Mit der wachsenden Nachfrage nach intelligenten Agenten in verschiedenen Benutzergruppen muss eine effektive Governance die individuellen Anliegen jeder Community berücksichtigen. Durch den Einsatz technologischer Schutzmaßnahmen wie des Model Context Protocol (MCP), die Förderung der Open-Source-Zusammenarbeit und die Implementierung einer menschlichen Aufsicht können wir die Vertrauenswürdigkeit und Kontrollierbarkeit von Agentenanwendungen gewährleisten und gleichzeitig ein gesundes Ökosystem fördern.
Ein intelligenter Agent, oder KI-Agent, ist ein System, das von großen Sprachmodellen (LLMs) angetrieben wird und über Tools mit der externen Umgebung interagiert und im Namen des Benutzers handelt.
Im November 2024 stellte Anthropic das Model Context Protocol (MCP) vor, ein Open-Source-Protokoll, das eine technische Lösung zur Verbesserung der Effizienz und Sicherheit für Allzweck-Agenten bietet.
Obwohl MCP die Grundlage für die Agenten-Governance legt, löst es nicht alle Herausforderungen.
Herausforderungen für Allzweck-Agenten
Agenten sind Systeme, die große Sprachmodelle nutzen, um über verschiedene Tools mit der Außenwelt zu interagieren, Benutzer zu repräsentieren und Aktionen auszuführen. Diese Agenten verfügen über Gedächtnis-, Planungs-, Wahrnehmungs-, Tool-Aufruf- und Aktionsfähigkeiten.
Manus beispielsweise ist als Allzweck-Agent positioniert und unterscheidet sich von workflow-orientierten Agentenprodukten.
Die Erwartung der Industrie an Agenten, insbesondere an Allzweck-Agenten, rührt von ihrer Fähigkeit her, die Bedürfnisse verschiedener Stakeholder zu befriedigen.
Allzweck-Agenten stehen jedoch vor drei zentralen Herausforderungen: Kompatibilität, Sicherheit und Wettbewerb.
Das MCP-Protokoll, das eine effiziente Zusammenarbeit zwischen Modellen über verschiedene Tools und Datenquellen hinweg ermöglicht und eine sichere Verantwortungszuweisung bei der Datenaggregation durch mehrere Parteien gewährleistet, ist einer eingehenden Untersuchung würdiger als das Manus-Produkt selbst.
MCP: Eine technische Lösung für Kompatibilität und Sicherheit
Im November 2024 veröffentlichte Anthropic das Model Context Protocol (MCP) als Open Source, wodurch Systeme Kontextinformationen für KI-Modelle standardisiert und sicher in verschiedenen Integrationsszenarien bereitstellen können.
MCP verwendet eine mehrschichtige Architektur, um Standardisierungs- und Sicherheitsprobleme in Agentenanwendungen zu lösen. Eine Hostanwendung (wie Manus) verbindet sich gleichzeitig über einen MCP-Client mit mehreren Serviceprogrammen (MCP-Server). Jeder Server ist darauf spezialisiert, einen standardisierten Zugriff auf eine bestimmte Datenquelle oder Anwendung bereitzustellen.
Erstens löst MCP das Kompatibilitätsproblem beim Agenten-Daten-/Tool-Aufruf durch Standardkonsens.
Zweitens hat MCP drei Sicherheitsaspekte. Erstens isoliert die Datenverbindung das Modell und die spezifische Datenquelle, und die beiden interagieren über das MCP-Serverprotokoll. Das Modell ist nicht direkt von den internen Details der Datenquelle abhängig, wodurch die Quelle der Datenmischung durch mehrere Parteien geklärt wird.
Zweitens verbessert das Kommunikationsprotokoll die Transparenz und Auditierbarkeit der Befehlssteuerungsverbindung und löst die Informationsasymmetrie und die Black-Box-Herausforderungen der Benutzer-Modell-Dateninteraktion.
Drittens wird die Autorisierungsverbindung durch die Reaktion gemäß den Berechtigungen gesichert, wodurch die Kontrolle des Benutzers über die Verwendung von Tools/Daten durch den Agenten sichergestellt wird.
MCP erstellt eine standardisierte Schnittstelle und einen Sicherheitsmechanismus durch eine mehrschichtige Architektur und erreicht ein Gleichgewicht zwischen Interoperabilität und Sicherheit bei Daten- und Tool-Aufrufen.
MCP als Grundlage für die Agenten-Governance
MCP bietet Kompatibilität und Sicherheit für Daten- und Tool-Aufrufe und legt damit eine Grundlage für die Agenten-Governance, löst aber nicht alle Herausforderungen, die in der Governance auftreten.
Erstens hat MCP in Bezug auf die Vertrauenswürdigkeit noch keine normativen Standards für die Auswahl der aufgerufenen Datenquellen und Tools entwickelt und die Ausführungsergebnisse weder bewertet noch verifiziert.
Zweitens kann MCP die neue Art von kommerzieller Wettbewerbskooperation, die durch Agenten entsteht, nicht vorübergehend anpassen.
Insgesamt bietet MCP eine erste technische Antwort auf die zentralen Sicherheitsbedenken, mit denen Benutzer bei der Verwendung von Agenten konfrontiert sind, und ist zum Ausgangspunkt der Agenten-Governance geworden.
Tiefere Einblicke in die Herausforderungen von Allzweck-Agenten
Allzweck-Agenten sind zwar vielversprechend, stoßen aber auf mehrere Hürden, die sorgfältige Überlegungen und innovative Lösungen erfordern. Diese Herausforderungen erstrecken sich über Kompatibilität, Sicherheit und Wettbewerb, wobei jede einen einzigartigen Ansatz erfordert, um den verantwortungsvollen und effektiven Einsatz dieser Agenten zu gewährleisten.
Kompatibilitätsprobleme
Die Kompatibilitätsherausforderung ergibt sich aus dem vielfältigen Ökosystem von Tools, Datenquellen und Plattformen, mit denen Agenten interagieren müssen. Jede dieser Komponenten kann ihre eigenen eindeutigen Protokolle, Formate und Schnittstellen haben, wodurch ein komplexes Netz von Abhängigkeiten entsteht, das schwer zu navigieren sein kann.
Beispielsweise muss ein Agent, der den Kalender, die E-Mails und die Social-Media-Konten eines Benutzers verwalten soll, nahtlos in jeden dieser Dienste integriert werden können, trotz ihrer unterschiedlichen APIs und Datenstrukturen. Dies erfordert, dass der Agent ein hohes Maß an Anpassungsfähigkeit und die Fähigkeit besitzt, zwischen verschiedenen Formaten und Protokollen zu übersetzen.
Darüber hinaus geht die Kompatibilitätsherausforderung über technische Aspekte hinaus und umfasst semantische Interoperabilität. Agenten müssen in der Lage sein, die Bedeutung von Daten und Anweisungen in verschiedenen Kontexten zu verstehen, auch wenn sie in unterschiedlichen Begriffen oder Formaten ausgedrückt werden. Dies erfordert fortschrittliche Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und die Fähigkeit, über die Beziehungen zwischen verschiedenen Konzepten nachzudenken.
Um die Kompatibilitätsherausforderung zu bewältigen, wurden verschiedene Ansätze vorgeschlagen, darunter die Entwicklung standardisierter Protokolle und Schnittstellen, die Verwendung von Ontologien und Wissensgraphen zur Darstellung semantischer Beziehungen und die Einführung von maschinellen Lerntechniken zur automatischen Anpassung an neue Datenquellen und Tools.
Sicherheitsvorkehrungen
Sicherheit hat bei der Bereitstellung von Agenten oberste Priorität, da diese oft Zugriff auf sensible Daten haben und in der Lage sind, Aktionen im Namen von Benutzern auszuführen. Die Sicherheitsherausforderung umfasst eine Reihe von Bedrohungen, darunter unbefugter Zugriff, Datenschutzverletzungen und böswillige Manipulation.
Agenten müssen von Anfang an unter Berücksichtigung der Sicherheit entworfen werden und Mechanismen zur Authentifizierung von Benutzern, zur Autorisierung des Zugriffs auf Ressourcen und zum Schutz von Daten vor unbefugter Offenlegung oder Änderung enthalten. Dies erfordert die Verwendung starker Verschlüsselung, Zugriffsrichtlinien und Intrusion-Detection-Systeme.
Darüber hinaus müssen Agenten widerstandsfähig gegen Angriffe sein, die versuchen, Schwachstellen in ihrem Code oder ihrer Logik auszunutzen. Dies erfordert strenge Tests und Validierung sowie die Implementierung von Sicherheitsupdates und Patches.
Darüber hinaus erstreckt sich die Sicherheitsherausforderung auf die Lieferkette von Agentenkomponenten, da Agenten oft auf Bibliotheken und Dienste von Drittanbietern angewiesen sind. Es ist wichtig sicherzustellen, dass diese Komponenten sicher und vertrauenswürdig sind und nicht von böswilligen Akteuren kompromittiert werden.
Um die Sicherheitsherausforderung zu bewältigen, wurden verschiedene Ansätze vorgeschlagen, darunter die Verwendung sicherer Programmierpraktiken, die Implementierung von Sicherheitsaudits und Penetrationstests sowie die Einführung von Sicherheitsstandards und -zertifizierungen.
Wettbewerbskooperation
Die Wettbewerbslandschaft für Agenten entwickelt sich rasant, und zahlreiche Unternehmen und Organisationen konkurrieren darum, die fähigsten und effektivsten Agenten zu entwickeln und bereitzustellen. Dieser Wettbewerb kann zu Innovation und Verbesserung führen, kann aber auch Herausforderungen in Bezug auf Fairness, Transparenz und Rechenschaftspflicht schaffen.
Eine Herausforderung ist das Potenzial für Agenten, sich an unfairen oder irreführenden Praktiken zu beteiligen, wie z. B. Preisdiskriminierung, Datenmanipulation oder die Verbreitung von Fehlinformationen. Dies erfordert die Implementierung ethischer Richtlinien und regulatorischer Rahmenbedingungen, um sicherzustellen, dass Agenten verantwortungsvoll und transparent eingesetzt werden.
Eine weitere Herausforderung ist das Potenzial für Agenten, bestehende Ungleichheiten zu verschärfen, wie z. B. Voreingenommenheit bei Einstellungs- oder Kreditentscheidungen. Dies erfordert sorgfältige Aufmerksamkeit auf das Design und die Schulung von Agenten sowie die Implementierung von Fairness-Metriken und Auditverfahren.
Darüber hinaus kann die Wettbewerbslandschaft Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz und Eigentum schaffen. Agenten sammeln und verarbeiten oft riesige Datenmengen, was Bedenken hinsichtlich der Verwendung und des Schutzes dieser Daten aufwirft. Es ist wichtig, klare Richtlinien für Datenschutz und Eigentum festzulegen und sicherzustellen, dass Benutzer die Kontrolle über ihre Daten haben.
Um die Wettbewerbsherausforderung zu bewältigen, wurden verschiedene Ansätze vorgeschlagen, darunter die Entwicklung ethischer Richtlinien, die Implementierung regulatorischer Rahmenbedingungen und die Förderung der Open-Source-Zusammenarbeit.
Das Model Context Protocol: Ein tieferer Einblick
Das Model Context Protocol (MCP) stellt einen bedeutenden Fortschritt bei der Bewältigung der Herausforderungen von Kompatibilität und Sicherheit in Agentenanwendungen dar. Durch die Bereitstellung einer standardisierten und sicheren Möglichkeit für Agenten, mit verschiedenen Datenquellen und Tools zu interagieren, ermöglicht MCP die Entwicklung robusterer, zuverlässigerer und vertrauenswürdigerer Agenten.
Eine mehrschichtige Architektur für Standardisierung und Sicherheit
MCP verwendet eine mehrschichtige Architektur, die den Agenten von den zugrunde liegenden Datenquellen und Tools trennt und eine klare Trennung der Verantwortlichkeiten schafft. Diese Architektur besteht aus drei Hauptschichten:
Die Hostanwendung: Dies ist der Agent selbst, der für die Koordination der Gesamtaufgabe und die Interaktion mit dem Benutzer verantwortlich ist.
Der MCP-Client: Diese Komponente bietet eine standardisierte Schnittstelle für die Hostanwendung, um mit den MCP-Servern zu kommunizieren.
Die MCP-Server: Diese Komponenten bieten Zugriff auf bestimmte Datenquellen oder Tools und übersetzen zwischen dem standardisierten MCP-Protokoll und den nativen Protokollen der zugrunde liegenden Ressourcen.
Diese mehrschichtige Architektur bietet mehrere Vorteile, darunter:
Verbesserte Kompatibilität: Durch die Verwendung eines standardisierten Protokolls ermöglicht MCP Agenten die Interaktion mit verschiedenen Datenquellen und Tools, ohne sich um die Details ihrer spezifischen Schnittstellen kümmern zu müssen.
Erhöhte Sicherheit: Durch die Isolierung des Agenten von den zugrunde liegenden Ressourcen reduziert MCP das Risiko von unbefugtem Zugriff und Datenschutzverletzungen.
Erhöhte Flexibilität: Die mehrschichtige Architektur ermöglicht das einfache Hinzufügen und Entfernen von Datenquellen und Tools, wodurch die Anpassung an sich ändernde Anforderungen erleichtert wird.
Bewältigung der Kompatibilität durch Standardkonsens
MCP begegnet der Kompatibilitätsherausforderung, indem es ein standardisiertes Protokoll für Agenten bereitstellt, um auf Daten aus verschiedenen Quellen zuzugreifen und diese zu bearbeiten. Dieses Protokoll definiert einen gemeinsamen Satz von Operationen zum Lesen, Schreiben und Aktualisieren von Daten sowie ein gemeinsames Format zur Darstellung von Daten.
Durch die Einhaltung dieses Protokolls können Agenten mit verschiedenen Datenquellen interagieren, ohne sich um die Details ihrer spezifischen Formate oder Schnittstellen kümmern zu müssen. Dies vereinfacht den Entwicklungsprozess und reduziert das Risiko von Kompatibilitätsproblemen.
Sicherheitsaspekte in MCP
MCP enthält mehrere Sicherheitsaspekte, um Daten zu schützen und unbefugten Zugriff zu verhindern. Diese beinhalten:
Datenisolation: Die MCP-Architektur isoliert den Agenten von den zugrunde liegenden Datenquellen und verhindert, dass er direkt auf sensible Informationen zugreift.
Befehlssteuerungstransparenz: Das von MCP verwendete Kommunikationsprotokoll bietet Transparenz und Auditierbarkeit, sodass Benutzer die vom Agenten ausgeführten Aktionen verfolgen und überprüfen können.
Berechtigungsbasierte Autorisierung: MCP erzwingt strenge Zugriffsrichtlinien, um sicherzustellen, dass der Agent nur Zugriff auf die Daten und Tools hat, zu deren Verwendung er berechtigt ist.
Ausgewogenheit von Interoperabilität und Sicherheit
MCP stellt ein Gleichgewicht zwischen Interoperabilität und Sicherheit her, indem es eine standardisierte Schnittstelle für den Zugriff auf Daten und Tools bereitstellt und gleichzeitig Sicherheitsmaßnahmen implementiert, um Daten zu schützen und unbefugten Zugriff zu verhindern. Dieses Gleichgewicht ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass Agenten auf sichere und verantwortungsvolle Weise eingesetzt werden können.
Jenseits von MCP: Die Zukunft der Agenten-Governance
Obwohl MCP einen bedeutenden Fortschritt darstellt, ist es keine vollständige Lösung für die Herausforderungen der Agenten-Governance. Mehrere Bereiche erfordern weitere Aufmerksamkeit, darunter:
Vertrauenswürdigkeit und Datenvalidierung
MCP bietet derzeit keine Mechanismen zur Überprüfung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Datenquellen und bietet auch keine Möglichkeit, die Qualität der von Agenten erzeugten Ergebnisse zu bewerten. Dies ist ein Bereich, der weiterentwickelt werden muss, da Benutzer in der Lage sein müssen, den von Agenten bereitgestellten Informationen und Aktionen zu vertrauen.
Navigation in neuen kommerziellen Landschaften
Der Aufstieg von Agenten schafft neue kommerzielle Beziehungen und Geschäftsmodelle, die schwer zu navigieren sein können. MCP befasst sich nicht mit diesen Problemen, und es sind weitere Überlegungen erforderlich, um sicherzustellen, dass das Agentenökosystem fair und wettbewerbsfähig ist.
Die fortlaufende Entwicklung der Agenten-Governance
MCP stellt einen entscheidenden Ausgangspunkt für die Agenten-Governance dar und bietet eine technische Grundlage für die Bewältigung von Kompatibilitäts- und Sicherheitsbedenken. Es sind jedoch fortlaufende Anstrengungen erforderlich, um die verbleibenden Herausforderungen zu bewältigen und sicherzustellen, dass Agenten verantwortungsvoll und vorteilhaft eingesetzt werden. Mit der Weiterentwicklung des Feldes wird die fortgesetzte Zusammenarbeit zwischen Forschern, Entwicklern und politischen Entscheidungsträgern von entscheidender Bedeutung sein, um die Zukunft der Agenten-Governance zu gestalten.