در تلاش برای رهاسازی تمام پتانسیل عامل‌های هوش مصنوعی (AI)، توانایی همکاری بی‌وقفه در اکوسیستم‌های پویا و چندعامله به عنوان یک عامل حیاتی ظاهر می‌شود. از بین بردن سیلوهایی که سیستم‌ها و برنامه‌های داده را منزوی می‌کنند، برای پرورش محیطی که در آن عامل‌های AI بتوانند به طور مؤثر با یکدیگر تعامل داشته باشند و از یکدیگر بیاموزند، بسیار مهم است. دستیابی به قابلیت همکاری بین عامل‌ها، صرف نظر از منشاء یا چارچوب زیربنایی آن‌ها، نویدبخش افزایش قابل توجه استقلال، افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌های بلندمدت مرتبط با نگهداری سیستم‌های پیچیده AI است.
پاسخ گوگل به این نیاز، معرفی Agent2Agent (A2A) است، یک پروتکل باز که برای تسهیل ارتباط، به اشتراک گذاری اطلاعات و عملیات مشارکتی بین عامل‌های AI در سراسر پلتفرم‌های مختلف سازمانی طراحی شده است. A2A با تکمیل پروتکل Model Context Protocol (MCP) آنتروپیک، از تجربه گسترده گوگل در ساخت سیستم‌های عاملی در مقیاس بزرگ برای رسیدگی به چالش‌های خاصی که در استقرار سیستم‌های چندعامله در محیط‌های سازمانی با آن مواجه می‌شود، بهره می‌برد. این پروتکل نوآورانه، توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا سیستم‌هایی را ایجاد کنند که می‌توانند به طور یکپارچه با هر عاملی که با A2A سازگار است، متصل شوند و یک رویکرد استاندارد برای مدیریت عامل به شرکت‌ها ارائه دهند و پتانسیل عظیم AI مشارکتی را باز کنند.
رونمایی از مبانی فنی A2A
A2A یک چارچوب قوی برای فعال‌سازی ارتباطات وظیفه بین عامل‌های مشتری، که وظایف را آغاز می‌کنند، و عامل‌های راه دور، که آن وظایف را اجرا می‌کنند، ایجاد می‌کند. قابلیت‌های اصلی A2A شامل موارد زیر است:
- کشف قابلیت: تسهیل کشف عامل‌های مناسب برای همکاری از طریق انتشار قابلیت‌ها در یک ‘کارت عامل’ مبتنی بر JSON.
- مدیریت وظیفه: ایجاد یک محیط مشارکتی متمرکز بر اشیاء وظیفه، پشتیبانی از وظایف فوری و طولانی‌مدت، با خروجی‌هایی که به عنوان ‘مصنوعات’ شناخته می‌شوند.
- ارتباطات مشارکتی: فعال‌سازی عامل‌ها برای تبادل اطلاعات متنی، پاسخ‌ها، مصنوعات و دستورالعمل‌های کاربر.
- مذاکره تجربه: تطبیق قابلیت‌های مختلف رابط کاربری از طریق پیام‌هایی که از چندین ‘بخش’ تشکیل شده‌اند، که هر کدام از انواع مختلف محتوا پشتیبانی می‌کنند.
تعامل بین MCP و A2A برای درک نقش‌های متمایز آن‌ها بسیار مهم است: MCP بر اتصال عامل‌ها به ابزارها و منابع از طریق ورودی/خروجی ساختاریافته تمرکز دارد، در حالی که A2A بر فعال‌سازی ارتباطات پویا و چندوجهی بین عامل‌ها، صرف نظر از حافظه، منابع یا ابزارهای مشترک، تمرکز دارد.
بررسی عمیق پروتکل A2A
پروتکل A2A یک مکانیسم به خوبی تعریف شده برای فعال‌سازی همکاری یکپارچه بین عامل‌ها را پیاده‌سازی می‌کند. قابلیت‌های هر عامل از طریق یک کارت عامل، که معمولاً در /.well-known/agent.json قرار دارد، تبلیغ می‌شود و به عامل‌های مشتری اجازه می‌دهد تا همکاران مناسب را کشف کنند. A2A Server به عنوان پیاده‌سازی سمت عامل پروتکل عمل می‌کند و مسئول دریافت و اجرای درخواست‌های وظیفه است. برعکس، A2A Client نشان‌دهنده برنامه یا عاملی است که درخواست وظیفه را آغاز می‌کند و وظیفه را از طریق رابط‌هایی مانند tasks/send ارسال می‌کند.
به هر وظیفه یک شناسه منحصر به فرد اختصاص داده می‌شود و از طریق حالات مختلف، از جمله ارسال شده، در حال کار و تکمیل شده، پیشرفت می‌کند. در طول این چرخه عمر، عامل‌ها از طریق پیام‌هایی تعامل دارند که از چندین بخش تشکیل شده‌اند، که هر کدام حاوی انواع مختلف محتوا مانند متن، فایل یا داده‌های ساختاریافته هستند.
خروجی‌های تولید شده توسط عامل‌ها در طول اجرای وظیفه به عنوان مصنوعات شناخته می‌شوند، که آن‌ها نیز از بخش‌هایی تشکیل شده‌اند. برای وظایف طولانی‌مدت، سرور می‌تواند از طریق Streaming از طریق رویدادهای ارسال شده توسط سرور (SSE) برای ارائه به‌روزرسانی‌های بی‌درنگ به مشتری استفاده کند. متناوباً، اعلان‌های فشاری می‌توانند برای ارسال فعالانه به‌روزرسانی‌ها به رابط webhook پیکربندی شده مشتری استفاده شوند.
یک مثال مشخص: ساده‌سازی استخدام با A2A
برای نشان دادن پتانسیل تحول‌آفرین A2A، فرآیند استخدام یک مهندس نرم افزار را در نظر بگیرید. با همکاری فعال شده توسط A2A، این فرآیند می‌تواند به طور قابل توجهی ساده شود. در یک رابط واحد مانند Agentspace، یک مدیر استخدام می‌تواند عامل خود را برای شناسایی نامزدهای مناسب بر اساس توضیحات شغلی، ترجیحات مکانی و مهارت‌های مورد نیاز اختصاص دهد.
این عامل سپس می‌تواند با سایر عامل‌های تخصصی برای یافتن افراد واجد شرایط همکاری کند. پس از دریافت توصیه‌ها، مدیر استخدام می‌تواند بیشتر به عامل خود دستور دهد تا مصاحبه‌ها را برنامه‌ریزی کند و فرآیند غربالگری استعدادها را ساده کند. پس از مصاحبه‌ها، می‌توان عامل‌های اضافی را برای انجام بررسی‌های پیشینه فراخوانی کرد و گردش کار استخدام را تکمیل کرد.
این مثال نشان می‌دهد که چگونه عامل‌های AI می‌توانند از A2A برای همکاری یکپارچه در سراسر سیستم‌ها استفاده کنند و در نهایت فرآیند استخدام نامزدهای واجد شرایط را ساده کنند.
مزایای Agent2Agent
پروتکل Agent2Agent چندین مزیت کلیدی برای توسعه‌دهندگان و سازمان‌هایی که به دنبال استفاده از عامل‌های AI هستند، ارائه می‌دهد:
قابلیت همکاری: A2A عامل‌های AI را از فروشندگان مختلف و ساخته شده بر روی چارچوب‌های مختلف قادر می‌سازد تا به طور یکپارچه ارتباط برقرار کرده و همکاری کنند. این قابلیت همکاری برای ایجاد سیستم‌های پیچیده و چندعامله بسیار مهم است.
استانداردسازی: A2A یک رویکرد استاندارد برای مدیریت عامل ارائه می‌دهد و استقرار، نظارت و نگهداری سیستم‌های چندعامله را آسان‌تر می‌کند.
مقیاس‌پذیری: A2A به گونه‌ای طراحی شده است که مقیاس‌پذیر باشد و به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا سیستم‌های عاملی در مقیاس بزرگ ایجاد کنند که می‌توانند وظایف پیچیده را انجام دهند.
انعطاف‌پذیری: A2A یک پروتکل انعطاف‌پذیر است که می‌تواند با طیف گسترده‌ای از موارد استفاده سازگار شود.
نوآوری: A2A با فراهم کردن بستری برای توسعه‌دهندگان برای ساخت برنامه‌های جدید و هیجان‌انگیز عامل AI، نوآوری را تقویت می‌کند.
مقایسه A2A با سایر پروتکل‌های ارتباط عامل
در حالی که A2A یک پروتکل جدید امیدوارکننده برای ارتباط عامل AI است، تنها پروتکل موجود نیست. سایر پروتکل‌ها، مانند پروتکل Foundation Model Connectivity Protocol (FMCP)، نیز با هدف تسهیل ارتباط و همکاری بین عامل‌های AI هستند.
FMCP، مانند A2A، به دنبال استانداردسازی نحوه تعامل عامل‌های AI با یکدیگر است. با این حال، FMCP در درجه اول بر اتصال عامل‌ها به مدل‌های پایه تمرکز دارد، در حالی که A2A بر فعال‌سازی ارتباط بین خود عامل‌ها تمرکز دارد. این تفاوت در تمرکز به این معنی است که A2A و FMCP پروتکل‌های مکمل هستند که می‌توانند با هم برای ساخت سیستم‌های AI قدرتمندتر و همه‌کاره‌تر استفاده شوند.
پروتکل مرتبط دیگر، پروتکل Model Context Protocol (MCP) است که همانطور که قبلاً ذکر شد، A2A را تکمیل می‌کند. MCP بر اتصال عامل‌ها به ابزارها، APIها و منابع تمرکز دارد، در حالی که A2A ارتباطات پویا و چندوجهی بین عامل‌ها را فعال می‌کند.
آینده ارتباط عامل AI
توسعه A2A یک گام مهم به جلو در زمینه ارتباط عامل AI است. با تبدیل شدن عامل‌های AI به پیچیده‌تر و استفاده از آن‌ها در برنامه‌های کاربردی پیچیده‌تر، نیاز به پروتکل‌های ارتباطی استاندارد شده تنها افزایش می‌یابد. A2A این پتانسیل را دارد که به یک استاندارد پذیرفته شده گسترده تبدیل شود و سازمان‌ها را قادر سازد تا سیستم‌های AI قدرتمندتر و همه‌کاره‌تری بسازند.
در آینده، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که توسعه بیشتر A2A را با ویژگی‌ها و قابلیت‌های جدیدی که به پروتکل اضافه می‌شوند، ببینیم. همچنین می‌توانیم انتظار داشته باشیم که پروتکل‌های جدیدی ظاهر شوند که به چالش‌های خاص در ارتباط عامل AI می‌پردازند.
موارد استفاده برای Agent2Agent
پروتکل Agent2Agent را می‌توان در طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها استفاده کرد، از جمله:
خدمات مشتری: از عامل‌های AI می‌توان برای ارائه خدمات مشتری، پاسخ دادن به سؤالات، حل مشکلات و ارائه پشتیبانی استفاده کرد. A2A می‌تواند این عامل‌ها را قادر سازد تا با یکدیگر همکاری کنند تا خدمات جامع‌تر و کارآمدتری ارائه دهند.
مراقبت‌های بهداشتی: از عامل‌های AI می‌توان برای تشخیص بیماری‌ها، توسعه برنامه‌های درمانی و نظارت بر بیماران استفاده کرد. A2A می‌تواند این عامل‌ها را قادر سازد تا اطلاعات را به اشتراک بگذارند و در مراقبت از بیمار همکاری کنند.
امور مالی: از عامل‌های AI می‌توان برای مدیریت سرمایه‌گذاری‌ها، شناسایی تقلب و ارائه مشاوره مالی استفاده کرد. A2A می‌تواند این عامل‌ها را قادر سازد تا برای تصمیم‌گیری بهتر و مدیریت ریسک همکاری کنند.
تولید: از عامل‌های AI می‌توان برای کنترل ربات‌ها، بهینه‌سازی فرآیندهای تولید و مدیریت موجودی استفاده کرد. A2A می‌تواند این عامل‌ها را قادر سازد تا فعالیت‌های خود را هماهنگ کنند و کارایی را بهبود بخشند.
آموزش: از عامل‌های AI می‌توان برای شخصی‌سازی یادگیری، ارائه بازخورد و ارزیابی پیشرفت دانش‌آموزان استفاده کرد. A2A می‌تواند این عامل‌ها را قادر سازد تا برای ارائه یک تجربه یادگیری جامع‌تر و مؤثرتر همکاری کنند.
پیاده‌سازی Agent2Agent
برای پیاده‌سازی Agent2Agent، توسعه‌دهندگان باید از مشخصات ذکر شده در پروتکل پیروی کنند. این شامل پیاده‌سازی کارت عامل، سرور A2A و کلاینت A2A است. توسعه‌دهندگان می‌توانند از کتابخانه‌ها و ابزارهای موجود برای ساده‌سازی فرآیند پیاده‌سازی استفاده کنند.
گوگل یک پیاده‌سازی مرجع از A2A ارائه می‌دهد که توسعه‌دهندگان می‌توانند از آن به عنوان نقطه شروع استفاده کنند. پیاده‌سازی مرجع شامل کد نمونه و مستندات برای کمک به توسعه‌دهندگان در شروع کار است.
چالش‌ها و ملاحظات
در حالی که Agent2Agent مزایای قابل توجهی را ارائه می‌دهد، چالش‌ها و ملاحظاتی نیز وجود دارد که باید در نظر داشت:
امنیت: اطمینان از امنیت ارتباطات بین عامل‌های AI بسیار مهم است. A2A شامل مکانیسم‌های امنیتی برای محافظت در برابر دسترسی غیرمجاز و نقض داده‌ها است.
حریم خصوصی: محافظت از حریم خصوصی داده‌های کاربر نیز مهم است. A2A به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا کنترل‌های حریم خصوصی را برای محافظت از اطلاعات حساس پیاده‌سازی کنند.
مقیاس‌پذیری: ساخت سیستم‌های مقیاس‌پذیر A2A می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. توسعه‌دهندگان باید عواملی مانند پهنای باند شبکه، قدرت پردازش و ظرفیت ذخیره‌سازی را در نظر بگیرند.
پیچیدگی: پیاده‌سازی A2A می‌تواند پیچیده باشد، به خصوص برای سیستم‌های در مقیاس بزرگ. توسعه‌دهندگان باید درک قوی از عامل‌های AI، پروتکل‌های ارتباطی و سیستم‌های توزیع شده داشته باشند.
حکمرانی: ایجاد سیاست‌های حکمرانی روشن برای سیستم‌های A2A برای اطمینان از استفاده مسئولانه و اخلاقی از عامل‌ها مهم است.
تأثیر Agent2Agent بر چشم انداز AI
معرفی Agent2Agent نقطه عطفی مهم در تکامل فناوری عامل AI است. A2A با فراهم کردن یک چارچوب استاندارد برای ارتباط و همکاری، این پتانسیل را دارد که عصر جدیدی از نوآوری AI را باز کند. با پذیرش بیشتر A2A توسط توسعه‌دهندگان و سازمان‌ها، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که تکثیر برنامه‌های کاربردی عامل AI جدید و هیجان‌انگیزی را شاهد باشیم که طیف گسترده‌ای از چالش‌ها و فرصت‌ها را برطرف می‌کنند.
تأثیر A2A در صنایع مختلف، از مراقبت‌های بهداشتی و امور مالی گرفته تا تولید و آموزش، احساس خواهد شد. A2A با فعال‌سازی همکاری یکپارچه عامل‌های AI، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا سیستم‌های AI قدرتمندتر، همه‌کاره‌تر و کارآمدتری بسازند که می‌توانند نوآوری را پیش ببرند و نتایج را بهبود بخشند.
نتیجه‌گیری
پروتکل Agent2Agent گوگل نشان‌دهنده پیشرفت قابل توجهی در زمینه ارتباط عامل AI است و یک چارچوب استاندارد و قابل تعامل برای عامل‌ها برای همکاری و به اشتراک گذاری اطلاعات ارائه می‌دهد. A2A با فعال‌سازی ارتباط یکپارچه بین عامل‌ها، این پتانسیل را دارد که عصر جدیدی از نوآوری AI را باز کند و سازمان‌ها را قادر سازد تا سیستم‌های AI قدرتمندتر و همه‌کاره‌تری بسازند که می‌توانند طیف گسترده‌ای از چالش‌ها و فرصت‌ها را برطرف کنند. با ادامه تکامل چشم انداز AI، A2A آماده است تا نقش مهمی در شکل دادن به آینده فناوری عامل AI ایفا کند.