סוכנים חכמים (AI Agents) הם מערכות המופעלות על ידי מודלי שפה גדולים, המסוגלות לתקשר עם העולם החיצון באמצעות כלים ולפעול בשם משתמשים. הופעתו האחרונה של Manus מדגישה את ציפיית השוק ליישומי סוכן מעשיים.
פרוטוקול הקשר של מודל (MCP) של Anthropic, שהוכרז בנובמבר 2024, מציע פתרון טכני לשיפור היעילות והאבטחה של סוכנים למטרות כלליות. MCP מייעל את האינטגרציה באמצעות ממשקים סטנדרטיים, ומגביר את יעילות הגישה לנתונים ולכלים. הוא גם מחזק את האבטחה על ידי בידוד מודלים ממקורות נתונים ספציפיים ושיפור השקיפות של בקרת הפקודות. גישה מאוזנת זו נותנת עדיפות לחוויית המשתמש תוך הבטחת הרשאה מבוקרת.
בעוד MCP מבסס בסיס לממשל סוכנים, הוא לא פותר כל אתגר. לדוגמה, הוא לא מאמת את ההיגיון מאחורי בחירת הכלים או את דיוק תוצאות הביצוע, וגם לא מתייחס ביעילות לתחרות ולשיתוף פעולה בתוך האקולוגיה של סוכנים-יישומים.
אתגרים העומדים בפני סוכנים למטרות כלליות ביישום
סוכן הוא מערכת המצוידת בזיכרון, תכנון, תפיסה, הפעלת כלים ויכולות פעולה, המועצמת על ידי מודלי שפה נרחבים, אשר מקיימת אינטראקציה עם הסביבה החיצונית באמצעות כלים, ופועלת בשם המשתמש. הסוכן צריך לתפוס ולהבין את כוונות המשתמש, להשיג ולאחסן מידע באמצעות מודול הזיכרון, לגבש ולייעל אסטרטגיות על ידי מינוף מודול התכנון, להפעיל את מודול הכלי כדי לבצע משימות ספציפיות, וליישם תוכניות באמצעות מודול הפעולה, ובכך להשיג את המטרה של השלמת משימות באופן אוטונומי.
Manus הוא יותר סוכן למטרות כלליות, שלא כמו מוצרי סוכן מוכווני זרימת עבודה.
הציפיות בתעשייה לסוכנים, במיוחד סוכנים למטרות כלליות, נובעות מהצרכים הקולקטיביים שהם עונים עליהם. בשווקי ההון, סוכנים מייצגים את הנתיב הסגור הצפוי בתעשייה עבור הערך המסחרי של מודלים, ומעבירים את תמחור הבינה המלאכותית מחישוב מבוסס אסימונים לתמחור מבוסס השפעה עבור שירותים מותאמים אישית, וכתוצאה מכך רווחיות גדולה יותר. בצד המשתמש, עסקים מצפים מסוכנים לבצע תהליכים חוזרים, סטנדרטיים ומוגדרים בבירור עם אוטומציה מדויקת, בעוד שהציבור מצפה מסוכנים להביא ‘יתרונות טכנולוגיים’, ולהפוך ל’דיילים דיגיטליים’ מותאמים אישית, בעלי סף נמוך עבור כולם.
עם זאת, סוכנים למטרות כלליות מתמודדים עם אתגרי תאימות, אבטחה ותחרות ביישום. מבחינת תאימות, מודלים צריכים לשתף פעולה ביעילות עם כלים ומקורות נתונים שונים בקריאה. מבחינת אבטחה, סוכנים צריכים לבצע משימות בצורה ברורה ושקופה בהתאם להוראות המשתמש ולהקצות באחריות אחריות אבטחה תחת ההתכנסות של נתונים של מספר צדדים. מבחינת תחרות, סוכנים צריכים לפתור את יחסי התחרות והשיתוף פעולה במערכת האקולוגית העסקית החדשה.
לכן, פרוטוקול MCP, המאפשר למודלים לשתף פעולה ביעילות עם כלים ומקורות נתונים שונים ולהקצות באחריות אחריות אבטחה תחת ההתכנסות של נתונים של מספר צדדים, ראוי ללימוד מעמיק בהשוואה למוצר Manus עצמו.
חששות תאימות
עולם הבינה המלאכותית מתפתח במהירות, עם מודלים וכלים חדשים שצצים כל הזמן. כדי שסוכן למטרות כלליות יהיה שימושי באמת, הוא צריך להיות מסוגל להשתלב בצורה חלקה עם מגוון רחב של משאבים. זה מציב אתגר משמעותי, מכיוון שלכל כלי או מקור נתונים עשויים להיות ממשק ופורמט נתונים ייחודיים משלו. ללא גישה סטנדרטית, מפתחים יצטרכו לכתוב קוד מותאם אישית עבור כל אינטגרציה, דבר שלוקח זמן ואינו יעיל. היעדר תאימות זה יכול לעכב את האימוץ הנרחב של סוכני AI, מכיוון שמשתמשים עשויים להסס להשקיע בטכנולוגיה שלא עובדת בקלות עם המערכות הקיימות שלהם.
סיכוני אבטחה
סוכני AI מתוכננים לפעול בשם משתמשים, מה שאומר שלעתים קרובות יש להם גישה לנתונים ומערכות רגישות. זה מעלה חששות אבטחה משמעותיים, מכיוון שסוכן שנפגע עלול לשמש לגניבת נתונים, שיבוש פעולות או אפילו לגרום נזק פיזי. חיוני להבטיח שסוכנים מתוכננים מתוך מחשבה על אבטחה, ושהם כפופים לבדיקות וניטור קפדניים כדי למנוע נקודות תורפה. בנוסף, חשוב לבסס קווי אחריות ברורים לאבטחה, במיוחד כאשר מספר צדדים מעורבים בפיתוח ופריסה של סוכן.
נוף תחרותי
ככל שסוכני AI יהפכו לנפוצים יותר, הם צפויים לשבש מודלים עסקיים קיימים וליצור צורות תחרות חדשות. לדוגמה, סוכן שיכול לנהל משא ומתן אוטומטי על מחירים עם ספקים יכול לתת לחברה יתרון תחרותי משמעותי. עם זאת, זה יכול להוביל גם למרוץ לתחתית, כאשר חברות מתחרות להציע את המחירים הנמוכים ביותר. חשוב לשקול את ההשפעה הפוטנציאלית של סוכני AI על הנוף התחרותי, ולפתח אסטרטגיות לניווט בסביבה חדשה זו. זה כולל טיפול בנושאים כמו בעלות על נתונים, קניין רוחני והפוטנציאל להתנהגות אנטי-תחרותית.
MCP: פתרון טכני לתאימות ואבטחה ביישומי סוכנים
בנובמבר 2024, Anthropic פתחה את קוד ה-MCP (Model Context Protocol) פרוטוקול פתוח, המאפשר למערכות לספק הקשר למודלי AI וניתן להפוך לאוניברסלי בתרחישי אינטגרציה שונים. MCP משתמש בארכיטקטורה שכבתית כדי לפתור את בעיות הסטנדרטיזציה והאבטחה ביישומי סוכנים. יישום מארח (כגון Manus) מתחבר למספר תוכניות שירות (MCP Server) באמצעות לקוח MCP בו זמנית, וכל שרת מבצע את חובותיו שלו, ומספק גישה סטנדרטית למקור נתונים או יישום.
ראשית, MCP פותר את בעיית התאימות בקריאות נתונים/כלים של סוכנים באמצעות קונצנזוס סטנדרטי. MCP מחליף אינטגרציה מקוטעת בממשק מאוחד, ובינה מלאכותית צריכה רק להבין ולציית להסכם כדי לתקשר עם כל הכלים העומדים במפרטים, מה שמפחית משמעותית שכפול אינטגרציה. שנית, ל-MCP יש שלושה שיקולים מבחינת אבטחה. ראשית, המודל ומקורות נתונים ספציפיים מבודדים בקישור הנתונים, והשניים מקיימים אינטראקציה באמצעות פרוטוקול MCP Server. המודל אינו תלוי ישירות בפרטים הפנימיים של מקור הנתונים, ומבהיר את המקור של ערבוב נתונים מרובי צדדים. השני הוא לשפר את השקיפות והביקורת של קישור הפקודות והשליטה באמצעות פרוטוקולי תקשורת, ולפתור את האתגרים של אסימטריה של מידע וקופסה שחורה של אינטראקציה של נתוני משתמש-מודל. השלישי הוא להבטיח את השליטה בקישור ההרשאה על ידי תגובה בהתאם להרשאות, ולהבטיח את השליטה של המשתמש על הסוכן בשימוש בכלים/נתונים.
MCP בונה ממשק סטנדרטי ומנגנון הגנה על אבטחה באמצעות ארכיטקטורה שכבתית, ומשיג איזון בין יכולת פעולה הדדית ואבטחה בקריאות נתונים וכלים. ברמת ערך המשתמש, MCP מביא שיתוף פעולה ואינטראקציה חזקים יותר בין גופים חכמים ויותר כלים, ואפילו גופים חכמים יותר. בשלב הבא, MCP תתמקד בפיתוח תמיכה בחיבורים מרחוק.
ממשקים סטנדרטיים לתאימות משופרת
אחד המאפיינים המרכזיים של MCP הוא השימוש שלו בממשקים סטנדרטיים. זה אומר שסוכני AI יכולים לתקשר עם כלים ומקורות נתונים שונים מבלי לדרוש קוד מותאם אישית עבור כל אינטגרציה. במקום זאת, הסוכן פשוט צריך להבין את פרוטוקול MCP, המגדיר קבוצה משותפת של פקודות ופורמטי נתונים. זה מפשט מאוד את תהליך האינטגרציה ומפחית את כמות עבודת הפיתוח הנדרשת. זה גם מקל על המעבר בין כלים ומקורות נתונים שונים, מכיוון שאין צורך להגדיר מחדש את הסוכן בכל פעם.
השימוש בממשקים סטנדרטיים מקדם גם יכולת פעולה הדדית בין סוכני AI שונים. אם מספר סוכנים תומכים בפרוטוקול MCP, הם יכולים לתקשר ולשתף נתונים זה עם זה בקלות. זה יכול להוביל לפיתוח מערכות AI מורכבות ומתוחכמות יותר, שבהן מספר סוכנים עובדים יחד כדי לפתור בעיה.
מנגנוני אבטחה חזקים להגנה על נתונים
אבטחה היא בראש סדר העדיפויות בתכנון של MCP. הפרוטוקול כולל מספר מנגנונים להגנה על נתונים ולמניעת גישה לא מורשית. תכונה מרכזית אחת היא בידוד מודלים ממקורות נתונים ספציפיים. זה אומר שלסוכן אין גישה ישירה לנתונים הבסיסיים, אלא הוא מקיים איתם אינטראקציה באמצעות פרוטוקול MCP Server. זה מוסיף שכבת הפניה עקיפה שמקשה על תוקף לפגוע בנתונים.
MCP כולל גם מנגנונים לשיפור השקיפות והביקורת של קישורי פקודות ושליטה. זה מאפשר למשתמשים לראות בדיוק אילו פקודות נשלחות לסוכן, ולאמת שהסוכן פועל בהתאם להוראותיהם. זה חשוב לבניית אמון במערכות AI, מכיוון שהוא מאפשר למשתמשים להבין כיצד הסוכן מקבל החלטות.
לבסוף, MCP מספק מנגנון לשליטה בהרשאה של סוכנים. זה מאפשר למשתמשים לציין לאילו כלים ומקורות נתונים הסוכן מורשה לגשת. זה חשוב כדי למנוע מהסוכן לגשת לנתונים רגישים או לבצע פעולות שהוא אינו מורשה לעשות.
MCP: הנחת התשתית לממשל סוכנים
MCP מספק ערבויות תאימות ואבטחה עבור קריאות נתונים וכלים,ומניח את היסוד לממשל סוכנים, אך הוא אינו יכול לפתור את כל האתגרים העומדים בפני הממשל.
ראשית, מבחינת אמינות, MCP לא יצר תקן נורמטיבי לבחירת מקורות נתונים וכלים לקריאה, וגם לא העריך ואימת את תוצאות הביצוע. שנית, MCP אינו יכול להתאים באופן זמני את סוג השיתוף הפעולה התחרותי המסחרי החדש שמביא סוכן.
בסך הכל, MCP מספק תגובה טכנית ראשונית לחששות האבטחה המרכזיים העומדים בפני משתמשים המשתמשים בסוכנים, והפך לנקודת ההתחלה של ממשל סוכנים. עם הפופולריות של סוכנים ויישומי AI אחרים, יש צורך בשיטות מבוזרות כדי לענות על הצרכים המובחנים של משתמשים שונים. המוקד של הממשל הוא לא רק האבטחה של המודל, אלא גם הדרישה המרכזית של מענה לצרכי המשתמש. פרוטוקול MCP עשה את הצעד הראשון במענה לצרכי המשתמש וקידום ממשל טכנולוגי משותף. כמו כן, על בסיס MCP הסוכן משיג חלוקת עבודה יעילה ושיתוף פעולה של כלים ומשאבים שונים. לפני שבוע, גוגל פתחה את קוד הפרוטוקול Agent2Agent (A2A) לתקשורת בין סוכנים, כך שסוכנים הבנויים על פלטפורמות שונות יוכלו לנהל משא ומתן על משימות ולקיים שיתוף פעולה בטוח, ולקדם את הפיתוח של אקולוגיה מרובת גופים חכמים.
מענה לחששות אמון ואמינות
בעוד MCP מספק בסיס איתן לממשל סוכנים, הוא אינו מתייחס לכל האתגרים. תחום מרכזי אחד שצריך תשומת לב נוספת הוא נושא האמון והאמינות. MCP אינו כולל כיום מנגנונים כלשהם לאימות דיוק תוצאות הביצוע או להבטחה שסוכנים בוחרים מקורות נתונים וכלים מתאימים. זה אומר שמשתמשים לא יוכלו לבטוח באופן מלא בהחלטות המתקבלות על ידי סוכן, במיוחד במצבים בעלי סיכון גבוה.
כדי להתמודד עם חשש זה, יהיה צורך לפתח סטנדרטים ושיטות עבודה מומלצות חדשות לפיתוח ופריסה של סוכנים. זה יכול לכלול דברים כמו שיטות אימות פורמליות, שיכולות לשמש כדי להוכיח שסוכן תמיד יתנהג בצורה צפויה ובטוחה. זה יכול לכלול גם שימוש בטכניקות AI ניתנות להסברה, שיכולות לעזור למשתמשים להבין כיצד סוכן מקבל החלטות.
ניווט בנוף התחרותי החדש
אתגר נוסף ש-MCP אינו מתייחס אליו באופן מלא הוא ההשפעה של סוכנים על הנוף התחרותי. ככל שסוכנים יהפכו לנפוצים יותר, הם צפויים לשבש מודלים עסקיים קיימים וליצור צורות תחרות חדשות. חשוב לשקול את ההשפעה הפוטנציאלית של סוכנים על הנוף התחרותי, ולפתח אסטרטגיות לניווט בסביבה חדשה זו. זה כולל טיפול בנושאים כמו בעלות על נתונים, קניין רוחני והפוטנציאל להתנהגות אנטי-תחרותית.
גישה פוטנציאלית אחת היא לפתח מסגרות רגולטוריות חדשות המותאמות במיוחד לסוכני AI. מסגרות אלה יכולות לטפל בנושאים כמו פרטיות נתונים, הטיה אלגוריתמית והפוטנציאל למניפולציה בשוק. הם יכולים לכלול גם מנגנונים לקידום תחרות ומניעת מונופולים.
הדרך קדימה: שיתוף פעולה וחדשנות
הפיתוח של MCP הוא צעד משמעותי קדימה בתחום ממשל הסוכנים. עם זאת, חשוב להכיר בכך שזה רק ההתחלה. יש עדיין אתגרים רבים שיש להתגבר עליהם, ויידרש מאמץ שיתופי מצד חוקרים, מפתחים, קובעי מדיניות ומשתמשים כדי להבטיח שסוכני AI משמשים בצורה בטוחה ואחראית.
פיתוח מבטיח אחד הוא השחרור האחרון של פרוטוקול Agent2Agent (A2A) של גוגל. פרוטוקול זה מאפשר לסוכנים הבנויים על פלטפורמות שונות לתקשר ולשתף פעולה זה עם זה. זה יכול להוביל לפיתוח מערכות AI מורכבות ומתוחכמות יותר, שבהן מספר סוכנים עובדים יחד כדי לפתור בעיה. זה יכול גם לעזור לטפח מערכת אקולוגית תחרותית וחדשנית יותר של AI, כאשר מפתחים מסוגלים לבנות סוכנים שיכולים להשתלב בצורה חלקה עם סוכנים אחרים.
ככל שטכנולוגיית AI ממשיכה להתפתח, חיוני להקדים את העקומה ולפתח מנגנוני ממשל חדשים שיכולים להתמודד עם האתגרים של העתיד. זה ידרוש מחויבות לשיתוף פעולה, חדשנות ונכונות להסתגל לנוף המשתנה ללא הרף של AI.