कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे (Artificial Intelligence) क्षेत्र झपाट्याने विकसित होत आहे, आणि AI एजंट्स (AI Agents) एक महत्त्वाचा घटक म्हणून उदयास येत आहेत. एक AI एजंट अनिवार्यपणे लार्ज लँग्वेज मॉडेल (LLM) च्या ज्ञानाला एका टूलकिट (toolkit) सोबत एकत्रित करतो. हे त्याला आदेश कार्यान्वित करण्यास, माहिती पुनर्प्राप्त करण्यास आणि स्वायत्तपणे कार्ये पूर्ण करण्यास सक्षम करते. हे एजंट्स वापरकर्त्यांच्या विनंतीला प्रतिसाद देतात किंवा इतर एजंट्सशी संवाद साधतात. AI एजंट्सची क्षमता त्यांच्या कार्यप्रणालीचा विस्तार करणे, गुंतागुंतीच्या प्रक्रिया स्वयंचलित करणे आणि विविध व्यावसायिक कार्यांमध्ये कार्यक्षमता वाढवणे, तसेच वैयक्तिक उत्पादकता वाढवणे आहे.
असा सर्वसाधारण समज आहे की एक सार्वत्रिक ‘वन-साईज-फिट्स-ऑल’ (one-size-fits-all) एजंट AI एजंट्सकडून अपेक्षित असलेल्या विविध आणि जटिल कार्यांना प्रभावीपणे हाताळू शकत नाही. यावर उपाय म्हणजे एजंटिक वर्कफ्लो (Agentic Workflows). हे स्वायत्त AI एजंट्सच्या नेटवर्कद्वारे तयार केले जातात, जे कमीत कमी मानवी देखरेखेखाली निर्णय घेऊ शकतात, कृती करू शकतात आणि कार्यांचे समन्वय साधू शकतात.
गुगलचे एजंट इंटरऑपरेबिलिटीसाठी व्हिजन: Agent2Agent प्रोटोकॉल (A2A)
गुगलने 9 एप्रिल, 2025 रोजी Agent2Agent (A2A) प्रोटोकॉल सादर केला. हा AI एजंट्समध्ये अखंड संवाद (seamless communication) सुलभ करण्यासाठी डिझाइन केला आहे. ज्यामुळे ते सुरक्षितपणे डेटाची देवाणघेवाण करू शकतील आणि जटिल व्यावसायिक वर्कफ्लो स्वयंचलित करू शकतील. हे एंटरप्राइझ सिस्टीम (enterprise systems) आणि थर्ड-पार्टी प्लॅटफॉर्मशी (third-party platforms) संवाद साधून साध्य केले जाते.
A2A प्रोटोकॉल हे गुगल आणि 50 हून अधिक उद्योग भागीदारांच्या सहकार्याचे फलित आहे. हे सर्व AI एजंट सहकार्याच्या भविष्यासाठी एक समान व्हिजन (vision) सामायिक करतात. महत्त्वाचे म्हणजे, हे सहकार्य विशिष्ट तंत्रज्ञानाを超えて (beyond) आहे आणि खुल्या आणि सुरक्षित मानकांवर (open and secure standards) आधारित आहे.
A2A ची मूलभूत रचना तत्त्वे
A2A प्रोटोकॉलच्या विकासादरम्यान, गुगल आणि त्याचे भागीदार अनेक मूलभूत तत्त्वांनी मार्गदर्शित होते:
- ओपन आणि व्हेंडर-अग्नोस्टिक (Open and Vendor-Agnostic): A2A प्रोटोकॉल ओपन असणे आवश्यक आहे, म्हणजेच त्याची वैशिष्ट्ये सार्वजनिकरित्या उपलब्ध असली पाहिजेत. हे सुनिश्चित करते की कोणताही विकासक किंवा संस्था मालकी निर्बंधांशिवाय प्रोटोकॉल लागू करू शकते. व्हेंडर-अग्नोस्टिक म्हणजे प्रोटोकॉल कोणत्याही विशिष्ट विक्रेत्याच्या तंत्रज्ञानाशी बांधलेला नाही. हे सर्व सहभागींसाठी समान संधी निर्माण करते.
- सहकार्यासाठी नैसर्गिक पद्धती (Natural Modalities for Collaboration): A2A एजंट्सना त्यांच्या स्वाभाविक, असंरचित संवाद पद्धती वापरून सहयोग करण्यास अनुमती देते. हे एजंट्सला साधनांपासून वेगळे करते आणि Model Context Protocol (MCP) पेक्षा A2A ला वेगळे ठरवते.
- विद्यमान मानकांवर आधारित (Built on Existing Standards): विद्यमान IT पायाभूत सुविधांसह एकत्रीकरण (integration) सुलभ करण्यासाठी, प्रोटोकॉल HTTP, Server-Sent Events (SSE) आणि JSON-RPC सारख्या स्थापित मानकांवर आधारित आहे.
- बाय डिफॉल्ट सुरक्षित (Secure by Default): सुरक्षा ही एक अत्यंत महत्त्वाची बाब आहे. संवेदनशील डेटाचे संरक्षण करण्यासाठी आणि सुरक्षित संवाद सुनिश्चित करण्यासाठी A2A मध्ये एंटरप्राइझ-ग्रेड ऑथेंटिकेशन (authentication) आणि ऑथोरायझेशन (authorization) यंत्रणा समाविष्ट आहेत.
- डेटा मोडॅलिटी एग्नोस्टिक (Data Modality Agnostic): A2A केवळ टेक्स्ट-आधारित संवादापुरता मर्यादित नाही. हे प्रतिमा, ऑडिओ आणि व्हिडिओ स्ट्रीमसह विविध डेटा प्रकार हाताळू शकते.
A2A ची कार्यक्षमता: एजंट सहकार्याला सक्षम करणे
A2A एजंट इंटरॅक्शन (agent interactions) सुव्यवस्थित करण्यासाठी अंगभूत कार्यक्षमतेची श्रेणी प्रदान करते:
- कॅपॅबिलिटी डिस्कव्हरी (Capability Discovery): हे एजंट्सना त्यांच्या क्षमतांची जाहिरात करण्यास अनुमती देते. क्लायंट (clients) विशिष्ट कार्यासाठी कोणता एजंट सर्वात योग्य आहे हे सहजपणे ओळखू शकतात. हे एका डिजिटल मार्केटप्लेससारखे (digital marketplace) आहे जिथे एजंट्स त्यांची कौशल्ये आणि तज्ञता दर्शवतात.
- टास्क आणि स्टेट मॅनेजमेंट (Task and State Management): क्लायंट आणि एजंट यांच्यातील संवाद टास्क च्या अंमलबजावणीभोवती फिरतो. हे कार्य प्रोटोकॉलद्वारे परिभाषित केले जातात आणि त्यांचे एक सु-परिभाषित जीवनचक्र असते. कार्याचा परिणाम आर्टिफॅक्ट (Artifact) म्हणून ओळखला जातो. कार्ये आणि त्यांच्या स्थितीचे व्यवस्थापन एक विश्वसनीय आणि मागोवा घेण्यायोग्य वर्कफ्लो सुनिश्चित करते.
- सुरक्षित सहयोग (Secure Collaboration): एजंट्स संदर्भ सामायिक करण्यासाठी, प्रतिसाद देण्यासाठी, आर्टिफॅक्ट वितरित करण्यासाठी किंवा वापरकर्त्याच्या सूचना देण्यासाठी सुरक्षितपणे संदेशांची देवाणघेवाण करू शकतात. हे एक सहकार्याचे वातावरण सुलभ करते जिथे एजंट्स एकत्रितपणे अखंडपणे कार्य करू शकतात.
- युजर एक्सपीरियंस नेगोशिएशन (User Experience Negotiation): प्रत्येक संदेशात ‘भाग’ समाविष्ट असतात, जे सामग्रीचे स्वयंपूर्ण तुकडे असतात, जसे की व्युत्पन्न केलेली प्रतिमा. प्रत्येक भागामध्ये एक सामग्री प्रकार निर्दिष्ट असतो, जो क्लायंट आणि रिमोट एजंट दोघांनाही आवश्यक असलेल्या स्वरूपावर सहमत करण्यास सक्षम करतो. या वैशिष्ट्यामध्ये वापरकर्त्याच्या UI क्षमतांची चर्चा देखील समाविष्ट आहे, जसे की iframe, व्हिडिओ आणि वेब फॉर्म.
कॅपॅबिलिटी डिस्कव्हरी आणि युजर एक्सपीरियंस नेगोशिएशन ही वैशिष्ट्ये विशेषतः आकर्षक आहेत कारण ती एजंट मार्केटप्लेस (Agent Marketplaces) तयार करण्याचा मार्ग मोकळा करतात. या मार्केटप्लेसमध्ये, प्रदाते (providers) त्यांचे एजंट्स सूचीबद्ध करू शकतात आणि क्लायंट विशिष्ट कार्ये करण्यासाठी सर्वात योग्य एजंट निवडू शकतात.
ही संकल्पना अत्यंत आशादायक आणि AI एजंट्स मार्केटच्या वाढीसाठी संभाव्यतः आवश्यक असली तरी, हे व्हिजन साकार करण्यासाठी केवळ इंटरॅक्शन प्रोटोकॉल (interaction protocol) परिभाषित करण्यापेक्षा अधिक आवश्यक आहे.
Agent2Agent प्रोटोकॉल संकल्पनांचे डिकोडिंग
प्रोटोकॉलची प्रभावी अंमलबजावणी आणि उपयोजन (utilization) करण्यासाठी त्यातील मूळ संकल्पना समजून घेणे महत्त्वाचे आहे. AI एजंट्सच्या अनेक विकासकांना या संकल्पना आधीपासूनच परिचित असतील:
- एजंट कार्ड (Agent Card): ही एक सार्वजनिक मेटाडेटा फाइल (public metadata file) आहे जी एजंटच्या क्षमता, कौशल्ये, एंडपॉइंट URL आणि ऑथेंटिकेशन आवश्यकता तपशीलवारपणे दर्शवते. एजंट कार्ड शोध टप्प्यात (discovery phase) महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावते, वापरकर्त्यांना योग्य एजंट निवडण्यास आणि त्याच्याशी संवाद कसा साधावा हे समजून घेण्यास सक्षम करते.
- सर्व्हर (Server): एक एजंट जो JSON स्पेसिफिकेशन मध्ये परिभाषित केल्यानुसार A2A प्रोटोकॉल पद्धती लागू करतो. अनिवार्यपणे, सर्व्हर A2A प्रोटोकॉलद्वारे त्याच्या सेवा देणारा एजंट आहे.
- क्लायंट (Client): हे एक ॲप्लिकेशन (application) किंवा दुसरा एजंट असू शकतो जो A2A सेवांचा वापर करतो. क्लायंट विनंत्या सुरू करतो आणि सर्व्हरद्वारे देऊ केलेल्या क्षमतांचा उपयोग करतो.
- टास्क (Task): एजंटसाठी कामाचे मूलभूत युनिट. क्लायंटद्वारे सुरू केले जाते आणि सर्व्हरद्वारे केले जाते, ते त्याच्या जीवनचक्रात विविध स्थित्यांमधून (states) पुढे जाते.
- मेसेज (Message): क्लायंट आणि एजंट यांच्यातील संवादाचे प्रतिनिधित्व करतो. प्रत्येक मेसेजची एक परिभाषित भूमिका (role) असते आणि त्यात भाग (Parts) असतात.
- पार्ट (Part): हा मेसेज किंवा आर्टिफॅक्टमधील मूलभूत सामग्री युनिट आहे. एक भाग मजकूर, फाइल किंवा संरचित डेटा असू शकतो. हे विविध डेटा प्रकारांच्या लवचिक संवादाला अनुमती देते.
- आर्टिफॅक्ट (Artifact): एजंटने कार्य पूर्ण करतानाव्युत्पन्न केलेले आउटपुट (outputs) दर्शवते. मेसेजप्रमाणे, आर्टिफॅक्टमध्ये भाग असतात.
- स्ट्रीमिंग (Streaming): प्रोटोकॉल स्ट्रीमिंगला सपोर्ट करतो, ज्यामुळे सर्व्हर क्लायंटला लांब चालणाऱ्या कार्यांच्या स्थितीवर रिअल-टाइममध्ये (real-time) अपडेट (update) करू शकतो. हे सतत अभिप्राय (feedback) देऊन वापरकर्त्याचा अनुभव वाढवते.
Agent2Agent प्रोजेक्टचे वर्तमान स्वरूप
A2A नुकताच सार्वजनिक करण्यात आला आहे आणि त्याची वैशिष्ट्ये आता GitHub वर उपलब्ध आहेत. सध्या, प्रोटोकॉलची कोणतीही अधिकृत रोडमॅप (roadmap) किंवा उत्पादन-तयार अंमलबजावणी (production-ready implementation) नाही. तथापि, गुगल 2025 मध्ये उत्पादन-तयार आवृत्ती (production-ready version) लाँच (launch) करण्यासाठी भागीदारांशी सक्रियपणे सहयोग करत आहे.
A2A GitHub रिपॉजिटरी मध्ये TypeScript आणि Python दोन्हीमध्ये अनेक कोड सॅम्पल्स आहेत, तसेच एक सर्वंकष डेमो ॲप्लिकेशन आहे. हे ॲप्लिकेशन विविध एजंट डेव्हलपमेंट किट्स (ADK) वापरून विकसित केलेल्या एजंट्समधील संवाद दर्शवते.
हे प्रयोगासाठी एक आधार प्रदान करत असले तरी, A2A ला मिशन-क्रिटिकल ॲप्लिकेशन्समध्ये (mission-critical applications) स्वीकारण्यापूर्वी एजंटिक वर्कफ्लो तैनात करण्यासाठी वापरल्या जाणाऱ्या फ्रेमवर्क (frameworks) आणि साधनांच्या विद्यमान इकोसिस्टममध्ये (ecosystem) समाकलित (integrated) करणे आवश्यक आहे.
गुगलसोबत प्रोटोकॉल व्याख्येवर (protocol definition) काम करणाऱ्या मोठ्या संख्येने प्रमुख खेळाडूंचे (notably, none of the companies that provide foundation models are present) समर्थन दर्शवते की आवश्यक साधने लवकरच उपलब्ध होतील आणि A2A ला प्रमुख एजंट फ्रेमवर्कमध्ये समाकलित केले जाईल.
A2A वि. मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP): फरक समजून घेणे
मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP), ॲन्थ्रोपिक (Anthropic) द्वारे विकसित, ॲप्लिकेशन्सना लार्ज लँग्वेज मॉडेलला संदर्भ प्रदान करण्यास सक्षम करते. ॲन्थ्रोपिक MCP चे वर्णन ‘AI ॲप्लिकेशन्ससाठी USB-C पोर्ट’ असे करते, जे LLM ला डेटा स्त्रोत (data sources) आणि साधनांशी जोडण्याचा एक प्रमाणित मार्ग (standardized way) प्रदान करते, जसे USB विविध पेरिफेरल्सला (peripherals) उपकरणांशी जोडते.
गुगल नुसार, A2A चा उद्देश MCP ला बदलण्याचा नाही. दोन्ही प्रोटोकॉलमध्ये किमान ओव्हरलॅप (overlap) आहे; ते वेगवेगळ्या समस्यांचे निराकरण करतात आणि अमूर्ततेच्या (abstraction) वेगवेगळ्या स्तरांवर कार्य करतात. A2A एजंट्समधील संवाद सुलभ करते, तर MCP लार्ज लँग्वेज मॉडेलला साधनांशी जोडते, जे त्या बदल्यात त्यांना सेवा आणि डेटाशी जोडतात. अशा प्रकारे दोन्ही प्रोटोकॉल पूरक आहेत.
Agent2Agent आणि मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल एकाच कोड्याचे दोन भाग आहेत आणि एजंटिक वर्कफ्लो (agentic workflows) आणि सर्वव्यापी AI साठी भविष्यातील व्हिजन (future vision) साकार करण्यासाठी दोघांचीही आवश्यकता असेल.