AI एजेंट्स के लिए उभरता हुआ स्टैक: A2A, MCP, Kafka और Flink
इंटरनेट विकसित हो रहा है। हम मानव वेब ब्राउज़िंग के लिए डिज़ाइन किए गए एक नेटवर्क से उस बुनियादी ढांचे की ओर बढ़ रहे हैं जो स्वायत्त एजेंटों को विभिन्न प्रणालियों में सहयोग करने में सहायता करता है। इस नए प्रतिमान के लिए एक मौलिक रूप से अलग स्टैक की आवश्यकता है, जो खुले घटकों पर निर्मित है जो निर्बाध संचार, उपकरण उपयोग और वास्तविक समय प्रसंस्करण की सुविधा प्रदान करते हैं।
इस उभरते हुए स्टैक के केंद्र में चार प्रमुख प्रौद्योगिकियां हैं:
- Agent2Agent (A2A): Google द्वारा विकसित, A2A एक प्रोटोकॉल है जो एजेंटों को एक-दूसरे को खोजने और संवाद करने में सक्षम बनाता है। यह एजेंटों को अपनी क्षमताओं की घोषणा करने, कार्यों का आदान-प्रदान करने और अपडेट स्ट्रीम करने का एक मानकीकृत तरीका प्रदान करता है।
- Model Context Protocol (MCP): एंथ्रोपिक द्वारा अग्रणी, MCP उपकरण उपयोग और बाहरी संदर्भ के लिए एक मानक है। यह परिभाषित करता है कि एजेंट बाहरी API और उपकरणों तक कैसे पहुंच और उपयोग कर सकते हैं, जिससे उन्हें वास्तविक दुनिया के साथ बातचीत करने की अनुमति मिलती है।
- Apache Kafka: एक वितरित इवेंट स्ट्रीमिंग प्लेटफ़ॉर्म जो एजेंट संचार के लिए एक केंद्रीय तंत्रिका तंत्र के रूप में कार्य करता है। Kafka एजेंटों के बीच बातचीत को समन्वयित करने का एक विश्वसनीय और स्केलेबल तरीका प्रदान करता है।
- Apache Flink: एक वास्तविक समय प्रसंस्करण इंजन जो एजेंट गतिविधि की धाराओं को समृद्ध, निगरानी और उन पर कार्य करता है। Flink एजेंटों को घटनाओं पर वास्तविक समय में प्रतिक्रिया करने, निर्णय लेने और जटिल वर्कफ़्लो को समन्वयित करने में सक्षम बनाता है।
खंडित एजेंट इकोसिस्टम की चुनौती
वर्तमान में, AI एजेंट विकास को विखंडन और अंतरसंचालनीयता की कमी से संबंधित महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। ये चुनौतियाँ मजबूत और स्केलेबल AI सिस्टम के निर्माण में बाधा डालती हैं:
- पृथक एजेंट: एजेंट अक्सर साइलो में काम करते हैं, संवाद करने या जानकारी साझा करने में असमर्थ होते हैं। उदाहरण के लिए, एक CRM एजेंट को डेटा वेयरहाउस एजेंट द्वारा खोजी गई जानकारियों के बारे में पता नहीं हो सकता है, जिससे अवसरों की कमी और अक्षमताएं हो सकती हैं।
- भंगुर उपकरण उपयोग: उपकरणों और API को लागू करने के लिए मानकीकृत प्रोटोकॉल के बिना, एजेंट हार्डकोडेड एकीकरण पर निर्भर होते हैं जिन्हें बनाए रखना और पुन: उपयोग करना मुश्किल होता है। यह उनकी बदलती परिस्थितियों के अनुकूल होने और नई प्रणालियों के साथ एकीकृत करने की क्षमता को सीमित करता है।
- असंगत फ्रेमवर्क: विभिन्न एजेंट रनटाइम अलग-अलग मॉडलों को नियोजित करते हैं, एजेंटों को चैटबॉट, निर्देशित एसाइक्लिक ग्राफ (DAG) या पुनरावर्ती योजनाकारों के रूप में मानते हैं। स्थिरता की इस कमी से पोर्टेबल और इंटरऑपरेबल एजेंट बनाना मुश्किल हो जाता है।
- प्रोटोटाइप-केंद्रित विकास: कई एजेंट एक-ऑफ प्रोटोटाइप के रूप में डिज़ाइन किए गए हैं, जिनमें वास्तविक दुनिया के तैनाती के लिए आवश्यक मजबूती और स्केलेबिलिटी का अभाव है। वे अक्सर रिट्री, विफलताओं, समन्वय, लॉगिंग और स्केलिंग जैसे महत्वपूर्ण मुद्दों को संबोधित करने में विफल रहते हैं।
- सहयोग बैकबोन की कमी: एक केंद्रीय इवेंट बस, साझा मेमोरी या एजेंट कार्यों के ट्रेस करने योग्य इतिहास की अनुपस्थिति सहयोग और समन्वय में बाधा डालती है। जानकारी अक्सर प्रत्यक्ष HTTP कॉल में फंस जाती है या लॉग में दबी रहती है, जिससे एजेंट के व्यवहार को समझना और डिबग करना मुश्किल हो जाता है।
समाधान सभी एजेंटों को एक मोनोलिथिक प्लेटफ़ॉर्म में समेकित करने में नहीं है, बल्कि खुले प्रोटोकॉल, इवेंट-चालित आर्किटेक्चर और वास्तविक समय प्रसंस्करण के आधार पर एक साझा स्टैक बनाने में है। यह दृष्टिकोण अंतरसंचालनीयता, स्केलेबिलिटी और लचीलापन को बढ़ावा देता है।
Agent2Agent: एजेंट संचार का मानकीकरण
Google का A2A प्रोटोकॉल एजेंट अंतरसंचालनीयता की समस्या को दूर करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। यह एजेंटों को जोड़ने के लिए एक सार्वभौमिक प्रोटोकॉल प्रदान करता है, चाहे उनकी उत्पत्ति या रनटाइम वातावरण कुछ भी हो। एजेंटों के लिए एक साझा भाषा को परिभाषित करके, A2A उन्हें निम्नलिखित में सक्षम बनाता है:
- क्षमताओं का विज्ञापन करें: एजेंट एक ‘AgentCard’ के माध्यम से अपनी क्षमताओं की घोषणा कर सकते हैं, एक JSON डिस्क्रिप्टर जो यह निर्दिष्ट करता है कि एजेंट क्या कर सकता है और इसके साथ कैसे इंटरैक्ट किया जा सकता है। यह अन्य एजेंटों को उनकी सेवाओं को खोजने और उपयोग करने की अनुमति देता है।
- कार्यों का आदान-प्रदान करें: A2A JSON-RPC के माध्यम से एजेंटों के बीच संरचित बातचीत की सुविधा प्रदान करता है, जहां एक एजेंट दूसरे से मदद का अनुरोध करता है और प्रतिक्रिया में परिणाम या कलाकृतियाँ प्राप्त करता है। यह एजेंटों को जटिल कार्यों पर सहयोग करने में सक्षम बनाता है।
- अपडेट स्ट्रीम करें: एजेंट सर्वर-भेजी गई घटनाओं (SSE) का उपयोग करके लंबे समय तक चलने वाले या सहयोगी कार्यों के दौरान वास्तविक समय की प्रतिक्रिया को स्ट्रीम कर सकते हैं। यह पारदर्शिता प्रदान करता है और एजेंटों को प्रगति की निगरानी करने और परिवर्तनों पर प्रतिक्रिया करने की अनुमति देता है।
- समृद्ध सामग्री का आदान-प्रदान करें: A2A सादे पाठ ही नहीं, बल्कि फ़ाइलों, संरचित डेटा और प्रपत्रों के आदान-प्रदान का समर्थन करता है। यह एजेंटों को जटिल जानकारी साझा करने और कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला पर सहयोग करने में सक्षम बनाता है।
- सुरक्षा सुनिश्चित करें: A2A HTTPS, प्रमाणीकरण और अनुमतियों के लिए अंतर्निहित समर्थन को शामिल करता है, जिससे एजेंटों के बीच सुरक्षित संचार सुनिश्चित होता है। यह संवेदनशील डेटा की सुरक्षा और अनधिकृत पहुंच को रोकने के लिए महत्वपूर्ण है।
मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल: उपकरण उपयोग और प्रासंगिक जागरूकता को सक्षम करना
एंथ्रोपिक का MCP एजेंटों द्वारा उपकरणों के उपयोग और बाहरी संदर्भ तक पहुंचने के तरीके को मानकीकृत करके A2A का पूरक है। यह परिभाषित करता है कि एजेंट API को कैसे लागू कर सकते हैं, फ़ंक्शन कॉल कर सकते हैं और बाहरी सिस्टम के साथ एकीकृत हो सकते हैं, जिससे वे वास्तविक दुनिया के साथ बातचीत कर सकते हैं।
जबकि A2A इस बात पर केंद्रित है कि एजेंट एक-दूसरे के साथ कैसे संवाद करते हैं, MCP इस बात पर केंद्रित है कि एजेंट अपने पर्यावरण के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं। साथ में, ये दो प्रोटोकॉल एक कनेक्टेड एजेंट इकोसिस्टम के लिए एक व्यापक खाका प्रदान करते हैं:
- MCP उपकरणों और सूचनाओं तक पहुंच प्रदान करके व्यक्तिगत एजेंट बुद्धिमत्ता को सशक्त बनाता है।
- A2A एजेंटों के बीच संचार और सहयोग को सुविधाजनक बनाकर सामूहिक बुद्धिमत्ता को सक्षम बनाता है।
एक मजबूत संचार अवसंरचना की आवश्यकता
एक ऐसी कंपनी की कल्पना करें जहां कर्मचारी केवल प्रत्यक्ष, एक-पर-एक संदेशों के माध्यम से संवाद कर सकते हैं। अपडेट साझा करने के लिए प्रत्येक व्यक्ति को व्यक्तिगत रूप से संदेश भेजना होगा, और कई टीमों में परियोजनाओं का समन्वय करने में समूहों के बीच मैन्युअल रूप से जानकारी प्रसारित करना शामिल होगा। जैसे-जैसे कंपनी बढ़ती है, यह दृष्टिकोण तेजी से अराजक और अस्थिर होता जाता है।
इसी तरह, प्रत्यक्ष कनेक्शन पर निर्मित एजेंट इकोसिस्टम भंगुर और स्केलेबल होने में मुश्किल हो जाते हैं। प्रत्येक एजेंट को यह जानना चाहिए कि किससे बात करनी है, उन तक कैसे पहुंचना है और वे कब उपलब्ध हैं। जैसे-जैसे एजेंटों की संख्या बढ़ती है, आवश्यक कनेक्शनों की संख्या तेजी से बढ़ती है, जिससे सिस्टम अप्रबंधनीय हो जाता है।
A2A और MCP एजेंटों को संवाद करने और कार्य करने के लिए भाषा और संरचना प्रदान करते हैं, लेकिन भाषा अकेले पर्याप्त नहीं है। एक उद्यम में बड़ी संख्या में एजेंटों का समन्वय करने के लिए, संदेश प्रवाह और एजेंट प्रतिक्रियाओं को प्रबंधित करने के लिए एक मजबूत बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है।
Apache Kafka और Apache Flink: एजेंट समन्वय की रीढ़
Apache Kafka और Apache Flink स्केलेबल एजेंट संचार और संगणना का समर्थन करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचा प्रदान करते हैं। Kafka एक वितरित इवेंट स्ट्रीमिंग प्लेटफ़ॉर्म के रूप में कार्य करता है, जबकि Flink एक वास्तविक समय स्ट्रीम-प्रसंस्करण इंजन है।
Kafka, मूल रूप से LinkedIn में विकसित किया गया था, एक टिकाऊ, उच्च-थ्रूपुट संदेश बस के रूप में कार्य करता है, जिससे सिस्टम को वास्तविक समय में घटनाओं की धाराओं को प्रकाशित करने और सदस्यता लेने की अनुमति मिलती है। यह उत्पादकों को उपभोक्ताओं से अलग करता है और सुनिश्चित करता है कि डेटा टिकाऊ, पुन: चलाने योग्य और स्केलेबल है। Kafka का उपयोग वित्तीय प्रणालियों से लेकर धोखाधड़ी का पता लगाने से लेकर टेलीमेट्री पाइपलाइनों तक विभिन्न अनुप्रयोगों में व्यापक रूप से किया जाता है।
Flink, जो एक Apache परियोजना भी है, को स्टेटफुल, उच्च-थ्रूपुट, कम-विलंबता इवेंट प्रोसेसिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है। जबकि Kafka डेटा की गति को संभालता है, Flink उस डेटा के परिवर्तन, संवर्धन, निगरानी और ऑर्केस्ट्रेशन को संभालता है क्योंकि यह एक सिस्टम के माध्यम से बहता है।
साथ में, Kafka और Flink एक शक्तिशाली संयोजन बनाते हैं: Kafka रक्तप्रवाह है, और Flink प्रतिवर्त प्रणाली है। वे स्केलेबल और लचीला एजेंट इकोसिस्टम बनाने के लिए नींव प्रदान करते हैं।
जिस तरह से A2A एजेंट दुनिया के HTTP के रूप में उभर रहा है, Kafka और Flink इवेंट-चालित नींव बनाते हैं जो स्केलेबल एजेंट संचार और संगणना का समर्थन कर सकते हैं। वे उन समस्याओं को हल करते हैं जिन्हें प्रत्यक्ष, पॉइंट-टू-पॉइंट संचार नहीं कर सकता है:
- विघटन: Kafka के साथ, एजेंटों को यह जानने की आवश्यकता नहीं है कि उनका आउटपुट कौन उपभोग करेगा। वे एक विषय पर ईवेंट (जैसे,
"TaskCompleted","InsightGenerated") प्रकाशित करते हैं, और कोई भी इच्छुक एजेंट या सिस्टम सदस्यता ले सकता है। - निरीक्षण योग्यता और पुन: चलाने योग्यता: Kafka प्रत्येक ईवेंट का एक टिकाऊ, समय-क्रमबद्ध लॉग रखता है, जिससे एजेंट व्यवहार पूरी तरह से पता लगाने योग्य, ऑडिट करने योग्य और पुन: चलाने योग्य हो जाता है।
- वास्तविक समय निर्णय लेना: Flink एजेंटों को गतिशील परिस्थितियों के आधार पर कार्यों को फ़िल्टर, समृद्ध, शामिल या ट्रिगर करके घटनाओं की धाराओं पर वास्तविक समय में प्रतिक्रिया करने में सक्षम बनाता है।
- लचीलापन और स्केलिंग: Flink नौकरियां स्वतंत्र रूप से स्केल कर सकती हैं, विफलता से उबर सकती हैं और लंबे समय तक चलने वाले वर्कफ़्लो में स्थिति बनाए रख सकती हैं। यह उन एजेंटों के लिए आवश्यक है जो जटिल, बहु-चरणीय कार्य करते हैं।
- स्ट्रीम-देशी समन्वय: एक तुल्यकालिक प्रतिक्रिया की प्रतीक्षा करने के बजाय, एजेंट घटनाओं की धाराओं के माध्यम से समन्वय कर सकते हैं, अपडेट प्रकाशित कर सकते हैं, वर्कफ़्लो की सदस्यता ले सकते हैं और राज्य को सहयोगात्मक रूप से प्रगति कर सकते हैं।
संक्षेप में:
- A2A परिभाषित करता है कि एजेंट कैसे बोलते हैं।
- MCP परिभाषित करता है कि वे बाहरी उपकरणों पर कैसे कार्य 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 निर्णयों में बदल दिया जाता है।
एंटरप्राइज-ग्रेड AI एजेंटों के लिए चार-परत स्टैक
A2A और MCP जैसे प्रोटोकॉल एजेंट व्यवहार और संचार को मानकीकृत करने के लिए आवश्यक हैं। हालांकि, Kafka जैसे इवेंट-चालित सबस्ट्रेट और Flink जैसे स्ट्रीम-देशी रनटाइम के बिना, ये एजेंट अलग-थलग रहते हैं, लचीले ढंग से समन्वय करने, आसानी से स्केल करने या समय के साथ तर्क करने में असमर्थ होते हैं।
एंटरप्राइज-ग्रेड, इंटरऑपरेबल AI एजेंटों की दृष्टि को पूरी तरह से साकार करने के लिए, हमें एक चार-परत स्टैक की आवश्यकता है:
- प्रोटोकॉल: A2A और MCP एजेंट संचार और उपकरण उपयोग के क्या को परिभाषित करते हैं।
- फ्रेमवर्क: LangGraph, CrewAI और ADK एजेंट कार्यान्वयन और वर्कफ़्लो प्रबंधन के कैसे को परिभाषित करते हैं।
- संदेश अवसंरचना: Apache Kafka एजेंटों के बीच संदेशों और घटनाओं के प्रवाह का समर्थन करता है।
- वास्तविक समय संगणना: Apache Flink वास्तविक समय में डेटा स्ट्रीम को संसाधित और रूपांतरित करके सोच का समर्थन करता है।
यह चार-परत स्टैक AI एजेंटों के लिए नए इंटरनेट स्टैक का प्रतिनिधित्व करता है, जो ऐसे सिस्टम बनाने के लिए एक नींव प्रदान करता है जो न केवल बुद्धिमान हैं बल्कि सहयोगी, देखने योग्य और उत्पादन के लिए तैयार भी हैं।
एक कनेक्टेड एजेंट इकोसिस्टम की ओर बढ़ना
हम सॉफ्टवेयर के विकास में एक महत्वपूर्ण क्षण पर हैं। जिस तरह मूल इंटरनेट स्टैक ने वैश्विक कनेक्टिविटी के एक नए युग को खोला, उसी तरह AI एजेंटों के लिए एक नया स्टैक उभर रहा है। यह स्टैक स्वायत्त प्रणालियों के लिए एक साथ काम करने, तर्क करने, निर्णय लेने और कार्य करने के लिए बनाया गया है।
A2A और MCP एजेंट संचार और उपकरण उपयोग के लिए प्रोटोकॉल प्रदान करते हैं, जबकि Kafka और Flink वास्तविक समय समन्वय, निरीक्षण योग्यता और लचीलापन के लिए बुनियादी ढांचा प्रदान करते हैं। साथ में, वे डिस्कनेक्ट किए गए एजेंट डेमो से स्केलेबल, बुद्धिमान उत्पादन-ग्रेड इकोसिस्टम में जाना संभव बनाते हैं।
यह सिर्फ इंजीनियरिंग चुनौतियों को हल करने के बारे में नहीं है; यह एक नए प्रकार के सॉफ़्टवेयर को सक्षम करने के बारे में है जहां एजेंट सीमाओं के पार सहयोग करते हैं, वास्तविक समय में अंतर्दृष्टि और कार्य प्रवाह प्रदान करते हैं, और बुद्धिमत्ता को एक वितरित प्रणाली बनने की अनुमति देते हैं।
इस दृष्टि को साकार करने के लिए, हमें खुले तौर पर, अंतरसंचालनीय रूप से और पिछले इंटरनेट क्रांति के पाठों को ध्यान में रखते हुए निर्माण करने की आवश्यकता है। अगली बार जब आप एक एजेंट बना रहे हों, तो बस यह न पूछें कि वह क्या कर सकता है। पूछें कि यह बड़ी प्रणाली में कैसे फिट बैठता है:
- क्या यह अन्य एजेंटों के साथ संवाद कर सकता है?
- क्या यह दूसरों के साथ अपनी क्रियाओं का समन्वय कर सकता है?
- क्या यह बदलती परिस्थितियों के अनुकूल हो सकता है और विकसित हो सकता है?
भविष्य सिर्फ एजेंट-संचालित नहीं है; यह एजेंट-कनेक्टेड है।