با متنوع شدن تقاضا برای عامل‌های هوشمند در بین گروه‌های کاربری، حکمرانی مؤثر باید به نگرانی‌های منحصر به فرد هر جامعه رسیدگی کند. با استفاده از محافظت‌های فناورانه مانند پروتکل زمینه مدل (MCP)، تقویت همکاری منبع‌باز و پیاده‌سازی نظارت انسانی در حلقه، می‌توان قابلیت اطمینان و کنترل برنامه‌های عامل را تضمین کرد و در عین حال یک اکوسیستم سالم را ترویج داد.
عامل هوشمند، یا عامل هوش مصنوعی، سیستمی است که توسط مدل‌های زبان بزرگ (LLM) طراحی شده و از طریق ابزارها با محیط خارجی تعامل می‌کند و از طرف کاربر عمل می‌کند.
در نوامبر 2024، آنتروپیک پروتکل زمینه مدل (MCP) را معرفی کرد، پروتکلی منبع‌باز که یک راه حل فنی برای بهبود کارایی و امنیت عامل‌های عمومی ارائه می‌دهد.
در حالی که MCP زمینه را برای حکمرانی عامل فراهم می‌کند، تمام چالش‌ها را حل نمی‌کند.
چالش‌های پیش روی عامل‌های عمومی
عامل‌ها سیستم‌هایی هستند که از مدل‌های زبان بزرگ برای تعامل با دنیای خارج از طریق ابزارهای مختلف استفاده می‌کنند و نماینده کاربران هستند و اقدامات را انجام می‌دهند. این عامل‌ها دارای حافظه، برنامه‌ریزی، ادراک، فراخوانی ابزار و قابلیت‌های عملیاتی هستند.
برای مثال، Manus به عنوان یک عامل عمومی در نظر گرفته شده است، متمایز از محصولات عامل گرا به گردش کار.
انتظار صنعت از عامل‌ها، به ویژه عامل‌های عمومی، ناشی از توانایی آنها در برآوردن نیازهای ذینفعان مختلف است.
با این حال، عامل‌های عمومی با سه چالش کلیدی روبرو هستند: سازگاری، امنیت و رقابت.
پروتکل MCP، که امکان همکاری کارآمد بین مدل‌ها در سراسر ابزارها و منابع داده مختلف را فراهم می‌کند و از تخصیص مسئولیت ایمن در تجمع داده‌های چند جانبه اطمینان می‌دهد، شایسته‌تر از خود محصول Manus است.
MCP: یک راه حل فنی برای سازگاری و امنیت
در نوامبر 2024، آنتروپیک پروتکل زمینه مدل (MCP) را منبع‌باز کرد و به سیستم‌ها اجازه داد تا اطلاعات زمینه را به شیوه‌ای استاندارد و ایمن در سناریوهای مختلف یکپارچه‌سازی در اختیار مدل‌های هوش مصنوعی قرار دهند.
MCP از یک معماری لایه‌ای برای رسیدگی به مسائل استانداردسازی و امنیت در برنامه‌های Agent استفاده می‌کند. یک برنامه میزبان (مانند Manus) به طور همزمان از طریق یک کلاینت MCP به چندین برنامه سرویس (سرورهای MCP) متصل می‌شود. هر سرور در ارائه دسترسی استاندارد به یک منبع داده یا برنامه خاص تخصص دارد.
اول، MCP مسئله سازگاری در فراخوانی داده/ابزار Agent را از طریق اجماع استاندارد حل می‌کند.
دوم، MCP سه ملاحظات امنیتی دارد. اولاً، پیوند داده مدل و منبع داده خاص را جدا می‌کند و این دو از طریق پروتکل سرور MCP با یکدیگر تعامل دارند. این مدل مستقیماً به جزئیات داخلی منبع داده وابسته نیست و منبع ترکیب داده‌های چند جانبه را روشن می‌کند.
دوم، پروتکل ارتباطی شفافیت و قابلیت ممیزی پیوند کنترل فرمان را افزایش می‌دهد و چالش‌های عدم تقارن اطلاعات و جعبه سیاه تعامل داده‌های کاربر-مدل را حل می‌کند.
سوم، پیوند مجوز با پاسخ دادن مطابق با مجوزها، کنترل کاربر بر استفاده Agent از ابزارها/داده‌ها را تضمین می‌کند.
MCP از طریق یک معماری لایه‌ای، یک رابط استاندارد و مکانیسم حفاظت امنیتی ایجاد می‌کند و به تعادلی بین قابلیت همکاری و امنیت در داده‌ها و فراخوانی ابزار دست می‌یابد.
MCP به عنوان پایه‌ای برای حکمرانی عامل
MCP سازگاری و امنیت را برای فراخوانی داده و ابزار ارائه می‌دهد و پایه‌ای برای حکمرانی Agent ایجاد می‌کند، اما تمام چالش‌های پیش روی حکمرانی را حل نمی‌کند.
اولاً، از نظر قابلیت اطمینان، MCP هنوز استانداردهای هنجاری برای انتخاب منابع داده و ابزارهای فراخوانی شده ایجاد نکرده است و همچنین نتایج اجرایی را ارزیابی و تأیید نکرده است.
دوم، MCP نمی‌تواند به طور موقت نوع جدیدی از رابطه همکاری رقابتی تجاری را که توسط Agent ایجاد شده است، تنظیم کند.
به طور کلی، MCP یک پاسخ فنی اولیه به نگرانی‌های امنیتی اصلی است که کاربران هنگام استفاده از Agent با آن مواجه هستند و به نقطه شروع حکمرانی Agent تبدیل شده است.
بررسی عمیق چالش‌های عامل‌های عمومی
عامل‌های عمومی، در حالی که امیدوارکننده هستند، با موانع متعددی روبرو می‌شوند که نیازمند بررسی دقیق و راه حل‌های نوآورانه است. این چالش‌ها در زمینه‌های سازگاری، امنیت و رقابت گسترده هستند و هر کدام نیازمند رویکردی منحصر به فرد برای اطمینان از استقرار مسئولانه و مؤثر این عامل‌ها هستند.
معماهای سازگاری
چالش سازگاری ناشی از اکوسیستم متنوع ابزارها، منابع داده و پلتفرم‌هایی است که عامل‌ها باید با آنها تعامل داشته باشند. هر یک از این اجزاء ممکن است پروتکل‌ها، قالب‌ها و رابط‌های منحصر به فرد خود را داشته باشند، و یک شبکه پیچیده از وابستگی‌ها ایجاد کنند که می‌تواند پیمایش آن دشوار باشد.
برای مثال، عاملی که برای مدیریت تقویم، ایمیل و حساب‌های رسانه‌های اجتماعی کاربر طراحی شده است، باید بتواند به طور یکپارچه با هر یک از این خدمات ادغام شود، علیرغم API ها و ساختارهای داده ناهمگن آنها. این امر مستلزم آن است که عامل از درجه بالایی از سازگاری و توانایی ترجمه بین قالب‌ها و پروتکل‌های مختلف برخوردار باشد.
علاوه بر این، چالش سازگاری فراتر از ملاحظات فنی است و قابلیت همکاری معنایی را نیز در بر می‌گیرد. عامل‌ها باید بتوانند معنای داده‌ها و دستورالعمل‌ها را در زمینه‌های مختلف، حتی زمانی که در قالب‌ها یا اصطلاحات مختلف بیان می‌شوند، درک کنند. این امر مستلزم قابلیت‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی (NLP) و توانایی استدلال در مورد روابط بین مفاهیم مختلف است.
برای مقابله با چالش سازگاری، رویکردهای مختلفی پیشنهاد شده است، از جمله توسعه پروتکل‌ها و رابط‌های استاندارد، استفاده از هستی‌شناسی‌ها و نمودارهای دانش برای نشان دادن روابط معنایی، و اتخاذ تکنیک‌های یادگیری ماشین برای سازگاری خودکار با منابع داده و ابزارهای جدید.
محافظت‌های امنیتی
امنیت هنگام استقرار عامل‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است، زیرا آنها اغلب به داده‌های حساس دسترسی دارند و توانایی انجام اقدامات از طرف کاربران را دارند. چالش امنیتی طیفی از تهدیدها را شامل می‌شود، از جمله دسترسی غیرمجاز، نقض داده‌ها و دستکاری مخرب.
عامل‌ها باید از ابتدا با در نظر گرفتن امنیت طراحی شوند و مکانیسم‌هایی را برای احراز هویت کاربران، مجوز دسترسی به منابع و محافظت از داده‌ها در برابر افشای یا اصلاح غیرمجاز در خود جای دهند. این امر مستلزم استفاده از رمزگذاری قوی، سیاست‌های کنترل دسترسی و سیستم‌های تشخیص نفوذ است.
علاوه بر این، عامل‌ها باید در برابر حملاتی که سعی در بهره‌برداری از آسیب‌پذیری‌ها در کد یا منطق خود دارند، مقاوم باشند. این امر مستلزم آزمایش و اعتبارسنجی دقیق و همچنین اجرای به‌روزرسانی‌ها و وصله‌های امنیتی است.
علاوه بر این، چالش امنیتی به زنجیره تأمین اجزای عامل نیز گسترش می‌یابد، زیرا عامل‌ها اغلب به کتابخانه‌ها و خدمات شخص ثالث متکی هستند. ضروری است اطمینان حاصل شود که این اجزاء امن و قابل اعتماد هستند و توسط عوامل مخرب به خطر نیفتاده‌اند.
برای مقابله با چالش امنیتی، رویکردهای مختلفی پیشنهاد شده است، از جمله استفاده از روش‌های کدنویسی امن، اجرای ممیزی‌های امنیتی و آزمایش نفوذ، و اتخاذ استانداردها و گواهینامه‌های امنیتی.
همکاری رقابتی
چشم‌انداز رقابتی برای عامل‌ها به سرعت در حال تحول است، و شرکت‌ها و سازمان‌های متعددی در تلاش برای توسعه و استقرار تواناترین و مؤثرترین عامل‌ها هستند. این رقابت می‌تواند منجر به نوآوری و بهبود شود، اما می‌تواند چالش‌هایی را نیز در رابطه با انصاف، شفافیت و پاسخگویی ایجاد کند.
یکی از چالش‌ها، پتانسیل عامل‌ها برای مشارکت در شیوه‌های ناعادلانه یا فریبنده، مانند تبعیض قیمت، دستکاری داده‌ها یا گسترش اطلاعات نادرست است. این امر مستلزم اجرای دستورالعمل‌های اخلاقی و چارچوب‌های نظارتی برای اطمینان از استفاده مسئولانه و شفاف از عامل‌ها است.
چالش دیگر، پتانسیل عامل‌ها برای تشدید نابرابری‌های موجود، مانند تعصب در تصمیم‌گیری‌های استخدامی یا وام‌دهی است. این امر مستلزم توجه دقیق به طراحی و آموزش عامل‌ها و همچنین اجرای معیارهای انصاف و رویه‌های ممیزی است.
علاوه بر این، چشم‌انداز رقابتی می‌تواند چالش‌هایی را در رابطه با حریم خصوصی و مالکیت داده‌ها ایجاد کند. عامل‌ها اغلب مقادیر زیادی از داده‌ها را جمع‌آوری و پردازش می‌کنند و نگرانی‌هایی را در مورد نحوه استفاده و محافظت از این داده‌ها ایجاد می‌کنند. ضروری است که دستورالعمل‌های روشنی برای حریم خصوصی و مالکیت داده‌ها ایجاد شود و اطمینان حاصل شود که کاربران بر داده‌های خود کنترل دارند.
برای مقابله با چالش رقابتی، رویکردهای مختلفی پیشنهاد شده است، از جمله توسعه دستورالعمل‌های اخلاقی، اجرای چارچوب‌های نظارتی و ترویج همکاری منبع‌باز.
پروتکل زمینه مدل: یک بررسی عمیق‌تر
پروتکل زمینه مدل (MCP) نشان دهنده یک گام مهم به جلو در پرداختن به چالش‌های سازگاری و امنیت در برنامه‌های عامل است. MCP با ارائه یک راه استاندارد و ایمن برای تعامل عامل‌ها با منابع داده و ابزارهای مختلف، توسعه عامل‌های قوی‌تر، قابل اعتمادتر و قابل اطمینان‌تر را ممکن می‌سازد.
یک معماری لایه‌ای برای استانداردسازی و امنیت
MCP از یک معماری لایه‌ای استفاده می‌کند که عامل را از منابع داده و ابزارهای زیربنایی جدا می‌کند و یک تفکیک روشن از دغدغه‌ها ایجاد می‌کند. این معماری از سه لایه اصلی تشکیل شده است:
برنامه میزبان: این خود عامل است که مسئول هماهنگی وظیفه کلی و تعامل با کاربر است.
کلاینت MCP: این جزء یک رابط استاندارد برای برنامه میزبان برای برقراری ارتباط با سرورهای MCP فراهم می‌کند.
سرورهای MCP: این اجزاء دسترسی به منابع داده یا ابزارهای خاص را فراهم می‌کنند و بین پروتکل استاندارد MCP و پروتکل‌های اصلی منابع زیربنایی ترجمه می‌کنند.
این معماری لایه‌ای مزایای متعددی را ارائه می‌دهد، از جمله:
سازگاری بهبود یافته: MCP با استفاده از یک پروتکل استاندارد، به عامل‌ها اجازه می‌دهد تا بدون نگرانی در مورد جزئیات رابط‌های خاص خود، با منابع داده و ابزارهای مختلف تعامل داشته باشند.
امنیت پیشرفته: MCP با جداسازی عامل از منابع زیربنایی، خطر دسترسی غیرمجاز و نقض داده‌ها را کاهش می‌دهد.
انعطاف‌پذیری افزایش یافته: معماری لایه‌ای امکان افزودن و حذف آسان منابع داده و ابزارها را فراهم می‌کند و انطباق با الزامات در حال تغییر را آسان‌تر می‌کند.
پرداختن به سازگاری از طریق اجماع استاندارد
MCP با ارائه یک پروتکل استاندارد برای عامل‌ها برای دسترسی و دستکاری داده‌ها از منابع مختلف، به چالش سازگاری رسیدگی می‌کند. این پروتکل مجموعه ای رایج از عملیات را برای خواندن، نوشتن و به روز رسانی داده ها، و همچنین یک فرمت مشترک برای نشان دادن داده ها تعریف می کند.
عامل‌ها با پیروی از این پروتکل می‌توانند بدون نگرانی در مورد جزئیات فرمت‌ها یا رابط‌های خاص خود، با منابع داده مختلف تعامل داشته باشند. این امر فرآیند توسعه را ساده می‌کند و خطر مشکلات سازگاری را کاهش می‌دهد.
ملاحظات امنیتی در MCP
MCP چندین ملاحظات امنیتی را برای محافظت از داده ها و جلوگیری از دسترسی غیرمجاز در خود جای داده است. این موارد عبارتند از:
جداسازی داده‌ها: معماری MCP عامل را از منابع داده زیربنایی جدا می‌کند و از دسترسی مستقیم آن به اطلاعات حساس جلوگیری می‌کند.
شفافیت کنترل فرمان: پروتکل ارتباطی مورد استفاده توسط MCP شفافیت و قابلیت ممیزی را فراهم می‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد اقدامات انجام شده توسط عامل را ردیابی و تأیید کنند.
مجوز مبتنی بر مجوز: MCP سیاست‌های کنترل دسترسی سختگیرانه‌ای را اعمال می‌کند و اطمینان می‌دهد که عامل فقط به داده‌ها و ابزارهایی که مجاز به استفاده از آنها است دسترسی دارد.
ایجاد تعادل بین قابلیت همکاری و امنیت
MCP با ارائه یک رابط استاندارد برای دسترسی به داده‌ها و ابزارها و در عین حال اجرای اقدامات امنیتی برای محافظت از داده‌ها و جلوگیری از دسترسی غیرمجاز، تعادلی بین قابلیت همکاری و امنیت ایجاد می‌کند. این تعادل برای اطمینان از اینکه از عامل‌ها می‌توان به روشی ایمن و مسئولانه استفاده کرد ضروری است.
فراتر از MCP: آینده حکمرانی عامل
در حالی که MCP نشان دهنده یک گام مهم به جلو است، یک راه حل کامل برای چالش‌های حکمرانی عامل نیست. چندین حوزه نیاز به توجه بیشتر دارند، از جمله:
قابلیت اطمینان و اعتبارسنجی داده‌ها
MCP در حال حاضر مکانیسم‌هایی برای تأیید صحت و قابلیت اطمینان منابع داده ارائه نمی‌دهد و همچنین راهی برای ارزیابی کیفیت نتایج تولید شده توسط عامل‌ها ارائه نمی‌دهد. این یک منطقه است که نیاز به توسعه بیشتر دارد، زیرا کاربران باید بتوانند به اطلاعات و اقدامات ارائه شده توسط عامل‌ها اعتماد کنند.
پیمایش در چشم‌اندازهای تجاری جدید
ظهور عامل‌ها روابط تجاری و مدل‌های کسب و کار جدیدی را ایجاد می‌کند که پیمایش در آنها می‌تواند دشوار باشد. MCP به این مسائل رسیدگی نمی‌کند و برای اطمینان از اینکه اکوسیستم عامل منصفانه و رقابتی است، به بررسی بیشتر نیاز است.
تکامل مداوم حکمرانی عامل
MCP یک نقطه شروع حیاتی برای حکمرانی عامل است و یک پایه فنی برای رسیدگی به نگرانی‌های سازگاری و امنیتی ارائه می‌دهد. با این حال، تلاش‌های مستمر برای رسیدگی به چالش‌های باقی مانده و اطمینان از استفاده مسئولانه و مفید از عامل‌ها مورد نیاز است. با تکامل این زمینه، همکاری مداوم بین محققان، توسعه دهندگان و سیاست گذاران برای شکل دادن به آینده حکمرانی عامل ضروری خواهد بود.