एजंट प्रशासनाचे MCP: तंत्रज्ञानाचा आराखडा

इंटेलिजेंट एजंट्सची मागणी जसजशी वाढत आहे, तसतसे प्रशासनाने वेगवेगळ्या वापरकर्त्यांच्या गरजा पूर्ण करणे आवश्यक आहे. मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP), खुल्या स्रोताच्या सहकार्याने आणि मानवी देखरेखेने समर्थित, एक सुरक्षित आणि विश्वसनीय एजंट इकोसिस्टमसाठी आधार प्रदान करते.

इंटेलिजेंट एजंट्स (AI एजंट्स) मोठ्या भाषिक मॉडेलद्वारे समर्थित प्रणाली आहेत, ज्या साधनांद्वारे बाह्य जगाशी संवाद साधण्यास आणि वापरकर्त्यांच्या वतीने कार्य करण्यास सक्षम आहेत. अलीकडील Manus चा उदय व्यावहारिक एजंट ऍप्लिकेशन्ससाठी बाजाराच्या अपेक्षेवर प्रकाश टाकतो.

नोव्हेंबर 2024 मध्ये घोषित केलेले, Anthropic चे ओपन-सोर्स मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) सामान्य-उद्देशीय एजंट्सची कार्यक्षमता आणि सुरक्षा वाढविण्यासाठी तांत्रिक समाधान देते. MCP प्रमाणित इंटरफेसद्वारे एकत्रीकरण सुलभ करते, डेटा आणि साधन ऍक्सेस कार्यक्षमता वाढवते. हे विशिष्ट डेटा स्त्रोतांपासून मॉडेल्सला अलग ठेवून आणि कमांड कंट्रोलची पारदर्शकता वाढवून सुरक्षा देखील मजबूत करते. हा संतुलित दृष्टीकोन नियंत्रित अधिकृतता सुनिश्चित करताना वापरकर्त्याच्या अनुभवाला प्राधान्य देतो.

MCP एजंट प्रशासनासाठी एक आधार स्थापित करत असले तरी, ते प्रत्येक आव्हान सोडवत नाही. उदाहरणार्थ, ते साधन निवडण्यामागील तर्क किंवा अंमलबजावणी परिणामांची अचूकता प्रमाणित करत नाही, तसेच ते एजंट-ऍप्लिकेशन इकोसिस्टममधील स्पर्धा आणि सहकार्याला प्रभावीपणे संबोधित करत नाही.

ऍप्लिकेशनमध्ये सामान्य-उद्देशीय एजंट्ससमोर असलेली आव्हाने

एजंट ही मेमरी, नियोजन, आकलन, साधन आवाहन आणि कृती क्षमतांनी सुसज्ज असलेली प्रणाली आहे, जी विस्तृत भाषिक मॉडेल्सद्वारे समर्थित आहे, जी साधनांद्वारे बाह्य वातावरणाशी संवाद साधते आणि वापरकर्त्याच्या वतीने कार्य करते. एजंटला वापरकर्त्याच्या हेतूंचा अर्थ लावणे आणि समजून घेणे आवश्यक आहे, मेमरी मॉड्यूलद्वारे माहिती मिळवणे आणि संग्रहित करणे, नियोजन मॉड्यूलचा लाभ घेऊन धोरणे तयार करणे आणि ऑप्टिमाइझ करणे, विशिष्ट कार्ये करण्यासाठी साधन मॉड्यूलला आमंत्रित करणे आणि कृती मॉड्यूलद्वारे योजनांची अंमलबजावणी करणे आवश्यक आहे, ज्यामुळे स्वायत्तपणे कार्ये पूर्ण करण्याचे उद्दिष्ट साध्य होते.

Manus हे वर्कफ्लो-ओरिएंटेड एजंट उत्पादनांपेक्षा अधिक सामान्य-उद्देशीय एजंट आहे.

एजंट्सकडून उद्योगाच्या अपेक्षा, विशेषत: सामान्य-उद्देशीय एजंट्सकडून, ते ज्या सामूहिक गरजा पूर्ण करतात त्यातून उद्भवतात. भांडवली बाजारात, एजंट्स मॉडेलच्या व्यावसायिक मूल्यासाठी उद्योगाच्या अपेक्षित क्लोज्ड-लूप मार्गाचे प्रतिनिधित्व करतात, ज्यामुळे AI किंमत टोकन-आधारित संगणनाकडून सानुकूलित सेवांसाठी प्रभाव-आधारित किंमतीकडे बदलते, परिणामी अधिक नफा मिळतो. वापरकर्त्याच्या बाजूने, व्यवसायांना एजंट्सकडून अचूक ऑटोमेशनसह वारंवार, प्रमाणित आणि स्पष्टपणे परिभाषित प्रक्रिया पार पाडण्याची अपेक्षा आहे, तर लोकांना एजंट्सकडून ‘तांत्रिक लाभ’ मिळण्याची अपेक्षा आहे, जे प्रत्येकासाठी वैयक्तिकृत, कमी-उंबरठ्याचे ‘डिजिटल व्यवस्थापक’ बनतील.

तथापि, सामान्य-उद्देशीय एजंट्सना ऍप्लिकेशनमध्ये सुसंगतता, सुरक्षा आणि स्पर्धात्मक आव्हानांचा सामना करावा लागतो. सुसंगततेच्या दृष्टीने, मॉडेल्सना कॉलमध्ये विविध साधने आणि डेटा स्त्रोतांशी प्रभावीपणे सहयोग करणे आवश्यक आहे. सुरक्षिततेच्या दृष्टीने, एजंट्सनी वापरकर्त्याच्या सूचनांनुसार स्पष्टपणे आणि पारदर्शकपणे कार्ये पार पाडणे आवश्यक आहे आणि अनेक पक्षांच्या डेटाच्या अभिसरणानुसार सुरक्षा जबाबदाऱ्यांची वाजवीपणे विभागणी करणे आवश्यक आहे. स्पर्धेच्या दृष्टीने, एजंट्सनी नवीन व्यवसाय इकोसिस्टममधील स्पर्धात्मक आणि सहकार्यात्मक संबंध सोडवणे आवश्यक आहे.

म्हणून, MCP प्रोटोकॉल, जो मॉडेल्सना विविध साधने आणि डेटा स्त्रोतांशी प्रभावीपणे सहयोग करण्यास आणि अनेक पक्षांच्या डेटाच्या अभिसरणानुसार सुरक्षा जबाबदाऱ्यांची वाजवीपणे विभागणी करण्यास सक्षम करतो, Manus उत्पादनाच्या तुलनेत सखोलपणे अभ्यासण्यासारखे आहे.

सुसंगतता चिंता

AI चे जग झपाट्याने विकसित होत आहे, सतत नवीन मॉडेल्स आणि साधने उदयास येत आहेत. सामान्य-उद्देशीय एजंट खरोखर उपयुक्त होण्यासाठी, ते विविध संसाधनांशी अखंडपणे समाकलित करण्यास सक्षम असणे आवश्यक आहे. हे एक महत्त्वपूर्ण आव्हान आहे, कारण प्रत्येक साधन किंवा डेटा स्त्रोताचा स्वतःचा अद्वितीय इंटरफेस आणि डेटा स्वरूप असू शकतो. प्रमाणित दृष्टिकोन नसल्यास, विकासकांना प्रत्येक एकत्रीकरणासाठी सानुकूल कोड लिहावा लागेल, जो वेळखाऊ आणि अक्षम आहे. सुसंगततेच्या या अभावामुळे AI एजंट्सच्या व्यापक स्वीकृतीमध्ये अडथळा येऊ शकतो, कारण वापरकर्ते अशा तंत्रज्ञानामध्ये गुंतवणूक करण्यास नाखूश असू शकतात जे त्यांच्या विद्यमान प्रणालींसोबत सहजपणे कार्य करत नाही.

सुरक्षा धोके

AI एजंट्स वापरकर्त्यांच्या वतीने कार्य करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत, याचा अर्थ त्यांच्याकडे संवेदनशील डेटा आणि सिस्टीममध्ये प्रवेश असतो. यामुळे महत्त्वपूर्ण सुरक्षा चिंता वाढतात, कारण तडजोड केलेला एजंट डेटा चोरण्यासाठी, कामकाज विस्कळीत करण्यासाठी किंवा शारीरिक हानी पोहोचवण्यासाठी देखील वापरला जाऊ शकतो. एजंट्सची रचना सुरक्षा लक्षात घेऊन केली आहे याची खात्री करणे आणि भेद्यता टाळण्यासाठी ते कठोर चाचणी आणि देखरेखेच्या अधीन आहेत याची खात्री करणे महत्त्वाचे आहे. याव्यतिरिक्त, सुरक्षेसाठी जबाबदारीच्या स्पष्ट ओळी स्थापित करणे महत्वाचे आहे, विशेषत: जेव्हा अनेक पक्ष एजंटच्या विकास आणि तैनातीमध्ये सामील असतात.

स्पर्धात्मक परिदृश्य

AI एजंट्स अधिकाधिक प्रचलित होत असल्याने, ते विद्यमान व्यवसाय मॉडेलमध्ये व्यत्यय आणण्याची आणि स्पर्धेचे नवीन प्रकार तयार करण्याची शक्यता आहे. उदाहरणार्थ, पुरवठादारांशी स्वयंचलितपणे किंमती वाटाघाटी करू शकणारा एजंट कंपनीला महत्त्वपूर्ण स्पर्धात्मकadvantage देऊ शकतो. तथापि, यामुळे सर्वात कमी किंमती देऊ करण्यासाठी कंपन्यांमध्ये चढाओढ देखील होऊ शकते. AI एजंट्सच्या संभाव्य परिणामांचा स्पर्धात्मक परिदृश्यावर विचार करणे आणि या नवीन वातावरणातून मार्ग काढण्यासाठी धोरणे विकसित करणे महत्वाचे आहे. यामध्ये डेटा मालकी, बौद्धिक संपदा आणि स्पर्धाविरोधी वर्तनाची शक्यता यासारख्या समस्यांचे निराकरण करणे समाविष्ट आहे.

MCP: एजंट ऍप्लिकेशन्समध्ये सुसंगतता आणि सुरक्षिततेसाठी तांत्रिक उपाय

नोव्हेंबर 2024 मध्ये, Anthropic ने MCP (मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल) ओपन प्रोटोकॉल ओपन-सोर्स केला, ज्यामुळे सिस्टम्सना AI मॉडेलला संदर्भ प्रदान करता येतो आणि विविध एकत्रीकरण परिस्थितीत सार्वत्रिक केले जाऊ शकते. MCP एजंट ऍप्लिकेशन्समध्ये मानकीकरण आणि सुरक्षा समस्या सोडवण्यासाठी स्तरित आर्किटेक्चर वापरते. होस्ट ऍप्लिकेशन (जसे की Manus) MCP क्लायंटद्वारे एकाच वेळी अनेक सेवा प्रोग्राम्सशी (MCP सर्व्हर) कनेक्ट होते आणि प्रत्येक सर्व्हर स्वतःची कर्तव्ये बजावतो, डेटा स्रोत किंवा ऍप्लिकेशनमध्ये प्रमाणित प्रवेश प्रदान करतो.

प्रथम, MCP मानक सहमतीद्वारे एजंट डेटा/टूल कॉल्समधील सुसंगतता समस्या सोडवते. MCP खंडित एकत्रीकरण एकाएकीकृत इंटरफेसने बदलते आणि AI ला केवळ तपशील पूर्ण करणार्‍या सर्व साधनांशी संवाद साधण्यासाठी करार समजून घेणे आणि त्याचे पालन करणे आवश्यक आहे, ज्यामुळे डुप्लिकेट एकत्रीकरण मोठ्या प्रमाणात कमी होते. दुसरे म्हणजे, MCP मध्ये सुरक्षिततेच्या दृष्टीने तीन विचार आहेत. प्रथम, मॉडेल आणि विशिष्ट डेटा स्रोत डेटा लिंकवर अलग ठेवलेले आहेत आणि ते MCP सर्व्हर प्रोटोकॉलद्वारे संवाद साधतात. मॉडेल थेट डेटा स्त्रोताच्या अंतर्गत तपशीलांवर अवलंबून नाही, ज्यामुळे बहु-पक्षीय डेटा मिश्रणाचा स्रोत स्पष्ट होतो. दुसरे म्हणजे, संप्रेषण प्रोटोकॉलद्वारे कमांड आणि कंट्रोल लिंकची पारदर्शकता आणि ऑडिट क्षमता सुधारणे आणि वापरकर्ता-मॉडेल डेटा संवादाच्या माहितीतील विषमता आणि ब्लॅक बॉक्स आव्हाने सोडवणे. तिसरे म्हणजे, परवानग्यांच्या आधारे प्रतिसाद देऊन अधिकृतता लिंकची नियंत्रणीयता सुनिश्चित करणे आणि साधने/डेटा वापरण्यात एजंटवरील वापरकर्त्याचे नियंत्रण सुनिश्चित करणे.

MCP स्तरित आर्किटेक्चरद्वारे एक प्रमाणित इंटरफेस आणि सुरक्षा संरक्षण यंत्रणा तयार करते, डेटा आणि टूल कॉल्समध्ये इंटरऑपरेबिलिटी आणि सुरक्षा यांच्यात संतुलन साधते. वापरकर्ता मूल्य स्तरावर, MCP बुद्धिमान संस्था आणि अधिक साधने आणि अगदी अधिक बुद्धिमान संस्था यांच्यात अधिक मजबूत सहयोग आणि संवाद आणते. पुढील टप्प्यात, MCP रिमोट कनेक्शनसाठी समर्थन विकसित करण्यावर लक्ष केंद्रित करेल.

वर्धित सुसंगततेसाठी प्रमाणित इंटरफेस

MCP च्या प्रमुख वैशिष्ट्यांपैकी एक म्हणजे प्रमाणित इंटरफेसचा वापर. याचा अर्थ असा आहे की AI एजंट्सना प्रत्येक एकत्रीकरणासाठी सानुकूल कोडची आवश्यकता नसताना विविध साधने आणि डेटा स्त्रोतांशी संवाद साधता येतो. त्याऐवजी, एजंटला फक्त MCP प्रोटोकॉल समजून घेणे आवश्यक आहे, जो कमांड आणि डेटा फॉरमॅटचा एक सामान्य संच परिभाषित करतो. हे एकत्रीकरण प्रक्रिया मोठ्या प्रमाणात सुलभ करते आणि आवश्यक असलेल्या विकासाच्या कामाची मात्रा कमी करते. हे विविध साधने आणि डेटा स्त्रोतांमध्ये स्विच करणे देखील सोपे करते, कारण प्रत्येक वेळी एजंटला पुन्हा कॉन्फिगर करण्याची आवश्यकता नसते.

प्रमाणित इंटरफेसचा वापर विविध AI एजंट्समध्ये इंटरऑपरेबिलिटीला प्रोत्साहन देतो. जर अनेक एजंट MCP प्रोटोकॉलला सपोर्ट करत असतील, तर ते एकमेकांशी सहजपणे संवाद साधू शकतात आणि डेटा शेअर करू शकतात. यामुळे अधिक जटिल आणि अत्याधुनिक AI प्रणालींचा विकास होऊ शकतो, जिथे अनेक एजंट्स एकत्रितपणे समस्या सोडवण्यासाठी कार्य करतात.

डेटा संरक्षणासाठी मजबूत सुरक्षा यंत्रणा

MCP च्या डिझाइनमध्ये सुरक्षिततेला सर्वोच्च प्राधान्य आहे. प्रोटोकॉलमध्ये डेटाचे संरक्षण करण्यासाठी आणि अनधिकृत प्रवेशास प्रतिबंध करण्यासाठी अनेक यंत्रणांचा समावेश आहे. एक महत्त्वाचे वैशिष्ट्य म्हणजे विशिष्ट डेटा स्त्रोतांपासून मॉडेल्सचे अलगीकरण. याचा अर्थ असा आहे की एजंटला अंतर्निहित डेटामध्ये थेट प्रवेश नाही, तर त्याऐवजी तो MCP सर्व्हर प्रोटोकॉलद्वारे त्याच्याशी संवाद साधतो. हे अप्रत्यक्षतेचा एक स्तर जोडते ज्यामुळे आक्रमणकर्त्याला डेटाशी तडजोड करणे अधिक कठीण होते.

MCP मध्ये कमांड आणि कंट्रोल लिंक्सची पारदर्शकता आणि ऑडिट क्षमता सुधारण्यासाठी यंत्रणा देखील समाविष्ट आहेत. हे वापरकर्त्यांना एजंटला नेमके कोणते कमांड पाठवले जात आहेत हे पाहण्याची आणि एजंट त्यांच्या सूचनांनुसार कार्य करत आहे की नाही हे सत्यापित करण्याची परवानगी देते. AI प्रणालींमध्ये विश्वास निर्माण करण्यासाठी हे महत्त्वाचे आहे, कारण यामुळे वापरकर्त्यांना एजंट कसा निर्णय घेत आहे हे समजते.

शेवटी, MCP एजंट्सच्या अधिकृततेवर नियंत्रण ठेवण्यासाठी एक यंत्रणा प्रदान करते. हे वापरकर्त्यांना एजंटला कोणत्या साधने आणि डेटा स्त्रोतांमध्ये प्रवेश करण्याची परवानगी आहे हे निर्दिष्ट करण्यास अनुमती देते. एजंटला संवेदनशील डेटा ऍक्सेस करण्यापासून किंवा कृती करण्यास अधिकृतता नाही अशा कृती करण्यापासून रोखण्यासाठी हे महत्त्वाचे आहे.

MCP: एजंट प्रशासनासाठी पायाभरणी

MCP डेटा आणि टूल कॉल्ससाठी सुसंगतता आणि सुरक्षा हमी प्रदान करते, एजंट प्रशासनासाठी पायाभरणी करते, परंतु ते प्रशासनामध्ये असलेल्या सर्व आव्हानांचे निराकरण करू शकत नाही.

प्रथम, विश्वासार्हतेच्या दृष्टीने, MCP ने कॉलिंग डेटा स्रोत आणि साधने निवडण्यासाठी नियामक मानक तयार केलेले नाही, तसेच अंमलबजावणी परिणामांचे मूल्यांकन आणि पडताळणी केलेली नाही. दुसरे म्हणजे, MCP एजंटद्वारे आणल्या गेलेल्या नवीन प्रकारच्या व्यावसायिक स्पर्धात्मक सहकार्याचे तात्पुरते समायोजन करू शकत नाही.

एकंदरीत, MCP वापरकर्त्यांना एजंट वापरताना असलेल्या मूलभूत सुरक्षा चिंतांना प्रारंभिक तांत्रिक प्रतिसाद प्रदान करते आणि एजंट प्रशासनासाठी प्रारंभ बिंदू बनले आहे. एजंट आणि इतर AI ऍप्लिकेशन्सच्या लोकप्रियतेसह, भिन्न वापरकर्त्यांच्या विभेदित गरजा पूर्ण करण्यासाठी वितरीत पद्धती आवश्यक आहेत. प्रशासनाचे लक्ष केवळ मॉडेलच्या सुरक्षिततेवरच नाही, तर वापरकर्त्यांच्या गरजा पूर्ण करण्याची मुख्य आवश्यकता देखील आहे. MCP प्रोटोकॉलने वापरकर्त्यांच्या गरजांना प्रतिसाद देण्यासाठी आणि तांत्रिक सह-प्रशासनाला प्रोत्साहन देण्यासाठी पहिले पाऊल उचलले आहे. MCP च्या आधारावरच एजंट विविध साधने आणि संसाधनांचे कार्यक्षम विभाजन आणि सहयोग साध्य करते. एका आठवड्यापूर्वी, Google ने एजंट्समधील संवादासाठी Agent2Agent (A2A) प्रोटोकॉल ओपन-सोर्स केला, जेणेकरून वेगवेगळ्या प्लॅटफॉर्मवर तयार केलेले एजंट कार्ये वाटाघाटी करू शकतील आणि सुरक्षित सहयोग करू शकतील आणि बहु-बुद्धिमान संस्था पर्यावरणाच्या विकासास प्रोत्साहन देऊ शकतील.

विश्वास आणि विश्वासार्हता चिंतांचे निराकरण

MCP एजंट प्रशासनासाठी एक मजबूत आधार प्रदान करत असले तरी, ते सर्व आव्हानांना संबोधित करत नाही. एक महत्त्वाचा क्षेत्र ज्यावर अधिक लक्ष देणे आवश्यक आहे तो म्हणजे विश्वास आणि विश्वासार्हतेचा मुद्दा. MCP मध्ये सध्या अंमलबजावणी परिणामांची अचूकता तपासण्यासाठी किंवा एजंट योग्य डेटा स्रोत आणि साधने निवडत आहेत याची खात्री करण्यासाठी कोणतीही यंत्रणा समाविष्ट नाही. याचा अर्थ असा आहे की वापरकर्ते एजंटने घेतलेल्या निर्णयांवर पूर्णपणे विश्वास ठेवण्यास सक्षम नसू शकतात, विशेषत: उच्च-जोखीम परिस्थितीत.

या चिंतेचे निराकरण करण्यासाठी, एजंट विकास आणि तैनातीसाठी नवीन मानके आणि सर्वोत्तम पद्धती विकसित करणे आवश्यक आहे. यात औपचारिक पडताळणी पद्धतींसारख्या गोष्टींचा समावेश असू शकतो, ज्याचा उपयोग एजंट नेहमीच अंदाज करण्यायोग्य आणि सुरक्षित पद्धतीने वागेल हे सिद्ध करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. यात स्पष्ट करण्यायोग्य AI तंत्रांचा वापर देखील समाविष्ट असू शकतो, जे वापरकर्त्यांना एजंट कसा निर्णय घेत आहे हे समजून घेण्यास मदत करू शकतात.

नवीन स्पर्धात्मक परिदृश्यातून मार्ग काढणे

MCP पूर्णपणे संबोधित करत नसलेले आणखी एक आव्हान म्हणजे स्पर्धात्मक परिदृश्यावर एजंटचा प्रभाव. एजंट अधिकाधिक प्रचलित होत असल्याने, ते विद्यमान व्यवसाय मॉडेलमध्ये व्यत्यय आणण्याची आणि स्पर्धेचे नवीन प्रकार तयार करण्याची शक्यता आहे. AI एजंट्सच्या संभाव्य परिणामांचा स्पर्धात्मक परिदृश्यावर विचार करणे आणि या नवीन वातावरणातून मार्ग काढण्यासाठी धोरणे विकसित करणे महत्वाचे आहे. यामध्ये डेटा मालकी, बौद्धिक संपदा आणि स्पर्धाविरोधी वर्तनाची शक्यता यासारख्या समस्यांचे निराकरण करणे समाविष्ट आहे.

एक संभाव्य दृष्टिकोन म्हणजे AI एजंट्ससाठी विशेषतः तयार केलेले नवीन नियामक फ्रेमवर्क विकसित करणे. ही फ्रेमवर्क डेटा गोपनीयता, अल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह आणि बाजारातील हेराफेरीची शक्यता यासारख्या समस्यांचे निराकरण करू शकतात. त्यामध्ये स्पर्धा वाढवण्यासाठी आणि मक्तेदारी रोखण्यासाठी यंत्रणा देखील समाविष्ट असू शकतात.

पुढील मार्ग: सहयोग आणि नवोपक्रम

MCP चा विकास एजंट प्रशासनाच्या क्षेत्रात एक महत्त्वपूर्ण पाऊल आहे. तथापि, हे केवळ सुरुवात आहे हे ओळखणे महत्वाचे आहे. अजूनही अनेक आव्हाने आहेत ज्यांवर मात करणे आवश्यक आहे आणि AI एजंट्सचा वापर सुरक्षितपणे आणि जबाबदारीने केला जाईल याची खात्री करण्यासाठी संशोधक, विकासक, धोरणकर्ते आणि वापरकर्त्यांकडून सहकार्याची आवश्यकता असेल.

एक आश्वासक विकास म्हणजे Google च्या Agent2Agent (A2A) प्रोटोकॉलची अलीकडील रिलीझ. हा प्रोटोकॉल वेगवेगळ्या प्लॅटफॉर्मवर तयार केलेल्या एजंट्सना एकमेकांशी संवाद साधण्यास आणि सहयोग करण्यास सक्षम करतो. यामुळे अधिक जटिल आणि अत्याधुनिक AI प्रणालींचा विकास होऊ शकतो, जिथे अनेक एजंट्स एकत्रितपणे समस्या सोडवण्यासाठी कार्य करतात. हे अधिक स्पर्धात्मक आणि नाविन्यपूर्ण AI इकोसिस्टमला प्रोत्साहन देण्यास देखील मदत करू शकते, कारण विकासक एजंट तयार करण्यास सक्षम आहेत जे इतर एजंट्ससोबत अखंडपणे समाकलित होऊ शकतात.

AI तंत्रज्ञान जसजसे विकसित होत आहे, तसतसे वक्राच्या पुढे राहणे आणि भविष्यातील आव्हानांना सामोरे जाण्यासाठी नवीन प्रशासन यंत्रणा विकसित करणे महत्वाचे आहे. यासाठी सहकार्याची बांधिलकी, नवोपक्रम आणि AI च्या सतत बदलत्या परिदृश्यानुसार जुळवून घेण्याची तयारी आवश्यक असेल.