तंत्रज्ञानाच्या जगात, विशेषत: आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (Artificial Intelligence) म्हणजेच कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या क्षेत्रात, सातत्याने नवीन गोष्टी घडत आहेत. ‘ऑन-चेन एआय एजंट्स’ (On-chain AI Agents) हे त्याचेच एक उदाहरण आहे. या क्षेत्रात, MCP (Model Context Protocol), A2A (Agent-to-Agent Protocol) आणि UnifAI यांसारख्या प्रोटोकॉलमुळे (Protocols) नवचैतन्य निर्माण झाले आहे. हे तिन्ही प्रोटोकॉल एकत्रितपणे काम करून एक नवीन ‘मल्टी-एआय एजंट इंटरॲक्टिव्ह इन्फ्रास्ट्रक्चर’ (Multi-AI Agent Interactive Infrastructure) तयार करत आहेत. यामुळे एआय एजंट्स आता केवळ माहिती देण्यापुरते मर्यादित न राहता ॲप्लिकेशन्स (Applications) आणि टूल्स सर्व्हिसेसच्या (Tools Services) स्तरावरही काम करू शकणार आहेत.
या बदलामुळे ऑन-चेन एआय एजंट्सच्या विकासाला नवी दिशा मिळेल का, हा खरा प्रश्न आहे.
MCP (मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल) समजून घेणे
ॲन्थ्रोपिकने (Anthropic) विकसित केलेला ‘मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल’ (Model Context Protocol) म्हणजेच MCP हा एक ओपन-स्टँडर्ड करार आहे. याचा उद्देश एआय मॉडेल्सना (AI Models) बाहेरील टूल्सशी (Tools) जोडणारा एक ‘नर्व्हस सिस्टीम’ (Nervous System) तयार करणे आहे. एजंट्स (Agents) आणि बाहेरील टूल्स यांच्यातील इंटरऑपरेबिलिटीच्या (Interoperability) समस्यांचे निराकरण करणे हे MCP चे मुख्य उद्दिष्ट आहे. गुगल डीपमाइंडसारख्या (Google DeepMind) मोठ्या कंपन्यांनी याला मान्यता दिल्याने, MCP लवकरच एक महत्त्वाचा स्टँडर्ड (Standard) म्हणून ओळखला जाऊ लागला आहे.
MCP चे तांत्रिक महत्त्व हे फंक्शन कॉल्सचे (Function Calls) स्टँडर्डायझेशन (Standardization) आहे. यामुळे विविध ‘लार्ज लँग्वेज मॉडेल्स’ (Large Language Models) म्हणजेच LLMs एकाच भाषेत बाहेरील टूल्सशी संवाद साधू शकतात. हे स्टँडर्डायझेशन वेब3 एआय इकोसिस्टममधील (Web3 AI Ecosystem) ‘HTTP प्रोटोकॉल’सारखेच आहे. मात्र, MCP मध्ये काही मर्यादा आहेत. विशेषतः रिमोट सिक्युअर कम्युनिकेशनमध्ये (Remote Secure Communication) वारंवार ॲसेट्सचा (Assets) समावेश झाल्यास समस्या येतात.
A2A (एजंट-टू-एजंट प्रोटोकॉल) चा अर्थ
गुगलने (Google) सुरू केलेला ‘एजंट-टू-एजंट प्रोटोकॉल’ (Agent-to-Agent Protocol) म्हणजेच A2A हा एजंट्समधील संवादासाठी एक फ्रेमवर्क (Framework) आहे, जे ‘एजंट सोशल नेटवर्क’सारखे (Agent Social Network) आहे. MCP हे एआय टूल्सना (AI Tools) जोडण्यावर लक्ष केंद्रित करते, तर A2A एजंट्समधील संवाद आणि देवाणघेवाण यावर भर देतो. हे ‘एजंट कार्ड’ (Agent Card) नावाचे एक तंत्र वापरते, ज्यामुळे एजंट्सची क्षमता शोधली जाते आणि क्रॉस-प्लॅटफॉर्म (Cross-Platform) आणि मल्टी-मॉडल (Multi-Modal) एजंटCollaborations शक्य होतात. ॲटलासियन (Atlassian) आणि सेल्सफोर्स (Salesforce) यांसारख्या 50 हून अधिक कंपन्यांनी याला पाठिंबा दर्शविला आहे.
A2A हे एआय जगात एक ‘सोशल प्रोटोकॉल’ (Social Protocol) म्हणून काम करते. हे विविध लहान एआय घटकांमध्ये एका स्टँडर्ड पद्धतीने सहयोग करण्यास मदत करते. प्रोटोकॉलव्यतिरिक्त, गुगलने एआय एजंट्सना दिलेला पाठिंबा खूप महत्त्वाचा आहे.
UnifAI चे विश्लेषण
UnifAI हे एक एजंट Collaboration नेटवर्क (Agent Collaboration Network) आहे. याचा उद्देश MCP आणि A2A या दोघांच्याही क्षमता एकत्रित करून लहान आणि मध्यम उद्योगांना (SMEs) क्रॉस-प्लॅटफॉर्म एजंट Collaboration सोल्यूशन्स (Solutions) प्रदान करणे आहे. याची रचना ‘मिडल लेयर’सारखी (Middle Layer) आहे, जी एक unified service discovery mechanism (एकात्मिक सेवा शोध यंत्रणा) वापरून एजंट इकोसिस्टमची (Agent Ecosystem) कार्यक्षमता सुधारण्याचा प्रयत्न करते. तथापि, इतर प्रोटोकॉलच्या तुलनेत UnifAI चा बाजारातील प्रभाव आणि इकोसिस्टम विकास अजूनही मर्यादित आहे, त्यामुळे भविष्यात विशिष्ट क्षेत्रांवर लक्ष केंद्रित केले जाऊ शकते.
DARK: Solana वरील MCP सर्व्हर ॲप्लिकेशन
DARK हे सोलाना ब्लॉकचेनवर (Solana blockchain) तयार केलेले MCP सर्व्हर ॲप्लिकेशन आहे. ‘ट्रस्टेड एक्झिक्यूशन एन्व्हायर्नमेंट’ (Trusted Execution Environment) म्हणजेच TEE वापरून, ते सुरक्षा पुरवते. यामुळे एआय एजंट्स सोलाना ब्लॉकचेनशी थेट संवाद साधू शकतात आणि अकाउंट बॅलन्स (Account Balance) तपासणे आणि टोकन जारी करणे यासारख्या क्रिया करू शकतात.
या प्रोटोकॉलचे मुख्य वैशिष्ट्य म्हणजे DeFi (Decentralized Finance) क्षेत्रात एआय एजंट्सना सक्षम करणे. हे ऑन-चेन ऑपरेशन्ससाठी (On-chain operations) trusted execution (विश्वसनीय अंमलबजावणी) च्या समस्येचे निराकरण करते. MCP वर आधारित DARK चे ॲप्लिकेशन-लेयर इम्प्लिमेंटेशन (Application-layer implementation) नवीन शक्यता निर्माण करते.
ऑन-चेन एआय एजंट्ससाठी संभाव्य विस्तार आणि संधी
या स्टँडर्ड प्रोटोकॉलच्या मदतीने, ऑन-चेन एआय एजंट्स विविध क्षेत्रात विस्तार करू शकतात आणि अनेक संधी निर्माण करू शकतात:
विकेंद्रीकृत अंमलबजावणी ॲप्लिकेशन क्षमता: DARK च्या TEE-आधारित डिझाइनमुळे एक मोठी समस्या सुटते – एआय मॉडेल्सना (AI Models) विश्वसनीयपणे ऑन-चेन ऑपरेशन्स (On-chain operations) करण्याची क्षमता मिळते. हे DeFi क्षेत्रात एआय एजंटच्या अंमलबजावणीसाठी तांत्रिक सहाय्य पुरवते, ज्यामुळे एआय एजंट्स स्वायत्तपणे (autonomously) व्यवहार करू शकतात, टोकन जारी करू शकतात आणि लिक्विडिटी पूल्सचे (Liquidity Pools) व्यवस्थापन करू शकतात.
केवळ काल्पनिक एजंट मॉडेल्सच्या तुलनेत, हे प्रत्यक्ष एजंट इकोसिस्टम अधिक मौल्यवान आहे. (सध्या GitHub वर फक्त 12 ॲक्शन्स (Actions) असल्याने, DARK अजूनही सुरुवातीच्या टप्प्यात आहे.)
मल्टी-एजंट Collaborative ब्लॉकचेन नेटवर्क: A2A आणि UnifAI च्या मल्टी-एजंट Collaborationमुळे ऑन-चेन एजंट इकोसिस्टममध्ये नवीन नेटवर्क इफेक्ट्सची (Network effects) शक्यता निर्माण होते. विविध specialized एजंट्सनी (Specialized Agents) बनलेले एक विकेंद्रीकृत नेटवर्क (Decentralized network) तयार करा, जे एका LLM (Large Language Model) पेक्षा जास्त क्षमता असलेले आणि स्वायत्त, सहयोगी, विकेंद्रीकृत बाजारपेठ तयार करू शकते. हे ब्लॉकचेन नेटवर्कच्या (Blockchain network) वितरीत (distributed) स्वरूपाशी जुळणारे आहे.
एआय एजंट लँडस्केपचा विकास
एआय एजंट क्षेत्र आता केवळ प्रसिद्धीवर अवलंबून नाही. ऑन-चेन एआयच्या विकासासाठी क्रॉस-प्लॅटफॉर्म स्टँडर्ड (Cross-platform Standard) (MCP, A2A) आणि ॲप्लिकेशन-लेयर इनोव्हेशन्स (Application-layer innovations) (DARK चे DeFi प्रयत्न) यावर लक्ष केंद्रित करणे आवश्यक आहे.
विकेंद्रीकृत एजंट इकोसिस्टम (Decentralized Agent Ecosystem) एक नवीन layered expansion architecture (स्तरीय विस्तार रचना) तयार करेल: मूलभूत सुरक्षा (TEE), MCP/A2A सारखे प्रोटोकॉल स्टँडर्ड (Protocol Standard) आणि विशिष्ट vertical application scenarios (उभ्या ॲप्लिकेशन परिस्थिती). (हे विद्यमान वेब3 एआय ऑन-चेन स्टँडर्ड प्रोटोकॉलसाठी नकारात्मक असू शकते.)
सर्वसामान्य वापरकर्त्यांसाठी, ऑन-चेन एआय एजंट्सच्या सुरुवातीच्या तेजीनंतर, सर्वात मोठे मार्केट व्हॅल्यू (Market Value) तयार करू शकणाऱ्या प्रोजेक्ट्सऐवजी वेब3 ला एआयसोबत एकत्रित करण्याच्या मुख्य समस्यांचे निराकरण करणाऱ्या प्रोजेक्ट्सवर लक्ष केंद्रित केले पाहिजे, जसे की सुरक्षा, विश्वास आणि सहयोग. आणखी एका बुडबुड्यात (Bubble) अडकणे टाळण्यासाठी, प्रोजेक्टची प्रगती वेब2 मधील एआय तंत्रज्ञान इनोव्हेशन्सशी (Technology Innovations) जुळते की नाही यावर लक्ष ठेवणे उचित ठरेल.
महत्वाचे मुद्दे
- वेब2 एआय स्टँडर्ड प्रोटोकॉलवर (Standard Protocol) आधारित एआय एजंट्सना ॲप्लिकेशन-लेयर विस्तार आणि प्रसिद्धीच्या संधी मिळू शकतात (MCP, A2A, इ.).
- एआय एजंट्स आता केवळ माहिती देण्यापुरते मर्यादित नाहीत. मल्टी-एआय एजंट इंटरॲक्टिव्ह आणि सहयोगी एक्झिक्यूशन टूल सर्व्हिसेस (Interactive and Collaborative Execution Tool Services) (DeFAI, GameFAI, इ.) महत्त्वाचे असतील.
एआय इंटरॲक्शन स्टँडर्ड करण्यात MCP ची भूमिका
MCP चा मुख्य उद्देश एआय मॉडेल्सना (AI Models) बाहेरील जगाशी संवाद साधण्यासाठी एक समान भाषा तयार करणे आहे. हे एक युनिव्हर्सल ट्रान्सलेटर (Universal Translator) असल्यासारखे आहे, जे एआय सिस्टीम्सना (AI Systems) प्रत्येक टूलसाठी (Tool) कस्टम इंटिग्रेशन (Custom Integration) न करता विविध टूल्स आणि सर्व्हिसेसशी संवाद साधण्यास मदत करते. यामुळे एआय-पॉवर्ड ॲप्लिकेशन्स (AI-Powered Applications) तयार करण्याची प्रक्रिया अधिक सोपी आणि जलद होते.
MCP चा एक महत्त्वाचा फायदा म्हणजे तो विविध टूल्स आणि सर्व्हिसेसच्या गुंतागुंतीला कमी करतो. याचा अर्थ एआय डेव्हलपर्स (AI Developers) ॲप्लिकेशन्सच्या लॉजिकवर (Logic) लक्ष केंद्रित करू शकतात आणि विशिष्ट APIs (Application Programming Interfaces) किंवा डेटा फॉरमॅटशी (Data Format) संवाद साधण्याच्या तपशीलांमध्ये अडकून पडण्याची गरज नाही. हे ॲब्स्ट्रॅक्शन (Abstraction) एका टूलऐवजी दुसरे टूल वापरणे सोपे करते, जर दोन्ही MCP स्टँडर्डला सपोर्ट (Support) करत असतील तर.
याव्यतिरिक्त, MCP एआय डेव्हलपमेंटसाठी (AI Development) अधिक मॉड्युलर (Modular) आणि कंपोजेबल ॲप्रोचला (Composable Approach) प्रोत्साहन देते. एआय मॉडेल्स बाहेरील टूल्सशी कसे संवाद साधतात यासाठी एक स्पष्ट इंटरफेस (Interface) तयार करून, लहान, अधिक specialized घटकांना एकत्र करून कॉम्प्लेक्स एआय सिस्टीम्स (Complex AI Systems) तयार करणे सोपे होते. हे मॉड्युलॅरिटी (Modularity) वेगवेगळ्या प्रोजेक्ट्समध्ये एआय घटकांचा पुनर्वापर (Reuse) आणि शेअर (Share) करणे देखील सोपे करते.
परंतु, MCP मुळे येणारे स्टँडर्डायझेशन (Standardization) काही समस्या देखील निर्माण करते. विस्तृत श्रेणीतील टूल्स आणि सर्व्हिसेससाठी काम करणारा एक सामान्य इंटरफेस (Common Interface) तयार करण्यासाठी विचारपूर्वक आणि समजूतदारपणे काम करावे लागते. स्टँडर्ड खूप सामान्य होण्याची आणि विशिष्ट टूल्सच्या बारीकसारीक गोष्टी पूर्णपणे कॅप्चर (Capture) नहोण्याची शक्यता असते. याव्यतिरिक्त, स्टँडर्ड सुरक्षित आहे आणि दुर्भावनापूर्ण हल्ल्यांपासून (Malicious Attacks) त्याचे संरक्षण करते याची खात्री करणे आवश्यक आहे.
सहयोगी एआय इकोसिस्टमची A2A ची दृष्टी
MCP एआय मॉडेल्स आणि बाहेरील टूल्स यांच्यातील संवादावर लक्ष केंद्रित करते, तर A2A एक व्यापक दृष्टीकोन घेते आणि एआय एजंट्सच्या (AI Agents) सहयोगी इकोसिस्टमची (Collaborative Ecosystem) कल्पना करते. ही इकोसिस्टम (Ecosystem) विविध एआय एजंट्सना संवाद साधण्यास, समन्वय साधण्यास आणि जटिल समस्या सोडवण्यासाठी एकत्र काम करण्यास अनुमती देईल.
‘एजंट कार्ड’ (Agent Card) यंत्रणा A2A चा एक महत्त्वाचा घटक आहे, जी एजंट्सना एकमेकांच्या क्षमता शोधण्यास आणि माहितीची देवाणघेवाण करण्यास सक्षम करते. ही यंत्रणा एजंट्सना त्यांची कौशल्ये (Skills) आणि सेवांची जाहिरात (Advertise) करण्यास अनुमती देते, ज्यामुळे इतर एजंट्सना त्यांना शोधणे आणि वापरणे सोपे होते. एजंट कार्ड एजंट्सना त्यांच्या क्षमतांचे वर्णन करण्याचा एक स्टँडर्ड मार्ग (Standard way) देखील प्रदान करते, हे सुनिश्चित करते की ते त्यांच्या मूळ अंमलबजावणीकडे (Implementation) दुर्लक्ष करून इतर एजंट्सद्वारे समजले जाऊ शकतात.
A2A चे संवाद आणि सहकार्यावर लक्ष केंद्रित करणे एआय ॲप्लिकेशन्ससाठी (AI Applications) विस्तृत संधी निर्माण करते. पुरवठा साखळी (Supply Chain) व्यवस्थापित करण्यासाठी एकत्र काम करणाऱ्या एआय एजंट्सच्या टीमची कल्पना करा, ज्यामध्ये प्रत्येक एजंट मागणीचा अंदाज (Forecasting Demand) लावणे, लॉजिस्टिक्स ऑप्टिमाइझ (Optimize Logistics) करणे किंवा करारांवर वाटाघाटी (Negotiating Contracts) करणे यासारख्या विशिष्ट कार्यासाठी जबाबदार आहे. सहयोग (Collaboration) आणि माहिती सामायिक (Share) करून, हे एजंट पुरवठा साखळी अधिक कार्यक्षम आणि लवचिक बनवू शकतात.
तथापि, सहयोगी एआय इकोसिस्टम (Collaborative AI Ecosystem) तयार करणे देखील महत्त्वपूर्ण आव्हाने (Challenges) सादर करते. एजंट एकमेकांवर विश्वास ठेवू शकतात आणि सुरक्षितपणे माहितीची देवाणघेवाण करू शकतात याची खात्री करणे आवश्यक आहे. याव्यतिरिक्त, अनेक एजंट्समध्ये संघर्ष (Conflicts) सोडवण्यासाठी आणि कृती समन्वयित (Coordinated Actions) करण्यासाठी प्रोटोकॉल विकसित करणे आवश्यक आहे.
UnifAI ची दरी भरून काढण्याची महत्वाकांक्षा
UnifAI चा उद्देश एआय ॲप्लिकेशन्स (AI Applications) तयार करण्यासाठी आणि तैनात (Deploy) करण्यासाठी एक unified platform (एकात्मिक व्यासपीठ) प्रदान करून MCP आणि A2A मधील दरी भरून काढणे आहे. हे दोन्ही प्रोटोकॉलची (Protocol) ताकद एकत्र करण्याचा प्रयत्न करते, डेव्हलपर्सना (Developers) बाहेरील सेवांशी संवाद साधण्यासाठी आणि इतर एआय एजंट्ससोबत सहयोग करण्यासाठी साधनांचा एक व्यापक संच (Comprehensive set) ऑफर (Offer) करते.
UnifAI चे SMEs (लघु आणि मध्यम उद्योग) वरचे लक्ष विशेष उल्लेखनीय आहे. SMEs कडे अनेकदा सुरवातीपासूनच जटिल एआय सिस्टीम (Complex AI System) तयार करण्यासाठी संसाधने (Resources) आणि तज्ञता (Expertise) नसते. तयार-वापरण्यासाठी प्लॅटफॉर्म (Platform) प्रदान करून, UnifAI SMEs ला एआय तंत्रज्ञान (AI Technology) स्वीकारण्यास आणि त्यांच्या व्यावसायिक प्रक्रिया (Business processes) सुधारण्यास मदत करू शकते.
तथापि, UnifAI ला एआय मार्केटमधील (AI Market) स्थापित खेळाडूंसोबत स्पर्धा (Compete) करण्याचे आव्हान आहे. यशस्वी होण्यासाठी, UnifAI ला एक आकर्षक व्हॅल्यू प्रपोजिशन (Value proposition) ऑफर (Offer) करणे आवश्यक आहे जे त्याला विद्यमान उपायांपासून वेगळे करते. यामध्ये विशिष्ट niche मार्केटवर (Niche market) लक्ष केंद्रित करणे किंवा अनन्य वैशिष्ट्ये (Unique features) प्रदान करणे समाविष्ट असू शकते जी इतरत्र उपलब्ध नाहीत.
DeFi मध्ये DARK चे धाडसी पाऊल
Solana वर MCP सर्व्हरचे DARK चे इम्प्लिमेंटेशन (Implementation) विकेंद्रीकृत वित्तपुरवठ्यामध्ये (Decentralized Finance) म्हणजेच DeFi मध्ये एआय (AI) एकत्रित करण्याच्या दिशेने एक धाडसी पाऊल दर्शवते. ‘ट्रस्टेड एक्झिक्यूशन एन्व्हायर्नमेंट’ (Trusted Execution Environment) म्हणजेच TEE चा लाभ घेऊन, DARK एआय एजंट्सना (AI Agents) सुरक्षितपणे सोलाना ब्लॉकचेनशी (Solana Blockchain) संवाद साधण्यास सक्षम करते, ज्यामुळे एआय-पॉवर्ड DeFi ॲप्लिकेशन्ससाठी (AI-Powered DeFi Applications) शक्यतांची श्रेणी उघडते.
DARK च्या मुख्य फायद्यांपैकी एक म्हणजे जटिल DeFi धोरणे (Complex DeFi Strategies) स्वयंचलित (Automated) करण्याची क्षमता. एआय एजंट्सना बाजारातील परिस्थितीचे निरीक्षण (Monitor Market Conditions) करण्यासाठी, ट्रेड (Trade) करण्यासाठी आणि मानवी हस्तक्षेप (Human intervention) न करता लिक्विडिटी पूल्स (Liquidity Pools) व्यवस्थापित (Manage) करण्यासाठी प्रोग्राम (Program) केले जाऊ शकते. हे ऑटोमेशन (Automation) कार्यक्षमतेत (Efficiency) सुधारणा (Improvement) करू शकते आणि मानवी त्रुटीचा धोका कमी करू शकते.
तथापि, DeFi मध्ये एआय एकत्रित केल्याने महत्त्वपूर्ण धोके (Risks) देखील निर्माण होतात. एआय एजंट्स त्यांच्या कोड (Code) किंवा अंतर्निहित (Underlying) DeFi प्रोटोकॉलमधील असुरक्षितता (Vulnerabilities) वापरणाऱ्या हल्ल्यांना बळी (Vulnerable) पडू शकतात. याव्यतिरिक्त, DeFi मध्ये एआय चा वापर पारदर्शकता (Transparency) आणि उत्तरदायित्वा (Accountability) बद्दल चिंता वाढवू शकतो.
एआय एजंट्सचे भविष्य: एक मल्टी-लेयर्ड ॲप्रोच
एआय एजंट्सचा विकास मल्टी-लेयर्ड ॲप्रोच (Multi-Layered Approach) अनुसरणण्याची शक्यता आहे, ज्यामध्ये सिस्टमच्या (System) वेगवेगळ्या पैलू (Aspects) साठी भिन्न स्तर (Different Layers) जबाबदार असतील. अंतर्निहित स्तर (Underlying Layer) TEEs सारख्या तंत्रज्ञानाचा वापर करून मूलभूत सुरक्षा (Basic Security) आणि विश्वास (Trust) प्रदान करण्यावर लक्ष केंद्रित करेल. मधल्या स्तरामध्ये (Middle Layer) MCP आणि A2A सारख्या प्रोटोकॉल स्टँडर्डचा (Protocol Standard) समावेश असेल, जे इंटरऑपरेबिलिटी (Interoperability) आणि सहकार्यास (Collaboration) सक्षम करतात. उच्च स्तरावर (Higher Layer) विशिष्ट vertical applications (उभ्या ॲप्लिकेशन्स) असतील, जे विविध उद्योगांसाठी आणि वापराच्या प्रकरणांसाठी तयार केलेले असतील.
हा मल्टी-लेयर्ड ॲप्रोच एआय एजंट्सना मॉड्युलर (Modular) आणि स्केलेबल (Scalable) पद्धतीने तयार करण्यास अनुमती देईल. इतर स्तरांच्या कार्यक्षमतेवर परिणाम न करता भिन्न स्तर स्वतंत्रपणे विकसित (Developed) आणि सुधारित (Improved) केले जाऊ शकतात. हे मॉड्युलॅरिटी (Modularity) एआय एजंट्सना नवीन तंत्रज्ञान (New Technology) आणि वापराच्या प्रकरणांशी जुळवून घेणे देखील सोपे करेल.
तथापि, भिन्न स्तर एकत्र अखंडपणे (Seamlessly) कार्य करतात याची खात्री करणे हे एक महत्त्वाचे आव्हान (Challenge) असेल. भिन्न स्तर एकमेकांशी सुसंगत (Compatible) राहण्यासाठी डिझाइन केलेले असणे आवश्यक आहे आणि त्यांच्यात स्पष्ट इंटरफेस (Clear Interface) असणे आवश्यक आहे. याव्यतिरिक्त, भिन्न स्तर सुरक्षित आहेत आणि दुर्भावनापूर्ण हल्ल्यांपासून (Malicious Attacks) त्यांचे संरक्षण करतात याची खात्री करणे आवश्यक आहे.