Con la crescente diversificazione della domanda di agenti intelligenti tra diversi gruppi di utenti, una governance efficace deve affrontare le preoccupazioni specifiche di ogni comunità. Sfruttando misure di sicurezza tecnologiche come il Model Context Protocol (MCP), promuovendo la collaborazione open-source e implementando la supervisione umana, possiamo garantire l’affidabilità e la controllabilità delle applicazioni degli agenti, promuovendo al contempo un ecosistema sano.
Un agente intelligente, o AI Agent, è un sistema alimentato da modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) che interagisce con l’ambiente esterno attraverso strumenti, agendo per conto dell’utente.
Nel novembre 2024, Anthropic ha introdotto il Model Context Protocol (MCP), un protocollo open-source che offre una soluzione tecnica per migliorare l’efficienza e la sicurezza degli agenti di uso generale.
Sebbene MCP getti le basi per la governance degli agenti, non risolve ogni sfida.
Sfide Affrontate dagli Agenti di Uso Generale
Gli agenti sono sistemi che sfruttano modelli linguistici di grandi dimensioni per interagire con il mondo esterno attraverso vari strumenti, rappresentando gli utenti ed eseguendo azioni. Questi agenti possiedono memoria, pianificazione, percezione, invocazione di strumenti e capacità di azione.
Manus, ad esempio, è posizionato come un agente di uso generale, distinto dai prodotti agenti orientati al flusso di lavoro.
L’aspettativa del settore per gli agenti, in particolare quelli di uso generale, deriva dalla loro capacità di soddisfare le esigenze di vari stakeholder.
Tuttavia, gli agenti di uso generale affrontano tre sfide principali: compatibilità, sicurezza e concorrenza.
Il protocollo MCP, che consente una collaborazione efficiente tra i modelli attraverso diversi strumenti e fonti di dati e garantisce un’assegnazione di responsabilità sicura nell’aggregazione di dati multi-parte, è più degno di uno studio approfondito rispetto allo stesso prodotto Manus.
MCP: Una Soluzione Tecnica per Compatibilità e Sicurezza
Nel novembre 2024, Anthropic ha reso open-source il Model Context Protocol (MCP), consentendo ai sistemi di fornire informazioni di contesto ai modelli AI in modo standardizzato e sicuro in diversi scenari di integrazione.
MCP utilizza un’architettura a livelli per affrontare i problemi di standardizzazione e sicurezza nelle applicazioni Agent. Un’applicazione host (come Manus) si connette contemporaneamente a più programmi di servizio (MCP Server) tramite un client MCP. Ogni server è specializzato nel fornire accesso standardizzato a una specifica fonte di dati o applicazione.
Innanzitutto, MCP risolve il problema di compatibilità nell’invocazione di dati/strumenti di Agent attraverso il consenso standard.
In secondo luogo, MCP ha tre considerazioni di sicurezza. Innanzitutto, il collegamento dati isola il modello e la specifica fonte di dati e i due interagiscono attraverso il protocollo MCP Server. Il modello non dipende direttamente dai dettagli interni della fonte di dati, chiarendo l’origine della combinazione di dati multi-parte.
In secondo luogo, il protocollo di comunicazione migliora la trasparenza e l’auditabilità del collegamento di controllo dei comandi, risolvendo le sfide di asimmetria informativa e black box dell’interazione dati utente-modello.
In terzo luogo, il collegamento di autorizzazione è protetto rispondendo in base alle autorizzazioni, garantendo il controllo dell’utente sull’uso di strumenti/dati da parte dell’Agent.
MCP crea un’interfaccia standardizzata e un meccanismo di protezione della sicurezza attraverso un’architettura a livelli, ottenendo un equilibrio tra interoperabilità e sicurezza nell’invocazione di dati e strumenti.
MCP come Fondamento per la Governance degli Agenti
MCP offre compatibilità e sicurezza per l’invocazione di dati e strumenti, gettando le basi per la governance degli Agent, ma non risolve tutte le sfide affrontate nella governance.
Innanzitutto, in termini di affidabilità, MCP non ha ancora formato standard normativi per la selezione di fonti di dati e strumenti chiamati, né ha valutato e verificato i risultati dell’esecuzione.
In secondo luogo, MCP non può adeguare temporaneamente il nuovo tipo di rapporto di cooperazione commerciale competitiva portato da Agent.
Nel complesso, MCP fornisce una risposta tecnica iniziale alle principali preoccupazioni di sicurezza affrontate dagli utenti che utilizzano Agent ed è diventato il punto di partenza della governance di Agent.
Approfondimento sulle Sfide degli Agenti di Uso Generale
Gli agenti di uso generale, pur essendo promettenti, incontrano diversi ostacoli che richiedono un’attenta considerazione e soluzioni innovative. Queste sfide riguardano la compatibilità, la sicurezza e la concorrenza, ognuna delle quali richiede un approccio unico per garantire la distribuzione responsabile ed efficace di questi agenti.
Enigmi di Compatibilità
La sfida della compatibilità nasce dal diversificato ecosistema di strumenti, fonti di dati e piattaforme con cui gli agenti devono interagire. Ciascuno di questi componenti può avere i propri protocolli, formati e interfacce univoci, creando una complessa rete di dipendenze che può essere difficile da gestire.
Ad esempio, un agente progettato per gestire il calendario, l’e-mail e gli account di social media di un utente deve essere in grado di integrarsi perfettamente con ciascuno di questi servizi, nonostante le loro disparate API e strutture di dati. Ciò richiede che l’agente possieda un elevato grado di adattabilità e la capacità di tradurre tra diversi formati e protocolli.
Inoltre, la sfida della compatibilità si estende oltre le considerazioni tecniche per comprendere l’interoperabilità semantica. Gli agenti devono essere in grado di comprendere il significato dei dati e delle istruzioni in diversi contesti, anche quando espressi in termini o formati diversi. Ciò richiede capacità avanzate di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la capacità di ragionare sulle relazioni tra diversi concetti.
Per affrontare la sfida della compatibilità, sono stati proposti diversi approcci, tra cui lo sviluppo di protocolli e interfacce standardizzati, l’uso di ontologie e grafi di conoscenza per rappresentare le relazioni semantiche e l’adozione di tecniche di machine learning per adattarsi automaticamente a nuove fonti di dati e strumenti.
Misure di Salvaguardia della Sicurezza
La sicurezza è fondamentale quando si distribuiscono agenti, poiché spesso hanno accesso a dati sensibili e la capacità di eseguire azioni per conto degli utenti. La sfida della sicurezza comprende una gamma di minacce, tra cui l’accesso non autorizzato, le violazioni dei dati e la manipolazione dannosa.
Gli agenti devono essere progettati pensando alla sicurezza fin dall’inizio, incorporando meccanismi per autenticare gli utenti, autorizzare l’accesso alle risorse e proteggere i dati dalla divulgazione o modifica non autorizzata. Ciò richiede l’uso di una crittografia avanzata, politiche di controllo degli accessi e sistemi di rilevamento delle intrusioni.
Inoltre, gli agenti devono essere resistenti agli attacchi che tentano di sfruttare le vulnerabilità nel loro codice o nella loro logica. Ciò richiede test e convalide rigorosi, nonché l’implementazione di aggiornamenti e patch di sicurezza.
Inoltre, la sfida della sicurezza si estende alla supply chain dei componenti degli agenti, poiché gli agenti spesso si basano su librerie e servizi di terze parti. È essenziale garantire che questi componenti siano sicuri e affidabili e che non siano compromessi da attori malintenzionati.
Per affrontare la sfida della sicurezza, sono stati proposti diversi approcci, tra cui l’uso di pratiche di codifica sicura, l’implementazione di audit di sicurezza e penetration test e l’adozione di standard e certificazioni di sicurezza.
Cooperazione Competitiva
Il panorama competitivo per gli agenti è in rapida evoluzione, con numerose aziende e organizzazioni che competono per sviluppare e implementare gli agenti più capaci ed efficaci. Questa concorrenza può portare a innovazione e miglioramento, ma può anche creare sfide relative all’equità, alla trasparenza e alla responsabilità.
Una sfida è la potenziale possibilità che gli agenti si impegnino in pratiche sleali o ingannevoli, come la discriminazione dei prezzi, la manipolazione dei dati o la diffusione di disinformazione. Ciò richiede l’implementazione di linee guida etiche e quadri normativi per garantire che gli agenti siano utilizzati in modo responsabile e trasparente.
Un’altra sfida è la potenziale possibilità che gli agenti esacerbino le disuguaglianze esistenti, come i pregiudizi nelle decisioni di assunzione o di prestito. Ciò richiede un’attenta attenzione alla progettazione e alla formazione degli agenti, nonché l’implementazione di metriche di equità e procedure di audit.
Inoltre, il panorama competitivo può creare sfide relative alla privacy e alla proprietà dei dati. Gli agenti spesso raccolgono ed elaborano enormi quantità di dati, sollevando preoccupazioni su come questi dati vengono utilizzati e protetti. È essenziale stabilire chiare linee guida per la privacy e la proprietà dei dati e garantire che gli utenti abbiano il controllo sui propri dati.
Per affrontare la sfida della concorrenza, sono stati proposti diversi approcci, tra cui lo sviluppo di linee guida etiche, l’implementazione di quadri normativi e la promozione della collaborazione open-source.
Il Model Context Protocol: Un Approfondimento
Il Model Context Protocol (MCP) rappresenta un significativo passo avanti nell’affrontare le sfide della compatibilità e della sicurezza nelle applicazioni degli agenti. Fornendo un modo standardizzato e sicuro per gli agenti di interagire con diverse fonti di dati e strumenti, MCP consente lo sviluppo di agenti più robusti, affidabili e degni di fiducia.
Un’Architettura a Livelli per la Standardizzazione e la Sicurezza
MCP impiega un’architettura a livelli che separa l’agente dalle fonti di dati e dagli strumenti sottostanti, creando una chiara separazione delle competenze. Questa architettura è costituita da tre livelli principali:
L’Applicazione Host: Questo è l’agente stesso, responsabile del coordinamento dell’attività complessiva e dell’interazione con l’utente.
Il Client MCP: Questo componente fornisce un’interfaccia standardizzata per l’applicazione host per comunicare con i server MCP.
I Server MCP: Questi componenti forniscono l’accesso a specifiche fonti di dati o strumenti, traducendo tra il protocollo MCP standardizzato e i protocolli nativi delle risorse sottostanti.
Questa architettura a livelli offre diversi vantaggi, tra cui:
Compatibilità Migliorata: Utilizzando un protocollo standardizzato, MCP consente agli agenti di interagire con diverse fonti di dati e strumenti senza doversi preoccupare dei dettagli delle loro specifiche interfacce.
Sicurezza Avanzata: Isolando l’agente dalle risorse sottostanti, MCP riduce il rischio di accesso non autorizzato e violazioni dei dati.
Maggiore Flessibilità: L’architettura a livelli consente la facile aggiunta e rimozione di fonti di dati e strumenti, rendendo più facile l’adattamento alle mutevoli esigenze.
Affrontare la Compatibilità attraverso il Consenso Standard
MCP affronta la sfida della compatibilità fornendo un protocollo standardizzato per gli agenti per accedere e manipolare i dati da diverse fonti. Questo protocollo definisce un insieme comune di operazioni per la lettura, la scrittura e l’aggiornamento dei dati, nonché un formato comune per la rappresentazione dei dati.
Aderendo a questo protocollo, gli agenti possono interagire con diverse fonti di dati senza doversi preoccupare dei dettagli dei loro specifici formati o interfacce. Ciò semplifica il processo di sviluppo e riduce il rischio di problemi di compatibilità.
Considerazioni sulla Sicurezza in MCP
MCP incorpora diverse considerazioni sulla sicurezza per proteggere i dati e prevenire l’accesso non autorizzato. Questi includono:
Isolamento dei Dati: L’architettura MCP isola l’agente dalle fonti di dati sottostanti, impedendogli di accedere direttamente a informazioni sensibili.
Trasparenza del Controllo dei Comandi: Il protocollo di comunicazione utilizzato da MCP fornisce trasparenza e auditabilità, consentendo agli utenti di tracciare e verificare le azioni eseguite dall’agente.
Autorizzazione Basata sui Permessi: MCP applica rigorose politiche di controllo degli accessi, garantendo che l’agente abbia accesso solo ai dati e agli strumenti che è autorizzato a utilizzare.
Bilanciare Interoperabilità e Sicurezza
MCP raggiunge un equilibrio tra interoperabilità e sicurezza fornendo un’interfaccia standardizzata per l’accesso a dati e strumenti, implementando anche misure di sicurezza per proteggere i dati e prevenire l’accesso non autorizzato. Questo equilibrio è essenziale per garantire che gli agenti possano essere utilizzati in modo sicuro e responsabile.
Oltre MCP: Il Futuro della Governance degli Agenti
Sebbene MCP rappresenti un significativo passo avanti, non è una soluzione completa alle sfide della governance degli agenti. Diverse aree richiedono ulteriore attenzione, tra cui:
Affidabilità e Validazione dei Dati
MCP attualmente non fornisce meccanismi per verificare l’accuratezza e l’affidabilità delle fonti di dati, né fornisce un modo per valutare la qualità dei risultati prodotti dagli agenti. Questa è un’area che richiede ulteriore sviluppo, poiché gli utenti devono essere in grado di fidarsi delle informazioni e delle azioni fornite dagli agenti.
Navigare nei Nuovi Paesaggi Commerciali
L’ascesa degli agenti sta creando nuove relazioni commerciali e modelli di business, che possono essere difficili da gestire. MCP non affronta queste questioni e sono necessarie ulteriori considerazioni per garantire che l’ecosistema degli agenti sia equo e competitivo.
L’Evoluzione Continua della Governance degli Agenti
MCP rappresenta un punto di partenza cruciale per la governance degli agenti, fornendo una base tecnica per affrontare i problemi di compatibilità e sicurezza. Tuttavia, sono necessari sforzi continui per affrontare le sfide rimanenti e garantire che gli agenti siano utilizzati in modo responsabile e vantaggioso. Man mano che il campo si evolve, la continua collaborazione tra ricercatori, sviluppatori e responsabili politici sarà essenziale per plasmare il futuro della governance degli agenti.