در حال حاضر، اینترنت در حال تکامل است. ما از یک شبکه طراحی شده برای مرور وب توسط انسان فراتر رفته و به زیرساختی می‌رسیم که از عامل‌های خودکار برای همکاری در سراسر سیستم‌ها پشتیبانی می‌کند. این الگوی جدید نیازمند یک پشته (stack) اساساً متفاوت است، یک پشته که بر پایه اجزای باز ساخته شده و ارتباطات بی‌وقفه، استفاده از ابزارها و پردازش بلادرنگ (real-time processing) را تسهیل می‌کند.
در قلب این پشته نوظهور، چهار فناوری کلیدی قرار دارند:
- Agent2Agent (A2A): پروتکلی که توسط گوگل توسعه یافته است و عامل‌ها را قادر می‌سازد تا یکدیگر را کشف کرده و با هم ارتباط برقرار کنند. A2A یک روش استاندارد برای عامل‌ها فراهم می‌کند تا قابلیت‌های خود را اعلام کنند، وظایف را مبادله کرده و به‌روزرسانی‌ها را به‌صورت جریانی (stream) ارسال کنند.
- Model Context Protocol (MCP): پیشگام این پروتکل آنتروپیک (Anthropic) است و یک استاندارد برای استفاده از ابزارها و زمینه خارجی (external context) به شمار می‌رود. MCP نحوه دسترسی و استفاده عامل‌ها از APIها و ابزارهای خارجی را تعریف می‌کند و به آن‌ها اجازه می‌دهد با دنیای واقعی تعامل داشته باشند.
- Apache Kafka: یک پلتفرم پخش رویداد (event streaming) توزیع‌شده که به عنوان یک سیستم عصبی مرکزی برای ارتباطات عامل‌ها عمل می‌کند. Kafka یک روش قابل اعتماد و مقیاس‌پذیر برای هماهنگ‌سازی تعاملات بین عامل‌ها فراهم می‌سازد.
- Apache Flink: یک موتور پردازش بلادرنگ که جریان فعالیت عامل‌ها را غنی‌سازی، نظارت و بر اساس آن عمل می‌کند. Flink عامل‌ها را قادر می‌سازد تا در زمان واقعی به رویدادها واکنش نشان دهند، تصمیم‌گیری کنند و گردش‌کارهای پیچیده (complex workflows) را هماهنگ کنند.
چالش اکوسیستم‌های عامل پراکنده
در حال حاضر، توسعه عامل‌های هوش مصنوعی با چالش‌های قابل توجهی در ارتباط با پراکندگی و عدم قابلیت همکاری (interoperability) مواجه است. این چالش‌ها مانع ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی قوی و مقیاس‌پذیر می‌شوند:
- عامل‌های جدا شده: عامل‌ها اغلب در سیلوها (silos) فعالیت می‌کنند و قادر به برقراری ارتباط یا تبادل اطلاعات نیستند. برای مثال، یک عامل CRM ممکن است از بینش‌های (insights) کشف شده توسط یک عامل انبار داده (data warehouse agent) بی‌اطلاع باشد که منجر به از دست رفتن فرصت‌ها و ناکارآمدی می‌شود.
- استفاده شکننده از ابزار: بدون پروتکل‌های استاندارد برای فراخوانی ابزارها و APIها، عامل‌ها به ادغام‌های (integrations) کدگذاری شده متکی هستند که نگهداری و استفاده مجدد از آن‌ها دشوار است. این امر توانایی آن‌ها را برای انطباق با محیط‌های در حال تغییر و ادغام با سیستم‌های جدید محدود می‌کند.
- چارچوب‌های ناسازگار: زمان‌های اجرای (runtimes) مختلف عامل از مدل‌های متفاوتی استفاده می‌کنند و عامل‌ها را به عنوان چت‌بات‌ها، گراف‌های غیرمدور جهت‌دار (directed acyclic graphs - DAGs) یا برنامه‌ریزهای بازگشتی (recursive planners) در نظر می‌گیرند. این عدم سازگاری ایجاد عامل‌های قابل حمل و قابل همکاری را دشوار می‌کند.
- توسعه متمرکز بر نمونه اولیه (Prototype-Centric): بسیاری از عامل‌ها به عنوان نمونه‌های اولیه یکباره (one-off) طراحی می‌شوند و فاقد استحکام و مقیاس‌پذیری لازم برای استقرار در دنیای واقعی هستند. آن‌ها اغلب به مسائل حیاتی مانند تلاش‌های مجدد (retries)، خطاها، هماهنگی، ثبت وقایع (logging) و مقیاس‌بندی نمی‌پردازند.
- فقدان ستون فقرات همکاری: عدم وجود یک گذرگاه رویداد مرکزی (central event bus)، حافظه مشترک (shared memory) یا تاریخچه قابل ردیابی از اقدامات عامل‌ها مانع همکاری و هماهنگی می‌شود. اطلاعات اغلب در تماس‌های مستقیم HTTP به دام می‌افتند یا در گزارش‌ها دفن می‌شوند و درک و اشکال‌زدایی رفتار عامل را دشوار می‌کنند.
راه‌حل در تجمیع (consolidating) همه عامل‌ها در یک پلتفرم یکپارچه (monolithic) نیست، بلکه در ایجاد یک پشته مشترک بر اساس پروتکل‌های باز، معماری رویدادمحور (event-driven architecture) و پردازش بلادرنگ است. این رویکرد قابلیت همکاری، مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری (resilience) را تقویت می‌کند.
Agent2Agent: استانداردسازی ارتباطات عامل
پروتکل A2A گوگل یک گام مهم در جهت رفع مشکل قابلیت همکاری عامل است. این پروتکل یک پروتکل جهانی برای اتصال عامل‌ها، صرف‌نظر از منشأ یا محیط زمان اجرا آن‌ها، ارائه می‌دهد. A2A با تعریف یک زبان مشترک برای عامل‌ها، آن‌ها را قادر می‌سازد تا:
- تبلیغ قابلیت‌ها: عامل‌ها می‌توانند قابلیت‌های خود را از طریق
AgentCardاعلام کنند، یک توصیف‌گر JSON که مشخص می‌کند عامل چه کاری می‌تواند انجام دهد و چگونه با آن تعامل برقرار کرد. این به سایر عامل‌ها اجازه می‌دهد تا خدمات آن‌ها را کشف و استفاده کنند. - تبادل وظایف: A2A تعاملات ساختاریافته بین عامل‌ها را از طریق JSON-RPC تسهیل می‌کند، جایی که یک عامل از عامل دیگری کمک می‌خواهد و در پاسخ نتایج یا مصنوعات (artifacts) را دریافت می‌کند. این امر عامل‌ها را قادر می‌سازد تا در وظایف پیچیده با یکدیگر همکاری کنند.
- جریان به‌روزرسانی‌ها: عامل‌ها می‌توانند بازخورد بلادرنگ را در طول وظایف طولانی‌مدت یا مشارکتی با استفاده از رویدادهای ارسالی از سرور (server-sent events - SSEs) پخش کنند. این امر شفافیت را فراهم می‌کند و به عامل‌ها اجازه می‌دهد تا پیشرفت را نظارت کرده و به تغییرات واکنش نشان دهند.
- تبادل محتوای غنی: A2A از تبادل فایل‌ها، داده‌های ساختاریافته و فرم‌ها، نه فقط متن ساده، پشتیبانی می‌کند. این امر عامل‌ها را قادر می‌سازد تا اطلاعات پیچیده را به اشتراک بگذارند و در طیف گسترده‌تری از وظایف با یکدیگر همکاری کنند.
- تضمین امنیت: A2A شامل پشتیبانی داخلی از HTTPS، احراز هویت (authentication) و مجوزها (permissions) است که ارتباطات امن بین عامل‌ها را تضمین می‌کند. این امر برای محافظت از داده‌های حساس و جلوگیری از دسترسی غیرمجاز بسیار مهم است.
پروتکل زمینه مدل: فعال‌سازی استفاده از ابزار و آگاهی متنی (Contextual Awareness)
MCP آنتروپیک با استانداردسازی نحوه استفاده عامل‌ها از ابزارها و دسترسی به زمینه خارجی، A2A را تکمیل می‌کند. این پروتکل نحوه فراخوانی APIها، توابع و ادغام با سیستم‌های خارجی توسط عامل‌ها را تعریف می‌کند و آن‌ها را قادر می‌سازد تا با دنیای واقعی تعامل داشته باشند.
در حالی که A2A بر نحوه ارتباط عامل‌ها با یکدیگر تمرکز دارد، MCP بر نحوه تعامل عامل‌ها با محیط خود تمرکز دارد. این دو پروتکل در کنار هم یک طرح جامع برای یک اکوسیستم عامل متصل ارائه می‌دهند:
- MCP با فراهم کردن دسترسی به ابزارها و اطلاعات، هوش فردی عامل را تقویت می‌کند.
- A2A با تسهیل ارتباط و همکاری بین عامل‌ها، هوش جمعی را فعال می‌کند.
نیاز به یک زیرساخت ارتباطی قوی
تصور کنید شرکتی که در آن کارمندان فقط می‌توانند از طریق پیام‌های مستقیم و یک به یک با یکدیگر ارتباط برقرار کنند. به اشتراک گذاری به‌روزرسانی‌ها مستلزم ارسال پیام به هر فرد به صورت جداگانه است و هماهنگی پروژه‌ها بین چندین تیم مستلزم انتقال دستی اطلاعات بین گروه‌ها است. با رشد شرکت، این رویکرد به طور فزاینده‌ای آشفته و ناپایدار می‌شود.
به طور مشابه، اکوسیستم‌های عامل ساخته شده بر اساس اتصالات مستقیم شکننده شده و مقیاس‌بندی آن‌ها دشوار می‌شود. هر عامل باید بداند با چه کسی صحبت کند، چگونه به آن‌ها دسترسی پیدا کند و چه زمانی در دسترس هستند. با افزایش تعداد عامل‌ها، تعداد اتصالات مورد نیاز به صورت نمایی (exponentially) افزایش می‌یابد و مدیریت سیستم را غیرممکن می‌کند.
A2A و MCP زبان و ساختار لازم را برای ارتباط و عمل کردن در اختیار عامل‌ها قرار می‌دهند، اما زبان به تنهایی کافی نیست. برای هماهنگی تعداد زیادی عامل در یک شرکت، یک زیرساخت قوی برای مدیریت جریان پیام و واکنش‌های عامل مورد نیاز است.
Apache KafkaوApache Flink: ستون فقرات هماهنگی عامل
Apache Kafka و Apache Flink زیرساخت لازم را برای پشتیبانی از ارتباطات و محاسبات مقیاس‌پذیر عامل فراهم می‌کنند. Kafka به عنوان یک پلتفرم پخش رویداد توزیع‌شده عمل می‌کند، در حالی که Flink یک موتور پردازش جریان بلادرنگ است.
Kafka که در اصل در لینکدین (LinkedIn) توسعه یافته است، به عنوان یک گذرگاه پیام بادوام و با توان عملیاتی بالا (high-throughput message bus) عمل می‌کند و به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا جریان رویدادها را در زمان واقعی منتشر و در آن مشترک شوند. Kafka تولیدکنندگان (producers) را از مصرف‌کنندگان (consumers) جدا می‌کند و اطمینان می‌دهد که داده‌ها بادوام، قابل پخش مجدد و مقیاس‌پذیر هستند. Kafka به طور گسترده در برنامه‌های مختلف، از سیستم‌های مالی گرفته تا شناسایی تقلب و خطوط لوله تله‌متری (telemetry pipelines) استفاده می‌شود.
Flink که یک پروژه آپاچی (Apache) نیز است، برای پردازش رویداد حالت‌دار (stateful)، با توان عملیاتی بالا و تأخیر کم (low-latency) طراحی شده است. در حالی که Kafka جابجایی داده‌ها را مدیریت می‌کند، Flink تبدیل، غنی‌سازی، نظارت و هماهنگی آن داده‌ها را در حین جریان در یک سیستم مدیریت می‌کند.
Kafka و Flink در کنار هم یک ترکیب قدرتمند را تشکیل می‌دهند: Kafka جریان خون است و Flink سیستم بازتابی (reflex system) است. آن‌ها پایه و اساس ساخت اکوسیستم‌های عامل مقیاس‌پذیر و انعطاف‌پذیر را فراهم می‌کنند.
همانطور که A2A به عنوان HTTP دنیای عامل در حال ظهور است، Kafka و Flink پایه و اساس رویدادمحوری (event-driven) را تشکیل می‌دهند که می‌تواند از ارتباطات و محاسبات مقیاس‌پذیر عامل پشتیبانی کند. آن‌ها مشکلاتی را حل می‌کنند که ارتباط مستقیم و نقطه‌به‌نقطه (point-to-point) نمی‌تواند:
- جداسازی (Decoupling): با Kafka، عامل‌ها نیازی به دانستن اینکه چه کسی خروجی آن‌ها را مصرف می‌کند ندارند. آن‌ها رویدادها (به عنوان مثال،
"TaskCompleted","InsightGenerated") را در یک موضوع (topic) منتشر می‌کنند و هر عامل یا سیستم علاقه‌مند می‌تواند مشترک شود. - قابلیت مشاهده (Observability) و قابلیت پخش مجدد (Replayability): Kafka یک گزارش بادوام و مرتب شده بر اساس زمان از هر رویداد را نگهداری می‌کند و رفتار عامل را کاملاً قابل ردیابی، قابل ممیزی (auditable) و قابل پخش مجدد می‌کند.
- تصمیم‌گیری بلادرنگ: Flink عامل‌ها را قادر می‌سازد تا در زمان واقعی به جریان رویدادها واکنش نشان دهند، فیلتر کنند، غنی‌سازی کنند، به هم بپیوندند یا بر اساس شرایط پویا (dynamic conditions) اقداماتی را فعال کنند.
- انعطاف‌پذیری و مقیاس‌بندی: مشاغل Flink می‌توانند به طور مستقل مقیاس شوند، از خرابی بازیابی شوند و وضعیت (state) را در طول گردش‌کارهای طولانی‌مدت حفظ کنند. این برای عامل‌هایی که وظایف پیچیده و چندمرحله‌ای را انجام می‌دهند ضروری است.
- هماهنگی بومی جریانی (Stream-Native): به جای انتظار برای یک پاسخ همزمان (synchronous response)، عامل‌ها می‌توانند از طریق جریان رویدادها هماهنگ شوند، به‌روزرسانی‌ها را منتشر کنند، در گردش‌کارها مشترک شوند و وضعیت را به طور مشترک پیش ببرند.
خلاصه:
- A2A نحوه صحبت کردن عامل‌ها را تعریف می‌کند.
- MCP نحوه عمل آن‌ها بر روی ابزارهای خارجی را تعریف می‌کند.
- Kafka نحوه جریان پیام‌های آن‌ها را تعریف می‌کند.
- Flink نحوه پردازش، تبدیل و تبدیل این جریان‌ها به تصمیمات را تعریف می‌کند.
پشته چهار لایه‌ای برای عامل‌های هوش مصنوعی در سطح سازمانی
پروتکل‌هایی مانند A2A و MCP برای استانداردسازی رفتار و ارتباطات عامل ضروری هستند. با این حال، بدون یک زیرساخت رویدادمحور مانند Kafka و یک زمان اجرای بومی جریانی (stream-native) مانند Flink، این عامل‌ها جدا مانده و قادر به هماهنگی انعطاف‌پذیر، مقیاس‌بندی مطلوب یا استدلال در طول زمان نیستند.
برای تحقق کامل چشم‌انداز عامل‌های هوش مصنوعی قابل همکاری در سطح سازمانی، به یک پشته چهار لایه‌ای نیاز داریم:
- پروتکل‌ها: A2A و MCP چه چیزی از ارتباطات و استفاده از ابزار عامل را تعریف می‌کنند.
- چارچوب‌ها: LangGraph، CrewAI و ADK چگونگی پیاده‌سازی عامل و مدیریت گردش‌کار را تعریف می‌کنند.
- زیرساخت پیام‌رسانی: Apache Kafka از جریان پیام‌ها و رویدادها بین عامل‌ها پشتیبانی می‌کند.
- محاسبات بلادرنگ: Apache Flink از تفکر با پردازش و تبدیل جریان‌های داده در زمان واقعی پشتیبانی می‌کند.
این پشته چهار لایه‌ای نشان‌دهنده پشته اینترنت جدید برای عامل‌های هوش مصنوعی است که پایه‌ای برای ساخت سیستم‌هایی فراهم می‌کند که نه تنها هوشمند هستند، بلکه مشارکتی، قابل مشاهده و آماده تولید نیز هستند.
حرکت به سمت یک اکوسیستم عامل متصل
ما در یک لحظه محوری در تکامل نرم‌افزار قرار داریم. درست مانند پشته اینترنت اصلی که عصر جدیدی از اتصال جهانی را باز کرد، یک پشته جدید برای عامل‌های هوش مصنوعی در حال ظهور است. این پشته برای سیستم‌های خودکار ساخته شده است که با هم کار می‌کنند تا استدلال کنند، تصمیم بگیرند و عمل کنند.
A2A و MCP پروتکل‌هایی را برای ارتباطات و استفاده از ابزار عامل ارائه می‌کنند، در حالی که Kafka و Flink زیرساخت را برای هماهنگی، قابلیت مشاهده و انعطاف‌پذیری بلادرنگ فراهم می‌کنند. آن‌ها در کنار هم امکان حرکت از نسخه‌های نمایشی (demos) عامل جدا شده به اکوسیستم‌های هوشمند و مقیاس‌پذیر در سطح تولید را فراهم می‌کنند.
این فقط در مورد حل چالش‌های مهندسی نیست؛ بلکه در مورد فعال‌سازی نوع جدیدی از نرم‌افزار است که در آن عامل‌ها در سراسر مرزها با یکدیگر همکاری می‌کنند، بینش و جریان عمل را در زمان واقعی ارائه می‌دهند و به هوش اجازه می‌دهند به یک سیستم توزیع‌شده تبدیل شود.
برای تحقق این چشم‌انداز، باید به طور آشکار، قابل همکاری و با درس‌های انقلاب اینترنت گذشته، ساخت کنیم. دفعه بعد که در حال ساخت یک عامل هستید، فقط نپرسید که چه کاری می‌تواند انجام دهد. بپرسید که چگونه در سیستم بزرگتر قرار می‌گیرد:
- آیا می‌تواند با سایر عامل‌ها ارتباط برقرار کند؟
- آیا می‌تواند اقدامات خود را با دیگران هماهنگ کند؟
- آیا می‌تواند تکامل یابد و با شرایط در حال تغییر سازگار شود؟
آینده فقط مبتنی بر عامل نیست. بلکه مبتنی بر عامل متصل است.