার্ভার-সেন্ট ইভেন্ট (SSE) এবং JSON-RPC রয়েছে, যার মানে কোম্পানিগুলো প্রতিদিন যে existing IT stack ব্যবহার করে, সেগুলোর সঙ্গে ইন্টিগ্রেট করা সহজ।

উদাহরণস্বরূপ, একটি ই-কমার্স কোম্পানি ওয়েব ডেটা ট্রান্সমিশন পরিচালনা করতে প্রতিদিন HTTP প্রোটোকল ব্যবহার করে এবং ফ্রন্ট এবং ব্যাক এন্ডের মধ্যে ডেটা instruction transmit করতে JSON-RPC ব্যবহার করে। A2A প্রোটোকল চালু করার পর, কোম্পানির অর্ডার ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম HTTP এবং A2A প্রোটোকল ডকিংয়ের মাধ্যমে প্রাসঙ্গিক বুদ্ধিমান এজেন্টদের দেওয়া লজিস্টিক ডেটা আপডেট দ্রুত পেতে পারে, জটিল ডেটা ট্রান্সমিশন চ্যানেল পুনর্নির্মাণ না করেই, যা existing IT architecture-এর সঙ্গে ইন্টিগ্রেট করা সহজ করে তোলে এবং বিভিন্ন সিস্টেমের সহযোগিতা আরও মসৃণ করে।

তৃতীয়ত, A2A এন্টারপ্রাইজ-লেভেল প্রমাণীকরণ এবং অনুমোদন সমর্থন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। A2A প্রোটোকল ব্যবহার করে দ্রুত প্রমাণীকরণ এবং নিরাপদে ডেটা পাওয়া যেতে পারে, যা ডেটা ট্রান্সমিশনের নিরাপত্তা এবং সম্মতি নিশ্চিত করে এবং ডেটা leakage-এর ঝুঁকি প্রতিরোধ করে।

চতুর্থত, A2A যথেষ্ট নমনীয়, যা দ্রুত কাজ থেকে শুরু করে গভীর গবেষণা পর্যন্ত বিভিন্ন পরিস্থিতি সমর্থন করতে পারে, যা কয়েক ঘন্টা বা এমনকি কয়েক দিনও লাগতে পারে (যখন মানুষ জড়িত থাকে)। পুরো process-এ, A2A ব্যবহারকারীদের রিয়েল-টাইম ফিডব্যাক, নোটিফিকেশন এবং স্ট্যাটাস আপডেট সরবরাহ করতে পারে।

একটি গবেষণা প্রতিষ্ঠানের উদাহরণ নেওয়া যাক। গবেষকরা নতুন ওষুধ development সম্পর্কিত গবেষণা পরিচালনা করতে A2A প্রোটোকলের অধীনে বুদ্ধিমান এজেন্ট ব্যবহার করেন। সাধারণ কাজ, যেমন ডাটাবেসে বিদ্যমান ড্রাগ মলিকিউলের স্ট্রাকচার ইনফরমেশন দ্রুত পুনরুদ্ধার করা, কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে সম্পন্ন করা এবং গবেষকদের কাছে ফিরিয়ে দেওয়া যেতে পারে। তবে, জটিল কাজের জন্য, যেমন মানবদেহের পরিবেশে নতুন ড্রাগ মলিকিউলের প্রতিক্রিয়া সিমুলেট করা, কয়েক দিন লাগতে পারে।

এই সময়কালে, A2A প্রোটোকল ক্রমাগত সিমুলেশন progress গবেষকদের কাছে push করবে, যেমন কতগুলো ধাপ সম্পন্ন হয়েছে, বর্তমানে কী কী সমস্যা দেখা দিয়েছে ইত্যাদি, যা গবেষকদের পরিস্থিতির সঙ্গে পরিচিত থাকতে দেবে, ঠিক যেন একজন সহকারী সর্বদা কাজের progress report করছে।

পঞ্চমত, বুদ্ধিমান এজেন্টদের জগৎ শুধু টেক্সটের মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়, তাই A2A অডিও, ছবি এবং ভিডিও স্ট্রিম সহ বিভিন্ন মোডালিটি সমর্থন করে।

কল্পনা করুন ভবিষ্যতে, আপনার বুদ্ধিমান সহকারী, কোম্পানির সিআরএম সিস্টেম, সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্ট এআই এবং এমনকি বিভিন্ন ক্লাউড প্ল্যাটফর্মের বুদ্ধিমান এজেন্টরা “কাজের বিষয়ে চ্যাট করতে এবং কাজ ভাগ করতে” পারবে পুরনো বন্ধুদের মতো, দক্ষতার সঙ্গে সাধারণ জিজ্ঞাসা থেকে জটিল প্রক্রিয়া পর্যন্ত বিভিন্ন চাহিদা সম্পন্ন করবে, যা মেশিনের বুদ্ধিমত্তার যুগের সূচনা করবে।

বর্তমানে, প্রোটোকলটি ইতিমধ্যে অ্যাটলাসিয়ান, বক্স, কোহিয়ার, ইনটুইট, মঙ্গোডিবি, পেপাল, সেলসফোর্স এবং এসএপি সহ ৫০ টিরও বেশি মূলধারার টেকনোলজি কোম্পানির অ্যাপ্লিকেশন প্ল্যাটফর্ম সমর্থন করে।

এটা লক্ষণীয় যে এই সবগুলো কোম্পানিই গুগল ইকোসিস্টেমের সঙ্গে subtle relation রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, একটি স্বাধীন এআই স্টার্টআপ কোহিয়ার ২০১৯ সালে তিনজন গবেষক দ্বারা প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল যারা আগে গুগল ব্রেইনে কাজ করতেন; তাদের গুগল ক্লাউডের সঙ্গে দীর্ঘমেয়াদী technical partnership রয়েছে এবং গুগল ক্লাউড মডেল train করার জন্য প্রয়োজনীয় computing power কোহিয়ারকে সরবরাহ করে।

এটলাসিয়ান, একটি কোম্পানি যা টিম collaboration tool সরবরাহ করে, যেমন Jira এবং Confluence, যা অনেক লোক ব্যবহার করে। তাদের গুগলের সঙ্গে পার্টনারশিপ রয়েছে এবং কিছু অ্যাপ্লিকেশন গুগল প্রোডাক্টে ব্যবহার করা যেতে পারে।

যদিও গুগল বলেছে যে A2A হল অ্যানথ্রোপিকের প্রস্তাবিত এমসিপি মডেল কনটেক্সট প্রোটোকলের একটি supplement, এটি অনেকটা গুগলের অতীতে ৮০ টিরও বেশি কোম্পানি নিয়ে অ্যান্ড্রয়েড সিস্টেম develop করার মতো। যত বেশি কোম্পানি যোগ দেবে, A2A-এর commercial value তত বেশি উন্নত হবে এবং এটি পুরো বুদ্ধিমান এজেন্ট ইকোসিস্টেমের দ্রুত development-কে উৎসাহিত করবে।

'সরঞ্জাম সংযোগ' থেকে 'ইকোসিস্টেমের আধিপত্য'

এমসিপি এবং এ২এ এআই ইন্টারকানেকশনের জন্য দুটি ভিন্ন পথ উপস্থাপন করে। এমসিপি, একটি আন্ডারলাইং মডেল ইন্টারঅ্যাকশন প্রোটোকল হিসাবে, অ্যাপ্লিকেশন এবং বিভিন্ন মডেলের মধ্যে নির্বিঘ্ন ডকিং নিশ্চিত করে; এ২এ এই ভিত্তিতে বুদ্ধিমান এজেন্টদের মধ্যে একটি সহযোগিতা framework সরবরাহ করে, যা বুদ্ধিমান এজেন্টদের মধ্যে স্বায়ত্তশাসিত আবিষ্কার এবং নমনীয় সহযোগিতার উপর জোর দেয়। এই স্তরযুক্ত কাঠামো একই সাথে মডেল standardization এবং বুদ্ধিমান এজেন্ট সহযোগিতার চাহিদা পূরণ করতে পারে।

একই সময়ে, উভয়ই তাদের নিজ নিজ উপ-ক্ষেত্রে প্রভাবশালী অবস্থান অর্জন করেছে। এমসিপির এন্টারপ্রাইজ-লেভেল অ্যাপ্লিকেশন, ক্রস-মডেল সার্ভিস এবং standardization পরিস্থিতিতে সুবিধা রয়েছে; এ২এ ওপেন-সোর্স কমিউনিটি, গবেষণা প্রকল্প এবং উদ্ভাবনী অ্যাপ্লিকেশনগুলোতে আরও বেশি সমর্থন পেয়েছে।

একটি macro perspective থেকে, এমসিপি এবং এ২এ-এর উত্থান শুধু ভবিষ্যতের এআই প্রযুক্তি স্ট্যান্ডার্ডের সঙ্গে সম্পর্কিত নয়, বরং এআই শিল্প ল্যান্ডস্কেপে একটি বড় পরিবর্তনের পূর্বাভাস দেয়। আমরা এআই-এর “stand-alone intelligence” থেকে “collaborative networks”-এর দিকে একটি ঐতিহাসিক পরিবর্তনের সাক্ষী হচ্ছি। ইন্টারনেটের development history যেমন দেখায়, ওপেন এবং standardized protocol প্রতিষ্ঠা শিল্প development-কে উৎসাহিত করার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ শক্তি হয়ে উঠবে।

কিন্তু গভীর স্তর থেকে, এমসিপি এবং এ২এ বিশাল বাণিজ্যিক স্বার্থ এবং ভবিষ্যতের এআই প্রযুক্তি আলোচনার ক্ষমতার প্রতিযোগিতা লুকিয়ে রাখে।

বিজনেস মডেলের ক্ষেত্রে, উভয়ই ভিন্ন লাভের পথ খুলে দিচ্ছে। অ্যানথ্রোপিক এমসিপির উপর ভিত্তি করে একটি এন্টারপ্রাইজ ভার্সন সার্ভিস চালু করার পরিকল্পনা করেছে, যা API কল ভলিউমের ভিত্তিতে কোম্পানিগুলোর কাছ থেকে চার্জ নেবে। কোম্পানিগুলো অভ্যন্তরীণ ডেটাকে এআই-এর সঙ্গে গভীরভাবে integrate করতে, ব্যবসার দক্ষতা উন্নত করতে এমসিপি ব্যবহার করে এবং এই সুবিধাজনক সার্ভিসের জন্য অর্থ প্রদান করতে হবে।

গুগল ক্লাউড সার্ভিস সাবস্ক্রিপশন promote করতে A2A প্রোটোকল ব্যবহার করছে। যখন কোম্পানিগুলো বুদ্ধিমান এজেন্ট সহযোগিতা নেটওয়ার্ক তৈরি করতে A2A ব্যবহার করে, তখন তাদের Google Cloud-এর শক্তিশালী কম্পিউটিং পাওয়ার এবং সম্পর্কিত সার্ভিসগুলো ব্যবহার করার জন্য guide করা হয়, যার ফলে Google Cloud ব্যবসার আয় বৃদ্ধি পায়।

ডেটা monopoly-এর ক্ষেত্রে, প্রোটোকল স্ট্যান্ডার্ড আয়ত্ত করার অর্থ হল এআই ডেটার প্রবাহ নিয়ন্ত্রণ করা। A2A প্রোটোকলের মাধ্যমে, গুগল অনেক এন্টারপ্রাইজ বুদ্ধিমান এজেন্টের সহযোগিতার সময় প্রচুর পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ করে। এই ডেটা তার core advertising algorithm-এ ফিডব্যাক দেয়, যা বিজ্ঞাপন বাজারে তার আধিপত্য আরও দৃঢ় করে। অ্যানথ্রোপিক এমসিপি ব্যবহার করে এআইকে এন্টারপ্রাইজ ডেটার core-এ প্রবেশ করতে দিতে চায়। যদি এটি একটি scale advantage তৈরি করে, তবে এটি প্রচুর পরিমাণে ইন্ডাস্ট্রির ডেটা জমা করবে, যা ব্যবসা প্রসারিত করতে এবং এন্টারপ্রাইজের চাহিদা অনুযায়ী আরও বেশি এআই প্রোডাক্ট develop করতে ডেটা সমর্থন সরবরাহ করবে।

ওপেন-সোর্স স্ট্র্যাটেজির ক্ষেত্রে, যদিও উভয়ই ওপেন সোর্স হওয়ার দাবি করে, তাদের নিজস্ব পরিকল্পনা রয়েছে। এমসিপি core protocol ওপেন সোর্স, যা ডেভেলপারদের ইকোসিস্টেম নির্মাণে অংশ নিতে আকর্ষণ করে, কিন্তু এন্টারপ্রাইজ-লেভেল মূল ফাংশনগুলো (যেমন রিমোট কানেকশন অ্যাডভান্সড ফাংশন এবং মাল্টি-মোডাল ডেটার গভীর processing) চার্জের বিনিময়ে আনলক করতে হবে, যা ওপেন সোর্স এবং বাণিজ্যিক স্বার্থের মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখে। A2A প্রোটোকল ওপেন সোর্স হওয়ার সময়, এটি ৫০ টিরও বেশি এন্টারপ্রাইজ পার্টনারকে Google Cloud সার্ভিস ব্যবহার করতে অগ্রাধিকার দিতে guide করে, যা ওপেন-সোর্স ইকোসিস্টেমকে তার নিজস্ব commercial system-এর সঙ্গে ঘনিষ্ঠভাবে আবদ্ধ করে এবং ব্যবহারকারীর stickiness এবং প্ল্যাটফর্মের প্রতিযোগিতা বাড়ায়।

প্রযুক্তির নিজস্ব ভালো বা খারাপ নেই, কিন্তু যখন এটি স্বার্থের শৃঙ্খলে embedded হয়, তখন এটি ক্ষমতা এবং নিয়ন্ত্রণের বাহক হয়ে ওঠে। প্রতিটি প্রযুক্তিগত বিপ্লব বিশ্বের স্বার্থের শৃঙ্খলাকে নতুন করে আকার দিচ্ছে। শিল্প বিপ্লব স্বার্থের শৃঙ্খলাকে ভূমি এবং শ্রম থেকে মূলধন এবং মেশিনে স্থানান্তরিত করেছে, যেখানে ডিজিটাল বিপ্লব এটিকে ডেটা এবং অ্যালগরিদমের দিকে ঠেলে দিয়েছে।

ওপেন-সোর্স টুল অবশ্যই উদ্ভাবনী পথ explore করতে পারে, কিন্তু ডেটা এবং অ্যালগরিদম কী ব্যবহার করে সমস্ত দরজা খোলার আশা করবেন না, কারণ কী-এর প্রতিটি স্ট্রিং প্ল্যাটফর্মের স্বার্থ password খোদাই করা আছে।

যদিও টেকনোলজি কোম্পানিগুলোকে এআই ইকোসিস্টেম উন্মুক্ত করতে দেখা যায়, তবে তারা আসলে অ্যাপ্লিকেশন পরিস্থিতির চারপাশে উঁচু এবং পুরু ecological wall তৈরি করছে, যা তাদের জন্য আরও অনুকূল, ডেটা সোনার খনি লুটপাট হওয়া থেকে রক্ষা করে, কারণ এআই যুগের চূড়ান্ত প্রতিযোগিতা এখনও ডেটা।

এমসিপি এবং এ২এ শেষ পর্যন্ত একত্রিত হতে পারবে কিনা, তা এখনও অনিশ্চিত। যদি তারা প্রত্যেকে স্বাধীনভাবে কাজ করে, তবে টেক জায়ান্টরা খুব সম্ভবত “এআই ছোট আঙ্গিনার দেয়াল” তৈরি করবে। ফলস্বরূপ, ডেটা দ্বীপের ঘটনা আরও গুরুতর হবে, বিভিন্ন প্রোটোকল ক্যাম্পের কোম্পানিগুলোর মধ্যে ডেটা সার্কুলেশন ব্লক হয়ে যাবে, যা এআই উদ্ভাবন অ্যাপ্লিকেশনগুলোর scope সীমিত করবে; ডেভেলপারদের একাধিক প্রোটোকল development skills আয়ত্ত করতে হবে, যা শেখার খরচ এবং development workload বাড়িয়ে দেবে, উদ্ভাবনের প্রাণশক্তিকে দমন করবে; শিল্প উদ্ভাবনের দিক জায়ান্ট প্রোটোকল দ্বারা সহজে guided হবে এবং একাধিক প্রোটোকল সমর্থন করতে অসুবিধা হওয়ার কারণে স্টার্ট-আপগুলো প্রতিযোগিতায় অসুবিধা বোধ করবে, যা শিল্পের সামগ্রিক উদ্ভাবনের গতিকে বাধা দেবে।

আমরা আশা করি যে এমসিপি এবং এ২এ-এর উত্থান বিশ্বব্যাপী এআই শিল্পকে সংঘর্ষের পরিবর্তে সহযোগিতার দিকে বিকশিত করতে উৎসাহিত করবে।

উনবিংশ শতাব্দীতে রেলওয়ে গেজ বিরোধ এবং বিংশ শতাব্দীতে মোবাইল কমিউনিকেশন স্ট্যান্ডার্ড যুদ্ধের মতো, প্রতিটি প্রযুক্তিগত বিভাজন বিশাল সামাজিক খরচ নিয়ে আসে। এআই স্ট্যান্ডার্ড এবং প্রোটোকল বিরোধের পরিণতি আরও সুদূরপ্রসারী হতে পারে। এটি নির্ধারণ করবে যে আমরা “ইন্টারনেট অফ এভরিথিং”-এর দিকে অগ্রসর হচ্ছি নাকি “সন্দেহের শৃঙ্খল” -এর একটি অন্ধকার জঙ্গলে পতিত হচ্ছি।