कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) एजेंटों के क्षेत्र में हाल ही में नई ऊर्जा के संकेत दिखाई दिए हैं। MCP (मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल), A2A (एजेंट-से-एजेंट प्रोटोकॉल) और UnifAI जैसे प्रोटोकॉल एक साथ मिलकर एक नए मल्टी-AI एजेंट इंटरैक्टिव बुनियादी ढांचे का निर्माण कर रहे हैं। इस बुनियादी ढांचे का उद्देश्य AI एजेंटों को साधारण सूचना प्रसार सेवाओं से कार्यात्मक अनुप्रयोग और उपकरण सेवा स्तरों तक ऊपर उठाना है। महत्वपूर्ण सवाल यह है कि क्या यह ऑन-चेन AI एजेंटों के लिए एक नए युग की शुरुआत का संकेत है।
MCP (मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल) को समझना
एंथ्रोपिक द्वारा विकसित, मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (Model Context Protocol) एक खुले मानक समझौता का प्रतिनिधित्व करता है जिसे AI मॉडल को बाहरी उपकरणों से जोड़ने वाले एक ‘तंत्रिका तंत्र’ स्थापित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह प्रोटोकॉल एजेंटों और बाहरी उपकरणों के बीच महत्वपूर्ण अंतर-संचालन चुनौतियों का समाधान करता है। Google DeepMind जैसी उद्योग जगत की दिग्गजों द्वारा समर्थन ने MCP को उद्योग के भीतर एक मान्यता प्राप्त मानक के रूप में तेजी से स्थापित किया है।
MCP का तकनीकी महत्व फ़ंक्शन कॉल्स के मानकीकरण में निहित है, जो विभिन्न बड़े भाषा मॉडल (LLMs) को एक एकीकृत भाषा का उपयोग करके बाहरी उपकरणों के साथ बातचीत करने में सक्षम बनाता है। यह मानकीकरण वेब3 AI पारिस्थितिकी तंत्र में ‘HTTP प्रोटोकॉल’ के समान है। हालाँकि, MCP में कुछ सीमाएँ हैं, विशेष रूप से दूरस्थ सुरक्षित संचार में, जो परिसंपत्तियों से जुड़ी लगातार बातचीत के साथ अधिक स्पष्ट हो जाती हैं।
A2A (एजेंट-से-एजेंट प्रोटोकॉल) को डिकोड करना
Google द्वारा संचालित, एजेंट-टू-एजेंट प्रोटोकॉल एजेंटों के बीच बातचीत के लिए एक संचार ढांचा है, जो एक ‘एजेंट सोशल नेटवर्क’ जैसा दिखता है। MCP के विपरीत, जो AI उपकरणों को जोड़ने पर केंद्रित है, A2A एजेंटों के बीच संचार और बातचीत पर जोर देता है। यह क्षमता खोज को संबोधित करने के लिए एक एजेंट कार्ड तंत्र का उपयोग करता है, जो क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म और मल्टी-मॉडल एजेंट सहयोग को सक्षम करता है, जिसे एटलासियन और सेल्सफोर्स सहित 50 से अधिक कंपनियों द्वारा समर्थन प्राप्त है।
कार्यात्मक रूप से, A2A AI दुनिया के भीतर एक ‘सामाजिक प्रोटोकॉल’ के रूप में काम करता है, जो एक मानकीकृत दृष्टिकोण के माध्यम से विभिन्न छोटे AI संस्थाओं के बीच सहयोग को सुविधाजनक बनाता है। प्रोटोकॉल से परे, AI एजेंटों का समर्थन करने में Google की भूमिका महत्वपूर्ण है।
UnifAI का विश्लेषण
एक एजेंट सहयोग नेटवर्क के रूप में स्थित, UnifAI का उद्देश्य MCP और A2A दोनों की ताकत को एकीकृत करना है, जो छोटे और मध्यम उद्यमों (SMEs) को क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म एजेंट सहयोग समाधान प्रदान करता है। इसका आर्किटेक्चर एक ‘मध्य परत’ जैसा दिखता है, जो एक एकीकृत सेवा खोज तंत्र के माध्यम से एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र की दक्षता बढ़ाने का प्रयास करता है। हालाँकि, अन्य प्रोटोकॉल की तुलना में, UnifAI का बाजार प्रभाव और पारिस्थितिकी तंत्र विकास अभी भी अपेक्षाकृत सीमित है, जो विशिष्ट विशिष्ट परिदृश्यों पर संभावित भविष्य के फोकस का सुझाव देता है।
DARK: सोलाना पर एक MCP सर्वर एप्लिकेशन
DARK सोलाना ब्लॉकचेन पर निर्मित MCP सर्वर एप्लिकेशन के कार्यान्वयन का प्रतिनिधित्व करता है। एक विश्वसनीय निष्पादन वातावरण (TEE) का लाभ उठाते हुए, यह सुरक्षा प्रदान करता है, जिससे AI एजेंटों को सोलाना ब्लॉकचेन के साथ सीधे खाते की शेष राशि को क्वेरी करने और टोकन जारी करने जैसे कार्यों के लिए बातचीत करने की अनुमति मिलती है।
इस प्रोटोकॉल की मुख्य विशेषता DeFi स्थान के भीतर AI एजेंटों को सशक्त बनाने की क्षमता है, जो ऑन-चेन संचालन के लिए विश्वसनीय निष्पादन के मुद्दे को संबोधित करती है। MCP पर आधारित DARK का एप्लिकेशन-लेयर कार्यान्वयन अन्वेषण के लिए नए रास्ते खोलता है।
ऑन-चेन AI एजेंटों के लिए संभावित विस्तार दिशाएं और अवसर
इन मानकीकृत प्रोटोकॉल की सहायता से, ऑन-चेन AI एजेंट विभिन्न विस्तार दिशाओं और अवसरों का पता लगा सकते हैं:
- विकेंद्रीकृत निष्पादन अनुप्रयोग क्षमताएं: DARK का TEE-आधारित डिज़ाइन एक मुख्य चुनौती का समाधान करता है - AI मॉडल को मज़बूती से ऑन-चेन संचालन करने में सक्षम बनाना। यह DeFi क्षेत्र में AI एजेंट कार्यान्वयन के लिए तकनीकी सहायता प्रदान करता है, जिससे संभावित रूप से अधिक AI एजेंट स्वायत्त रूप से लेनदेन, टोकन जारी करने और तरलता पूल का प्रबंधन करते हैं।
पूरी तरह से वैचारिक एजेंट मॉडल की तुलना में, यह व्यावहारिक एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र वास्तविक मूल्य रखता है। (हालाँकि, GitHub पर वर्तमान में केवल 12 क्रियाओं केसाथ, DARK अभी भी अपने शुरुआती चरण में है, बड़े पैमाने पर एप्लिकेशन से बहुत दूर है।) - मल्टी-एजेंट सहयोगी ब्लॉकचेन नेटवर्क: मल्टी-एजेंट सहयोग परिदृश्यों की A2A और UnifAI की खोज ऑन-चेन एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र में नए नेटवर्क प्रभाव संभावनाएं पेश करती है। एक विकेंद्रीकृत नेटवर्क की कल्पना करें जो विभिन्न विशिष्ट एजेंटों से बना है, जो संभावित रूप से एक एकल LLM की क्षमताओं को पार कर सकता है और एक स्वायत्त, सहयोगी, विकेंद्रीकृत बाजार का गठन कर सकता है। यह ब्लॉकचेन नेटवर्क की वितरित प्रकृति के साथ पूरी तरह से संरेखित है।
AI एजेंट लैंडस्केप का विकास
AI एजेंट क्षेत्र अब केवल प्रचार द्वारा संचालित होने से दूर जा रहा है। ऑन-चेन AI के लिए विकास पथ में पहले क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म मानक मुद्दों (MCP, A2A) को संबोधित करना और फिर एप्लिकेशन-लेयर नवाचारों (जैसे DARK के DeFi प्रयास) में शाखा करना शामिल हो सकता है।
एक विकेंद्रीकृत एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र एक नए स्तरित विस्तार आर्किटेक्चर का निर्माण करेगा: अंतर्निहित परत में TEE जैसी बुनियादी सुरक्षा आश्वासन शामिल हैं, मध्य परत में MCP/A2A जैसे प्रोटोकॉल मानक शामिल हैं, और ऊपरी परत में विशिष्ट ऊर्ध्वाधर अनुप्रयोग परिदृश्य शामिल हैं। (यह मौजूदा Web3 AI ऑन-चेन मानक प्रोटोकॉल के लिए नकारात्मक हो सकता है।)
सामान्य उपयोगकर्ताओं के लिए, ऑन-चेन AI एजेंटों के प्रारंभिक उछाल और पतन का अनुभव करने के बाद, ध्यान उन परियोजनाओं की पहचान करने से हटकर जो सबसे बड़ा बाजार मूल्य बुलबुला बना सकते हैं, उन परियोजनाओं की ओर जाना चाहिए जो वास्तव में सुरक्षा, विश्वास और सहयोग जैसे AI के साथ Web3 को एकीकृत करने के मूल दर्द बिंदुओं को संबोधित करते हैं। एक और बुलबुला जाल में गिरने से बचने के लिए, यह निगरानी करना उचित है कि क्या परियोजना की प्रगति Web2 में AI प्रौद्योगिकी नवाचारों के साथ संरेखित है।
मुख्य बातें
- AI एजेंटों के पास Web2 AI मानक प्रोटोकॉल (MCP, A2A, आदि) के आधार पर एप्लिकेशन-लेयर विस्तार और प्रचार के नए अवसर हो सकते हैं।
- AI एजेंट अब एकल-इकाई सूचना पुश सेवाओं तक सीमित नहीं हैं। मल्टी-AI एजेंट इंटरैक्टिव और सहयोगी निष्पादन उपकरण सेवाएं (DeFAI, GameFAI, आदि) एक प्रमुख फोकस होंगी।
AI इंटरैक्शन को मानकीकृत करने में MCP की भूमिका में गहराई से उतरना
MCP, अपने मूल में, AI मॉडल के लिए बाहरी दुनिया के साथ संवाद करने के लिए एक सामान्य भाषा बनाने के बारे में है। इसे एक सार्वभौमिक अनुवादक प्रदान करने के रूप में सोचें जो AI प्रणालियों को प्रत्येक के लिए कस्टम एकीकरण की आवश्यकता के बिना विभिन्न उपकरणों और सेवाओं के साथ बातचीत करने की अनुमति देता है। यह एक महत्वपूर्ण छलांग है, क्योंकि यह AI-संचालित अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए आवश्यक जटिलता और समय को काफी कम कर देता है।
MCP के प्रमुख लाभों में से एक विभिन्न उपकरणों और सेवाओं की अंतर्निहित जटिलताओं को दूर करने की क्षमता है। इसका मतलब है कि AI डेवलपर विशिष्ट API या डेटा प्रारूपों के साथ बातचीत करने के विवरण में फंसने के बजाय अपने अनुप्रयोगों के तर्क पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। यह अमूर्तता एक उपकरण को दूसरे के लिए स्वैप करना भी आसान बनाती है, जब तक कि वे दोनों MCP मानक का समर्थन करते हैं।
इसके अलावा, MCP AI विकास के लिए एक अधिक मॉड्यूलर और कंपोज़ेबल दृष्टिकोण को बढ़ावा देता है। AI मॉडल बाहरी उपकरणों के साथ कैसे बातचीत करते हैं, इसके लिए एक स्पष्ट इंटरफ़ेस को परिभाषित करके, छोटे, अधिक विशिष्ट घटकों को मिलाकर जटिल AI प्रणालियों का निर्माण करना आसान हो जाता है। यह मॉड्यूलरिटी विभिन्न परियोजनाओं में AI घटकों को पुन: उपयोग और साझा करना भी आसान बनाती है।
हालाँकि, MCP द्वारा लाए गए मानकीकरण कुछ चुनौतियाँ भी प्रस्तुत करता है। एक सामान्य इंटरफ़ेस को परिभाषित करना जो उपकरणों और सेवाओं की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए काम करता है, उसके लिए सावधानीपूर्वक विचार और समझौते की आवश्यकता होती है। एक जोखिम है कि मानक बहुत सामान्य हो सकता है और विशिष्ट उपकरणों की बारीकियों को पूरी तरह से कैप्चर नहीं कर सकता है। इसके अतिरिक्त, यह सुनिश्चित करना कि मानक सुरक्षित है और दुर्भावनापूर्ण हमलों से बचाता है, महत्वपूर्ण है।
एक सहयोगी AI पारिस्थितिकी तंत्र की A2A दृष्टि
जबकि MCP AI मॉडल और बाहरी उपकरणों के बीच बातचीत पर केंद्रित है, A2A एक व्यापक दृष्टिकोण लेता है और AI एजेंटों के एक सहयोगी पारिस्थितिकी तंत्र की कल्पना करता है। यह पारिस्थितिकी तंत्र विभिन्न AI एजेंटों को संवाद करने, समन्वय करने और जटिल समस्याओं को हल करने के लिए एक साथ काम करने की अनुमति देगा।
एजेंट कार्ड तंत्र A2A का एक महत्वपूर्ण घटक है, जो एजेंटों को एक-दूसरे की क्षमताओं की खोज करने और जानकारी का आदान-प्रदान करने में सक्षम बनाता है। यह तंत्र एजेंटों को अपने कौशल और सेवाओं का विज्ञापन करने की अनुमति देता है, जिससे अन्य एजेंटों को उन्हें ढूंढना और उनका उपयोग करना आसान हो जाता है। एजेंट कार्ड एजेंटों को अपनी क्षमताओं का वर्णन करने का एक मानकीकृत तरीका भी प्रदान करता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि उन्हें उनकी अंतर्निहित कार्यान्वयन की परवाह किए बिना अन्य एजेंटों द्वारा समझा जा सकता है।
संचार और सहयोग पर A2A का ध्यान AI अनुप्रयोगों के लिए संभावनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला खोलता है। AI एजेंटों की एक टीम की कल्पना करें जो एक आपूर्ति श्रृंखला का प्रबंधन करने के लिए एक साथ काम कर रहे हैं, प्रत्येक एजेंट एक विशिष्ट कार्य के लिए जिम्मेदार है जैसे कि मांग का पूर्वानुमान लगाना, रसद का अनुकूलन करना या अनुबंधों पर बातचीत करना। सहयोग करके और जानकारी साझा करके, ये एजेंट आपूर्ति श्रृंखला को अधिक कुशल और लचीला बना सकते हैं।
हालाँकि, एक सहयोगी AI पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण भी महत्वपूर्ण चुनौतियाँ प्रस्तुत करता है। यह सुनिश्चित करना कि एजेंट एक दूसरे पर भरोसा कर सकते हैं और सुरक्षित रूप से जानकारी का आदान-प्रदान कर सकते हैं, महत्वपूर्ण है। इसके अतिरिक्त, संघर्षों को हल करने और कई एजेंटों के बीच कार्यों का समन्वय करने के लिए प्रोटोकॉल विकसित करना आवश्यक है।
UnifAI की अंतर को पाटने की महत्वाकांक्षा
UnifAI का उद्देश्य AI अनुप्रयोगों के निर्माण और परिनियोजन के लिए एक एकीकृत मंच प्रदान करके MCP और A2A के बीच अंतर को पाटना है। यह बाहरी सेवाओं के साथ बातचीत करने और अन्य AI एजेंटों के साथ सहयोग करने के लिए डेवलपर्स को उपकरणों का एक व्यापक सेट प्रदान करते हुए, दोनों प्रोटोकॉल की ताकत को संयोजित करने का प्रयास करता है।
SMEs पर UnifAI का ध्यान विशेष रूप से उल्लेखनीय है। SMEs में अक्सर जटिल AI प्रणालियों को खरोंच से बनाने के लिए संसाधनों और विशेषज्ञता की कमी होती है। एक तैयार-से-उपयोग मंच प्रदान करके, UnifAI SMEs को AI प्रौद्योगिकियों को अपनाने और उनकी व्यावसायिक प्रक्रियाओं में सुधार करने में मदद कर सकता है।
हालाँकि, UnifAI को AI बाजार में स्थापित खिलाड़ियों के साथ प्रतिस्पर्धा करने की चुनौती का सामना करना पड़ता है। सफल होने के लिए, इसे एक सम्मोहक मूल्य प्रस्ताव पेश करने की आवश्यकता होगी जो इसे मौजूदा समाधानों से अलग करता है। इसमें विशिष्ट आला बाजारों पर ध्यान केंद्रित करना या अद्वितीय सुविधाएँ प्रदान करना शामिल हो सकता है जो कहीं और उपलब्ध नहीं हैं।
DeFi में DARK का साहसिक कदम
सोलाना पर एक MCP सर्वर का DARK का कार्यान्वयन विकेंद्रीकृत वित्त (DeFi) के साथ AI को एकीकृत करने की दिशा में एक साहसिक कदम का प्रतिनिधित्व करता है। एक विश्वसनीय निष्पादन वातावरण (TEE) का लाभ उठाते हुए, DARK AI एजेंटों को सोलाना ब्लॉकचेन के साथ सुरक्षित रूप से बातचीत करने में सक्षम बनाता है, जिससे AI-संचालित DeFi अनुप्रयोगों के लिए संभावनाओं की एक श्रृंखला खुलती है।
DARK के प्रमुख लाभों में से एक जटिल DeFi रणनीतियों को स्वचालित करने की क्षमता है। AI एजेंटों को बाजार की स्थितियों की निगरानी करने, ट्रेडों को निष्पादित करने और तरलता पूल का प्रबंधन करने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है, यह सब मानवीय हस्तक्षेप के बिना। यह स्वचालन दक्षता में सुधार कर सकता है और मानवीय त्रुटि के जोखिम को कम कर सकता है।
हालाँकि, DeFi के साथ AI को एकीकृत करने से महत्वपूर्ण जोखिम भी होते हैं। AI एजेंट हमलों के प्रति संवेदनशील हो सकते हैं जो उनके कोड या अंतर्निहित DeFi प्रोटोकॉल में कमजोरियों का फायदा उठाते हैं। इसके अतिरिक्त, DeFi में AI के उपयोग से पारदर्शिता और जवाबदेही के बारे में चिंताएँ बढ़ सकती हैं।
AI एजेंटों का भविष्य: एक बहु-स्तरित दृष्टिकोण
AI एजेंटों का विकास संभवतः एक बहु-स्तरित दृष्टिकोण का पालन करेगा, जिसमें विभिन्न परतें प्रणाली के विभिन्न पहलुओं के लिए जिम्मेदार हैं। अंतर्निहित परत TEE जैसे प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके बुनियादी सुरक्षा और विश्वास प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित करेगी। मध्य परत में MCP और A2A जैसे प्रोटोकॉल मानक शामिल होंगे, जो अंतर-संचालन क्षमता और सहयोग को सक्षम करते हैं। ऊपरी परत में विशिष्ट ऊर्ध्वाधर अनुप्रयोग शामिल होंगे, जो विभिन्न उद्योगों और उपयोग मामलों के अनुरूप होंगे।
यह बहु-स्तरित दृष्टिकोण AI एजेंटों को एक मॉड्यूलर और स्केलेबल तरीके से बनाने की अनुमति देगा। विभिन्न परतों को अन्य परतों की कार्यक्षमता को प्रभावित किए बिना स्वतंत्र रूप से विकसित और सुधारा जा सकता है। यह मॉड्यूलरिटी AI एजेंटों को नई तकनीकों और उपयोग मामलों के अनुकूल बनाना भी आसान बनाएगी।
हालाँकि, यह सुनिश्चित करना कि विभिन्न परतें एक साथ मूल रूप से काम करें, एक महत्वपूर्ण चुनौती होगी। विभिन्न परतों को एक दूसरे के साथ संगत होने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए, और उनके बीच स्पष्ट इंटरफ़ेस होने चाहिए। इसके अतिरिक्त, यह सुनिश्चित करना कि विभिन्न परतें सुरक्षित हैं और दुर्भावनापूर्ण हमलों से बचाती हैं, महत्वपूर्ण है।