در حالی که تقاضا برای عوامل هوشمند در بین گروه‌های کاربری متنوع است، حکمرانی باید به اولویت‌های مختلف رسیدگی کند. پروتکل مدل زمینه (MCP) که با همکاری منبع باز و نظارت انسانی تقویت شده است، پایه ای برای یک اکوسیستم عامل امن و قابل اعتماد فراهم می کند.
عوامل هوشمند (AI Agents) سیستم هایی هستند که توسط مدل های زبان بزرگ تغذیه می شوند و قادر به تعامل با دنیای خارج از طریق ابزارها و عمل به نیابت از کاربران هستند. ظهور اخیر Manus بر پیش بینی بازار برای برنامه های کاربردی عامل عملی تأکید می کند.
پروتکل مدل زمینه (MCP) منبع باز Anthropic که در نوامبر 2024 اعلام شد، یک راه حل فنی برای افزایش کارایی و امنیت عوامل عمومی ارائه می دهد. MCP ادغام را از طریق رابط های استاندارد ساده می کند و دسترسی به داده ها و ابزارها را افزایش می دهد. همچنین با جداسازی مدل ها از منابع داده خاص و افزایش شفافیت کنترل فرمان، امنیت را تقویت می کند. این رویکرد متعادل، تجربه کاربری را در اولویت قرار می دهد و در عین حال مجوز کنترل شده را تضمین می کند.
در حالی که MCP پایه ای برای حکمرانی عامل ایجاد می کند، تمام چالش ها را حل نمی کند. به عنوان مثال، منطق پشت انتخاب ابزار یا دقت نتایج اجرا را تأیید نمی کند و به طور موثر به رقابت و همکاری در اکوسیستم برنامه های عامل رسیدگی نمی کند.
چالش های پیش روی عوامل عمومی در برنامه
یک عامل، سیستمی است که مجهز به حافظه، برنامه ریزی، ادراک، فراخوانی ابزار و قابلیت های عمل است، که توسط مدل های زبان گسترده توانمند شده است، که از طریق ابزارها با محیط خارجی تعامل می کند و به نیابت از کاربر عمل می کند. عامل باید مقاصد کاربر را درک کند، از طریق ماژول حافظه اطلاعات را به دست آورد و ذخیره کند، با استفاده از ماژول برنامه ریزی استراتژی ها را فرموله و بهینه کند، ماژول ابزار را برای اجرای وظایف خاص فراخوانی کند و برنامه ها را از طریق ماژول عمل اجرا کند، در نتیجه به هدف تکمیل مستقلانه وظایف دست یابد.
Manus بیشتر یک عامل عمومی است، برخلاف محصولات عامل با گرایش گردش کار.
انتظارات صنعت از عوامل، به ویژه عوامل عمومی، ناشی از نیازهای جمعی است که آنها به آن می پردازند. در بازارهای سرمایه، عوامل نمایانگر مسیر حلقه بسته مورد انتظار صنعت برای ارزش تجاری مدل‌ها هستند و قیمت‌گذاری هوش مصنوعی را از محاسبات مبتنی بر توکن به قیمت‌گذاری مبتنی بر اثر برای خدمات سفارشی‌سازی شده تغییر می‌دهند و در نتیجه سودآوری بیشتری ایجاد می‌کنند. از طرف کاربر، کسب‌وکارها انتظار دارند عوامل فرآیندهای تکراری، استاندارد و به‌طور واضح تعریف‌شده را با اتوماسیون دقیق اجرا کنند، در حالی که عموم مردم انتظار دارند عوامل «مزایای فناوری» را به ارمغان آورند و برای همه به «متولیان دیجیتال» شخصی‌سازی‌شده و کم‌هزینه تبدیل شوند.
با این حال، عوامل عمومی با چالش‌های سازگاری، امنیت و رقابتی در کاربرد مواجه هستند. از نظر سازگاری، مدل‌ها باید به طور موثر با ابزارها و منابع داده مختلف در تماس همکاری کنند. از نظر امنیتی، عوامل باید وظایف را به طور واضح و شفاف مطابق با دستورالعمل های کاربر اجرا کنند و مسئولیت های امنیتی را به طور منطقی تحت همگرایی داده های چند طرفه تخصیص دهند. از نظر رقابتی، عوامل باید روابط رقابتی و مشارکتی را در اکوسیستم تجاری جدید حل کنند.
بنابراین، پروتکل MCP که مدل‌ها را قادر می‌سازد تا به طور موثر با ابزارها و منابع داده مختلف همکاری کنند و مسئولیت‌های امنیتی را به طور منطقی تحت همگرایی داده‌های چند طرفه تخصیص دهند، در مقایسه با خود محصول Manus، ارزش مطالعه عمیق را دارد.
نگرانی های سازگاری
دنیای هوش مصنوعی به سرعت در حال تکامل است و مدل ها و ابزارهای جدید به طور مداوم در حال ظهور هستند. برای اینکه یک عامل عمومی واقعاً مفید باشد، باید بتواند به طور یکپارچه با طیف گسترده ای از منابع ادغام شود. این یک چالش مهم را ارائه می دهد، زیرا هر ابزار یا منبع داده ممکن است رابط و قالب داده منحصر به فرد خود را داشته باشد. بدون یک رویکرد استاندارد، توسعه دهندگان باید برای هر ادغام کد سفارشی بنویسند که زمان بر و ناکارآمد است. این فقدان سازگاری می تواند مانع از پذیرش گسترده عوامل هوش مصنوعی شود، زیرا کاربران ممکن است تمایلی به سرمایه گذاری در فناوری نداشته باشند که به راحتی با سیستم های موجود خود کار نمی کند.
خطرات امنیتی
عوامل هوش مصنوعی برای عمل به نیابت از کاربران طراحی شده اند، به این معنی که آنها اغلب به داده ها و سیستم های حساس دسترسی دارند. این نگرانی های امنیتی قابل توجهی را ایجاد می کند، زیرا یک عامل به خطر افتاده می تواند برای سرقت داده ها، مختل کردن عملیات یا حتی آسیب فیزیکی مورد استفاده قرار گیرد. اطمینان از اینکه عوامل با در نظر گرفتن امنیت طراحی شده اند و مشمول آزمایش و نظارت دقیق هستند برای جلوگیری از آسیب پذیری ها بسیار مهم است. علاوه بر این، ایجاد خطوط روشن مسئولیت برای امنیت، به ویژه هنگامی که چندین طرف در توسعه و استقرار یک عامل دخیل هستند، مهم است.
چشم انداز رقابتی
با رایج تر شدن عوامل هوش مصنوعی، احتمالاً مدل های تجاری موجود را مختل کرده و اشکال جدیدی از رقابت ایجاد می کنند. به عنوان مثال، عاملی که می تواند به طور خودکار قیمت ها را با تامین کنندگان مذاکره کند، می تواند به یک شرکت مزیت رقابتی قابل توجهی بدهد. با این حال، این می تواند منجر به مسابقه ای به سمت پایین نیز شود، زیرا شرکت ها برای ارائه کمترین قیمت ها رقابت می کنند. مهم است که تأثیر بالقوه عوامل هوش مصنوعی بر چشم انداز رقابتی را در نظر بگیرید و استراتژی هایی برای پیمایش این محیط جدید توسعه دهید. این شامل رسیدگی به مسائلی مانند مالکیت داده، مالکیت معنوی و پتانسیل رفتار ضد رقابتی است.
MCP: یک راه حل فنی برای سازگاری و امنیت در برنامه های عامل
در نوامبر 2024، Anthropic پروتکل باز MCP (پروتکل مدل زمینه) را منبع باز کرد و به سیستم ها اجازه داد تا زمینه را برای مدل های هوش مصنوعی فراهم کنند و می تواند در سناریوهای ادغام مختلف جهانی شود. MCP از یک معماری لایه ای برای حل مشکلات استانداردسازی و امنیتی در برنامه های عامل استفاده می کند. یک برنامه میزبان (مانند Manus) به طور همزمان از طریق مشتری MCP به چندین برنامه سرویس (MCP Server) متصل می شود و هر Server وظایف خود را انجام می دهد و دسترسی استاندارد به یک منبع داده یا برنامه را فراهم می کند.
اول، MCP مشکل سازگاری را در تماس های داده/ابزار عامل از طریق اجماع استاندارد حل می کند. MCP ادغام قطعه قطعه شده را با یک رابط یکپارچه جایگزین می کند و هوش مصنوعی فقط باید قرارداد را درک و رعایت کند تا با تمام ابزارهایی که مشخصات را برآورده می کنند، تعامل داشته باشد، که ادغام تکراری را به میزان قابل توجهی کاهش می دهد. دوم، MCP سه ملاحظه از نظر امنیتی دارد. اول، مدل و منابع داده خاص در لینک داده جدا شده اند و این دو از طریق پروتکل MCP Server با هم تعامل دارند. مدل مستقیماً به جزئیات داخلی منبع داده وابسته نیست و منبع ترکیب داده های چند طرفه را روشن می کند. دوم این است که شفافیت و قابلیت حسابرسی لینک کنترل فرمان را از طریق پروتکل های ارتباطی بهبود می بخشد و ناهمگونی اطلاعات و چالش های جعبه سیاه تعامل داده های کاربر-مدل را حل می کند. سوم این است که با پاسخ دادن مطابق با مجوزها، از قابلیت کنترل لینک مجوز اطمینان حاصل می کند و از کنترل کاربر بر عامل در استفاده از ابزارها/داده ها اطمینان حاصل می کند.
MCP یک رابط استاندارد و مکانیسم حفاظت امنیتی را از طریق یک معماری لایه ای ایجاد می کند و به تعادل بین قابلیت همکاری و امنیت در تماس های داده و ابزار دست می یابد. در سطح ارزش کاربر، MCP همکاری و تعامل قوی تری بین بدنه های هوشمند و ابزارهای بیشتر و حتی بدنه های هوشمندتر را به ارمغان می آورد. در مرحله بعد، MCP بر توسعه پشتیبانی برای اتصالات از راه دور تمرکز خواهد کرد.
رابط های استاندارد برای سازگاری پیشرفته
یکی از ویژگی های کلیدی MCP استفاده از رابط های استاندارد است. این بدان معناست که عوامل هوش مصنوعی می توانند بدون نیاز به کد سفارشی برای هر ادغام، با ابزارها و منابع داده مختلف تعامل داشته باشند. در عوض، عامل به سادگی باید پروتکل MCP را درک کند، که مجموعه ای از دستورات و فرمت های داده مشترک را تعریف می کند. این امر روند ادغام را تا حد زیادی ساده می کند و میزان کار توسعه مورد نیاز را کاهش می دهد. همچنین جابجایی بین ابزارها و منابع داده مختلف را آسان تر می کند، زیرا عامل نیازی به پیکربندی مجدد هر بار ندارد.
استفاده از رابط های استاندارد همچنین قابلیت همکاری بین عوامل هوش مصنوعی مختلف را ارتقا می دهد. اگر چندین عامل از پروتکل MCP پشتیبانی کنند، می توانند به راحتی با یکدیگر ارتباط برقرار کرده و داده ها را به اشتراک بگذارند. این می تواند منجر به توسعه سیستم های هوش مصنوعی پیچیده تر و پیچیده تری شود، جایی که چندین عامل با هم برای حل یک مشکل کار می کنند.
مکانیسم های امنیتی قوی برای حفاظت از داده ها
امنیت یک اولویت اصلی در طراحی MCP است. این پروتکل شامل چندین مکانیسم برای محافظت از داده ها و جلوگیری از دسترسی غیرمجاز است. یکی از ویژگی های کلیدی جداسازی مدل ها از منابع داده خاص است. این بدان معناست که عامل دسترسی مستقیم به داده های زیربنایی ندارد، بلکه از طریق پروتکل MCP Server با آن تعامل دارد. این یک لایه از بی واسطه گری اضافه می کند که به خطر انداختن داده ها را برای یک مهاجم دشوارتر می کند.
MCP همچنین شامل مکانیسم هایی برای بهبود شفافیت و قابلیت حسابرسی لینک های کنترل فرمان است. این به کاربران اجازه می دهد تا دقیقاً ببینند چه دستوراتی به عامل ارسال می شود و تأیید کنند که عامل مطابق با دستورالعمل های آنها عمل می کند. این برای ایجاد اعتماد در سیستم های هوش مصنوعی مهم است، زیرا به کاربران اجازه می دهد تا درک کنند که عامل چگونه تصمیم می گیرد.
در نهایت، MCP مکانیزمی برای کنترل مجوز عوامل ارائه می دهد. این به کاربران اجازه می دهد تا مشخص کنند که عامل مجاز به دسترسی به کدام ابزارها و منابع داده است. این برای جلوگیری از دسترسی عامل به داده های حساس یا انجام اقداماتی که مجاز به انجام آن نیست، مهم است.
MCP: ایجاد پایه برای حکمرانی عامل
MCP ضمانت های سازگاری و امنیتی را برای تماس های داده و ابزار ارائه می دهد و پایه و اساس حکمرانی عامل را ایجاد می کند، اما نمی تواند تمام چالش های موجود در حکمرانی را حل کند.
اول، از نظر اعتبار، MCP یک استاندارد هنجاری برای انتخاب منابع داده و ابزارهای تماس تشکیل نداده است و نتایج اجرا را ارزیابی و تأیید نکرده است. دوم، MCP نمی تواند به طور موقت نوع جدیدی از همکاری رقابتی تجاری ناشی از عامل را تنظیم کند.
به طور کلی، MCP یک پاسخ فنی اولیه به نگرانی های امنیتی اصلی است که کاربران با استفاده از عوامل با آن مواجه هستند و به نقطه شروع حکمرانی عامل تبدیل شده است. با رایج شدن عامل و سایر برنامه های هوش مصنوعی، روش های توزیع شده برای پاسخگویی به نیازهای متمایز کاربران مختلف مورد نیاز است. تمرکز حکمرانی نه تنها امنیت مدل، بلکه نیاز اصلی برآورده کردن نیازهای کاربر است. پروتکل MCP اولین گام را در پاسخگویی به نیازهای کاربر و ترویج همکاری فناوری برداشته است. همچنین بر اساس MCP است که عامل به تقسیم کار کارآمد و همکاری ابزارها و منابع مختلف دست می یابد. یک هفته پیش، گوگل پروتکل Agent2Agent (A2A) را برای ارتباط بین عوامل منبع باز کرد تا عواملی که بر روی پلتفرم های مختلف ساخته شده اند بتوانند در مورد وظایف مذاکره کرده و همکاری ایمن انجام دهند و توسعه اکولوژی چند بدنه هوشمند را ترویج کنند.
رسیدگی به نگرانی های اعتماد و قابلیت اطمینان
در حالی که MCP پایه و اساس محکمی برای حکمرانی عامل فراهم می کند، به تمام چالش ها رسیدگی نمی کند. یکی از زمینه های کلیدی که نیاز به توجه بیشتری دارد، موضوع اعتماد و قابلیت اطمینان است. MCP در حال حاضر هیچ مکانیزمی برای تأیید صحت نتایج اجرا یا اطمینان از اینکه عوامل در حال انتخاب منابع داده و ابزارهای مناسب هستند، شامل نمی شود. این بدان معناست که کاربران ممکن است نتوانند به طور کامل به تصمیمات اتخاذ شده توسط یک عامل اعتماد کنند، به خصوص در موقعیت های پرمخاطره.
برای رفع این نگرانی، لازم است استانداردهای جدید و بهترین شیوه ها برای توسعه و استقرار عامل توسعه یابد. این می تواند شامل مواردی مانند روش های تأیید رسمی باشد که می تواند برای اثبات اینکه یک عامل همیشه به شیوه ای قابل پیش بینی و ایمن رفتار می کند، استفاده شود. همچنین می تواند شامل استفاده از تکنیک های هوش مصنوعی قابل توضیح باشد که می تواند به کاربران کمک کند تا درک کنند که یک عامل چگونه تصمیم می گیرد.
پیمایش در چشم انداز رقابتی جدید
چالش دیگری که MCP به طور کامل به آن نمی پردازد، تأثیر عوامل بر چشم انداز رقابتی است. با رایج تر شدن عوامل، احتمالاً مدل های تجاری موجود را مختل کرده و اشکال جدیدی از رقابت ایجاد می کنند. مهم است که تأثیر بالقوه عوامل هوش مصنوعی بر چشم انداز رقابتی را در نظر بگیرید و استراتژی هایی برای پیمایش این محیط جدید توسعه دهید. این شامل رسیدگی به مسائلی مانند مالکیت داده، مالکیت معنوی و پتانسیل رفتار ضد رقابتی است.
یک رویکرد بالقوه این است که چارچوب های نظارتی جدیدی را توسعه دهیم که به طور خاص برای عوامل هوش مصنوعی طراحی شده اند. این چارچوب ها می توانند به مسائلی مانند حریم خصوصی داده ها، تعصب الگوریتمی و پتانسیل دستکاری بازار بپردازند. آنها همچنین می توانند شامل مکانیزم هایی برای ترویج رقابت و جلوگیری از انحصار باشند.
مسیر پیش رو: همکاری و نوآوری
توسعه MCP گامی مهم رو به جلو در زمینه حکمرانی عامل است. با این حال، مهم است که بدانیم این تازه آغاز راه است. هنوز چالش های زیادی برای غلبه بر وجود دارد و برای اطمینان از استفاده ایمن و مسئولانه از عوامل هوش مصنوعی، تلاش مشترک محققان، توسعه دهندگان، سیاست گذاران و کاربران لازم است.
یکی از پیشرفت‌های امیدوارکننده، انتشار اخیر پروتکل Agent2Agent (A2A) گوگل است. این پروتکل عوامل ساخته شده بر روی پلتفرم های مختلف را قادر می سازد تا با یکدیگر ارتباط برقرار کرده و همکاری کنند. این می تواند منجر به توسعه سیستم های هوش مصنوعی پیچیده تر و پیچیده تری شود، جایی که چندین عامل با هم برای حل یک مشکل کار می کنند. همچنین می تواند به پرورش یک اکوسیستم هوش مصنوعی رقابتی تر و نوآورانه تر کمک کند، زیرا توسعه دهندگان می توانند عواملی را ایجاد کنند که می توانند به طور یکپارچه با سایر عوامل ادغام شوند.
همانطور که فناوری هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می دهد، بسیار مهم است که از منحنی جلوتر بمانیم و مکانیسم های حکمرانی جدیدی را توسعه دهیم که بتوانند به چالش های آینده رسیدگی کنند. این امر مستلزم تعهد به همکاری، نوآوری و تمایل به انطباق با چشم انداز همیشه در حال تغییر هوش مصنوعی است.