एजंट संकल्पनेचा उदय
गेल्या काही वर्षांपासून, मायक्रोसॉफ्टने GitHub MCP सर्व्हर लाँच करणे, गुगलने A2A इंटेलिजंट एजंट्समधील कम्युनिकेशन प्रोटोकॉल जारी करणे आणि अलीपेने MCP सर्व्हर सुरू करणे यांसारख्या घटनांमुळे एजंट (Agent) क्षेत्राकडे बाजाराचे लक्ष वेधले आहे. एजंटची (Agent) व्याख्या पूर्णपणे निश्चित नसली तरी, OpenAI चे माजी संशोधक লিলিয়ান वेंग यांनी मांडलेले ‘नियोजन’, ‘स्मृती’ आणि ‘साधनांचा वापर’ हे तीन मुख्य घटक एजंटला समजून घेण्यासाठी महत्त्वाचे आहेत.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षेत्रात, एजंटची (Agent) संकल्पना नवीन नाही, परंतु मोठ्या भाषिक मॉडेलच्या (LLM) जलद विकासामुळे, एजंटच्या (Agent) ॲप्लिकेशनच्या शक्यतांना नवीन आयाम मिळाले आहेत. एजंटला (Agent) एक बुद्धिमान प्रणाली म्हणून पाहिले जाते, जी पर्यावरणाची जाणीव करून स्वतःहून योजना बनवते आणि कार्ये पार पाडते. एजंटचा (Agent) मुख्य उद्देश मानवी निर्णय प्रक्रियेचे अनुकरण करणे आणि विशिष्ट उद्दिष्टे साध्य करण्यासाठी विविध साधने आणि संसाधनांचा वापर करणे हा आहे.
एजंटची (Agent) सद्यस्थिती: प्रचंड क्षमता, कमी वापर
चॅटबॉटच्या प्रगत आवृत्तीप्रमाणे, सध्याचे एजंट ॲप्लिकेशन्स मोठ्या मॉडेलच्या सशुल्क सेवांमध्ये एकत्रित केले आहेत. Manus आणि Devin सारखे काही एजंट स्वतंत्र सशुल्क सेवा देतात. Deep Research आणि Manus सारख्या स्वयं-नियोजन क्षमता असलेल्या एजंट्सच्या वापरावर अनेक मर्यादा आहेत. त्यामुळे, त्यांचा अनुभव घेणाऱ्या वापरकर्त्यांची संख्या कमी आहे आणि ‘उत्कृष्ट’ ॲप्लिकेशन्स तयार होण्यास अजून वाव आहे.
मोठ्या मॉडेलच्या अनुमान क्षमतेत सतत सुधारणा होत असल्यामुळे, एजंट (Agent) ॲप्लिकेशन नवकल्पनांचे केंद्र बनत आहेत. अनेक विकासक आणि संशोधक एजंटचा (Agent) उपयोग स्मार्ट सहाय्यक, ऑटोमेशन प्रक्रिया आणि डेटा विश्लेषण यांसारख्या क्षेत्रांमध्ये कसा करता येईल, यावर लक्ष केंद्रित करत आहेत. एजंटची (Agent) क्षमता हळूहळू वाढत आहे आणि भविष्यात विकासाच्या संधी भरपूर आहेत.
एजंटचा (Agent) मोठ्या प्रमाणावर वापर लवकरच: अनेक अनुकूल घटक
मॉडेल प्रशिक्षणामध्ये प्रगती
- संदर्भातील विंडोचा (Context Window) जलद विकास: मोठ्या मॉडेलची संदर्भातील विंडो (Context Window) म्हणजे मॉडेल किती मोठ्या प्रमाणात टेक्स्ट (Text) हाताळू शकते. तंत्रज्ञानातील प्रगतीमुळे, मॉडेलची संदर्भातील विंडो (Context Window) वेगाने वाढत आहे. याचा अर्थ मॉडेल मोठ्या टेक्स्टला अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेऊन अचूक निर्णय घेऊ शकते.
- ** Reinforcement Learning चा सखोल वापर**: Reinforcement Learning ही एक पद्धत आहे, जी एजंटला (Agent) प्रशिक्षण देण्यासाठी वापरली जाते. यामध्ये एजंटला (Agent) योग्य कृतीसाठी बक्षीस (Reward) आणि अयोग्य कृतीसाठी शिक्षा (Punishment) दिली जाते. यामुळे एजंट (Agent) जटिल वातावरणाशी जुळवून घेण्यास आणि सर्वोत्तम धोरण शिकण्यास सक्षम होतो.
- अनुमान मॉडेलची (Inference Model) परिपक्वता: अनुमान मॉडेल (Inference Model) एजंटचा (Agent) महत्त्वाचा भाग आहे, जे इनपुट माहितीच्या आधारावर अनुमान आणि निर्णय घेते. संशोधनामुळे अनुमान मॉडेल (Inference Model) अधिक परिपक्व झाले आहे आणि एजंटच्या (Agent) विविध ॲप्लिकेशन्सना समर्थन देण्यास सक्षम आहे.
इकोसिस्टमचा (Ecosystem) विकास
- MCP आणि A2A प्रोटोकॉलचा (Protocol) जलद विकास: MCP (Model Communication Protocol) आणि A2A (Agent-to-Agent) हे दोन महत्त्वाचे एजंट कम्युनिकेशन प्रोटोकॉल (Agent Communication Protocol) आहेत. या प्रोटोकॉलच्या (Protocol) जलद विकासामुळे एजंट्सना (Agent) विविध साधने आणि सेवा वापरणे सोपे झाले आहे, ज्यामुळे ते अधिक जटिल कार्ये करू शकतात.
- एजंटला (Agent) साधने वापरणे सोपे: तंत्रज्ञानातील प्रगतीमुळे एजंटला (Agent) बाह्य साधने आणि सेवा वापरण्याची प्रक्रिया अधिक सोपी झाली आहे. उदाहरणार्थ, API (Application Programming Interface) द्वारे, एजंट विविध डेटा स्रोत आणि ऑनलाइन सेवांमध्ये सहज प्रवेश करू शकतात, ज्यामुळे त्यांची क्षमता वाढते.
नोव्हेंबर 2024 मध्ये, Anthropic ने MCP प्रोटोकॉल (Protocol) जारी केला, ज्याचा उद्देश बाह्य डेटा आणि साधने मॉडेलला संदर्भ कसा पुरवतात, याचे मानकीकरण करणे आहे. या उपक्रमामुळे एजंट इकोसिस्टमला (Agent Ecosystem) चालना मिळेल आणि एजंट बाह्य संसाधनांचा चांगल्या प्रकारे उपयोग करू शकतील.
MCP आणि A2A: एजंट (Agent) जोडणीची गुरुकिल्ली
MCP प्रोटोकॉल (Protocol): एजंटला (Agent) बाह्य जगाशी जोडणे
MCP प्रोटोकॉलचा (Protocol) मुख्य उद्देश एजंटला (Agent) बाह्य डेटा आणि साधनांशी ‘एका क्लिकवर’ जोडणे आहे. MCP प्रोटोकॉलद्वारे (Protocol), एजंट डेटाबेस, API, वेब सर्व्हिसेस (Web services) यांसारख्या विविध बाह्य संसाधनांमध्ये सहज प्रवेश करू शकतात. यामुळे एजंटला (Agent) पर्यावरण अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यास आणि योग्य निर्णय घेण्यास मदत होते.
A2A प्रोटोकॉल (Protocol): एजंट्समध्ये (Agent) संवाद पूल तयार करणे
A2A प्रोटोकॉलचा (Protocol) उद्देश एजंट्समध्ये (Agent) संवाद स्थापित करणे आहे. A2A प्रोटोकॉलद्वारे (Protocol), एजंट्स (Agent) एकमेकांशी सहयोग करू शकतात आणि एकत्रितपणे जटिल कार्ये पूर्ण करू शकतात. हे वितरित बुद्धिमान प्रणाली तयार करण्यासाठी महत्त्वाचे आहे.
A2A प्रोटोकॉलचा (Protocol) उद्देश एजंट्समधील (Agent) संवाद आहे, तर MCP चा उद्देश एजंटला (Agent) बाह्य साधने आणि डेटाशी जोडणे आहे. ‘साधनांना एजंट (Agent) म्हणून वापरले जाऊ शकते’ अशा परिस्थितीत, या दोन्ही प्रोटोकॉलची कार्ये काही प्रमाणात overlapping (ओव्हरलॅपिंग) असू शकतात. तथापि, या स्पर्धेमुळे मोठ्या मॉडेलला बाह्य साधने वापरण्याचा आणि संवाद साधण्याचा खर्च कमी होण्यास मदत होईल. ही स्पर्धा तंत्रज्ञानाच्या प्रगतीला चालना देईल आणि संपूर्ण एजंट इकोसिस्टमला (Agent Ecosystem) फायदा होईल.
एजंट (Agent) विकासाची展望
एंड-टू-एंड एजंट (End-to-End Agent): मानवी हस्तक्षेपाशिवाय
सध्या बाजारात अनेक ‘इंटेलिजंट एजंट’ (Intelligent agent) उपलब्ध आहेत, परंतु त्यापैकी बरेच Coze, Dify सारख्या प्लॅटफॉर्मवर (Platform) आधारित आहेत, ज्यामध्ये मानवी हस्तक्षेपाने वर्कफ्लो (Workflow) तयार करणे आवश्यक आहे. हे एजंट (Agent) सूचना अभियांत्रिकीचे (Prompt Engineering) मिश्रण आहेत आणि ते प्राथमिक स्तरावरील एजंट (Agent) आहेत.
उच्च स्तरावरील एजंट (Agent) ‘एंड-टू-एंड’ (End-to-End) असतात, याचा अर्थ ‘एजंटला (Agent) कार्य इनपुट (Input) केल्यावर, एजंट मानवी हस्तक्षेपाशिवाय आवश्यक कार्य पूर्ण करतो’. उदाहरणार्थ, वापरकर्त्याने एजंटला (Agent) फक्त एक ध्येय दिल्यास, एजंट स्वतःहून योजना बनवतो आणि कार्ये पूर्ण करून ध्येय साध्य करतो. L3/L4/L5 सारखे प्रगत एजंट (Agent) मानवी गरजा पूर्ण करतात आणि भविष्यात एजंट (Agent) विकासाची दिशा ठरवतात.
रोबोटिक्स (Robotics) आणि ऑटोमेटेड ड्रायव्हिंगमध्ये (Automated Driving) एजंटची (Agent) मदत
जर आपण एजंटची (Agent) व्याख्या embodied intelligence (एम्बोडीड इंटेलिजन्स) मध्ये वापरली, तर आपल्याला समजेल की मोठे मॉडेल वापरणारे रोबोट (Robot) आणि वाहने देखील एजंट (Agent) आहेत. विशेषतः रोबोटिक्समध्ये (Robotics), सध्या रोबोटच्या (Robot) विकासातील अडथळा ‘शारीरिक हालचाली कशा कराव्यात’ यात नाही, तर ‘कोणती शारीरिक हालचाल करावी’ या विचारात आहे. हे कार्य एजंट (Agent) करू शकतात.
रोबोटिक्स (Robotics) क्षेत्रात, एजंट रोबोटला (Robot) पर्यावरण अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यास आणि योग्य निर्णय घेण्यास मदत करतात. उदाहरणार्थ, एजंट (Agent) परिसरातील वस्तू आणि व्यक्तींच्या आधारावर रोबोटच्या (Robot) हालचालीचा मार्ग ठरवू शकतात आणि विविध कार्ये करू शकतात.
ऑटोमेटेड ड्रायव्हिंग (Automated Driving) क्षेत्रात, एजंट (Agent) वाहनाला परिसरातील वातावरण अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यास आणि सुरक्षित ड्रायव्हिंगचे (Driving) निर्णय घेण्यास मदत करतात. उदाहरणार्थ, एजंट (Agent) वाहतूक सिग्नल, इतर वाहने आणि पादचाऱ्यांच्या आधारावर वाहनाची गती आणि दिशा समायोजित करू शकतात, ज्यामुळे अपघात टाळता येतात.
एजंट (Agent) जोडणी आणि एआय (AI) मूळ नेटवर्क
भविष्यात, सर्व एजंट्स (Agent) एकमेकांशी संवाद साधण्यास, स्व-संघटित होण्यास आणि वाटाघाटी करण्यास सक्षम असले पाहिजेत, जेणेकरून सध्याच्या इंटरनेटपेक्षा कमी खर्चाचे आणि अधिक कार्यक्षम सहकार्याचे नेटवर्क तयार होईल. चीनमधील (China) विकासक समुदाय ANP सारखे प्रोटोकॉल (Protocol) तयार करत आहे, ज्याचा उद्देश एजंट (Agent) इंटरनेट युगातील HTTP प्रोटोकॉल (Protocol) बनण्याचा आहे. एजंट्समधील (Agent) ओळख पडताळणीसाठी DID सारख्या तंत्रज्ञानाचा वापर केला जाऊ शकतो.
- एजंट (Agent) जोडणी: एजंट्सच्या (Agent) जोडणीमुळे संसाधनांचे सामायिकरण आणि सहकार्य शक्य होते, ज्यामुळे संपूर्ण प्रणालीची कार्यक्षमता वाढते. उदाहरणार्थ, विविध एजंट (Agent) डेटा, साधने आणि सेवा सामायिक करू शकतात, ज्यामुळे ते एकत्रितपणे जटिल कार्ये पूर्ण करू शकतात.
- एआय (AI) मूळ नेटवर्क: एआय (AI) मूळ नेटवर्क हे कृत्रिम बुद्धिमत्ता ॲप्लिकेशन्ससाठी (Artificial intelligence applications) डिझाइन केलेले एक विशेष नेटवर्क आहे. हे नेटवर्क अधिक बँडविड्थ (Bandwidth), कमी लेटन्सी (Latency) आणि मजबूत सुरक्षा प्रदान करते, ज्यामुळे एजंटच्या (Agent) विविध ॲप्लिकेशन्सना अधिक चांगले समर्थन मिळते.
- DID तंत्रज्ञान: DID (Decentralized Identifier) हे एक विकेंद्रित ओळख पडताळणी तंत्रज्ञान आहे. DID तंत्रज्ञानाद्वारे, एजंटला (Agent) स्वतःची ओळख मिळू शकते, ज्यामुळे सुरक्षित आणि अधिक विश्वसनीय संवाद शक्य होतो.
एजंट (Agent) तंत्रज्ञानाचा विकास मोठ्या बदलांना जन्म देईल. भविष्यातील इंटरनेट केवळ माहिती प्रसारित करण्याचे माध्यम नसेल, तर ते एक बुद्धिमान सहकार्याचे नेटवर्क असेल.