先駆的なエージェント統治：MCPの互換性とセキュリティに関する技術青写真
インテリジェントエージェント（AIエージェント）は、大規模言語モデルによって駆動され、ツールを通じて外部世界とインタラクトし、ユーザーに代わって行動できるシステムです。最近のManusの登場は、実用的なエージェントアプリケーションに対する市場の期待を浮き彫りにしています。
2024年11月に発表されたAnthropicのオープンソースモデルコンテキストプロトコル（MCP）は、汎用エージェントの効率とセキュリティを強化するための技術的なソリューションを提供します。MCPは、標準化されたインターフェースを通じて統合を効率化し、データとツールへのアクセス効率を高めます。また、モデルを特定のデータソースから分離し、コマンド制御の透明性を高めることで、セキュリティを強化します。このバランスの取れたアプローチは、制御された承認を保証しながら、ユーザーエクスペリエンスを優先します。
MCPはエージェントガバナンスの基盤を確立しますが、すべての課題を解決するわけではありません。たとえば、ツール選択の背後にある理論的根拠や実行結果の精度を検証したり、エージェントアプリケーションエコシステム内の競争とコラボレーションに効果的に対処したりすることはできません。
アプリケーションにおける汎用エージェントが直面する課題
エージェントとは、記憶、計画、知覚、ツール呼び出し、および行動機能を備え、広範な言語モデルによって強化されたシステムであり、ツールを通じて外部環境と相互作用し、ユーザーに代わって行動します。エージェントは、ユーザーの意図を認識して理解し、記憶モジュールを介して情報を取得および保存し、計画モジュールを活用して戦略を策定および最適化し、ツールモジュールを呼び出して特定のタスクを実行し、行動モジュールを介して計画を実行することにより、タスクを自律的に完了するという目標を達成する必要があります。
Manusは、ワークフロー指向のエージェント製品とは異なり、より汎用的なエージェントです。
エージェント、特に汎用エージェントに対する業界の期待は、エージェントが対処する集団的なニーズから生まれています。資本市場では、エージェントはモデルの商業的価値に対する業界が期待するクローズドループパスを表しており、AIの価格設定をトークンベースの計算からカスタマイズされたサービスの効果ベースの価格設定に移行させ、より高い収益性をもたらします。ユーザー側では、企業はエージェントが反復的で標準化された明確に定義されたプロセスを正確な自動化で実行することを期待しており、一般の人々はエージェントが「技術的な利点」をもたらし、すべての人にとってパーソナライズされた低閾値の「デジタルスチュワード」になることを期待しています。
ただし、汎用エージェントは、アプリケーションにおいて互換性、セキュリティ、および競争上の課題に直面しています。互換性の面では、モデルは呼び出し時にさまざまなツールやデータソースと効率的に連携する必要があります。セキュリティの面では、エージェントはユーザーの指示に従ってタスクを明確かつ透過的に実行し、複数の当事者のデータの収束下でセキュリティ責任を合理的に割り当てる必要があります。競争の面では、エージェントは新しいビジネスエコシステムにおける競争的および協力的な関係を解決する必要があります。
したがって、さまざまなツールやデータソースとモデルが効率的に連携できるようにし、複数の当事者のデータの収束下でセキュリティ責任を合理的に割り当てるMCPプロトコルは、Manus製品自体と比較して、詳細に検討する価値があります。
互換性の懸念
AIの世界は急速に進化しており、新しいモデルやツールが常に登場しています。汎用エージェントが本当に役立つためには、さまざまなリソースとシームレスに統合できる必要があります。これは、各ツールまたはデータソースが独自のインターフェイスとデータ形式を持っている可能性があるため、大きな課題となります。標準化されたアプローチがなければ、開発者は統合ごとにカスタムコードを作成する必要がありますが、これは時間と労力がかかります。この互換性の欠如は、AIエージェントの普及を妨げる可能性があります。ユーザーは、既存のシステムとうまく連携しないテクノロジーへの投資をためらう可能性があります。
セキュリティリスク
AIエージェントはユーザーに代わって行動するように設計されているため、多くの場合、機密データやシステムにアクセスできます。これにより、重大なセキュリティ上の懸念が生じます。侵害されたエージェントを使用して、データを盗んだり、運用を中断したり、物理的な危害を加えたりする可能性があります。エージェントがセキュリティを念頭に置いて設計されており、脆弱性を防ぐために厳格なテストと監視を受けるようにすることが重要です。さらに、特に複数の当事者がエージェントの開発と展開に関与している場合は、セキュリティに対する責任の明確な線を確立することが重要です。
競争環境
AIエージェントが普及するにつれて、既存のビジネスモデルを混乱させ、新しい形態の競争を生み出す可能性があります。たとえば、サプライヤーとの価格を自動的に交渉できるエージェントは、企業に大きな競争上の優位性をもたらす可能性があります。ただし、これは、企業が最低価格を提供するために競争するため、底辺への競争につながる可能性もあります。AIエージェントが競争環境に与える潜在的な影響を考慮し、この新しい環境をナビゲートするための戦略を開発することが重要です。これには、データの所有権、知的財産、および反競争的行為の可能性などの問題への対処が含まれます。
MCP：エージェントアプリケーションにおける互換性とセキュリティのための技術ソリューション
2024年11月、AnthropicはMCP（Model Context Protocol）オープンプロトコルをオープンソース化し、システムがAIモデルにコンテキストを提供できるようにし、さまざまな統合シナリオで普遍化できます。MCPは、階層化されたアーキテクチャを使用して、エージェントアプリケーションの標準化とセキュリティの問題を解決します。ホストアプリケーション（Manusなど）は、MCPクライアントを介して複数のサービスプログラム（MCPサーバー）に同時に接続し、各サーバーは独自の職務を実行し、データソースまたはアプリケーションへの標準化されたアクセスを提供します。
第一に、MCPは標準コンセンサスを通じてエージェントのデータ/ツール呼び出しにおける互換性の問題を解決します。MCPは、断片化された統合を統一されたインターフェースに置き換え、AIは仕様を満たすすべてのツールと対話するために契約を理解し、遵守するだけで済み、重複する統合を大幅に削減します。第二に、MCPにはセキュリティに関して3つの考慮事項があります。第一に、モデルと特定のデータソースはデータリンク上で分離されており、2つはMCPサーバープロトコルを介して相互作用します。モデルはデータソースの内部詳細に直接依存せず、マルチパーティデータミキシングのソースを明確にします。2つ目は、通信プロトコルを通じてコマンドおよび制御リンクの透明性と監査可能性を向上させ、ユーザーモデルデータインタラクションの情報非対称性とブラックボックスの課題を解決することです。3つ目は、アクセス許可に応じて応答することにより、承認リンクの制御可能性を確保し、ツールの使用におけるエージェントに対するユーザーの制御を確保することです。
MCPは、階層化されたアーキテクチャを通じて標準化されたインターフェースとセキュリティ保護メカニズムを構築し、データおよびツールの呼び出しにおける相互運用性とセキュリティのバランスを実現します。ユーザー価値のレベルでは、MCPはインテリジェントボディとより多くのツール、さらにはより多くのインテリジェントボディ間のより強力なコラボレーションとインタラクションをもたらします。次の段階では、MCPはリモート接続のサポートの開発に焦点を当てます。
互換性を強化するための標準化されたインターフェース
MCPの重要な機能の1つは、標準化されたインターフェースの使用です。これは、AIエージェントが統合ごとにカスタムコードを必要とせずに、さまざまなツールやデータソースと対話できることを意味します。代わりに、エージェントはMCPプロトコルを理解するだけで済みます。このプロトコルは、共通のコマンドセットとデータ形式を定義します。これにより、統合プロセスが大幅に簡素化され、必要な開発作業量が削減されます。また、エージェントを毎回再構成する必要がないため、さまざまなツールやデータソースを簡単に切り替えることができます。
標準化されたインターフェースの使用は、異なるAIエージェント間の相互運用性も促進します。複数のエージェントがすべてMCPプロトコルをサポートしている場合、互いに簡単に通信してデータを共有できます。これにより、複数のエージェントが協力して問題を解決する、より複雑で洗練されたAIシステムの開発につながる可能性があります。
データ保護のための堅牢なセキュリティメカニズム
セキュリティは、MCPの設計における最優先事項です。このプロトコルには、データを保護し、不正アクセスを防ぐためのいくつかのメカニズムが含まれています。重要な機能の1つは、モデルを特定のデータソースから分離することです。これは、エージェントが基礎となるデータに直接アクセスするのではなく、MCPサーバープロトコルを介して対話することを意味します。これにより、攻撃者がデータを侵害することがより困難になる間接的なレイヤーが追加されます。
MCPには、コマンドおよび制御リンクの透明性と監査可能性を向上させるメカニズムも含まれています。これにより、ユーザーはエージェントに送信されているコマンドを正確に確認し、エージェントが指示に従って行動していることを確認できます。これは、AIシステムに対する信頼を構築するために重要です。これにより、ユーザーはエージェントがどのように意思決定を行っているかを理解できます。
最後に、MCPはエージェントの承認を制御するためのメカニズムを提供します。これにより、ユーザーはエージェントがアクセスできるツールとデータソースを指定できます。これは、エージェントが機密データにアクセスしたり、許可されていないアクションを実行したりすることを防ぐために重要です。
MCP：エージェントガバナンスの基礎を築く
MCPは、データとツールの呼び出しに互換性とセキュリティの保証を提供し、エージェントガバナンスの基礎を築きますが、ガバナンスが直面するすべての課題を解決できるわけではありません。
第一に、信頼性の面では、MCPは呼び出しデータソースとツールの選択に関する規範的な標準を形成しておらず、実行結果を評価および検証していません。第二に、MCPはエージェントによってもたらされる新しいタイプの商業的な競争協力関係を一時的に調整することはできません。
全体として、MCPはユーザーがエージェントを使用する際に直面する主要なセキュリティ上の懸念に対する最初の技術的な対応を提供し、エージェントガバナンスの出発点となっています。エージェントやその他のAIアプリケーションの普及に伴い、さまざまなユーザーの差別化されたニーズを満たすには分散型メソッドが必要です。ガバナンスの焦点はモデルのセキュリティだけでなく、ユーザーニーズを満たすという中核的な要件にもあります。MCPプロトコルは、ユーザーのニーズに対応し、技術的な共同ガバナンスを推進する上で最初のステップを踏み出しました。また、エージェントがさまざまなツールとリソースの効率的な分業とコラボレーションを実現するのはMCPに基づいています。1週間前、Googleはエージェント間の通信のためのAgent2Agent（A2A）プロトコルをオープンソース化し、異なるプラットフォーム上に構築されたエージェントがタスクを交渉し、安全なコラボレーションを実施し、マルチインテリジェントボディエコシステムの開発を促進できるようにしました。
信頼性と信頼性の懸念への対処
MCPはエージェントガバナンスの確固たる基盤を提供しますが、すべての課題に対処しているわけではありません。さらに注意が必要な重要な領域の1つは、信頼性と信頼性の問題です。MCPには現在、実行結果の精度を検証したり、エージェントが適切なデータソースやツールを選択していることを保証するためのメカニズムは含まれていません。これは、特にリスクの高い状況では、ユーザーがエージェントによって行われた決定を完全に信頼できない可能性があることを意味します。
この懸念に対処するには、エージェントの開発と展開に関する新しい標準とベストプラクティスを開発する必要があります。これには、エージェントが常に予測可能で安全な方法で動作することを証明するために使用できる形式検証方法などが含まれます。また、エージェントがどのように意思決定を行っているかをユーザーが理解するのに役立つ説明可能なAI技術の使用も含まれます。
新しい競争環境のナビゲート
MCPが完全に対処していないもう1つの課題は、エージェントが競争環境に与える影響です。エージェントが普及するにつれて、既存のビジネスモデルを混乱させ、新しい形態の競争を生み出す可能性があります。AIエージェントが競争環境に与える潜在的な影響を考慮し、この新しい環境をナビゲートするための戦略を開発することが重要です。これには、データの所有権、知的財産、および反競争的行為の可能性などの問題への対処が含まれます。
1つの潜在的なアプローチは、AIエージェントに特化した新しい規制フレームワークを開発することです。これらのフレームワークは、データプライバシー、アルゴリズムバイアス、および市場操作の可能性などの問題に対処できます。また、競争を促進し、独占を防ぐためのメカニズムも含まれる可能性があります。
今後の道筋：コラボレーションとイノベーション
MCPの開発は、エージェントガバナンスの分野における大きな進歩です。ただし、これはほんの始まりにすぎないことを認識することが重要です。克服すべき課題はまだたくさんあり、AIエージェントが安全かつ責任を持って使用されるようにするには、研究者、開発者、政策立案者、およびユーザーからの共同の取り組みが必要になります。
有望な開発の1つは、GoogleのAgent2Agent（A2A）プロトコルの最近のリリースです。このプロトコルにより、異なるプラットフォーム上に構築されたエージェントが互いに通信して連携できます。これにより、複数のエージェントが協力して問題を解決する、より複雑で洗練されたAIシステムの開発につながる可能性があります。また、開発者が他のエージェントとシームレスに統合できるエージェントを構築できるようになるため、より競争力のある革新的なAIエコシステムを育成するのにも役立ちます。
AIテクノロジーが進化し続けるにつれて、時代の先を行き、将来の課題に対処できる新しいガバナンスメカニズムを開発することが重要です。これには、コラボレーション、イノベーションへのコミットメント、そして絶えず変化するAIの状況に適応する意欲が必要です。