डिजिटल परिदृश्य मानव-केंद्रित वेब ब्राउज़िंग से आगे बढ़कर विविध प्रणालियों में सहजता से सहयोग करने वाले स्वायत्त एजेंटों के दायरे में विकसित हो रहा है। इस बदलाव के लिए एक नए बुनियादी ढांचे की आवश्यकता है, और एक सम्मोहक समाधान आकार ले रहा है, जिसमें चार प्रमुख ओपन-सोर्स घटक शामिल हैं।
- Google द्वारा Agent2Agent (A2A): एजेंट खोज और संपर्क को सुविधाजनक बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया एक प्रोटोकॉल।
- Anthropic द्वारा Model Context Protocol (MCP): एक मानक यह परिभाषित करता है कि एजेंट उपकरणों और बाहरी प्रासंगिक डेटा का उपयोग कैसे करते हैं।
- Apache Kafka: एक मजबूत, घटना-संचालित संचार रीढ़ की हड्डी जो विश्वसनीय और डीकपल्ड समन्वय को सक्षम करती है।
- Apache Flink: एक वास्तविक समय प्रसंस्करण इंजन, जो एजेंट गतिविधि की धाराओं को समृद्ध, निगरानी और उन पर कार्रवाई करने के लिए महत्वपूर्ण है।
यह लेख इन प्रौद्योगिकियों के बीच तालमेल संबंधों का पता लगाएगा, केवल प्रोटोकॉल पर निर्भर रहने की सीमाओं को उजागर करेगा और यह प्रदर्शित करेगा कि यह आर्किटेक्चर अलग-अलग बॉट से गतिशील, बुद्धिमान एजेंट पारिस्थितिक तंत्र में संक्रमण के लिए आधार कैसे रखता है।
संगठनों के भीतर AI एजेंटों के प्रत्याशित प्रसार से पता चलता है कि अधिकांश कंपनियां एक एकल सर्वव्यापी एजेंट के बजाय कई विशिष्ट एजेंटों को तैनात करेंगी। ये एजेंट कोड जनरेशन, समर्थन टिकट प्रबंधन, ग्राहक डेटा विश्लेषण, कर्मचारी ऑनबोर्डिंग और इन्फ्रास्ट्रक्चर मॉनिटरिंग जैसे कार्यों को स्वचालित करेंगे।
हालांकि, वर्तमान उपकरण ऐसे भविष्य का समर्थन करने के लिए अपर्याप्त हैं।
चुनौती ‘एजेंटों के द्वीप’ समस्या से परे है, जहां एजेंट साइलो में काम करते हैं और उनमें संचार क्षमताओं की कमी होती है। इसमें एक अधिक व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र विखंडन शामिल है:
- इंटर-एजेंट संचार की कमी: एजेंट आमतौर पर अलग-अलग वातावरण में काम करते हैं। एक ग्राहक संबंध प्रबंधन (CRM) एजेंट एक डेटा वेयरहाउस एजेंट द्वारा प्राप्त अंतर्दृष्टि से अनजान होता है। एक समर्थन एजेंट एक निगरानी एजेंट द्वारा पता लगाई गई विसंगतियों का जवाब नहीं दे सकता है।
- भंगुर और अनुकूलित उपकरण उपयोग: उपकरणों या बाहरी एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस (API) तक पहुंचने के लिए मानकीकृत तरीकों के बिना, एजेंट हार्डकोडेड एकीकरण और गैर-पुन: प्रयोज्य तर्क पर निर्भर करते हैं।
- असंगत ढांचे: विभिन्न एजेंट रनटाइम विभिन्न मॉडलों को नियोजित करते हैं, एजेंटों को चैटबॉट, निर्देशित एसाइक्लिक ग्राफ (DAG) या रिकर्सिव प्लानर के रूप में मानते हैं। इसके परिणामस्वरूप एक पोर्टेबल निष्पादन परत या साझा राज्य का अभाव होता है।
- नोटबुक वातावरण पर केंद्रित डिज़ाइन: कई एजेंटों को एक-ऑफ प्रोटोटाइप के रूप में विकसित किया जाता है, जो रैखिक, सिंक्रोनस और अल्पकालिक संचालन की विशेषता है। हालांकि, वास्तविक दुनिया की प्रणालियों को पुन: प्रयास, विफलता, समन्वय, लॉगिंग और स्केलिंग के मजबूत हैंडलिंग की आवश्यकता होती है, जिसके लिए एक सहायक बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है।
- सहयोगात्मक रीढ़ की हड्डी का अभाव: एजेंट गतिविधियों और तर्क का कोई इवेंट बस, साझा मेमोरी या पता लगाने योग्य इतिहास नहीं है। जानकारी प्रत्यक्ष HTTP कॉल तक ही सीमित है या लॉग के भीतर दबी हुई है।
जैसा कि 12-Factor Agents परियोजना द्वारा जोर दिया गया है, एजेंटों को क्लाउड-नेटिव सिद्धांतों का पालन करना चाहिए, जो अवलोकनशीलता, ढीले युग्मन, पुनरुत्पादन क्षमता और बुनियादी ढांचे के बारे में जागरूकता प्रदर्शित करते हैं। दुर्भाग्य से, अधिकांश को नाजुक लिपियों के रूप में बनाया गया है, मैन्युअल रूप से इकट्ठा किया गया है और स्वतंत्र रूप से काम करने के लिए माना जाता है।
इसके परिणामस्वरूप अक्षमताएं, प्रयास की दोहराव और नाजुकता होती है।
Agent2Agent आंशिक रूप से एजेंटों को खोज और संचार के लिए एक मानकीकृत प्रोटोकॉल प्रदान करके इस मुद्दे को संबोधित करता है। हालांकि, सतही प्रदर्शनों से आगे बढ़कर उत्पादन प्रणालियों द्वारा आवश्यक स्केलेबिलिटी और विश्वसनीयता में संक्रमण के लिए प्रोटोकॉल से अधिक की आवश्यकता होती है। इसके लिए एक व्यापक बुनियादी ढांचे की आवश्यकता है।
वर्तमान एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र वेब के शुरुआती चरणों को प्रतिबिंबित करता है, जो शक्तिशाली लेकिन अलग-अलग और असंगत प्रणालियों की विशेषता है। एक मानक प्रोटोकॉल के बिना सर्वर के साथ संवाद करने वाले ब्राउज़रों द्वारा सामना की जाने वाली शुरुआती चुनौतियों के समान, आज AI एजेंट एक-दूसरे के साथ प्रभावी ढंग से खोजने, संवाद करने और सहयोग करने के लिए संघर्ष करते हैं।
Google का Agent2Agent (A2A): एजेंट संचार के लिए एक सार्वभौमिक प्रोटोकॉल
Google का A2A प्रोटोकॉल इस मुद्दे को संबोधित करने का एक महत्वपूर्ण प्रयास है। यह किसी अन्य एजेंट ढांचे के बजाय, एक सार्वभौमिक प्रोटोकॉल होने के कारण खुद को अलग करता है, जिसे किसी भी एजेंट को जोड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है, चाहे उसकी उत्पत्ति या तैनाती वातावरण कुछ भी हो।
जिस तरह HTTP ने वेबसाइट संचार को मानकीकृत किया, उसी तरह A2A एजेंटों के लिए एक सामान्य भाषा को परिभाषित करता है, जिससे वे निम्न में सक्षम होते हैं:
- क्षमताओं की घोषणा करें: एक ‘AgentCard’ के माध्यम से, एक JSON वर्णक जो एजेंट की क्षमताओं और संपर्क विधियों की रूपरेखा बताता है।
- कार्यों को भेजें और प्राप्त करें: JSON-RPC का उपयोग करके संरचित इंटरैक्शन के माध्यम से, जहां एक एजेंट सहायता का अनुरोध करता है और दूसरा परिणामों या ‘कलाकृतियों’ के साथ जवाब देता है।
- सर्वर-सेंट इवेंट (SSEs) के साथ अपडेट स्ट्रीम करें: लंबी या सहयोगात्मक कार्यों के दौरान वास्तविक समय प्रतिक्रिया को सुविधाजनक बनाना।
- समृद्ध सामग्री का आदान-प्रदान करें: सरल पाठ से परे, फ़ाइलों, संरचित डेटा और फ़ॉर्म के आदान-प्रदान का समर्थन करना।
- डिफ़ॉल्ट रूप से सुरक्षा बनाए रखें: HTTPS, प्रमाणीकरण और अनुमतियों के लिए अंतर्निहित समर्थन को शामिल करना।
A2A की ताकत स्थापित समाधानों को फिर से बनाने से बचने में निहित है। यह HTTP और SMTP के समान, अच्छी तरह से स्थापित वेब मानकों का लाभ उठाता है, जिससे आसान अपनाने और तेज़ एकीकरण की सुविधा मिलती है।
हालांकि, A2A समग्र समाधान का केवल एक पहलू है।
Anthropic का Model Context Protocol (MCP): उपकरण उपयोग और संदर्भ पहुंच का मानकीकरण
Anthropic का MCP इस महत्वपूर्ण पहलू को संबोधित करता है कि एजेंट उपकरणों का उपयोग कैसे करते हैं और प्रासंगिक जानकारी तक कैसे पहुंचते हैं। MCP उस प्रक्रिया को मानकीकृत करता है जिसके द्वारा एजेंट API को लागू करते हैं, कार्यों को कॉल करते हैं और बाहरी प्रणालियों के साथ एकीकृत होते हैं, अनिवार्य रूप से यह परिभाषित करते हैं कि वे अपने वातावरण में कैसे काम करते हैं। जबकि A2A इंटर-एजेंट संचार को नियंत्रित करता है, MCP बाहरी दुनिया के साथ एक एजेंट की बातचीत पर केंद्रित है।
संक्षेप में:
- MCP व्यक्तिगत एजेंट बुद्धिमत्ता को सशक्त बनाता है।
- A2A सामूहिक बुद्धिमत्ता को सक्षम बनाता है।
जिस तरह HTTP और SMTP को व्यापक सफलता प्राप्त करने के लिए व्यापक अपनाने, बुनियादी ढांचे और डेवलपर टूलिंग की आवश्यकता थी, उसी तरह A2A और MCP को अपनी पूरी क्षमता का एहसास करने के लिए एक मजबूत पारिस्थितिकी तंत्र की आवश्यकता होगी।
A2A और MCP जैसे मानकीकरण प्रयासों के बावजूद, एक महत्वपूर्ण प्रश्न बना रहता है: जटिल और गतिशील उद्यम वातावरण में एजेंट संचार को प्रभावी ढंग से कैसे बढ़ाया जा सकता है? केवल इन प्रोटोकॉल द्वारा परिभाषित प्रत्यक्ष, बिंदु-से-बिंदु कनेक्शन पर निर्भर रहने से स्केलेबिलिटी, लचीलापन और अवलोकनशीलता से संबंधित चुनौतियां आती हैं। यह एक मजबूत अंतर्निहित संचार बुनियादी ढांचे की आवश्यकता को उजागर करता है।
एक ऐसी कंपनी पर विचार करें जहां कर्मचारी केवल प्रत्यक्ष, एक-से-एक संदेशों के माध्यम से संवाद कर सकते हैं। किसी अपडेट को साझा करने के लिए प्रत्येक व्यक्ति को अलग से संदेश देना होगा। कई टीमों में एक परियोजना का समन्वय करने में प्रत्येक समूह के बीच मैन्युअल रूप से जानकारी रिले करना शामिल होगा।
ऐसी प्रणाली को सैकड़ों कर्मचारियों तक बढ़ाना अराजकता का परिणाम होगा।
यह परिदृश्य प्रत्यक्ष कनेक्शन पर निर्मित एजेंट पारिस्थितिक तंत्र में आने वाली चुनौतियों को दर्शाता है। प्रत्येक एजेंट को यह जानना होगा कि किस एजेंट से संपर्क करना है, उन तक कैसे पहुंचना है और उनकी उपलब्धता। जैसे-जैसे एजेंटों की संख्या बढ़ती है, आवश्यक कनेक्शनों की संख्या तेजी से बढ़ती है, जिसके परिणामस्वरूप एक भंगुर, प्रबंधित करने में मुश्किल और गैर-स्केलेबल सिस्टम होता है।
A2A और MCP एजेंटों को संचार और कार्रवाई के लिए भाषा और संरचना प्रदान करते हैं। हालांकि, भाषा अकेले अपर्याप्त है। एक उद्यम में कई एजेंटों का समन्वय करने के लिए, संदेश प्रवाह और एजेंट प्रतिक्रियाओं को प्रबंधित करने के लिए बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है।
Kafka और Flink: स्केलेबल एजेंट सहयोग के लिए रीढ़ की हड्डी
Apache Kafka और Apache Flink यह महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचा प्रदान करते हैं।
Kafka और Flink समझाया गया
Apache Kafka, मूल रूप से LinkedIn में विकसित किया गया था और अब एक Apache Software Foundation परियोजना है, एक वितरित इवेंट स्ट्रीमिंग प्लेटफ़ॉर्म है। यह एक टिकाऊ, उच्च-थ्रूपुट संदेश बस के रूप में कार्य करता है, जो प्रणालियों को वास्तविक समय इवेंट स्ट्रीम को प्रकाशित और सब्सक्राइब करने में सक्षम बनाता है। Kafka का व्यापक रूप से वित्तीय प्रणालियों, धोखाधड़ी का पता लगाने और टेलीमेट्री पाइपलाइन सहित विभिन्न अनुप्रयोगों में उपयोग किया जाता है, क्योंकि इसमें उत्पादकों को उपभोक्ताओं से अलग करने और डेटा स्थायित्व, पुनरावृत्ति क्षमता और स्केलेबिलिटी सुनिश्चित करने की क्षमता होती है।
Flink, एक और Apache परियोजना, राज्यपूर्ण, उच्च-थ्रूपुट, कम-विलंबता इवेंट प्रसंस्करण के लिए डिज़ाइन किया गया एक वास्तविक समय स्ट्रीम-प्रोसेसिंग इंजन है। जबकि Kafka डेटा आंदोलन का प्रबंधन करता है, Flink सिस्टम के माध्यम से बहने वाले डेटा के परिवर्तन, संवर्धन, निगरानी और ऑर्केस्ट्रेशन को संभालता है।
साथ में, Kafka और Flink एक शक्तिशाली संयोजन बनाते हैं। Kafka रक्तप्रवाह के रूप में कार्य करता है, जबकि Flink रिफ्लेक्स सिस्टम के रूप में कार्य करता है।
एजेंट दुनिया के HTTP के रूप में A2A की भूमिका के अनुरूप, Kafka और Flink स्केलेबल एजेंट संचार और संगणना के लिए एक घटना-संचालित आधार प्रदान करते हैं, उन चुनौतियों का समाधान करते हैं जो प्रत्यक्ष, बिंदु-से-बिंदु संचार नहीं कर सकते हैं:
- डीकपलिंग: Kafka के साथ, एजेंटों को अपने आउटपुट के उपभोक्ताओं को जानने की आवश्यकता नहीं है। वे एक विषय पर घटनाओं (जैसे,
"TaskCompleted","InsightGenerated") प्रकाशित करते हैं, जिससे कोई भी इच्छुक एजेंट या सिस्टम सब्सक्राइब कर सकता है। - अवलोकनशीलता और पुनरावृत्ति क्षमता: Kafka सभी घटनाओं का एक टिकाऊ, समय-क्रमबद्ध लॉग बनाए रखता है, यह सुनिश्चित करता है कि एजेंट व्यवहार पूरी तरह से पता लगाने योग्य, ऑडिट करने योग्य और पुन: चलाने योग्य है।
- वास्तविक समय निर्णय: Flink एजेंटों को इवेंट स्ट्रीम पर वास्तविक समय में प्रतिक्रिया करने, फ़िल्टर करने, समृद्ध करने, जुड़ने या गतिशील स्थितियों के आधार पर कार्यों को ट्रिगर करने की अनुमति देता है।
- लचीलापन और स्केलिंग: Flink नौकरियां स्वतंत्र रूप से स्केल कर सकती हैं, विफलताओंसे उबर सकती हैं और लंबी चलने वाली वर्कफ़्लो में स्थिति बनाए रख सकती हैं, जो जटिल, बहु-चरणीय कार्य करने वाले एजेंटों के लिए आवश्यक है।
- स्ट्रीम-नेटिव समन्वय: सिंक्रोनस प्रतिक्रियाओं की प्रतीक्षा करने के बजाय, एजेंट इवेंट स्ट्रीम के माध्यम से समन्वय कर सकते हैं, अपडेट प्रकाशित कर सकते हैं, वर्कफ़्लो की सदस्यता ले सकते हैं और सहयोगात्मक रूप से राज्य को आगे बढ़ा सकते हैं।
संक्षेप में:
- A2A परिभाषित करता है कि एजेंट कैसे संवाद करते हैं।
- MCP परिभाषित करता है कि वे बाहरी उपकरणों के साथ कैसे बातचीत करते हैं।
- Kafka परिभाषित करता है कि उनके संदेश कैसे प्रवाहित होते हैं।
- Flink परिभाषित करता है कि उन प्रवाहों को कैसे संसाधित किया जाता है, रूपांतरित किया जाता है और निर्णय लेने के लिए उपयोग किया जाता है।
A2A और MCP जैसे प्रोटोकॉल एजेंट व्यवहार और संचार को मानकीकृत करने के लिए महत्वपूर्ण हैं। हालांकि, Kafka जैसे घटना-संचालित सब्सट्रेट और Flink जैसे स्ट्रीम-नेटिव रनटाइम के बिना, एजेंट अलग-थलग रहते हैं, प्रभावी ढंग से समन्वय करने, कुशलता से स्केल करने या समय के साथ तर्क करने में असमर्थ हैं।
एंटरप्राइज-ग्रेड AI एजेंटों के लिए चार-परत आर्किटेक्चर
एंटरप्राइज-ग्रेड, इंटरऑपरेबल AI एजेंटों की दृष्टि को पूरी तरह से साकार करने के लिए, एक चार-परत आर्किटेक्चर की आवश्यकता है:
- प्रोटोकॉल: A2A, MCP - यह परिभाषित करना कि क्या है।
- ढांचे: LangGraph, CrewAI, ADK - यह परिभाषित करना कि कैसे है।
- संदेश बुनियादी ढांचा: Apache Kafka - प्रवाह का समर्थन करना।
- वास्तविक समय संगणना: Apache Flink - सोचने का समर्थन करना।
साथ में, ये परतें AI एजेंटों के लिए नया इंटरनेट स्टैक बनाती हैं, जो ऐसी प्रणालियों के निर्माण के लिए एक आधार प्रदान करती हैं जो न केवल बुद्धिमान हैं बल्कि सहयोगी, अवलोकन योग्य और उत्पादन-तैयार भी हैं।
हम वर्तमान में सॉफ़्टवेयर के विकास में एक महत्वपूर्ण बिंदु पर हैं।
जिस तरह मूल इंटरनेट स्टैक - HTTP और SMTP जैसे प्रोटोकॉल और TCP/IP जैसे बुनियादी ढांचे से मिलकर बना था - ने वैश्विक कनेक्टिविटी के युग की शुरुआत की, उसी तरह AI एजेंटों के लिए एक नया स्टैक उभर रहा है। हालांकि, वेब पेजों को नेविगेट करने या ईमेल भेजने वाले मनुष्यों के बजाय, इस स्टैक को तर्क, निर्णय लेने और कार्य करने के लिए सहयोग करने वाली स्वायत्त प्रणालियों के लिए डिज़ाइन किया गया है।
A2A और MCP एजेंट संचार और उपकरण उपयोग के लिए प्रोटोकॉल प्रदान करते हैं, जबकि Kafka और Flink वास्तविक समय समन्वय, अवलोकनशीलता और लचीलापन के लिए बुनियादी ढांचा प्रदान करते हैं। साथ में, वे डिस्कनेक्ट किए गए एजेंट प्रदर्शनों से स्केलेबल, बुद्धिमान, उत्पादन-ग्रेड पारिस्थितिक तंत्र में संक्रमण को सक्षम करते हैं।
यह विकास केवल इंजीनियरिंग चुनौतियों का समाधान करने के बारे में नहीं है। यह सॉफ़्टवेयर के एक नए प्रतिमान को सक्षम करने के बारे में है जहां एजेंट सीमाओं के पार सहयोग करते हैं, वास्तविक समय में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं और कार्यों को चलाते हैं, जिससे बुद्धि एक वितरित प्रणाली बन जाती है।
हालांकि, इस दृष्टि के लिए सक्रिय विकास, खुलेपन, इंटरऑपरेबिलिटी और पिछली इंटरनेट क्रांति से सीखे गए पाठों का लाभ उठाने पर जोर देने की आवश्यकता है।
इसलिए, एक एजेंट विकसित करते समय, व्यापक प्रणाली के भीतर इसके एकीकरण पर विचार करना महत्वपूर्ण है। क्या यह प्रभावी ढंग से संवाद कर सकता है? क्या यह अन्य एजेंटों के साथ समन्वय कर सकता है? क्या यह बदलती परिस्थितियों के अनुकूल हो सकता है और विकसित हो सकता है?
भविष्य केवल एजेंट-संचालित नहीं है; यह एजेंट-कनेक्टेड है।