अग्रणी एजेंट गवर्नेंस: MCP का तकनीकी ब्लूप्रिंट

जैसे-जैसे उपयोगकर्ता समूहों में इंटेलिजेंट एजेंट्स की मांग बढ़ती जा रही है, गवर्नेंस को विभिन्न प्राथमिकताओं को संबोधित करना चाहिए। मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP), ओपन-सोर्स सहयोग और मानवीय निरीक्षण द्वारा समर्थित, एक सुरक्षित और विश्वसनीय एजेंट इकोसिस्टम के लिए एक आधार प्रदान करता है।

इंटेलिजेंट एजेंट्स (AI एजेंट्स) बड़े भाषा मॉडल द्वारा संचालित सिस्टम हैं, जो उपकरणों के माध्यम से बाहरी दुनिया के साथ बातचीत करने और उपयोगकर्ताओं की ओर से कार्य करने में सक्षम हैं। हाल ही में Manus का उदय व्यावहारिक एजेंट अनुप्रयोगों के लिए बाजार की प्रत्याशा को उजागर करता है।

नवंबर 2024 में घोषित, Anthropic का ओपन-सोर्स मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) सामान्य-उद्देश्य वाले एजेंट्स की दक्षता और सुरक्षा को बढ़ाने के लिए एक तकनीकी समाधान प्रदान करता है। MCP मानकीकृत इंटरफेस के माध्यम से एकीकरण को सुव्यवस्थित करता है, डेटा और टूल एक्सेस दक्षता को बढ़ाता है। यह विशिष्ट डेटा स्रोतों से मॉडल को अलग करके और कमांड कंट्रोल पारदर्शिता को बढ़ाकर सुरक्षा को भी मजबूत करता है। यह संतुलित दृष्टिकोण नियंत्रित प्राधिकरण सुनिश्चित करते हुए उपयोगकर्ता अनुभव को प्राथमिकता देता है।

जबकि MCP एजेंट गवर्नेंस के लिए एक आधार स्थापित करता है, यह हर चुनौती का समाधान नहीं करता है। उदाहरण के लिए, यह उपकरण चयन के पीछे के तर्क या निष्पादन परिणामों की सटीकता को मान्य नहीं करता है, और न ही यह एजेंट-एप्लिकेशन इकोसिस्टम के भीतर प्रतिस्पर्धा और सहयोग को प्रभावी ढंग से संबोधित करता है।

एप्लिकेशन में सामान्य-उद्देश्य वाले एजेंट्स के सामने आने वाली चुनौतियां

एक एजेंट एक ऐसी प्रणाली है जो मेमोरी, प्लानिंग, परसेप्शन, टूल इनवोकेशन और एक्शन क्षमताओं से लैस है, जो व्यापक भाषा मॉडल द्वारा संचालित है, जो उपकरणों के माध्यम से बाहरी वातावरण के साथ बातचीत करती है, उपयोगकर्ता की ओर से कार्य करती है। एजेंट को उपयोगकर्ता के इरादों को समझने और समझने, मेमोरी मॉड्यूल के माध्यम से जानकारी प्राप्त करने और संग्रहीत करने, प्लानिंग मॉड्यूल का लाभ उठाकर रणनीतियों को तैयार करने और अनुकूलित करने, विशिष्ट कार्यों को निष्पादित करने के लिए टूल मॉड्यूल को लागू करने और कार्रवाई मॉड्यूल के माध्यम से योजनाओं को लागू करने की आवश्यकता होती है, जिससे स्वायत्त रूप से कार्यों को पूरा करने का लक्ष्य प्राप्त होता है।

Manus एक सामान्य-उद्देश्य वाला एजेंट है, जो वर्कफ़्लो-उन्मुख एजेंट उत्पादों के विपरीत है।

एजेंटों, विशेष रूप से सामान्य-उद्देश्य वाले एजेंटों के लिए उद्योग की अपेक्षाएं, उन सामूहिक आवश्यकताओं से उत्पन्न होती हैं जिन्हें वे संबोधित करते हैं। पूंजी बाजारों में, एजेंट मॉडलों के वाणिज्यिक मूल्य के लिए उद्योग के प्रत्याशित बंद-लूप पथ का प्रतिनिधित्व करते हैं, एआई मूल्य निर्धारण को टोकन-आधारित संगणना से अनुकूलित सेवाओं के लिए प्रभाव-आधारित मूल्य निर्धारण में बदलते हैं, जिसके परिणामस्वरूप अधिक लाभ होता है। उपयोगकर्ता की ओर से, व्यवसायों को उम्मीद है कि एजेंट दोहराए जाने वाले, मानकीकृत और स्पष्ट रूप से परिभाषित प्रक्रियाओं को परिशुद्धता स्वचालन के साथ निष्पादित करेंगे, जबकि जनता को उम्मीद है कि एजेंट ‘तकनीकी लाभ’ लाएंगे, जो सभी के लिए व्यक्तिगत, कम-थ्रेशोल्ड ‘डिजिटल स्टीवर्ड’ बन जाएंगे।

हालाँकि, सामान्य-उद्देश्य वाले एजेंट्स को एप्लिकेशन में अनुकूलता, सुरक्षा और प्रतिस्पर्धी चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। अनुकूलता के संदर्भ में, मॉडलों को कॉल में विभिन्न उपकरणों और डेटा स्रोतों के साथ कुशलतापूर्वक सहयोग करने की आवश्यकता है। सुरक्षा के संदर्भ में, एजेंट्स को उपयोगकर्ता निर्देशों के अनुसार स्पष्ट और पारदर्शी रूप से कार्यों को निष्पादित करने और कई पार्टियों के डेटा के अभिसरण के तहत सुरक्षा जिम्मेदारियों को उचित रूप से आवंटित करने की आवश्यकता है। प्रतिस्पर्धा के संदर्भ में, एजेंट्स को नए व्यावसायिक पारिस्थितिकी तंत्र में प्रतिस्पर्धी और सहकारी संबंधों को हल करने की आवश्यकता है।

इसलिए, MCP प्रोटोकॉल, जो मॉडलों को विभिन्न उपकरणों और डेटा स्रोतों के साथ कुशलतापूर्वक सहयोग करने और कई पार्टियों के डेटा के अभिसरण के तहत सुरक्षा जिम्मेदारियों को उचित रूप से आवंटित करने में सक्षम बनाता है, Manus उत्पाद की तुलना में गहराई से अध्ययन करने योग्य है।

अनुकूलता संबंधी चिंताएँ

एआई की दुनिया तेजी से विकसित हो रही है, जिसमें नए मॉडल और उपकरण लगातार उभर रहे हैं। सामान्य-उद्देश्य वाले एजेंट के वास्तव में उपयोगी होने के लिए, उसे विभिन्न प्रकार के संसाधनों के साथ मूल रूप से एकीकृत करने में सक्षम होना चाहिए। यह एक महत्वपूर्ण चुनौती प्रस्तुत करता है, क्योंकि प्रत्येक उपकरण या डेटा स्रोत का अपना अनूठा इंटरफ़ेस और डेटा प्रारूप हो सकता है। मानकीकृत दृष्टिकोण के बिना, डेवलपर्स को प्रत्येक एकीकरण के लिए कस्टम कोड लिखने की आवश्यकता होगी, जो समय लेने वाला और अक्षम है। अनुकूलता की यह कमी एआई एजेंटों के व्यापक अपनाने में बाधा डाल सकती है, क्योंकि उपयोगकर्ता ऐसी तकनीक में निवेश करने में संकोच कर सकते हैं जो उनके मौजूदा सिस्टम के साथ आसानी से काम नहीं करती है।

सुरक्षा जोखिम

एआई एजेंटों को उपयोगकर्ताओं की ओर से कार्य करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसका अर्थ है कि उनके पास अक्सर संवेदनशील डेटा और सिस्टम तक पहुंच होती है। यह महत्वपूर्ण सुरक्षा चिंताएं उठाता है, क्योंकि एक समझौता किए गए एजेंट का उपयोग डेटा चुराने, संचालन को बाधित करने या यहां तक कि शारीरिक नुकसान पहुंचाने के लिए किया जा सकता है। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि एजेंटों को सुरक्षा को ध्यान में रखते हुए डिज़ाइन किया गया है, और यह कि वे कमजोरियों को रोकने के लिए कठोर परीक्षण और निगरानी के अधीन हैं। इसके अतिरिक्त, सुरक्षा के लिए स्पष्ट जिम्मेदारियों की रेखाएँ स्थापित करना महत्वपूर्ण है, खासकर जब कई पार्टियां एजेंट के विकास और तैनाती में शामिल हों।

प्रतिस्पर्धी परिदृश्य

जैसे-जैसे एआई एजेंट अधिक प्रचलित होते जाएंगे, वे मौजूदा व्यावसायिक मॉडलों को बाधित करने और प्रतिस्पर्धा के नए रूप बनाने की संभावना रखते हैं। उदाहरण के लिए, एक एजेंट जो स्वचालित रूप से आपूर्तिकर्ताओं के साथ कीमतों पर बातचीत कर सकता है, एक कंपनी को महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धी लाभ दे सकता है। हालाँकि, इससे नीचे की ओर दौड़ भी हो सकती है, क्योंकि कंपनियाँ सबसे कम कीमत की पेशकश करने के लिए प्रतिस्पर्धा करती हैं। एआई एजेंटों के प्रतिस्पर्धी परिदृश्य पर संभावित प्रभाव पर विचार करना और इस नए वातावरण में नेविगेट करने के लिए रणनीतियाँ विकसित करना महत्वपूर्ण है। इसमें डेटा स्वामित्व, बौद्धिक संपदा और एंटी-कॉम्पिटिटिव व्यवहार की संभावना जैसे मुद्दों को संबोधित करना शामिल है।

MCP: एजेंट अनुप्रयोगों में अनुकूलता और सुरक्षा के लिए एक तकनीकी समाधान

नवंबर 2024 में, Anthropic ने MCP (मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल) ओपन प्रोटोकॉल को ओपन-सोर्स किया, जिससे सिस्टम AI मॉडल को संदर्भ प्रदान कर सकते हैं और विभिन्न एकीकरण परिदृश्यों में सार्वभौमिक हो सकते हैं। MCP एजेंट अनुप्रयोगों में मानकीकरण और सुरक्षा समस्याओं को हल करने के लिए एक स्तरित वास्तुकला का उपयोग करता है। एक होस्ट एप्लिकेशन (जैसे Manus) MCP क्लाइंट के माध्यम से एक ही समय में कई सर्विस प्रोग्राम (MCP सर्वर) से कनेक्ट होता है, और प्रत्येक सर्वर अपने स्वयं के कर्तव्यों का पालन करता है, जो डेटा स्रोत या एप्लिकेशन तक मानकीकृत पहुंच प्रदान करता है।

सबसे पहले, MCP मानक आम सहमति के माध्यम से एजेंट डेटा/टूल कॉल में संगतता समस्या को हल करता है। MCP खंडित एकीकरण को एक एकीकृत इंटरफ़ेस से बदल देता है, और AI को केवल विनिर्देशों को पूरा करने वाले सभी उपकरणों के साथ बातचीत करने के लिए समझौते को समझने और पालन करने की आवश्यकता होती है, जो डुप्लिकेट एकीकरण को काफी कम कर देता है। दूसरा, MCP में सुरक्षा के संदर्भ में तीन विचार हैं। सबसे पहले, मॉडल और विशिष्ट डेटा स्रोत डेटा लिंक पर अलग-थलग हैं, और दोनों MCP सर्वर प्रोटोकॉल के माध्यम से बातचीत करते हैं। मॉडल सीधे डेटा स्रोत के आंतरिक विवरण पर निर्भर नहीं करता है, जिससे बहु-पक्षीय डेटा मिश्रण के स्रोत को स्पष्ट किया जाता है। दूसरा, संचार प्रोटोकॉल के माध्यम से कमांड और कंट्रोल लिंक की पारदर्शिता और ऑडिट क्षमता में सुधार करना और उपयोगकर्ता-मॉडल डेटा इंटरैक्शन की सूचना विषमता और ब्लैक बॉक्स चुनौतियों का समाधान करना है। तीसरा, अनुमतियों के अनुसार जवाब देकर प्राधिकरण लिंक की नियंत्रणीयता सुनिश्चित करना और उपकरणों/डेटा के उपयोग में एजेंट पर उपयोगकर्ता के नियंत्रण को सुनिश्चित करना है।

MCP एक स्तरित आर्किटेक्चर के माध्यम से एक मानकीकृत इंटरफ़ेस और सुरक्षा सुरक्षा तंत्र का निर्माण करता है, जो डेटा और टूल कॉल में इंटरऑपरेबिलिटी और सुरक्षा के बीच संतुलन प्राप्त करता है। उपयोगकर्ता मूल्य स्तर पर, MCP बुद्धिमान निकायों और अधिक उपकरणों और यहां तक कि अधिक बुद्धिमान निकायों के बीच मजबूत सहयोग और बातचीत लाता है। अगले चरण में, MCP रिमोट कनेक्शन के लिए समर्थन विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करेगा।

बढ़ी हुई संगतता के लिए मानकीकृत इंटरफेस

MCP की प्रमुख विशेषताओं में से एक मानकीकृत इंटरफेस का उपयोग है। इसका मतलब है कि AI एजेंटों को प्रत्येक एकीकरण के लिए कस्टम कोड की आवश्यकता के बिना विभिन्न उपकरणों और डेटा स्रोतों के साथ बातचीत कर सकते हैं। इसके बजाय, एजेंट को बस MCP प्रोटोकॉल को समझने की आवश्यकता है, जो कमांड और डेटा प्रारूपों का एक सामान्य सेट परिभाषित करता है। यह एकीकरण प्रक्रिया को बहुत सरल करता है और आवश्यक विकास कार्य की मात्रा को कम करता है। यह विभिन्न उपकरणों और डेटा स्रोतों के बीच स्विच करना भी आसान बनाता है, क्योंकि एजेंट को हर बार पुन: कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता नहीं होती है।

मानकीकृत इंटरफेस का उपयोग विभिन्न AI एजेंटों के बीच इंटरऑपरेबिलिटी को भी बढ़ावा देता है। यदि कई एजेंट MCP प्रोटोकॉल का समर्थन करते हैं, तो वे आसानी से एक दूसरे के साथ संवाद कर सकते हैं और डेटा साझा कर सकते हैं। इससे अधिक जटिल और परिष्कृत AI सिस्टम का विकास हो सकता है, जहां कई एजेंट किसी समस्या को हल करने के लिए एक साथ काम करते हैं।

डेटा सुरक्षा के लिए मजबूत सुरक्षा तंत्र

MCP के डिज़ाइन में सुरक्षा एक सर्वोच्च प्राथमिकता है। प्रोटोकॉल में डेटा की सुरक्षा और अनधिकृत पहुंच को रोकने के लिए कई तंत्र शामिल हैं। एक प्रमुख विशेषता विशिष्ट डेटा स्रोतों से मॉडल का अलगाव है। इसका मतलब है कि एजेंट के पास अंतर्निहित डेटा तक सीधी पहुंच नहीं है, बल्कि यह MCP सर्वर प्रोटोकॉल के माध्यम से इसके साथ बातचीत करता है। यह अप्रत्यक्षता की एक परत जोड़ता है जिससे हमलावर के लिए डेटा से समझौता करना अधिक कठिन हो जाता है।

MCP में कमांड और कंट्रोल लिंक की पारदर्शिता और ऑडिट क्षमता में सुधार के लिए तंत्र भी शामिल हैं। यह उपयोगकर्ताओं को यह देखने की अनुमति देता है कि एजेंट को वास्तव में कौन से कमांड भेजे जा रहे हैं, और यह सत्यापित करने के लिए कि एजेंट उनके निर्देशों के अनुसार कार्य कर रहा है। AI सिस्टम में विश्वास बनाने के लिए यह महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह उपयोगकर्ताओं को यह समझने की अनुमति देता है कि एजेंट निर्णय कैसे ले रहा है।

अंत में, MCP एजेंटों के प्राधिकरण को नियंत्रित करने के लिए एक तंत्र प्रदान करता है। यह उपयोगकर्ताओं को यह निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है कि एजेंट को किन उपकरणों और डेटा स्रोतों तक पहुंचने की अनुमति है। यह एजेंट को संवेदनशील डेटा तक पहुंचने या ऐसे कार्यों को करने से रोकने के लिए महत्वपूर्ण है जो करने के लिए अधिकृत नहीं है।

MCP: एजेंट गवर्नेंस के लिए आधारशिला रखना

MCP डेटा और टूल कॉल के लिए संगतता और सुरक्षा गारंटी प्रदान करता है, जो एजेंट गवर्नेंस के लिए आधारशिला रखता है, लेकिन यह गवर्नेंस में आने वाली सभी चुनौतियों का समाधान नहीं कर सकता है।

सबसे पहले, विश्वसनीयता के संदर्भ में, MCP ने कॉलिंग डेटा स्रोतों और उपकरणों के चयन के लिए एक मानक मानक नहीं बनाया है, न ही इसने निष्पादन परिणामों का मूल्यांकन और सत्यापित किया है। दूसरा, MCP एजेंट द्वारा लाए गए नए प्रकार के वाणिज्यिक प्रतिस्पर्धी सहयोग संबंध को अस्थायी रूप से समायोजित नहीं कर सकता है।

कुल मिलाकर, MCP एजेंटों का उपयोग करने वाले उपयोगकर्ताओं द्वारा सामना की जाने वाली मुख्य सुरक्षा चिंताओं के लिए एक प्रारंभिक तकनीकी प्रतिक्रिया प्रदान करता है, और एजेंट गवर्नेंस के लिए शुरुआती बिंदु बन गया है। एजेंट और अन्य AI अनुप्रयोगों के लोकप्रिय होने के साथ, विभिन्न उपयोगकर्ताओं की विभेदित आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए वितरित विधियों की आवश्यकता होती है। गवर्नेंस का ध्यान न केवल मॉडल की सुरक्षा है, बल्कि उपयोगकर्ता की जरूरतों को पूरा करने की मुख्य आवश्यकता भी है। MCP प्रोटोकॉल ने उपयोगकर्ता की जरूरतों का जवाब देने और तकनीकी सह-शासन को बढ़ावा देने में पहला कदम उठाया है। यह MCP के आधार पर भी है कि एजेंट विभिन्न उपकरणों और संसाधनों के कुशल श्रम विभाजन और सहयोग को प्राप्त करता है। एक सप्ताह पहले, Google ने एजेंटों के बीच संचार के लिए Agent2Agent (A2A) प्रोटोकॉल को ओपन-सोर्स किया था, ताकि विभिन्न प्लेटफार्मों पर बने एजेंट कार्यों पर बातचीत कर सकें और सुरक्षित सहयोग कर सकें, और एक बहु-बुद्धिमान निकाय पारिस्थितिकी के विकास को बढ़ावा दे सकें।

विश्वास और विश्वसनीयता चिंताओं को संबोधित करना

जबकि MCP एजेंट गवर्नेंस के लिए एक ठोस आधार प्रदान करता है, यह सभी चुनौतियों का समाधान नहीं करता है। एक प्रमुख क्षेत्र जिस पर आगे ध्यान देने की आवश्यकता है, वह विश्वास और विश्वसनीयता का मुद्दा है। MCP में वर्तमान में निष्पादन परिणामों की सटीकता को सत्यापित करने या यह सुनिश्चित करने के लिए कोई तंत्र शामिल नहीं है कि एजेंट उचित डेटा स्रोतों और उपकरणों का चयन कर रहे हैं। इसका मतलब है कि उपयोगकर्ता एजेंट द्वारा किए गए निर्णयों पर पूरी तरह से भरोसा करने में सक्षम नहीं हो सकते हैं, खासकर उच्च-दांव स्थितियों में।

इस चिंता को दूर करने के लिए, एजेंट विकास और परिनियोजन के लिए नए मानकों और सर्वोत्तम प्रथाओं को विकसित करना आवश्यक होगा। इसमें औपचारिक सत्यापन विधियों जैसी चीजें शामिल हो सकती हैं, जिनका उपयोग यह साबित करने के लिए किया जा सकता है कि एजेंट हमेशा अनुमानित और सुरक्षित तरीके से व्यवहार करेगा। इसमें व्याख्यात्मक AI तकनीकों का उपयोग भी शामिल हो सकता है, जो उपयोगकर्ताओं को यह समझने में मदद कर सकती हैं कि एजेंट निर्णय कैसे ले रहा है।

नए प्रतिस्पर्धी परिदृश्य को नेविगेट करना

एक और चुनौती जिसका MCP पूरी तरह से समाधान नहीं करता है, वह प्रतिस्पर्धी परिदृश्य पर एजेंटों का प्रभाव है। जैसे-जैसे एजेंट अधिक प्रचलित होते जाएंगे, वे मौजूदा व्यावसायिक मॉडलों को बाधित करने और प्रतिस्पर्धा के नए रूप बनाने की संभावना रखते हैं। एआई एजेंटों के प्रतिस्पर्धी परिदृश्य पर संभावित प्रभाव पर विचार करना और इस नए वातावरण में नेविगेट करने के लिए रणनीतियाँ विकसित करना महत्वपूर्ण है। इसमें डेटा स्वामित्व, बौद्धिक संपदा और एंटी-कॉम्पिटिटिव व्यवहार की संभावना जैसे मुद्दों को संबोधित करना शामिल है।

एक संभावित दृष्टिकोण नए नियामक ढांचे को विकसित करना है जो विशेष रूप से AI एजेंटों के अनुरूप हैं। ये ढांचे डेटा गोपनीयता, एल्गोरिथम पूर्वाग्रह और बाजार में हेरफेर की संभावना जैसे मुद्दों को संबोधित कर सकते हैं। इनमें प्रतिस्पर्धा को बढ़ावा देने और एकाधिकार को रोकने के लिए तंत्र भी शामिल हो सकते हैं।

आगे का रास्ता: सहयोग और नवाचार

MCP का विकास एजेंट गवर्नेंस के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण कदम है। हालाँकि, यह पहचानना महत्वपूर्ण है कि यह केवल शुरुआत है। अभी भी दूर करने के लिए कई चुनौतियाँ हैं, और यह सुनिश्चित करने के लिए शोधकर्ताओं, डेवलपर्स, नीति निर्माताओं और उपयोगकर्ताओं के एक सहयोगी प्रयास की आवश्यकता होगी कि AI एजेंटों का उपयोग सुरक्षित और जिम्मेदारी से किया जाए।

एक आशाजनक विकास Google के Agent2Agent (A2A) प्रोटोकॉल का हालिया विमोचन है। यह प्रोटोकॉल विभिन्न प्लेटफार्मों पर बने एजेंटों को एक दूसरे के साथ संवाद करने और सहयोग करने में सक्षम बनाता है। इससे अधिक जटिल और परिष्कृत AI सिस्टम का विकास हो सकता है, जहां कई एजेंट किसी समस्या को हल करने के लिए एक साथ काम करते हैं। यह अधिक प्रतिस्पर्धी और नवीन AI पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देने में भी मदद कर सकता है, क्योंकि डेवलपर ऐसे एजेंट बनाने में सक्षम हैं जो अन्य एजेंटों के साथ मूल रूप से एकीकृत हो सकते हैं।

जैसे-जैसे AI तकनीक का विकास जारी है, वक्र से आगे रहना और नए शासन तंत्र विकसित करना महत्वपूर्ण है जो भविष्य की चुनौतियों का समाधान कर सकते हैं। इसके लिए सहयोग, नवाचार और AI के लगातार बदलते परिदृश्य के अनुकूल होने की इच्छा के प्रति प्रतिबद्धता की आवश्यकता होगी।