چندی پیش، گوگل کنفرانس Cloud Next ‘25 خود را میزبانی کرد، بستری برای رونمایی از پیشرفت‌های متعدد در هوش مصنوعی. از جمله نکات برجسته، معرفی پروتکل Agent2Agent (A2A) بود، یک استاندارد باز که برای تسهیل ارتباط یکپارچه بین عوامل هوش مصنوعی، صرف نظر از فناوری زیربنایی آن‌ها طراحی شده است.
در زمان راه‌اندازی، گوگل با افتخار ائتلافی متشکل از بیش از 50 شریک، از جمله غول‌های صنعتی مانند Accenture، Box، Deloitte، Salesforce، SAP، ServiceNow و TCS را اعلام کرد. به گفته گوگل، این همکاران به طور فعال در توسعه این پروتکل مشارکت دارند و به طور جمعی دیدگاهی واحد را برای سیستم‌های چند عاملی شکل می‌دهند.
اکنون Microsoft تصمیم گرفته است بهاین جنبش رو به رشد بپیوندد، این تصمیم ناشی از این واقعیت است که عوامل هوش مصنوعی از ابزارهای آزمایشی به اجزای جدایی‌ناپذیر سیستم‌های سازمانی تبدیل شده‌اند.
"همانطور که عوامل نقش‌های پیچیده‌تری را بر عهده می‌گیرند، آن‌ها نه تنها به مدل‌ها و ابزارهای متنوع، بلکه به یکدیگر نیز نیاز دارند."
این جمله بر نیاز حیاتی به قابلیت همکاری بین عوامل هوش مصنوعی برای توانمندسازی آن‌ها در انجام وظایف پیچیده و همکاری مؤثر تأکید دارد.
اعلامیه مربوط به Agent2Agent از Microsoft بر تعهد آن‌ها به پیشبرد پروتکل‌های باز مانند A2A تأکید دارد، که به زودی در Azure AI Foundry و Copilot Studio در دسترس خواهد بود. این حرکت نشان‌دهنده تغییر واضح به سمت اولویت‌بندی قابلیت همکاری به عنوان یک نیاز اساسی برای سیستم‌های هوش مصنوعی است.
جالب اینجاست که نام گوگل به طور چشمگیری در اعلامیه رسمی Microsoft غایب است، به جز اشاره‌ای در عنوان یک پست LinkedIn توسط آشا شارما، رئیس محصول پلتفرم هوش مصنوعی در Microsoft، که در پست وبلاگ Microsoft جاسازی شده بود. با این حال، شارما مستقیماً همکاری را تأیید می‌کند: "امروز، Microsoft مشارکت خود را با گوگل در مورد Agent2Agent (A2A) رسمی می‌کند."
"برای اینکه عوامل واقعاً مفید باشند، باید بتوانند با گذشت زمان کارهای پیچیده‌تری را از طرف کاربران انجام دهند. برای تحقق این امر، آن‌ها باید بتوانند به طور یکپارچه با خدمات اینترنتی و با سایر عوامل تعامل داشته باشند. MCP [پروتکل زمینه مدل] و A2A گام‌های مهمی برای اقتصاد عاملی هستند." شارما می‌گوید.
این همکاری بین Microsoft و گوگل در پروتکل Agent2Agent نشان‌دهنده یک گام مهم به سوی ترویج یک اکوسیستم هوش مصنوعی متصل و مشارکتی‌تر است.
اهمیت پروتکل Agent2Agent
پروتکل Agent2Agent اهمیت فوق‌العاده‌ای برای آینده هوش مصنوعی دارد. هدف اصلی آن فعال کردن ارتباط و همکاری یکپارچه بین عوامل هوش مصنوعی، صرف نظر از فناوری زیربنایی آن‌ها یا پلتفرم‌هایی که روی آن‌ها کار می‌کنند، است. این قابلیت همکاری برای باز کردن پتانسیل کامل هوش مصنوعی و ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی پیچیده‌تر و همه‌کاره‌تر بسیار مهم است.
در اینجا تجزیه و تحلیلی از دلیل اهمیت پروتکل A2A آورده شده است:
شکستن سیلوها: در حال حاضر، بسیاری از عوامل هوش مصنوعی برای کار در اکوسیستم‌ها یا پلتفرم‌های خاص طراحی شده‌اند. این امر سیلوهایی را ایجاد می‌کند که مانع از توانایی آن‌ها در تعامل با سایر عوامل و خدمات می‌شود. پروتکل A2A با ارائه یک زبان و چارچوب مشترک برای ارتباطات عامل، هدف آن شکستن این سیلوها است.
فعال کردن تکمیل وظایف پیچیده: بسیاری از وظایف دنیای واقعی نیازمند تلاش هماهنگ چندین عامل هوش مصنوعی هستند. به عنوان مثال، سناریویی را در نظر بگیرید که کاربر می‌خواهد یک سفر رزرو کند. این ممکن است شامل یک عاملی باشد که به دنبال پروازها می‌گردد، دیگری که هتل‌ها را پیدا می‌کند و سومی که پردازش پرداخت را انجام می‌دهد. پروتکل A2A این عوامل را قادر می‌سازد تا به طور یکپارچه با هم کار کنند تا وظیفه را تکمیل کنند.
ترویج نوآوری: با تقویت قابلیت همکاری، پروتکل A2A نوآوری را در زمینه هوش مصنوعی تشویق می‌کند. توسعه‌دهندگان می‌توانند بر ساخت عوامل تخصصی تمرکز کنند که در وظایف خاصی برتری دارند، و می‌دانند که می‌توانند به راحتی با سایر عوامل ادغام شوند تا راه‌حل‌های جامع‌تری ایجاد کنند.
هدایت اقتصاد عاملی: پروتکل A2A یک فعال‌کننده کلیدی برای "اقتصاد عاملی" است، آینده‌ای که در آن عوامل هوش مصنوعی نقش برجسته‌تری در زندگی ما ایفا می‌کنند و طیف گسترده‌ای از وظایف را از طرف ما انجام می‌دهند. این چشم‌انداز مستلزم آن است که عوامل بتوانند به طور یکپارچه با یکدیگر و با اکوسیستم گسترده‌تر اینترنت تعامل داشته باشند.
جنبه‌های فنی Agent2Agent
در حالی که مفهوم پروتکل Agent2Agent نسبتاً سرراست است، اجرای آن شامل ملاحظات فنی پیچیده‌ای است. این پروتکل باید به چندین چالش کلیدی رسیدگی کند، از جمله:
استانداردسازی ارتباطات: پروتکل A2A باید یک قالب استاندارد برای پیام‌های مبادله شده بین عوامل تعریف کند. این قالب باید به اندازه کافی انعطاف‌پذیر باشد تا انواع مختلف داده‌ها و وظایف را در خود جای دهد، در حالی که کارآمد و آسان برای تجزیه نیز باشد.
امنیت و احراز هویت: تضمین امنیت ارتباطات عامل از اهمیت بالایی برخوردار است. پروتکل A2A باید مکانیسم‌هایی را برای احراز هویت عوامل و رمزگذاری پیام‌ها برای جلوگیری از دسترسی و دستکاری غیرمجاز در خود جای دهد.
کشف و ثبت: عوامل به راهی برای کشف و ثبت نام در یکدیگر نیاز دارند. پروتکل A2A ممکن است شامل یک رجیستری یا فهرست مرکزی باشد که در آن عوامل می‌توانند قابلیت‌های خود را تبلیغ کنند و عوامل دیگری را برای همکاری با آن‌ها پیدا کنند.
مذاکره و هماهنگی: هنگامی که چندین عامل در یک کار دخیل هستند، آن‌ها به راهی برای مذاکره و هماهنگی اقدامات خود نیاز دارند. پروتکل A2A می‌تواند پروتکل‌هایی را برای تخصیص وظایف، اشتراک‌گذاری منابع و حل تعارض تعریف کند.
رسیدگی به خطا و بازیابی: پروتکل A2A باید نحوه رسیدگی به خطاها و شکست‌هایی را که ممکن است در طول ارتباطات عامل رخ دهد، رسیدگی کند. این شامل مکانیسم‌هایی برای تشخیص خطاها، تلاش مجدد برای عملیات‌های ناموفق و بازیابی از شرایط غیرمنتظره است.
نقش مایکروسافت در ابتکار A2A
تصمیم مایکروسافت برای پیوستن به ابتکار Agent2Agent یک تأییدیه مهم برای پروتکل و پتانسیل آن است. مایکروسافت تخصص گسترده خود در هوش مصنوعی، محاسبات ابری و نرم‌افزار سازمانی را به این ابتکار می‌آورد.
در اینجا چگونگی مشارکت مایکروسافت می‌تواند به نفع پروتکل A2A باشد:
منابع و تخصص: مایکروسافت می‌تواند منابع و تخصص قابل توجهی را به توسعه و ترویج پروتکل A2A کمک کند. این شامل استعداد فنی، بودجه و پشتیبانی بازاریابی است.
ادغام Azure: ادغام پروتکل A2A در Azure AI Foundry و Copilot Studio توسط مایکروسافت، ساخت و استقرار عوامل هوش مصنوعی را که با استاندارد مطابقت دارند، برای توسعه‌دهندگان آسان‌تر می‌کند. این امر باعث تسریع در پذیرش پروتکل A2A و ایجاد یک اکوسیستم بزرگتر از عوامل قابل همکاری می‌شود.
پذیرش سازمانی: حضور قوی مایکروسافت در بازار سازمانی می‌تواند به هدایت پذیرش پروتکل A2A در میان کسب و کارها کمک کند. این برای تحقق پتانسیل کامل اقتصاد عاملی بسیار مهم است، زیرا احتمالاً شرکت‌ها کاربران اصلی عوامل هوش مصنوعی خواهند بود.
همکاری با گوگل: همکاری مایکروسافت با گوگل در پروتکل A2A گواهی بر اهمیت قابلیت همکاری در زمینه هوش مصنوعی است. این مشارکت یک سیگنال قوی به صنعت ارسال می‌کند که شرکت‌ها باید با هم کار کنند تا استانداردهای بازی را ایجاد کنند که برای همه مفید باشد.
آینده سیستم‌های مبتنی بر عامل
پروتکل Agent2Agent تنها یک قطعه از پازل در تلاش بزرگتر برای توسعه سیستم‌های مبتنی بر عامل پیچیده‌تر و همه‌کاره‌تر است. سایر زمینه‌های کلیدی تحقیق و توسعه عبارتند از:
یادگیری تقویتی: یادگیری تقویتی نوعی از یادگیری ماشینی است که به عوامل اجازه می‌دهد از طریق آزمون و خطا یاد بگیرند. این امر به ویژه برای آموزش عوامل برای انجام وظایف پیچیده در محیط‌های پویا مفید است.
پردازش زبان طبیعی: پردازش زبان طبیعی (NLP) زمینه‌ای از هوش مصنوعی است که بر توانمندسازی رایانه‌ها برای درک و پردازش زبان انسان تمرکز دارد. NLP برای ساخت عوامل که بتوانند به طور مؤثر با انسان‌ها ارتباط برقرار کنند، ضروری است.
نمایش دانش و استدلال: نمایش دانش و استدلال زمینه‌ای از هوش مصنوعی است که به نحوه نمایش و استدلال در مورد دانش می‌پردازد. این امر برای ساخت عوامل که بتوانند تصمیمات آگاهانه بر اساس درک خود از جهان بگیرند، مهم است.
هماهنگی چند عاملی: هماهنگی چند عاملی زمینه‌ای از هوش مصنوعی است که بر نحوه هماهنگی اقدامات چندین عامل برای دستیابی به یک هدف مشترک تمرکز دارد. این برای ساخت سیستم‌های پیچیده‌ای که نیازمند تلاش هماهنگ چندین عامل هستند، بسیار مهم است.
هوش مصنوعی قابل توضیح: هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) زمینه‌ای از هوش مصنوعی است که بر شفاف‌تر و قابل فهم‌تر کردن سیستم‌های هوش مصنوعی تمرکز دارد. این امر برای ایجاد اعتماد به عوامل هوش مصنوعی و اطمینان از اینکه آن‌ها به طور مسئولانه استفاده می‌شوند، مهم است.
تأثیر بر صنایع
پروتکل Agent2Agent، همراه با پیشرفت‌ها در سیستم‌های مبتنی بر عامل، پتانسیل این را دارد که صنایع مختلف را متحول کند. برخی از نمونه‌های قابل توجه عبارتند از:
مراقبت‌های بهداشتی: عوامل هوش مصنوعی می‌توانند به پزشکان در تشخیص بیماری‌ها، توصیه درمان‌ها و نظارت بر بیماران کمک کنند. عوامل قابل همکاری می‌توانند به طور یکپارچه داده‌ها را به اشتراک بگذارند و مراقبت را در بین ارائه دهندگان مختلف مراقبت‌های بهداشتی هماهنگ کنند.
امور مالی: عوامل هوش مصنوعی می‌توانند معاملات تجاری را خودکار کنند، تقلب را شناسایی کنند و توصیه‌های مالی شخصی ارائه دهند. پروتکل A2A می‌تواند ارتباط بین عوامل از موسسات مالی مختلف را تسهیل کند و کارایی را بهبود بخشد و خطر را کاهش دهد.
تولید: عوامل هوش مصنوعی می‌توانند فرآیندهای تولید را بهینه کنند، زنجیره‌های تأمین را مدیریت کنند و کنترل کیفیت را انجام دهند. عوامل قابل همکاری می‌توانند فعالیت‌ها را در بین تاسیسات تولیدی و تامین کنندگان مختلف هماهنگ کنند.
حمل و نقل: عوامل هوش مصنوعی می‌توانند وسایل نقلیه خودران را کنترل کنند، جریان ترافیک را مدیریت کنند و تدارکات را بهینه کنند. پروتکل A2A می‌تواند ارتباط بین عوامل از ارائه دهندگان مختلف حمل و نقل را فعال کند و یک سیستم حمل و نقل کارآمدتر و یکپارچه‌تر ایجاد کند.
خدمات مشتری: عوامل هوش مصنوعی می‌توانند پشتیبانی مشتری ارائه دهند، به سؤالات پاسخ دهند و مسائل را حل کنند. عوامل قابل همکاری می‌توانند به طور یکپارچه مشتریان را بین عوامل و بخش‌های مختلف منتقل کنند و یک تجربه مشتری شخصی‌تر و کارآمدتر ارائه دهند.
چالش‌ها و ملاحظات
در حالی که پروتکل Agent2Agent وعده‌های زیادی دارد، ضروری است که چالش‌ها و ملاحظات مرتبط با پیاده‌سازی و پذیرش آن را تصدیق کنیم:
خطرات امنیتی: قابلیت همکاری می‌تواند خطرات امنیتی جدیدی را معرفی کند. اطمینان از امنیت ارتباطات عامل و جلوگیری از نفوذ عوامل مخرب به سیستم بسیار مهم است.
نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی: عوامل هوش مصنوعی اغلب با داده‌های حساس سروکار دارند. محافظت از حریم خصوصی کاربران و اطمینان از انطباق با مقررات حریم خصوصی داده‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است.
ملاحظات اخلاقی: عوامل هوش مصنوعی می‌توانند تأثیر قابل توجهی بر زندگی مردم داشته باشند. اطمینان از اینکه عوامل به طور اخلاقی و مسئولانه استفاده می‌شوند، ضروری است.
پیچیدگی: توسعه و استقرار سیستم‌های مبتنی بر عامل قابل همکاری می‌تواند پیچیده باشد. ساده‌سازی فرآیند توسعه و ارائه ابزارها و منابع کافی برای توسعه‌دهندگان بسیار مهم است.
حاکمیت: ایجاد ساختارهای حاکمیتی و استانداردهای روشن برای اقتصاد عاملی برای اطمینان از عدالت، شفافیت و پاسخگویی ضروری است.
نتیجه‌گیری
پروتکل Agent2Agent نشان‌دهنده یک گام مهم به جلو در تکامل هوش مصنوعی است. این پروتکل با فعال کردن ارتباط و همکاری یکپارچه بین عوامل هوش مصنوعی، پتانسیل این را دارد که سطوح جدیدی از نوآوری و کارایی را در صنایع مختلف باز کند. تصمیم مایکروسافت برای پیوستن به گوگل در این ابتکار یک تأییدیه قوی از پروتکل و پتانسیل آن است. در حالی که چالش‌ها و ملاحظات همچنان وجود دارد، آینده سیستم‌های مبتنی بر عامل روشن به نظر می‌رسد و پروتکل Agent2Agent آماده است تا نقشی کلیدی در شکل دادن به آن آینده ایفا کند.