درگاه عامل و مش عامل Solo.io

Solo.io، یک شرکت برجسته در زمینه شبکه‌سازی برنامه‌های بومی ابری، اخیراً از Agent Gateway رونمایی کرده است. این صفحه داده متن‌باز به دقت طراحی شده است تا اتصال هوش مصنوعی عامل‌محور را در محیط‌های مختلف بهینه کند. Agent Gateway امنیت، قابلیت مشاهده و حکمرانی یکپارچه را برای ارتباطات عامل به عامل و عامل به ابزار فراهم می‌کند. این راهکار از پروتکل‌های تعامل‌پذیر پیشرو، از جمله Agent2Agent (A2A) و Model Context Protocol (MCP) پشتیبانی می‌کند.

پرداختن به پیچیدگی‌های توسعه عامل هوش مصنوعی

توسعه و استقرار عوامل هوش مصنوعی چالش‌های متعددی را برای سازمان‌ها ایجاد می‌کند. این چالش‌ها شامل پشتیبانی از پروتکل‌های متعدد و به سرعت در حال تحول در تیم‌ها و محیط‌های پراکنده، و همچنین سازگاری با چارچوب‌های مختلف توسعه عامل است. Agent Gateway با ارائه یک صفحه داده یکپارچه برای اتصال عامل، به این چالش‌ها رسیدگی می‌کند. این پلتفرم از A2A و MCP پشتیبانی می‌کند و می‌تواند به طور خودکار APIهای REST موجود یک سازمان را به عنوان ابزارهای بومی عامل ادغام کند. پورتال توسعه‌دهنده داخلی یک پنجره واحد برای ارائه‌دهندگان ابزار و توسعه‌دهندگان عامل برای کشف، پیکربندی و نظارت بر اتصال عامل به عامل و عامل به ابزار ارائه می‌دهد.

Agent Gateway به طور یکپارچه با چارچوب‌های عامل محبوب مانند LangGraph، AutoGen، Agents SDK، kagent و Claude Desktop ادغام می‌شود. علاوه بر این، در هر کجا که عوامل اجرا می‌شوند، از جمله فلز برهنه، ماشین‌های مجازی (VM)، کانتینرها و Kubernetes، عمل می‌کند و انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری بی‌نظیری را ارائه می‌دهد.

ظهور معماری مش عامل

با بالغ شدن شیوه‌های توسعه عامل، صنعت به طور فزاینده‌ای مزایای عوامل کوچکتر و متمرکزتری را که با اهداف یا وظایف خاص همسو هستند، تشخیص می‌دهد. این رویکرد معماری میکروسرویس‌ها را منعکس می‌کند، جایی که خدمات فردی توابع خاصی را انجام می‌دهند. همانطور که میکروسرویس‌ها به یک مش سرویس نیاز داشتند تا به نگرانی‌های متقابل در لایه اتصال رسیدگی کنند، عوامل به یک مش عامل نیاز دارند تا نگرانی‌های مشترک امنیتی، قابلیت مشاهده، اجاره و نرده‌های محافظ را حل کنند.

انتشار Agent Gateway بر پایه محکم متن‌باز kgateway و Ambient Mesh ساخته شده است تا یک معماری مش عامل متناسب با موارد استفاده از هوش مصنوعی ایجاد کند. این موارد استفاده شامل مصرف LLM، استنتاج، فراخوانی ابزار و ارتباطات عامل به عامل است. Agent Mesh امنیت، قابلیت مشاهده، کشف و حکمرانی یکپارچه را در تمام تعاملات عامل، صرف نظر از نحوه ساخت عوامل یا محل استقرار آنها، امکان‌پذیر می‌سازد.

دیدگاه Solo.io برای اتصال هوش مصنوعی

به گفته ایدیت لوین، بنیانگذار و مدیر عامل Solo.io، ‘هوش مصنوعی عامل‌محور در حال تغییر نحوه ساخت و ارائه برنامه‌ها توسط سازمان‌ها است، اما موفقیت طولانی‌مدت به زیرساختی نیاز دارد که از چشم‌انداز به سرعت در حال تغییر امروز فراتر رود.’ لوین بر اهمیت استفاده از پروتکل‌های استاندارد صنعتی مانند A2A و MCP برای اطمینان از قابلیت تعامل با هر LLM یا چارچوب عامل تاکید می‌کند. Agent Mesh این استانداردها را با دروازه و مش متن‌باز پیشرو گرد هم می‌آورد تا یک پشته اتصال جامع هوش مصنوعی برای برنامه‌های عامل‌محور ایجاد کند.

Agent Mesh به طور یکپارچه Agent Gateway را در صفحه اتصال هوش مصنوعی ادغام می‌کند تا از هر سرور ابزار MCP، چارچوب عامل، LLM و محیط زمان اجرا مورد استفاده در معماری عامل یک سازمان پشتیبانی کند. این ادغام چندین مزیت کلیدی را ارائه می‌دهد:

• معماری جامع و امن به طور پیش‌فرض: هویت عامل و mTLS امنیت قوی را برای تمام تعاملات عامل فراهم می‌کنند.
• مرزها و کنترل‌های دسترسی چند مستاجره: این کنترل‌ها دسترسی به عوامل و ابزارها را در تیم‌ها و محیط‌ها تنظیم می‌کنند و از انزوا و امنیت مناسب اطمینان حاصل می‌کنند.
• اتصال استاندارد عامل: از A2A و MCP پشتیبانی می‌کند و امکان ادغام خودکار APIهای REST موجود را به عنوان سرورهای ابزار بومی MCP فراهم می‌کند.
• جمع‌آوری خودکار و گزارش‌دهی متمرکز: تله‌متری جامع، از جمله متریک‌ها، ردیابی و ورود به سیستم را برای تمام فعالیت‌های عامل فراهم می‌کند.
• پورتال توسعه‌دهنده عامل سلف سرویس: این پورتال از ابزارهای کشف، پیکربندی، قابلیت مشاهده و اشکال‌زدایی برای عوامل و ابزارها پشتیبانی می‌کند و توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا عوامل هوش مصنوعی خود را به طور موثر مدیریت کنند.

بررسی عمیق عملکرد Agent Gateway

Agent Gateway به عنوان یک جزء محوری در زمینه به سرعت در حال تحول هوش مصنوعی ایستاده است و یک راه حل قوی و همه کاره برای مدیریت پیچیدگی های تعاملات عامل هوش مصنوعی ارائه می دهد. معماری آن به دقت طراحی شده است تا به چالش های کلیدی مربوط به امنیت، قابلیت مشاهده و حکمرانی در سیستم های مبتنی بر عامل بپردازد. بیایید عمیق تر در عملکرد و جنبه های فنی که Agent Gateway را به یک محصول برجسته در فضای زیرساخت هوش مصنوعی تبدیل می کند، بپردازیم.

معماری و اجزای اصلی

در هسته خود، Agent Gateway به عنوان یک صفحه داده منبع باز عمل می کند که به طور استراتژیک برای بهینه سازی اتصال بین عوامل هوش مصنوعی و ابزارهای مختلف قرار گرفته است. این معماری حول چندین جزء کلیدی ساخته شده است:

1. صفحه داده: جزء مرکزی مسئول مسیریابی و مدیریت ترافیک بین عوامل و ابزارها. این پروتکل های متعددی از جمله A2A و MCP را پشتیبانی می کند و از قابلیت همکاری در چارچوب های مختلف عامل اطمینان حاصل می کند.

2. صفحه کنترل: پیکربندی و سیاست هایی را که بر صفحه داده حاکم هستند، مدیریت می کند. این یک رابط متمرکز برای تعریف قوانین امنیتی، سیاست های مدیریت ترافیک و تنظیمات قابلیت مشاهده ارائه می دهد.

3. دروازه API: APIها را برای مدیریت و نظارت بر عوامل در معرض دید قرار می دهد. این از APIهای REST و gRPC پشتیبانی می کند و به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا به صورت برنامه نویسی با Agent Gateway تعامل داشته باشند.

4. کشف سرویس: به طور خودکار عوامل و ابزارها را کشف و ثبت می کند و پیکربندی و مدیریت شبکه عامل را ساده می کند.

5. ابزارهای قابلیت مشاهده: ویژگی های قابلیت مشاهده جامع، از جمله متریک ها، ردیابی و ورود به سیستم را فراهم می کند و توسعه دهندگان را قادر می سازد تا عملکرد و سلامت شبکه عامل را نظارت کنند.

پشتیبانی از Agent-to-Agent (A2A) و Model Context Protocol (MCP)

یکی از ویژگی های کلیدی Agent Gateway پشتیبانی آن از A2A و MCP است. این پروتکل ها برای فعال کردن ارتباطات یکپارچه و تبادل داده بین عوامل هوش مصنوعی بسیار مهم هستند.

• Agent-to-Agent (A2A): A2A پروتکلی است که برای تسهیل ارتباط مستقیم بین عوامل هوش مصنوعی طراحی شده است. این به عوامل اجازه می دهد تا داده ها را تبادل کنند، وظایف را هماهنگ کنند و در مورد مشکلات پیچیده همکاری کنند. Agent Gateway از A2A با ارائه یک کانال ارتباطی ایمن و قابل اعتماد بین عوامل پشتیبانی می کند و اطمینان می دهد که داده ها به طور کارآمد و ایمن منتقل می شوند.

• Model Context Protocol (MCP): MCP پروتکلی است که به عوامل هوش مصنوعی اجازه می دهد تا به ابزارها و خدمات خارجی دسترسی داشته باشند و از آنها استفاده کنند. این یک راه استاندارد برای عوامل برای تعامل با ابزارها، صرف نظر از فناوری یا پیاده سازی زیربنایی، ارائه می دهد. Agent Gateway از MCP با ارائه یک سرور ابزار پشتیبانی می کند که APIهای REST موجود را به عنوان ابزارهای بومی MCP در معرض دید قرار می دهد. این به عوامل اجازه می دهد تا به طور یکپارچه با سیستم های موجود ادغام شوند و از قابلیت های آنها استفاده کنند.

ادغام با چارچوب های عامل

Agent Gateway به گونه ای طراحی شده است که به طور یکپارچه با چارچوب های عامل محبوب مانند LangGraph، AutoGen، Agents SDK، kagent و Claude Desktop ادغام شود. این ادغام توسعه و استقرار عوامل هوش مصنوعی را با ارائه یک لایه اتصال سازگار و قابل اعتماد ساده می کند.

• LangGraph: چارچوبی برای ساخت و مدیریت گردش کار پیچیده عامل هوش مصنوعی. Agent Gateway با LangGraph با ارائه یک صفحه داده که از الزامات ارتباطات و تبادل داده گردش کار LangGraph پشتیبانی می کند، ادغام می شود.

• AutoGen: چارچوبی برای خودکارسازی تولید عوامل هوش مصنوعی. Agent Gateway با AutoGen با ارائه یک لایه اتصال که از استقرار و مدیریت عوامل تولید شده توسط AutoGen پشتیبانی می کند، ادغام می شود.

• Agents SDK: یک کیت توسعه نرم افزار برای ساخت عوامل هوش مصنوعی. Agent Gateway با Agents SDK با ارائه مجموعه ای از APIها و ابزارها که توسعه و استقرار عوامل را ساده می کنند، ادغام می شود.

• kagent: چارچوبی برای ساخت عوامل هوش مصنوعی بومی Kubernetes. Agent Gateway با kagent با ارائه یک صفحه داده که از استقرار و مدیریت عوامل در محیط های Kubernetes پشتیبانی می کند، ادغام می شود.

• Claude Desktop: یک دستیار هوش مصنوعی برای محیط های دسکتاپ. Agent Gateway با Claude Desktop با ارائه یک لایه اتصال که Claude Desktop را قادر می سازد تا با سایر عوامل و ابزارهای هوش مصنوعی تعامل داشته باشد، ادغام می شود.

ویژگی های امنیتی

امنیت یک نگرانی اساسی در استقرارهای عامل هوش مصنوعی است. Agent Gateway چندین ویژگی امنیتی را برای محافظت از عوامل و داده ها در برابر دسترسی غیرمجاز و حملات مخرب در خود جای داده است.

1. هویت عامل: به هر عامل یک هویت منحصر به فرد اختصاص داده می شود که برای احراز هویت و مجوز دسترسی به منابع استفاده می شود.

2. mTLS (Mutual Transport Layer Security): mTLS برای رمزگذاری تمام ارتباطات بین عوامل و ابزارها استفاده می شود و اطمینان می دهد که داده ها در برابر استراق سمع و دستکاری محافظت می شوند.

3. کنترل دسترسی: سیاست های کنترل دسترسی با دانه بندی ریز برای محدود کردن دسترسی به منابع بر اساس هویت و نقش عامل استفاده می شود.

4. تشخیص ناهنجاری: از الگوریتم های تشخیص ناهنجاری برای شناسایی و کاهش تهدیدهای امنیتی احتمالی استفاده می شود.

قابلیت مشاهده و نظارت

قابلیت مشاهده برای درک رفتار و عملکرد عوامل هوش مصنوعی بسیار مهم است. Agent Gateway ویژگی های قابلیت مشاهده جامع، از جمله متریک ها، ردیابی و ورود به سیستم را فراهم می کند.

1. متریک ها: متریک های بلادرنگ در مورد عملکرد عامل، از جمله تاخیر، توان عملیاتی و نرخ خطا ارائه می دهد.

2. ردیابی: درخواست ها را هنگام عبور از شبکه عامل ردیابی می کند و بینش هایی را در مورد وابستگی ها و گلوگاه های عملکرد ارائه می دهد.

3. ورود به سیستم: تمام فعالیت های عامل را وارد می کند و یک رکورد دقیق از رویدادها را برای اهداف اشکال زدایی و حسابرسی ارائه می دهد.

گزینه های استقرار

Agent Gateway می تواند در محیط های مختلف از جمله فلز برهنه، ماشین های مجازی (VM)، کانتینرها و Kubernetes مستقر شود. این انعطاف پذیری به سازمان ها اجازه می دهد تا Agent Gateway را در محیطی که به بهترین وجه نیازهای آنها را برآورده می کند، مستقر کنند.

• فلز برهنه: Agent Gateway می تواند به طور مستقیم بر روی سرورهای فلزی برهنه مستقر شود و حداکثر عملکرد و کنترل را ارائه دهد.

• ماشین های مجازی(VM): Agent Gateway می تواند روی VMها مستقر شود و یک گزینه استقرار انعطاف پذیر و مقیاس پذیر ارائه دهد.

• کانتینرها: Agent Gateway می تواند در کانتینرها، مانند کانتینرهای Docker مستقر شود و یک گزینه استقرار سبک و قابل حمل ارائه دهد.

• Kubernetes: Agent Gateway می تواند در Kubernetes مستقر شود و یک گزینه استقرار مقیاس پذیر و مقاوم ارائه دهد.

مزایای استفاده از Agent Mesh

معماری Agent Mesh که توسط Agent Gateway طراحی شده است، مزایای متعددی را برای سازمان‌هایی که عوامل هوش مصنوعی را مستقر می‌کنند، ارائه می‌دهد:

• امنیت پیشرفته: یک کانال ارتباطی ایمن و قابل اعتماد بین عوامل و ابزارها فراهم می کند و از داده ها در برابر دسترسی غیرمجاز و حملات مخرب محافظت می کند.
• قابلیت مشاهده بهبود یافته: ویژگی های قابلیت مشاهده جامع، از جمله متریک ها، ردیابی و ورود به سیستم را ارائه می دهد و توسعه دهندگان را قادر می سازد تا عملکرد و سلامت شبکه عامل را نظارت کنند.
• مدیریت ساده: مدیریت عوامل هوش مصنوعی را با ارائه یک رابط متمرکز برای پیکربندی قوانین امنیتی، سیاست های مدیریت ترافیک و تنظیمات قابلیت مشاهده ساده می کند.
• افزایش قابلیت همکاری: از A2A و MCP پشتیبانی می کند و ارتباطات و تبادل داده یکپارچه بین عوامل و ابزارها را، صرف نظر از فناوری یا پیاده سازی زیربنایی، فعال می کند.
• مقیاس پذیری و انعطاف پذیری: می تواند در محیط های مختلف از جمله فلز برهنه، ماشین های مجازی (VM)، کانتینرها و Kubernetes مستقر شود و انعطاف پذیری و مقیاس پذیری بی نظیری را ارائه دهد.

موارد استفاده برای Agent Gateway و Agent Mesh

Agent Gateway و Agent Mesh برای طیف گسترده ای از موارد استفاده از هوش مصنوعی قابل استفاده هستند، از جمله:

1. خدمات مشتری با هوش مصنوعی: از عوامل هوش مصنوعی می توان برای خودکارسازی وظایف خدمات مشتری، مانند پاسخگویی به سوالات، حل مسائل و ارائه پشتیبانی استفاده کرد. Agent Gateway و Agent Mesh می توانند یک کانال ارتباطی ایمن و قابل اعتماد بین عوامل و سیستم های خدمات مشتری فراهم کنند و اطمینان حاصل کنند که داده های مشتری محافظت می شوند.

2. تشخیص تقلب با هوش مصنوعی: از عوامل هوش مصنوعی می توان برای تشخیص تراکنش ها و فعالیت های متقلبانه استفاده کرد. Agent Gateway و Agent Mesh می توانند یک جریان داده بلادرنگ را به عوامل هوش مصنوعی ارائه دهند و آنها را قادر سازند تا به سرعت فعالیت های متقلبانه را شناسایی و به آن پاسخ دهند.

3. مراقبت های بهداشتی با هوش مصنوعی: از عوامل هوش مصنوعی می توان برای کمک به متخصصان مراقبت های بهداشتی در تشخیص بیماری ها، توصیه درمان ها و نظارت بر سلامت بیمار استفاده کرد. Agent Gateway و Agent Mesh می توانند یک کانال ارتباطی ایمن و قابل اعتماد بین عوامل و سیستم های مراقبت های بهداشتی فراهم کنند و اطمینان حاصل کنند که داده های بیمار محافظت می شوند.

4. مدیریت زنجیره تامین بهینه شده با هوش مصنوعی: از عوامل هوش مصنوعی می توان برای بهینه سازی عملیات زنجیره تامین، مانند پیش بینی تقاضا، مدیریت موجودی و هماهنگی لجستیک استفاده کرد. Agent Gateway و Agent Mesh می توانند یک جریان داده بلادرنگ را به عوامل هوش مصنوعی ارائه دهند و آنها را قادر سازند تا تصمیمات آگاهانه بگیرند و عملیات زنجیره تامین را بهینه کنند.

5. تحلیل مالی پیشرفته با هوش مصنوعی: از عوامل هوش مصنوعی می توان برای تجزیه و تحلیل داده های مالی، شناسایی روندها و ارائه توصیه های سرمایه گذاری استفاده کرد. Agent Gateway و Agent Mesh می توانند یک کانال ارتباطی ایمن و قابل اعتماد بین عوامل و سیستم های مالی فراهم کنند و اطمینان حاصل کنند که داده های مالی محافظت می شوند.

آینده اتصال هوش مصنوعی

Agent Gateway و Agent Mesh Solo.io نشان دهنده یک پیشرفت قابل توجه در اتصال هوش مصنوعی است و یک راه حل قوی و همه کاره برای مدیریت پیچیدگی های تعاملات عامل هوش مصنوعی ارائه می دهد. با ادامه تکامل هوش مصنوعی و ادغام بیشتر آن در صنایع مختلف، نیاز به راه حل های اتصال هوش مصنوعی ایمن، قابل اعتماد و مقیاس پذیر تنها افزایش می یابد. Agent Gateway و Agent Mesh به خوبی برای برآورده کردن این تقاضا قرار دارند و سازمان ها را قادر می سازند تا پتانسیل کامل هوش مصنوعی را باز کنند و نوآوری را در سراسر کسب و کار خود هدایت کنند.