AI उद्योगात सध्या ‘गेम ऑफ थ्रोन्स’मधील सत्तासंघर्षासारखे नाट्यमय वळण आले आहे. जगाचे लक्ष मॉडेल पॅरामीटर्स आणि कार्यक्षमतेवर केंद्रित असताना, AI आणि agent मानके, प्रोटोकॉल आणि परिसंस्थेसाठी एक शांत लढाई सुरू आहे.
नोव्हेंबर 2024 मध्ये, Anthropic ने Model Context Protocol (MCP) सादर केले. हे intelligent agents साठी एक खुले मानक आहे, ज्याचा उद्देश मोठ्या भाषिक मॉडेल्स (large language models) आणि बाह्य डेटा स्रोत तसेच साधनांमधील संवाद प्रोटोकॉल एकत्रित करणे आहे. यानंतर, OpenAI ने MCP साठी Agent SDK सपोर्ट जाहीर केला. Google DeepMind चे CEO डेमिस हसाबिस यांनी देखील Google चे Gemini मॉडेल आणि सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट किट्स हे खुले मानक समाकलित करतील, असे म्हटले आहे. त्यांनी MCP ला “AI agent युगासाठी झपाट्याने उदयास येत असलेले खुले मानक” असे म्हटले.
त्याच वेळी, Google ने Google Cloud Next 2025 परिषदेत Agent2Agent Protocol (A2A) ओपन-सोर्स करण्याची घोषणा केली. या प्रोटोकॉलचा उद्देश विद्यमान frameworks आणि विक्रेत्यांमधील अडथळे दूर करणे आहे, ज्यामुळे वेगवेगळ्या परिसंस्थांमधील agents मध्ये सुरक्षित आणि कार्यक्षम सहकार्य शक्य होईल.
तंत्रज्ञान क्षेत्रातील दिग्गजांच्या या कृतींमुळे AI आणि intelligent agents मधील कनेक्शन मानके, इंटरफेस प्रोटोकॉल आणि परिसंस्था यांच्यातील स्पर्धा उघड झाली आहे. ‘प्रोटोकॉल म्हणजे शक्ती’ हे तत्त्व स्पष्ट आहे. जागतिक AI परिदृश्य आकार घेत असताना, जो कोणी AI युगातील मूलभूत प्रोटोकॉल मानकांची व्याख्या नियंत्रित करतो, त्याला जागतिक AI उद्योग साखळीतील सत्ता संरचना आणि मूल्य वितरणाचा क्रम बदलण्याची संधी मिळते.
भविष्यातील AI परिसंस्थेसाठी “USB-C पोर्ट”
AI तंत्रज्ञानाचा झपाट्याने विकास होत आहे. GPT आणि Claude सारख्या मोठ्या भाषिक मॉडेल्सनी प्रभावी क्षमता दर्शविल्या आहेत. या मॉडेल्सचे खरे मूल्य बाह्य जगाच्या डेटा आणि साधनांशी संवाद साधून वास्तविक जगातील समस्या सोडवण्याची क्षमता आहे.
परंतु, या संवाद क्षमतेने दीर्घकाळापासून विभाजन आणि मानकीकरणाचा अभाव यांसारख्या समस्यांचा सामना केला आहे. विकासकांना (developers) वेगवेगळ्या AI मॉडेल्स आणि प्लॅटफॉर्मसाठी विशिष्ट एकत्रीकरण लॉजिक (integration logic) लागू करणे आवश्यक आहे.
ही समस्या सोडवण्यासाठी MCP उदयास आले आहे. AI मॉडेल्सला बाह्य जगाशी जोडणारा पूल म्हणून MCP AI संवादादरम्यान येणाऱ्या अनेक प्रमुख समस्यांचे निराकरण करते.
MCP पूर्वी, जर एखाद्या AI मॉडेलला स्थानिक डेटाबेसशी (local database) (जसे की SQLite) कनेक्ट करून डेटा मिळवायचा असेल किंवा टीम संवादासाठी Slack, कोड व्यवस्थापनासाठी GitHub API सारखी दूरस्थ साधने (remote tools) वापरायची असतील, तर विकासकांना प्रत्येक डेटा स्रोत किंवा साधनासाठी विशिष्ट कनेक्शन कोड लिहावा लागत होता. ही प्रक्रिया केवळ क्लिष्ट आणि त्रुटी-प्रवण नव्हती, तर एकसंध मानकांच्या अभावामुळे विकास करणे महाग होते, देखभाल करणे कठीण होते आणि स्केल करणे देखील कठीण होते.
MCP लाँच करताना, Anthropic ने एक सादृश्य (analogy) दिले: MCP हे AI ॲप्लिकेशन्ससाठी USB-C पोर्टसारखे आहे. MCP चा उद्देश एक सामान्य मानक तयार करणे आहे, ज्यामुळे विविध मॉडेल्स आणि बाह्य प्रणालींना प्रत्येक वेळी स्वतंत्र एकत्रीकरण उपाय न लिहिता, ॲक्सेससाठी समान प्रोटोकॉल वापरता येईल. यामुळे AI ॲप्लिकेशन्सचा विकास आणि एकत्रीकरण अधिक सोपे आणि एकसंध होते.
उदाहरणार्थ, सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट प्रोजेक्टमध्ये, MCP-आधारित AI साधन थेट प्रोजेक्ट कोड रिपॉजिटरीमध्ये (repository) जाऊन, कोड स्ट्रक्चरचे विश्लेषण करू शकते, पूर्वीच्या कमिट नोंदी (commit records) समजू शकते आणि नंतर विकासकांना कोड सूचना देऊ शकते. या सूचना प्रोजेक्टच्या वास्तविक गरजेनुसार अधिक योग्य असतात, ज्यामुळे विकासाची कार्यक्षमता आणि कोडची गुणवत्ता लक्षणीयरीत्या सुधारते.
पूर्वी, मोठ्या मॉडेल्स आणि इतर AI ॲप्लिकेशन्सना डेटा वापरण्यासाठी, तो कॉपी-पेस्ट करणे किंवा अपलोड-डाउनलोड करणे आवश्यक होते. सर्वात शक्तिशाली मॉडेल्सदेखील डेटा आयसोलेशनमुळे (data isolation) मर्यादित होते, ज्यामुळे माहितीचे साठे तयार होत होते. अधिक शक्तिशाली मॉडेल्स तयार करण्यासाठी, प्रत्येक नवीन डेटा स्रोताला सानुकूलित (customize) आणि अंमलात आणावे लागत होते, ज्यामुळे खऱ्या अर्थाने आंतरसंबंधित प्रणाली स्केल करणे कठीण होते आणि अनेक मर्यादा येत होत्या.
एकात्मिक इंटरफेस (unified interface) प्रदान करून, MCP थेट AI आणि डेटा (स्थानिक आणि इंटरनेट डेटासह) यांच्यात पूल तयार करते. MCP सर्व्हर आणि MCP क्लायंटद्वारे, जोपर्यंत दोघेही या प्रोटोकॉलचे पालन करतात, तोपर्यंत ‘सर्व काही कनेक्ट केले जाऊ शकते’. हे AI ॲप्लिकेशन्सना स्थानिक आणि दूरस्थ डेटा सुरक्षितपणे ॲक्सेस आणि ऑपरेट (operate) करण्याची परवानगी देते, ज्यामुळे AI ॲप्लिकेशन्सना प्रत्येक गोष्टीशी कनेक्ट होण्यासाठी इंटरफेस मिळतो.
आर्किटेक्चरच्या दृष्टीने (architectural perspective), MCP मध्ये प्रामुख्याने दोन मुख्य भाग असतात: MCP सर्व्हर आणि MCP क्लायंट. विकासक MCP सर्व्हरद्वारे त्यांचा डेटा दर्शवू शकतात, जो लोकल फाइल सिस्टीम, डेटाबेस किंवा Slack आणि GitHub API सारख्या दूरस्थ सेवांमधून येऊ शकतो. या सर्व्हरशी कनेक्ट होण्यासाठी तयार केलेल्या AI ॲप्लिकेशन्सना MCP क्लायंट म्हणतात. सोप्या भाषेत सांगायचे झाल्यास, MCP सर्व्हर डेटा दर्शविण्यासाठी जबाबदार आहे आणि MCP क्लायंट डेटा ॲक्सेस करण्यासाठी जबाबदार आहे.
जेव्हा AI मॉडेल्स बाह्य डेटा आणि साधनांमध्ये प्रवेश करतात, तेव्हा सुरक्षा हा महत्त्वाचा विचार असतो. प्रमाणित डेटा ॲक्सेस इंटरफेस (standardized data access interfaces) प्रदान करून, MCP संवेदनशील डेटाशी थेट संपर्क कमी करते, ज्यामुळे डेटा गळतीचा धोका कमी होतो.
MCP मध्ये अंगभूत सुरक्षा यंत्रणा (built-in security mechanisms) आहेत, ज्यामुळे डेटा स्रोत सुरक्षित फ्रेमवर्कमध्ये AI सोबत नियंत्रित पद्धतीने डेटा सामायिक करू शकतात. AI देखील सुरक्षितपणे प्रक्रिया केलेले निकाल डेटा स्रोतांना परत पाठवू शकते, हे सुनिश्चित करते की केवळ सत्यापित (verified) विनंत्या विशिष्ट संसाधनांमध्ये प्रवेश करू शकतात, जे डेटा सुरक्षिततेसाठी संरक्षणाचा आणखी एक स्तर जोडण्यासारखे आहे. यामुळे डेटा सुरक्षिततेबद्दल कॉर्पोरेट चिंता दूर होतात आणि एंटरप्राइझ-लेव्हलच्या (enterprise-level) परिस्थितीत AI च्या सखोल ॲप्लिकेशनसाठी एक भक्कम पाया तयार होतो.
उदाहरणार्थ, MCP सर्व्हर स्वतःच्या संसाधनांवर नियंत्रण ठेवतो आणि मोठ्या मॉडेल तंत्रज्ञान पुरवठादारांना API Keys सारखी संवेदनशील माहिती देण्याची आवश्यकता नसते. अशा प्रकारे, जरी मोठ्या मॉडेलवर हल्ला झाला तरी, हल्लेखोरांना ही संवेदनशील माहिती मिळवता येणार नाही, ज्यामुळे धोके प्रभावीपणे टाळता येतात.
असे म्हणता येईल की MCP हे AI तंत्रज्ञान विकासाचे नैसर्गिक उत्पादन आहे आणि एक महत्त्वाचा टप्पा आहे. हे केवळ AI ॲप्लिकेशन्सच्या विकास प्रक्रियेला सोपे करते असे नाही, तर AI परिसंस्थेच्या समृद्धीसाठी परिस्थिती निर्माण करते.
एक खुले मानक (open standard) म्हणून, MCP विकासक समुदायाच्या उत्साहाला मोठ्या प्रमाणात उत्तेजन देते. जागतिक विकासक MCP च्या आसपास कोडमध्ये योगदान देऊ शकतात आणि नवीन कनेक्टर्स विकसित करू शकतात, सतत त्याच्या ॲप्लिकेशनच्या सीमा वाढवू शकतात, एक उपयुक्त पर्यावरणीय चक्र तयार करू शकतात आणि विविध उद्योगांमध्ये AI आणि डेटाचे सखोल एकत्रीकरण (deep integration) वाढवू शकतात. हे खुले स्वरूप AI ॲप्लिकेशन्सना विविध सेवा आणि साधनांशी कनेक्ट करणे सोपे करते, ज्यामुळे एक समृद्ध परिसंस्था तयार होते, ज्याचा अंतिम फायदा वापरकर्त्यांना आणि संपूर्ण उद्योगाला होतो.
MCP चे फायदे केवळ तांत्रिक पातळीवरच (technical level) दिसून येत नाहीत, तर ते वेगवेगळ्या क्षेत्रांना जे प्रत्यक्ष मूल्य (actual value) देतात त्यातही महत्त्वाचे आहेत. AI युगात, माहिती मिळवण्याची आणि त्यावर प्रक्रिया करण्याची क्षमता सर्व काही ठरवते आणि MCP अनेक agents ला एकत्रितपणे काम करण्याची परवानगी देते, ज्यामुळे प्रत्येकजण एकमेकांच्या सामर्थ्याचा पुरेपूर उपयोग करू शकतो.
उदाहरणार्थ, वैद्यकीय क्षेत्रात, intelligent agents MCP द्वारे रुग्णांच्या इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रेकॉर्ड आणि मेडिकल डेटाबेसशी कनेक्ट होऊ शकतात आणि डॉक्टरांच्या व्यावसायिक मतांच्या आधारावर अधिक जलद प्रारंभिक निदान (initial diagnostic suggestions) देऊ शकतात. वित्तीय उद्योगात (financial industry), intelligent agents आर्थिक डेटाचे विश्लेषण करण्यासाठी, बाजारातील बदलांचा मागोवा घेण्यासाठी आणि अगदी स्वयंचलितपणे स्टॉक ट्रेडिंग (stock trading) करण्यासाठी एकत्रितपणे काम करू शकतात. intelligent agents च्या या विभागणी आणि सहकार्यामुळे डेटा प्रोसेसिंग अधिक कार्यक्षम होते आणि निर्णय घेणे अधिक अचूक होते.
MCP च्या विकास इतिहासाचे पुनरावलोकन केल्यास, त्याचा वाढीचा वेग आश्चर्यकारक आहे. 2023 च्या सुरुवातीला, MCP ने मूलभूत intelligent agent नोंदणी आणि संदेश transmission कार्ये (message transmission functions) साकारून, मुख्य संवाद प्रोटोकॉलची (core communication protocol) रचना पूर्ण केली. हे intelligent agents साठी एक सार्वत्रिक भाषा तयार करण्यासारखे आहे, ज्यामुळे ते एकमेकांशी स्वतःच्या भाषेत बोलण्याऐवजी संवाद साधू शकतात.
2023 च्या उत्तरार्धात, MCP ने intelligent agents ला बाह्य APIs (external APIs) आणि डेटा शेअरिंगला कॉल करण्यासाठी समर्थन देऊन, त्याच्या कार्यांचा आणखी विस्तार केला, जे intelligent agents ना केवळ गप्पा मारण्याचीच नव्हे, तर माहितीची देवाणघेवाण करण्याची आणि संयुक्तपणे कार्ये करण्याची परवानगी देण्यासारखे आहे.
2024 च्या सुरुवातीला, MCP परिसंस्थेने एक नवीन पातळी गाठली. विकासक टूलकिट (developer toolkits) आणि नमुना प्रकल्प (sample projects) लाँच केले गेले आणि समुदायाने (community) योगदान दिलेल्या intelligent agent प्लग-इन्सची संख्या 100 च्या पुढे गेली, ज्यामुळे ‘भरभराटी’ची स्थिती निर्माण झाली.
अलिकडेच, Microsoft ने MCP ला त्याच्या Azure OpenAI सेवेत समाकलित केले आहे आणि Google DeepMind ने देखील MCP साठी समर्थन पुरवण्याची आणि ते Gemini मॉडेल आणि SDK मध्ये समाकलित करण्याची घोषणा केली आहे. केवळ मोठ्या तंत्रज्ञान कंपन्याच नव्हे, तर AI स्टार्टअप्स (startups) आणि डेव्हलपमेंट टूल प्रोवाइडर्स (development tool providers) देखील MCP मध्ये सामील झाले आहेत, जसे की Block, Apollo, Zed, Replit, Codeium आणि Sourcegraph.
MCP च्या उदयास Tencent आणि Alibaba सारख्या चीनी तंत्रज्ञान कंपन्यांकडून (Chinese technology companies) झपाट्याने पाठपुरावा आणि स्पर्धा झाली आहे, कारण ते AI परिसंस्था धोरणातील (AI ecosystem strategy) एक महत्त्वाचे पाऊल आहे. उदाहरणार्थ, अलीकडेच Alibaba Cloud च्या Bailian प्लॅटफॉर्मने संपूर्ण जीवनचक्र MCP सेवा (full life cycle MCP service) लाँच केली आहे, ज्यामुळे वापरकर्त्यांना संसाधने व्यवस्थापित करण्याची, विकास आणि deployment करण्याची आणि अभियांत्रिकी कामकाज आणि देखभाल (engineering operations and maintenance) करण्याची गरज नाही, ज्यामुळे intelligent agent विकासाचा चक्र काही मिनिटांवर येतो. Tencent Cloud ने “AI डेव्हलपमेंट किट” (AI Development Kit) जारी केले आहे, जे विकासकांना व्यवसाय-आधारित intelligent agents त्वरीत तयार करण्यात मदत करण्यासाठी MCP प्लग-इन होस्टिंग सेवांना समर्थन देते.
मल्टी-एजंट सहकार्यासाठी “अदृश्य पूल”
MCP प्रोटोकॉल intelligent agents ना चॅट टूल्समधून ॲक्शन असिस्टंटमध्ये (action assistant) रूपांतरित करत आहे, त्याचवेळी तंत्रज्ञान क्षेत्रातील दिग्गज या नवीन रणांगणावर मानके आणि परिसंस्थेच्या ‘लहान अंगण आणि उंच भिंती’ बांधण्यास सुरुवात करत आहेत.
MCP च्या तुलनेत, जे AI मॉडेल्सना बाह्य साधने आणि डेटाशी जोडण्यावर लक्ष केंद्रित करते, A2A एक पाऊल पुढे जाते, जे intelligent agents मधील कार्यक्षम सहकार्यावर लक्ष केंद्रित करते.
A2A प्रोटोकॉलचा मूळ उद्देश सोपा आहे: वेगवेगळ्या स्त्रोतांकडून आणि उत्पादकांकडून येणाऱ्या intelligent agents ना एकमेकांना समजून घेण्यास आणि सहकार्य करण्यास सक्षम करणे, ज्यामुळे अनेक intelligent agents च्या सहकार्याला अधिक स्वायत्तता (autonomy) मिळेल.
हे WTO प्रमाणे आहे, ज्याचा उद्देश देशांमधील शुल्क अडथळे (tariff barriers) कमी करणे आहे. वेगवेगळ्या पुरवठादारांकडून आणि frameworks कडून येणारे Intelligent agents हे स्वतंत्र देशांसारखे आहेत. एकदा A2A स्वीकारले गेले की, ते एका मुक्त व्यापार क्षेत्रात (free trade zone) सामील होण्यासारखे आहे, जिथे ते सामान्य भाषेत संवाद साधू शकतात, अखंडपणे (seamlessly) सहकार्य करू शकतात आणि एकत्रितपणे जटिल कार्यप्रवाह (complex workflows) पूर्ण करू शकतात, जे एक intelligent agent स्वतंत्रपणे पूर्ण करू शकत नाही.
A2A प्रोटोकॉलचे विशिष्ट इंटरऑपरेबिलिटी स्वरूप (specific interoperability form) क्लायंट एजंट (Client Agent) आणि रिमोट एजंट (Remote Agent) यांच्यातील संवाद सुलभ करून साध्य केले जाते. क्लायंट एजंट कार्ये तयार करण्यासाठी आणि संवाद साधण्यासाठी जबाबदार आहे आणि रिमोट एजंट त्या कार्यांवर आधारित योग्य माहिती प्रदान करण्यासाठी किंवा संबंधित ऑपरेशन्स करण्यासाठी कार्यवाही करतो.
या प्रक्रियेत, A2A प्रोटोकॉलमध्ये खालील प्रमुख क्षमता आहेत:
प्रथम, intelligent agents “intelligent agent cards” द्वारे त्यांच्या क्षमतांची जाहिरात करू शकतात. हे “intelligent agent cards” JSON स्वरूपात अस्तित्वात आहेत, जे क्लायंट एजंटला हे ओळखण्यास मदत करतात की कोणते रिमोट एजंट विशिष्ट कार्य करण्यासाठी सर्वोत्तम आहे.
एकदा योग्य रिमोट एजंट ओळखल्यानंतर, क्लायंट एजंट A2A प्रोटोकॉल वापरून त्याच्याशी संवाद साधू शकतो आणि त्याला कार्य सोपवू शकतो.
कार्य व्यवस्थापन (Task management) हा A2A प्रोटोकॉलचा एक महत्त्वाचा भाग आहे. क्लायंट आणि रिमोट एजंटमधील संवाद कार्ये पूर्ण करण्यावर केंद्रित असतो. प्रोटोकॉल “कार्य” ऑब्जेक्ट (task object) परिभाषित करतो. साध्या कार्यांसाठी, ते त्वरित पूर्ण केले जाऊ शकतात; जटिल आणि दीर्घकालीन कार्यांसाठी, intelligent agents कार्य पूर्ण करण्याच्या स्थितीवर समक्रमितता (synchronization) राखण्यासाठी एकमेकांशी संवाद साधू शकतात.
याव्यतिरिक्त, A2A intelligent agents मधील सहकार्यास देखील समर्थन देते. अनेक intelligent agents एकमेकांना संदेश पाठवू शकतात, ज्यात प्रासंगिक माहिती, उत्तरे किंवा वापरकर्त्याच्या सूचना (user instructions) असू शकतात. अशा प्रकारे, अनेक intelligent agents एकत्रितपणे जटिल कार्ये पूर्ण करण्यासाठी अधिक चांगले काम करू शकतात.
हा प्रोटोकॉल डिझाइन करताना, Google ने पाच प्रमुख तत्त्वांचे पालन केले. प्रथम, A2A intelligent agents ला त्यांच्या नैसर्गिक, असंरचित (unstructured) मोडमध्ये सहयोग करण्यास सक्षम करण्यावर लक्ष केंद्रित करते, जरी ते मेमरी, साधने आणि संदर्भ सामायिक करत नसले तरीही.
दुसरे, हा प्रोटोकॉल HTTP, Server-Sent Events (SSE) आणि JSON-RPC सह विद्यमान, लोकप्रिय मानकांवर (popular standards) आधारित आहे, याचा अर्थ कंपन्या दररोज वापरत असलेल्या विद्यमान IT स्टॅकसह (existing IT stacks) समाकलित करणे सोपे आहे.
उदाहरणार्थ, एक ई-कॉमर्स कंपनी (e-commerce company) वेब डेटा transmission हाताळण्यासाठी दररोज HTTP प्रोटोकॉल आणि फ्रंट आणि बॅक एंडमध्ये डेटा सूचना transmission करण्यासाठी JSON-RPC वापरते. A2A प्रोटोकॉल सादर केल्यानंतर, कंपनीचे ऑर्डर व्यवस्थापन प्रणाली (order management system) HTTP आणि A2A प्रोटोकॉल डॉकिंगद्वारे संबंधित intelligent agents द्वारे प्रदान केलेले लॉजिस्टिक्स डेटा अपडेट्स (logistics data updates) त्वरीत मिळवू शकते, जटिल डेटा transmission चॅनेल (data transmission channels) पुन्हा तयार करण्याची गरज नाही, ज्यामुळे विद्यमान IT आर्किटेक्चरमध्ये समाकलित करणे सोपे होते आणि विविध प्रणालींचे सहकार्य अधिक सुरळीत होते.
तिसरे, A2A एंटरप्राइझ-लेव्हल ऑथेंटिकेशन आणि ऑथरायझेशनला (enterprise-level authentication and authorization) समर्थन देण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. A2A प्रोटोकॉल वापरून त्वरीत डेटा प्रमाणित (authenticate) आणि सुरक्षितपणे मिळवता येतो, डेटा transmission ची सुरक्षा आणि अनुपालन (compliance) सुनिश्चित होते आणि डेटा गळतीचा धोका टाळता येतो.
चौथे, A2A जलद कार्यांपासून ते सखोल संशोधनापर्यंत (in-depth research) विविध परिस्थितींना समर्थन देण्यासाठी पुरेसे लवचिक आहे, ज्यास तास किंवा दिवस लागू शकतात (जेव्हा माणसे सामील असतात). संपूर्ण प्रक्रियेदरम्यान, A2A वापरकर्त्यांना रिअल-टाइम फीडबॅक (real-time feedback), सूचना (notifications) आणि स्टेटस अपडेट्स (status updates) प्रदान करू शकते.
उदाहरण म्हणून, एक संशोधन संस्था (research institution) नवीन औषध विकासाशी संबंधित संशोधन करण्यासाठी A2A प्रोटोकॉल अंतर्गत intelligent agents वापरतात. साधे कार्ये, जसे की डेटाबेसमधील विद्यमान औषध रेणू संरचनेची माहिती (drug molecule structure information) त्वरीत मिळवणे, काही सेकंदात पूर्ण केले जाऊ शकते आणि संशोधकांना परत पाठवले जाऊ शकते. तथापि, जटिल कार्यांसाठी, जसे की मानवी शरीराच्या वातावरणात नवीन औषध रेणूंच्या प्रतिक्रियेचे simulation करणे, अनेक दिवस लागू शकतात.
या काळात, A2A प्रोटोकॉल संशोधकांना सतत simulation प्रगती पाठवेल, जसे की किती टप्पे पूर्ण झाले आहेत, सध्या कोणत्या समस्या येत आहेत, इत्यादी, ज्यामुळे संशोधकांना परिस्थितीची माहिती मिळत राहते, जणू काही एक सहाय्यक (assistant) सतत कामाचा अहवाल देत आहे.
पाचवे, intelligent agents चे जग केवळ मजकुरापुरते (text) मर्यादित नाही, त्यामुळे A2A ऑडिओ, चित्रे आणि व्हिडिओ स्ट्रीम्ससह विविध modalities ला समर्थन देते.
कल्पना करा की भविष्यात, तुमचा intelligent assistant, कंपनीची CRM प्रणाली, पुरवठा साखळी व्यवस्थापन AI (supply chain management AI) आणि वेगवेगळ्या क्लाउड प्लॅटफॉर्मवरील intelligent agents देखील “कामांबद्दल गप्पा मारू शकतात आणि जुन्या मित्रांसारखे काम वाटून घेऊ शकतात,” साध्या प्रश्नांपासून ते जटिल प्रक्रियांपर्यंत विविध गरजा कार्यक्षमतेने पूर्ण करू शकतात, ज्यामुळे मशीन इंटेलिजन्सचा (machine intelligence) युग सुरू होतो.
सध्या, हा प्रोटोकॉल Atlassian, Box, Cohere, Intuit, MongoDB, PayPal, Salesforce आणि SAP सह 50 हून अधिक मुख्य प्रवाहातील तंत्रज्ञान कंपन्यांसाठी ॲप्लिकेशन प्लॅटफॉर्मला आधीपासूनच समर्थन देतो.
हे लक्षात घेण्यासारखे आहे की या सर्व कंपन्यांचे Google परिसंस्थेशी (Google ecosystem) सूक्ष्म संबंध आहेत. उदाहरणार्थ, एक स्वतंत्र AI स्टार्टअप Cohere ची स्थापना 2019 मध्ये Google Brain मध्ये पूर्वी काम केलेल्या तीन संशोधकांनी केली होती; त्यांचे Google Cloud सोबत दीर्घकाळचे तांत्रिक भागीदारी आहे आणि Google Cloud मॉडेल प्रशिक्षित करण्यासाठी Cohere ला आवश्यक असलेली computing power प्रदान करते.
Atlassian, जी Jira आणि Confluence सारखी टीम सहकार्य साधने (team collaboration tools) प्रदान करते, अनेक लोक वापरतात. त्यांची Google सोबत भागीदारी आहे आणि काही ॲप्लिकेशन्स Google उत्पादनांमध्ये वापरली जाऊ शकतात.
जरी Google ने म्हटले आहे की A2A हे Anthropic ने प्रस्तावित केलेल्या MCP मॉडेल संदर्भातील प्रोटोकॉलला (MCP model context protocol) पूरक आहे, तरी हे थोडेसे Google ने भूतकाळात 80 हून अधिक कंपन्यांसोबत Android प्रणाली विकसित केल्यासारखे आहे. अधिकाधिक कंपन्या सामील झाल्यामुळे, A2A चे व्यावसायिक मूल्य (commercial value) मोठ्या प्रमाणात सुधारेल आणि ते संपूर्ण intelligent agent परिसंस्थेच्या (ecosystem) जलद विकासास प्रोत्साहन देईल.
“साधने जोडण्यापासून” ते “परिसंस्थेवर वर्चस्व”
MCP आणि A2A AI इंटरकनेक्शनसाठी (AI interconnection) दोन भिन्न मार्ग दर्शवतात. MCP, एक अंतर्निहित मॉडेल इंटरॅक्शन प्रोटोकॉल (underlying model interaction protocol) म्हणून, ॲप्लिकेशन्स आणि वेगवेगळ्या मॉडेल्समध्ये अखंड डॉकिंग (seamless docking) सुनिश्चित करते; A2A या आधारावर intelligent agents दरम्यान एक सहकार्य फ्रेमवर्क (collaboration framework) प्रदान करते, जे intelligent agents मधील स्वायत्त शोध (autonomous discovery) आणि लवचिक सहकार्यावर (flexible collaboration) जोर देते. ही स्तरित रचना (layered structure) मॉडेल मानकीकरण (model standardization) आणि intelligent agent सहकार्याच्या गरजा एकाच वेळी पूर्ण करू शकते.
त्याच वेळी, दोघांनीही आपापल्या उप-क्षेत्रात (sub-fields) प्रभावी स्थान प्राप्त केले आहे. MCP ला एंटरप्राइझ-लेव्हल ॲप्लिकेशन्स (enterprise-level applications), क्रॉस-मॉडल सेवा (cross-model services) आणि मानकीकरण परिस्थितींमध्ये (standardization scenarios) फायदे आहेत; A2A ला ओपन-सोर्स समुदायां (open-source communities), संशोधनप्रकल्पां (research projects) आणि नाविन्यपूर्ण ॲप्लिकेशन्समध्ये (innovative applications) अधिक समर्थन मिळाले आहे.
एका macro दृष्टिकोनातून (macro perspective), MCP आणि A2A चा उदय केवळ भविष्यातील AI तंत्रज्ञान मानकांशी (AI technology standards) संबंधित नाही, तर AI उद्योग परिदृश्यात (AI industry landscape) एका मोठ्या बदलाची नांदी आहे. आपण AI मध्ये “stand-alone बुद्धिमत्ते” (stand-alone intelligence) पासून “सहयोगी नेटवर्क” (collaborative networks) कडे ऐतिहासिक वळण पाहत आहोत. इंटरनेटच्या विकास इतिहासानुसार, खुल्या आणि प्रमाणित प्रोटोकॉलची (open and standardized protocols) स्थापना उद्योग विकासास प्रोत्साहन देण्यासाठी एक महत्त्वपूर्ण शक्ती बनेल.
परंतु सखोल स्तरावर, MCP आणि A2A मध्ये प्रचंड व्यावसायिक हितसंबंध (commercial interests) आणि भविष्यातील AI तंत्रज्ञान चर्चेतील सत्तेसाठी (AI technology discourse power) स्पर्धा लपलेली आहे.
व्यवसाय मॉडेलच्या दृष्टीने (business models), दोघेही नफा मिळवण्याचे (profit paths) वेगवेगळे मार्ग उघडत आहेत. Anthropic MCP वर आधारित एंटरप्राइझ आवृत्ती सेवा (enterprise version service) लाँच करण्याची योजना आखत आहे, ज्यामध्ये API कॉल व्हॉल्यूमवर (API call volume) आधारित कंपन्यांकडून शुल्क आकारले जाईल. कंपन्या MCP वापरून अंतर्गत डेटा AI मध्ये एकत्रितपणे समाकलित करतात, व्यवसाय कार्यक्षमतेत (business efficiency) सुधारणा करतात आणि या सोयीस्कर सेवेसाठी पैसे देण्याची आवश्यकता आहे.
Google A2A प्रोटोकॉल वापरून क्लाउड सेवा subscriptions (cloud service subscriptions) ला प्रोत्साहन देत आहे. जेव्हा कंपन्या intelligent agent सहकार्य नेटवर्क (collaboration networks) तयार करण्यासाठी A2A वापरतात, तेव्हा त्यांना Google Cloud ची शक्तिशाली computing power आणि संबंधित सेवा वापरण्यास मार्गदर्शन केले जाते, ज्यामुळे Google Cloud व्यवसायातील महसूल वाढतो.
डेटा मक्तेदारीच्या (data monopoly) दृष्टीने, प्रोटोकॉल मानकांवर प्रभुत्व (mastering protocol standards) म्हणजे AI डेटाच्या प्रवाहावर नियंत्रण ठेवणे. A2A प्रोटोकॉलद्वारे, Google अनेक एंटरप्राइझ intelligent agents च्या सहकार्यादरम्यान मोठ्या प्रमाणात डेटा गोळा करते. हा डेटा त्याच्या मुख्य जाहिरात algorithms (advertising algorithms) मध्ये परत पाठवला जातो, ज्यामुळे जाहिरात बाजारात त्याचे वर्चस्व अधिक मजबूत होते. Anthropic ला AI ला एंटरप्राइझ डेटाच्या (enterprise data) केंद्रस्थानी प्रवेश करण्याची परवानगी देण्यासाठी MCP वापरायचे आहे. जर त्याने स्केल ॲडव्हांटेज (scale advantage) तयार केले, तर तो मोठ्या प्रमाणात उद्योग डेटा (industry data) जमा करेल, व्यवसाय वाढवण्यासाठी आणि एंटरप्राइझच्या गरजेनुसार अधिक AI उत्पादने विकसित करण्यासाठी डेटा समर्थन प्रदान करेल.
ओपन-सोर्स धोरणाच्या दृष्टीने (open-source strategy), जरी दोघेही ओपन सोर्स असल्याचा दावा करत असले तरी, त्यांच्या स्वतःच्या योजना आहेत. MCP चा कोअर प्रोटोकॉल (core protocol) ओपन सोर्स आहे, जो विकासकांना परिसंस्था बांधकामात (ecosystem construction) सहभागी होण्यासाठी आकर्षित करतो, परंतु एंटरप्राइझ-लेव्हलची (enterprise-level) महत्त्वाची कार्ये (जसे की रिमोट कनेक्शन ॲडव्हान्स फंक्शन्स (remote connection advanced functions) आणि मल्टी-मॉडल डेटाची सखोल प्रक्रिया (in-depth processing of multi-modal data)) शुल्क भरून अनलॉक (unlock) करण्याची आवश्यकता आहे, ज्यामुळे ओपन सोर्स आणि व्यावसायिक हितसंबंधांमध्ये (commercial interests) संतुलन राखता येईल. A2A प्रोटोकॉल ओपन सोर्स असताना, 50 हून अधिक एंटरप्राइझ भागीदारांना (enterprise partners) Google Cloud सेवांना प्राधान्य देण्यास मार्गदर्शन करते, ओपन-सोर्स परिसंस्थेस (open-source ecosystem) त्याच्या स्वतःच्या व्यावसायिक प्रणालीशी (commercial system) घट्टपणे बांधून ठेवते आणि वापरकर्त्याची निष्ठा (user stickiness) आणि प्लॅटफॉर्मची स्पर्धात्मकता (platform competitiveness) वाढवते.
तंत्रज्ञानात स्वतःहून चांगले किंवा वाईट काही नसते, परंतु जेव्हा ते हितसंबंधांच्या साखळीत (chain of interests) अंतर्भूत होते, तेव्हा ते शक्ती आणि नियंत्रणाचे वाहक बनते. प्रत्येक तांत्रिक क्रांती (technological revolution) जगाच्या हितसंबंधांच्या साखळीला नव्याने आकार देत आहे. औद्योगिक क्रांतीने (industrial revolution) हितसंबंधांची साखळी जमीन आणि श्रमावरून भांडवल आणि यंत्रांकडे (capital and machines) वळवली, तर डिजिटल क्रांतीने (digital revolution) डेटा आणि algorithms कडे ढकलली.
ओपन-सोर्स साधने (open-source tools) निश्चितपणे नाविन्यपूर्ण मार्ग (innovative paths) शोधू शकतात, परंतु डेटा आणि algorithm च्या चाव्या वापरून सर्व दरवाजे उघडण्याची अपेक्षा करू नका, कारण चाव्यांच्या प्रत्येक स्ट्रिंगवर (string) प्लॅटफॉर्मचा इंटरेस्ट पासवर्ड (interest password) कोरलेला असतो.
तंत्रज्ञान कंपन्या AI परिसंस्था उघडत असल्याचा देखावा करत असताना, त्या प्रत्यक्षात ॲप्लिकेशनच्या (application) अशा परिस्थितीत त्यांच्यासाठी अधिक अनुकूल असलेल्या उच्च आणि जाड पर्यावरणीय भिंती (ecological walls) बांधत आहेत, ज्यामुळे डेटाच्या सोन्याच्या खाणी लुटल्या जाणार नाहीत, कारण AI युगातील अंतिम स्पर्धात्मकता (ultimate competitiveness) अजूनही डेटाच आहे.
MCP आणि A2A शेवटी विलीन होऊ शकतात की नाही हे अजूनही अनिश्चित आहे. जर त्यांनी स्वतंत्रपणे काम केले, तर तंत्रज्ञान क्षेत्रातील दिग्गजांनी “AI ची लहान अंगणे आणि उंच भिंती” बांधण्याची शक्यता आहे. परिणामी, डेटा बेट (data island) होण्याची समस्या अधिक गंभीर होईल, वेगवेगळ्या प्रोटोकॉल कॅम्पमधील (protocol camps) कंपन्यांमधील डेटा circulation थांबेल, AI च्या नवीन ॲप्लिकेशन्सची व्याप्ती मर्यादित होईल; विकासकांना अनेक प्रोटोकॉल विकास कौशल्ये (protocol development skills) आत्मसात करावी लागतील, ज्यामुळे शिकण्याची किंमत (learning costs) आणि विकासाचा भार वाढेल, नावीन्यपूर्णतेचा (innovation) उत्साह कमी होईल; उद्योगातील नावीन्यपूर्णतेची दिशा (direction of industry innovation) सहजपणे मोठ्या प्रोटोकॉलद्वारे (giant protocols) निर्देशित केली जाईल आणि अनेक प्रोटोकॉलना समर्थन देण्याच्या अडचणीमुळे स्टार्टअप्स स्पर्धेत तोट्यात असतील, ज्यामुळे उद्योगाच्या एकूण नावीन्यपूर्ण गतीमध्ये अडथळा येईल.
आम्ही आशा करतो की MCP आणि A2A चा उदय जागतिक AI उद्योगाला (global AI industry) संघर्षाऐवजी सहकार्याच्या दिशेने विकसित करण्यास प्रोत्साहन देईल.
19 व्या शतकातील रेल्वे गेज (railway gauge) वाद आणि 20 व्या शतकातील मोबाइल कम्युनिकेशन स्टँडर्ड वॉरप्रमाणे (mobile communication standard war), प्रत्येक तांत्रिक विभागणीमुळे (technical split) प्रचंड सामाजिक खर्च (huge social costs) येतो. AI मानक आणि प्रोटोकॉल वादाचे परिणाम अधिक दूरगामी (far-reaching) असू शकतात. हे ठरवेल की आपण “इंटरनेट ऑफ एव्हरीथिंग” (Internet of Everything) च्या स्टार फेडरेशनकडे (star federation) वाटचाल करत आहोत की “शंकेची साखळी” (chain of suspicion) असलेल्या अंधाऱ्या जंगलात (dark forest) पडत आहोत.