कुछ महीने पहले, Google ने अपने क्लाउड नेक्स्ट ‘25 सम्मेलन की मेजबानी की, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता में कई प्रगति का अनावरण करने का एक मंच था। मुख्य विशेषताओं में एजेंट2एजेंट (A2A) प्रोटोकॉल की शुरूआत थी, जो एक खुला मानक है जो AI एजेंटों के बीच उनके अंतर्निहित प्रौद्योगिकी की परवाह किए बिना, निर्बाध संचार को सुविधाजनक बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
लॉन्च में, Google ने गर्व से 50 से अधिक भागीदारों के गठबंधन की घोषणा की, जिसमें एक्सेंचर, बॉक्स, डेलॉइट, सेल्सफोर्स, एसएपी, सर्विसनाउ और टीसीएस जैसे उद्योग दिग्गज शामिल हैं। ये सहयोगी सक्रिय रूप से इस प्रोटोकॉल के विकास में योगदान कर रहे हैं, सामूहिक रूप से बहु-एजेंट प्रणालियों के लिए एक एकीकृत दृष्टिकोण को आकार दे रहे हैं, Google के अनुसार।
Microsoft ने अब इस बढ़ते आंदोलन में शामिल होने का फैसला किया है, इस मान्यता से प्रेरित होकर कि AI एजेंट प्रायोगिक उपकरणों से उद्यम प्रणालियों के अभिन्न घटकों के रूप में विकसित हुए हैं।
"जैसे-जैसे एजेंट अधिक परिष्कृत भूमिकाएँ निभाते हैं, उन्हें न केवल विविध मॉडलों और उपकरणों तक पहुंच की आवश्यकता होती है, बल्कि एक दूसरे तक भी पहुंच की आवश्यकता होती है।"
यह कथन AI एजेंटों के बीच अंतरसंचालनीयता की महत्वपूर्ण आवश्यकता को रेखांकित करता है ताकि उन्हें जटिल कार्यों को करने और प्रभावी ढंग से सहयोग करने में सक्षम बनाया जा सके।
Microsoft की ओर से एजेंट2एजेंट के बारे में घोषणा A2A जैसे खुले प्रोटोकॉल को आगे बढ़ाने की उनकी प्रतिबद्धता पर जोर देती है, जो जल्द ही Azure AI Foundry और Copilot Studio पर उपलब्ध होगा। यह कदम AI प्रणालियों के लिए एक मूलभूत आवश्यकता के रूप में अंतरसंचालनीयता को प्राथमिकता देने की ओर एक स्पष्ट बदलाव का संकेत देता है।
दिलचस्प बात यह है कि Microsoft की आधिकारिक घोषणा से Google का नाम स्पष्ट रूप से गायब है, सिवाय Microsoft में AI प्लेटफ़ॉर्म उत्पाद के प्रमुख आशा शर्मा द्वारा LinkedIn पोस्ट के शीर्षक में उल्लेख के, जिसे Microsoft के ब्लॉग पोस्ट में एम्बेड किया गया था। हालाँकि, शर्मा सीधे सहयोग को स्वीकार करती हैं: "आज, Microsoft एजेंट2एजेंट (A2A) के आसपास Google के साथ हमारी साझेदारी को औपचारिक रूप देता है।"
"एजेंटों के वास्तव में उपयोगी होने के लिए, उन्हें समय के साथ उपयोगकर्ताओं की ओर से अधिक जटिल काम करने में सक्षम होना चाहिए। ऐसा होने के लिए, उन्हें इंटरनेट सेवाओं और अन्य एजेंटों के साथ मूल रूप से बातचीत करने में सक्षम होने की आवश्यकता है। MCP [मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल] और A2A एजेंटिक अर्थव्यवस्था के लिए महत्वपूर्ण कदम हैं," शर्मा का दावा है।
एजेंट2एजेंट प्रोटोकॉल पर Microsoft और Google के बीच यह सहयोग अधिक परस्पर जुड़े और सहयोगी AI पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है।
एजेंट2एजेंट प्रोटोकॉल का महत्व
एजेंट2एजेंट प्रोटोकॉल कृत्रिम बुद्धिमत्ता के भविष्य के लिए अत्यधिक महत्व रखता है। इसका मूल उद्देश्य AI एजेंटों के बीच उनके अंतर्निहित प्रौद्योगिकी या उन प्लेटफ़ॉर्म की परवाह किए बिना, जिन पर वे काम करते हैं, निर्बाध संचार और सहयोग को सक्षम करना है। AI की पूरी क्षमता को अनलॉक करने और अधिक परिष्कृत और बहुमुखी AI प्रणालियों को बनाने के लिए यह अंतरसंचालनीयता महत्वपूर्ण है।
यहाँ A2A प्रोटोकॉल इतना महत्वपूर्ण क्यों है, इसका विवरण दिया गया है:
साइलो तोड़ना: वर्तमान में, कई AI एजेंट विशिष्ट पारिस्थितिक तंत्रों या प्लेटफ़ॉर्म के भीतर काम करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। यह साइलो बनाता है जो अन्य एजेंटों और सेवाओं के साथ बातचीत करने की उनकी क्षमता को बाधित करता है। A2A प्रोटोकॉल का उद्देश्य एजेंट संचार के लिए एक सामान्य भाषा और ढांचा प्रदान करके इन साइलो को तोड़ना है।
जटिल कार्य पूर्णता को सक्षम करना: कई वास्तविक दुनिया के कार्यों के लिए कई AI एजेंटों के समन्वित प्रयास की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, एक ऐसे परिदृश्य पर विचार करें जहाँ कोई उपयोगकर्ता यात्रा बुक करना चाहता है। इसमें एक एजेंट शामिल हो सकता है जो उड़ानों की खोज करता है, दूसरा जो होटल ढूंढता है, और तीसरा जो भुगतान प्रसंस्करण को संभालता है। A2A प्रोटोकॉल इन एजेंटों को कार्य को पूरा करने के लिए मूल रूप से एक साथ काम करने में सक्षम बनाता है।
नवाचार को बढ़ावा देना: अंतरसंचालनीयता को बढ़ावा देकर, A2A प्रोटोकॉल AI क्षेत्र में नवाचार को प्रोत्साहित करता है। डेवलपर विशिष्ट कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करने वाले विशिष्ट एजेंटों के निर्माण पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं, यह जानते हुए कि वे अधिक व्यापक समाधान बनाने के लिए अन्य एजेंटों के साथ आसानी से एकीकृत हो सकते हैं।
एजेंटिक अर्थव्यवस्था को चलाना: A2A प्रोटोकॉल "एजेंटिक अर्थव्यवस्था" का एक प्रमुख प्रवर्तक है, एक भविष्य जहाँ AI एजेंट हमारे जीवन में अधिक प्रमुख भूमिका निभाते हैं, हमारी ओर से कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला करते हैं। इस दृष्टिकोण के लिए एजेंटों को एक दूसरे के साथ और व्यापक इंटरनेट पारिस्थितिकी तंत्र के साथ मूल रूप से बातचीत करने में सक्षम होने की आवश्यकता है।
एजेंट2एजेंट के तकनीकी पहलू
जबकि एजेंट2एजेंट प्रोटोकॉल की अवधारणा अपेक्षाकृत सीधी है, इसके कार्यान्वयन में जटिल तकनीकी विचार शामिल हैं। प्रोटोकॉल को कई प्रमुख चुनौतियों का समाधान करने की आवश्यकता है, जिनमें शामिल हैं:
संचार का मानकीकरण: A2A प्रोटोकॉल को एजेंटों के बीच आदान-प्रदान किए गए संदेशों के लिए एक मानक प्रारूप को परिभाषित करना होगा। यह प्रारूप विभिन्न प्रकार के डेटा और कार्यों को समायोजित करने के लिए पर्याप्त लचीला होना चाहिए, जबकि कुशल और पार्स करने में आसान भी हो।
सुरक्षा और प्रमाणीकरण: एजेंट संचार की सुरक्षा सुनिश्चित करना सर्वोपरि है। A2A प्रोटोकॉल में अनधिकृत पहुंच और छेड़छाड़ को रोकने के लिए एजेंटों को प्रमाणित करने और संदेशों को एन्क्रिप्ट करने के लिए तंत्र शामिल होने चाहिए।
खोज और पंजीकरण: एजेंटों को एक-दूसरे को खोजने और पंजीकृत करने का एक तरीका चाहिए। A2A प्रोटोकॉल में एक केंद्रीय रजिस्ट्री या निर्देशिका शामिल हो सकती है जहाँ एजेंट अपनी क्षमताओं का विज्ञापन कर सकते हैं और सहयोग करने के लिए अन्य एजेंटों को ढूंढ सकते हैं।
बातचीत और समन्वय: जब किसी कार्य में कई एजेंट शामिल होते हैं, तो उन्हें अपनी कार्रवाईओं पर बातचीत करने और समन्वय करने का एक तरीका चाहिए। A2A प्रोटोकॉल कार्य आवंटन, संसाधन साझाकरण और संघर्ष समाधान के लिए प्रोटोकॉल को परिभाषित कर सकता है।
त्रुटि प्रबंधन और पुनर्प्राप्ति: A2A प्रोटोकॉल को यह संबोधित करना होगा कि एजेंट संचार के दौरान होने वाली त्रुटियों और विफलताओं को कैसे संभालना है। इसमें त्रुटियों का पता लगाने, विफल संचालन को पुनः प्रयास करने और अप्रत्याशित स्थितियों से उबरने के लिए तंत्र शामिल हैं।
A2A पहल में Microsoft की भूमिका
एजेंट2एजेंट पहल में शामिल होने का Microsoft का निर्णय प्रोटोकॉल और इसकी क्षमता का एक महत्वपूर्ण समर्थन है। Microsoft कृत्रिम बुद्धिमत्ता, क्लाउड कंप्यूटिंग और उद्यम सॉफ़्टवेयर में अपनी व्यापक विशेषज्ञता तालिका में लाता है।
यहाँ बताया गया है कि A2A प्रोटोकॉल को Microsoft की भागीदारी से कैसे लाभ हो सकता है:
संसाधन और विशेषज्ञता: Microsoft A2A प्रोटोकॉल के विकास और प्रचार में महत्वपूर्ण संसाधनों और विशेषज्ञता का योगदान कर सकता है। इसमें तकनीकी प्रतिभा, धन और विपणन सहायता शामिल है।
Azure एकीकरण: Azure AI Foundry और Copilot Studio में A2A प्रोटोकॉल का Microsoft का एकीकरण डेवलपर्स के लिए मानक का अनुपालन करने वाले AI एजेंटों का निर्माण और परिनियोजन करना आसान बना देगा। यह A2A प्रोटोकॉल को अपनाने में तेजी लाएगा और इंटरऑपरेबल एजेंटों के एक बड़े पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देगा।
उद्यम अपनाना: उद्यम बाजार में Microsoft की मजबूत उपस्थिति व्यवसायों के बीच A2A प्रोटोकॉल को अपनाने में मदद कर सकती है। एजेंटिक अर्थव्यवस्था की पूरी क्षमता का एहसास करने के लिए यह महत्वपूर्ण है, क्योंकि उद्यमों के AI एजेंटों के प्रमुख उपयोगकर्ता होने की संभावना है।
Google के साथ सहयोग: A2A प्रोटोकॉल पर Google के साथ Microsoft का सहयोग AI क्षेत्र में अंतरसंचालनीयता के महत्व का प्रमाण है। यह साझेदारी उद्योग को एक मजबूत संकेत भेजती है कि कंपनियों को खुले मानक बनाने के लिए एक साथ काम करने की आवश्यकता है जो सभी को लाभान्वित करें।
एजेंट-आधारित प्रणालियों का भविष्य
एजेंट2एजेंट प्रोटोकॉल अधिक परिष्कृत और बहुमुखी एजेंट-आधारित प्रणालियों को विकसित करने के बड़े प्रयास में पहेली का सिर्फ एक टुकड़ा है। अनुसंधान और विकास के अन्य प्रमुख क्षेत्रों में शामिल हैं:
पुनर्बलन सीखना: पुनर्बलन सीखना एक प्रकार का मशीन लर्निंग है जो एजेंटों को परीक्षण और त्रुटि से सीखने की अनुमति देता है। यह विशेष रूप से गतिशील वातावरण में जटिल कार्यों को करने के लिए एजेंटों को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोगी है।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण: प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) AI का एक क्षेत्र है जो कंप्यूटर को मानव भाषा को समझने और संसाधित करने में सक्षम बनाने पर केंद्रित है। मनुष्यों के साथ प्रभावी ढंग से संवाद कर सकने वाले एजेंटों के निर्माण के लिए NLP आवश्यक है।
ज्ञान प्रतिनिधित्व और तर्क: ज्ञान प्रतिनिधित्व और तर्क AI का एक क्षेत्र है जो ज्ञान का प्रतिनिधित्व और तर्क करने के तरीके से संबंधित है। यह उन एजेंटों के निर्माण के लिए महत्वपूर्ण है जो दुनिया की अपनी समझ के आधार पर सूचित निर्णय ले सकते हैं।
बहु-एजेंट समन्वय: बहु-एजेंट समन्वय AI का एक क्षेत्र है जो एक सामान्य लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए कई एजेंटों की कार्रवाईओं का समन्वय करने के तरीके पर केंद्रित है। यह जटिल प्रणालियों के निर्माण के लिए महत्वपूर्ण है जिनके लिए कई एजेंटों के समन्वित प्रयास की आवश्यकता होती है।
व्याख्या करने योग्य AI: व्याख्या करने योग्य AI (XAI) AI का एक क्षेत्र है जो AI प्रणालियों को अधिक पारदर्शी और समझने योग्य बनाने पर केंद्रित है। AI एजेंटों में विश्वास बनाने और यह सुनिश्चित करने के लिए कि उनका उपयोग जिम्मेदारी से किया जाता है, यह महत्वपूर्ण है।
उद्योगों पर प्रभाव
एजेंट2एजेंट प्रोटोकॉल, एजेंट-आधारित प्रणालियों में प्रगति के साथ, विभिन्न उद्योगों में क्रांति लाने की क्षमता रखता है। कुछ उल्लेखनीय उदाहरणों में शामिल हैं:
स्वास्थ्य सेवा: AI एजेंट डॉक्टरों को बीमारियों का निदान करने, उपचारों की सिफारिश करने और रोगियों की निगरानी करने में सहायता कर सकते हैं। इंटरऑपरेबल एजेंट विभिन्न स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं में डेटा को मूल रूप से साझा और देखभाल का समन्वय कर सकते हैं।
वित्त: AI एजेंट ट्रेडिंग को स्वचालित कर सकते हैं, धोखाधड़ी का पता लगा सकते हैं और व्यक्तिगत वित्तीय सलाह प्रदान कर सकते हैं। A2A प्रोटोकॉल विभिन्न वित्तीय संस्थानों के एजेंटों के बीच संचार को सुविधाजनक बना सकता है, जिससे दक्षता में सुधार और जोखिम कम हो सकता है।
विनिर्माण: AI एजेंट उत्पादन प्रक्रियाओं को अनुकूलित कर सकते हैं, आपूर्ति श्रृंखलाओं का प्रबंधन कर सकते हैं और गुणवत्ता नियंत्रण कर सकते हैं। इंटरऑपरेबल एजेंट विभिन्न विनिर्माण सुविधाओं और आपूर्तिकर्ताओं में गतिविधियों का समन्वय कर सकते हैं।
परिवहन: AI एजेंट स्वायत्त वाहनों को नियंत्रित कर सकते हैं, यातायात प्रवाह का प्रबंधन कर सकते हैं और लॉजिस्टिक्स को अनुकूलित कर सकते हैं। A2A प्रोटोकॉल विभिन्न परिवहन प्रदाताओं के एजेंटों के बीच संचार को सक्षम कर सकता है, जिससे एक अधिक कुशल और एकीकृत परिवहन प्रणाली बन सकती है।
ग्राहक सेवा: AI एजेंट ग्राहक सहायता प्रदान कर सकते हैं, सवालों के जवाब दे सकते हैं और मुद्दों को हल कर सकते हैं। इंटरऑपरेबल एजेंट ग्राहकों को विभिन्न एजेंटों और विभागों के बीच मूल रूप से स्थानांतरित कर सकते हैं, जिससे एक अधिक व्यक्तिगत और कुशल ग्राहक अनुभव प्रदान किया जा सकता है।
चुनौतियां और विचार
जबकि एजेंट2एजेंट प्रोटोकॉल में बहुत वादा है, इसके कार्यान्वयन और अपनाने से जुड़ी चुनौतियों और विचारों को स्वीकार करना आवश्यक है:
सुरक्षा जोखिम: अंतरसंचालनीयता नए सुरक्षा जोखिमों को पेश कर सकती है। एजेंट संचार की सुरक्षा सुनिश्चित करना और दुर्भावनापूर्ण एजेंटों को सिस्टम में घुसपैठ करने से रोकना महत्वपूर्ण है।
गोपनीयता चिंताएं: AI एजेंट अक्सर संवेदनशील डेटा को संभालते हैं। उपयोगकर्ता की गोपनीयता की रक्षा करना और डेटा गोपनीयता नियमों का अनुपालन सुनिश्चित करना सर्वोपरि है।
नैतिक विचार: AI एजेंट लोगों के जीवन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकते हैं। यह सुनिश्चित करना कि एजेंटों का उपयोग नैतिक और जिम्मेदारी से किया जाता है, आवश्यक है।
जटिलता: इंटरऑपरेबल एजेंट-आधारित प्रणालियों को विकसित और परिनियोजित करना जटिल हो सकता है। विकास प्रक्रिया को सरल बनाना और डेवलपर्स के लिए पर्याप्त उपकरण और संसाधन प्रदान करना महत्वपूर्ण है।
शासन: निष्पक्षता, पारदर्शिता और जवाबदेही सुनिश्चित करने के लिए एजेंटिक अर्थव्यवस्था के लिए स्पष्ट शासन संरचनाओं और मानकों की स्थापना आवश्यक है।
निष्कर्ष
एजेंट2एजेंट प्रोटोकॉल कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है। AI एजेंटों के बीच निर्बाध संचार और सहयोग को सक्षम करके, प्रोटोकॉल में विभिन्न उद्योगों में नवाचार और दक्षता के नए स्तरों को अनलॉक करने की क्षमता है। इस पहल पर Google के साथ मिलकर काम करने का Microsoft का निर्णय प्रोटोकॉल और इसकी क्षमता का एक मजबूत समर्थन है। जबकि चुनौतियां और विचार बने हुए हैं, एजेंट-आधारित प्रणालियों का भविष्य उज्ज्वल दिखता है, और एजेंट2एजेंट प्रोटोकॉल उस भविष्य को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाने के लिए तैयार है।