सहयोगी AI चा उदय: तंत्रज्ञान दिग्गजांची भागीदारी

तंत्रज्ञानाच्या क्षेत्रात एक मोठा बदल होत आहे. अनेक मोठ्या तंत्रज्ञान कंपन्या एकत्र येऊन एक नवीन उपक्रम सुरू करत आहेत. या उपक्रमामुळे आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (AI) एजंट्स काम करण्याच्या पद्धतीत बदल होणार आहे. या कंपन्या एक असं सहकार्याचे वातावरण तयार करत आहेत, जिथे AI एजंट्स एकमेकांशी संवाद साधू शकतील आणि सहयोग करू शकतील. यामुळे ऑटोमेशन आणि कार्यक्षमतेत अभूतपूर्व वाढ होईल.

गुगलने Agent2Agent (A2A) प्रोटोकॉल सादर केला आहे. या नवीन तंत्रज्ञानाला 50 पेक्षा जास्त मोठ्या तंत्रज्ञान संस्थांनी समर्थन दिले आहे, ज्यात Cohere, PayPal, Salesforce आणि Workday यांचा समावेश आहे. AI-शक्तीवर चालणाऱ्या प्रणालींमध्ये आंतरकार्यक्षमतेची वाढती मागणी पूर्ण करणे हे या सहकार्याचे उद्दिष्ट आहे, ज्यामुळे ते एकत्रितपणे जटिल कामे करू शकतील.

Agent2Agent चा उदय: AI सहकार्याला प्रोत्साहन

व्यवसाय AI एजंट्सचा वापरoperations सुव्यवस्थित करण्यासाठी आणि उत्पादकता वाढवण्यासाठी करत आहेत, त्यामुळे या साधनांनी एकमेकांशी संवाद साधण्याची आणि सहयोग करण्याची गरज वाढत आहे. A2A प्रोटोकॉल या समस्येचे समाधान म्हणून उदयास आला आहे. हा प्रोटोकॉल AI एजंट्सना संवाद साधण्यासाठी आणि एकत्र काम करण्यासाठी एक प्रमाणित framework प्रदान करतो, मग त्यांचे मूळ platforms किंवा vendors काहीही असोत.

ServiceNow चे प्लॅटफॉर्म इंजीनियरिंग आणि AI चे कार्यकारी उपाध्यक्ष Joe Davis, जे A2A उपक्रमातील एक महत्त्वाचे सदस्य आहेत, ते AI प्रणालींच्या मागणीवर जोर देतात. ‘ग्राहक नवीन agentic प्रणाली एकमेकांबरोबर काम कराव्यात अशी मागणी करत आहेत,’ असे ते म्हणतात. AI एजंट्सनी त्यांच्या individual silos च्या पलीकडे जाऊन एकसंध युनिट म्हणून काम करण्याची गरज आहे, यावर ते भर देतात.

A2A प्रोटोकॉल AI एजंट्समध्ये संवाद आणि कार्य delegation सुलभ करण्यासाठी डिजिटल cards वापरतो. प्रत्येक card मध्ये एजंटच्या क्षमतांचे वर्णन असते, ज्यामुळे इतर एजंट्सना त्याची सेवा ओळखणे आणि request करणे सोपे होते. एजंट्स सहजपणे tasks exchange करू शकतात, प्रगतीचा मागोवा घेऊ शकतात आणि historical data access करू शकतात, ज्यामुळे workflow सुरळीत आणि कार्यक्षम होतो.

गुगलचे मशीन लर्निंग, सिस्टम्स आणि क्लाउड AI चे उपाध्यक्ष Amin Vahdat, एक असे भविष्य पाहतात जिथे AI एजंट्स स्वायत्तपणे tasks पूर्ण करण्यासाठी आवश्यक असलेले resources शोधू शकतील आणि connect करू शकतील. ‘ग्राहक त्यांच्या एजंटला task देऊ शकतात आणि ते task पूर्ण करण्यासाठी आवश्यक असलेले सर्व data, APIs आणि इतर एजंट्स आपोआप शोधून connect करेल,’ असे ते सांगतात. AI मानवी हस्तक्षेपेशिवाय जटिल प्रक्रिया automate करू शकते, यावर ते प्रकाश टाकतात.

वास्तविक जगातील उपयोग: व्यावसायिक operations मध्ये बदल

A2A प्रोटोकॉलमध्ये व्यावसायिक operations च्या विविध पैलू बदलण्याची प्रचंड क्षमता आहे. उदाहरणार्थ, एखाद्या कर्मचाऱ्याला Google उत्पादन वापरताना error आला, तर तो कर्मचारी स्वतः समस्येचे निवारण करण्याऐवजी ते काम AI एजंटला सोपवू शकतो.

Google चा AI एजंट, उत्पादनाची आणि error ची माहिती घेऊन ServiceNow च्या AI एजंटबरोबर collaborate करू शकतो आणि योग्य patch शोधून deployment साठी maintenance window schedule करू शकतो. वेगवेगळ्या vendors च्या AI एजंट्समधील या सहकार्यामुळे resolution times लक्षणीयरीत्या कमी होऊ शकतात आणि ग्राहकांचे समाधान सुधारू शकते.

Davis A2A प्रोटोकॉलमुळे 24/7 ऑटोमेशनची क्षमता निर्माण होते, यावर जोर देतात. ‘वेगवेगळ्या systems मध्ये काम 24/7 automate केले जाऊ शकते, ज्यामुळे ग्राहकांसाठी resolution times कमी करता येतात,’ असे ते म्हणतात. AI एजंट्स नियमित वेळेनंतरही अथकपणे काम करू शकतात आणि ग्राहकांच्या समस्यांचे त्वरित निवारण करू शकतात.

आंतरकार्यक्षमतेच्या समस्येचे निराकरण

विविध सॉफ्टवेअर प्लॅटफॉर्म्सवर AI एजंट्सच्या वाढत्या संख्येमुळे आंतरकार्यक्षमतेची समस्या निर्माण झाली आहे. हे एजंट्स, सामान्यतः मोठ्या भाषिक मॉडेलवर (LLMs) तयार केलेले असतात आणि ते ज्या data आणि systems पर्यंत पोहोचू शकतात, त्याद्वारे मर्यादित असतात.

A2A प्रोटोकॉल या समस्येवर मात करण्याचा प्रयत्न करतो. हा प्रोटोकॉल वेगवेगळ्या प्लॅटफॉर्म्सवरील एजंट्सना माहितीची देवाणघेवाण करण्यास आणि tasks वर collaborate करण्यास सक्षम करतो. AI एजंट्स वेगवेगळ्या vendors कडून वापरल्या जातात, अशा परिस्थितीत आंतरकार्यक्षमता खूप महत्त्वाची आहे.

उदाहरणार्थ, Google, Salesforce आणि ServiceNow हे सर्व customer service साठी automated टूल्स देतात. A2A प्रोटोकॉल स्वीकारून, या कंपन्या त्यांचे AI एजंट्स एकत्र काम करण्यास सक्षम करू शकतात, ज्यामुळे ग्राहकांना अधिक comprehensive आणि efficient सपोर्ट मिळू शकेल.

AI मानकांच्या उत्क्रांतीशील परिदृश्याचे व्यवस्थापन

AI एजंट्स अधिकाधिक सॉफ्टवेअर सिस्टीम्सचा अविभाज्य भाग बनत आहेत, त्यामुळे त्यांच्या interactions नियंत्रित करण्यासाठी प्रमाणित प्रोटोकॉलची आवश्यकता वाढत आहे. Cohere च्या अभियांत्रिकी उपाध्यक्ष Autumn Moulder, या उत्क्रांतीशील परिस्थितीत आंतरकार्यक्षमतेच्या महत्त्वावर जोर देतात.

‘AI एजंट्स सर्व सॉफ्टवेअर सिस्टीम्सचा एक महत्त्वाचा भाग बनत आहेत, त्यामुळे आंतरकार्यक्षमता खूप आवश्यक आहे,’ असे त्या म्हणतात. AI एजंट्सना सहज संवाद साधण्यास आणि सहयोग करण्यास सक्षम करण्यासाठी सामान्य मानके स्थापित करणे महत्त्वाचे आहे, यावर त्या भर देतात.

Moulder मान्य करतात की हा sector सध्या वेगाने वाढत आहे आणि अनेक industry standards वर्चस्व मिळवण्यासाठी स्पर्धा करत आहेत. A2A सारखे प्रोटोकॉल हे भविष्यकालीन AI सहकार्यासाठी पाया प्रदान करतात.

Cohere चे North Platform: AI एजंट्सना सक्षम करणे

Cohere चे North platform वापरकर्त्यांना त्याच्या cutting-edge LLMs द्वारे समर्थित AI एजंट्स तयार करण्यास सक्षम करते. हे एजंट्स application programming interfaces (APIs) द्वारे connect केलेल्या क्लायंटच्या databases आणि इतर सॉफ्टवेअर सिस्टीम्समधील माहिती वापरून tasks करू शकतात.

Moulder यावर जोर देतात की एजंट्स कसे एकत्र काम करतात आणि इतर तंत्रज्ञान साधनांबरोबर कसे interact करतात, यासंबंधीचे नियम अजूनही प्राथमिक अवस्थेत आहेत. A2A सारखे प्रोटोकॉल अधिक उपयुक्त ठरू शकतात, कारण अधिकाधिक कंपन्या त्यात सहभागी होतील, ज्यामुळे एजंट्स अधिक काम करू शकतील. पण या प्रणालीची रचना अशी आहे की ‘नेटवर्क वाढत असतानाही ते त्वरित उपयुक्तता देऊ शकते,’ असे Moulder यांनी सांगितले.

Model Context Protocol: AI एजंट जागरूकता वाढवणे

A2A प्रोटोकॉल व्यतिरिक्त, अनेक तंत्रज्ञान कंपन्या Anthropic ने तयार केलेल्या Model Context Protocol (MCP) नावाच्या एका वेगळ्या प्रणालीमध्ये देखील भाग घेत आहेत. हा प्रोटोकॉल AI एजंट्सना app आणि site APIs मधील data access करण्यास मदत करतो.

Cohere, Google आणि ServiceNow हे सर्व MCP वापरत आहेत, तसेच Amazon आणि OpenAI देखील वापरत आहेत. Moulder यांचा असा विश्वास आहे की दोन्ही प्रोटोकॉल एकत्रितपणे ‘AI एजंट्सना योग्य संदर्भ मिळण्यास आणि सर्वात उपयुक्त साधनांचा वापर करण्यास मदत करतात.’

AI सहकार्याचे भविष्य: intelligent एजंट्सचे जग

या collaborative उपक्रमांमुळे AI एजंट्स एकत्र काम करतील, मानवी क्षमता वाढवतील आणि ऑटोमेशनला प्रोत्साहन देतील. अधिकाधिक कंपन्यांनी हे प्रोटोकॉल स्वीकारल्यामुळे AI आपल्या जीवनातील विविध पैलू बदलण्याची क्षमता वाढत जाईल.

A2A प्रोटोकॉल आणि MCP हे AI एजंट्स विकसित आणि तैनात करण्याच्या पद्धतीत बदल घडवतात. सहयोग आणि आंतरकार्यक्षमता वाढवून, हे प्रोटोकॉल भविष्यात AI एजंट्स केवळ isolated टूल्स नसून एका विशाल, intelligent इकोसिस्टमचे interconnected घटक असतील, असा मार्ग तयार करत आहेत.

या प्रगतीचा परिणाम आरोग्यसेवा आणि वित्त ते उत्पादन आणि वाहतूक अशा विविध industries मध्ये जाणवेल. AI एजंट्स सामान्य tasks automate करतील, personalized शिफारसी देतील आणि महत्त्वाचे निर्णय देखील घेतील, ज्यामुळे मानवी कर्मचाऱ्यांना अधिक creative आणि strategic कामांवर लक्ष केंद्रित करता येईल.

AI तंत्रज्ञान जसजसे विकसित होत आहे, तसतसे सहयोग आणि मानकीकरणाचे महत्त्व वाढत जाईल. A2A प्रोटोकॉल आणि MCP भविष्यकालीन AI विकासासाठी एक blueprint म्हणून काम करतात आणि artificial intelligence चे भविष्य घडवण्यात सामूहिक नवकल्पनांची शक्ती दर्शवतात.

सहयोगी AI चे फायदे

सहयोगी AI दृष्टिकोन अनेक फायदे देतो, ज्यात:

• वाढलेली कार्यक्षमता: एकत्र काम करणारे AI एजंट्स individual एजंट्सपेक्षा अधिक efficiently जटिल tasks automate करू शकतात.
• सुधारित अचूकता: सहयोगी AI विविध data sources आणि दृष्टिकोन वापरू शकते, ज्यामुळे अधिक अचूक आणि विश्वसनीय परिणाम मिळतात.
• वर्धित स्केलेबिलिटी: सहयोगी AI प्रणाली वाढत्या मागण्या पूर्ण करण्यासाठी अधिक सहजपणे scale करू शकतात.
• कमी खर्च: tasks automate करून आणि कार्यक्षमता सुधारून, सहयोगी AI operational खर्च कमी करण्यास मदत करू शकते.
• अधिक नवकल्पना: सहयोगी AI इकोसिस्टम विकासकांना एकमेकांच्या कामावर आधारित नवीन गोष्टी तयार करण्यास सक्षम करते.

आव्हाने आणि विचार

सहयोगी AI चे संभाव्य फायदे खूप असले तरी, काही आव्हाने आणि विचार आहेत ज्यांचे निराकरण करणे आवश्यक आहे. यात हे समाविष्ट आहे:

• सुरक्षा: सहयोगी AI वातावरणात data आणि communications ची सुरक्षा सुनिश्चित करणे महत्त्वाचे आहे.
• गोपनीयता: सहयोगी AI प्रणालीमध्ये वापरकर्त्याच्या गोपनीयतेचे संरक्षण करण्यासाठी काळजीपूर्वक नियोजन आणि अंमलबजावणी आवश्यक आहे.
• विश्वास: AI एजंट्स आणि त्यांच्या वापरकर्त्यांमध्ये विश्वास निर्माण करणे आवश्यक आहे.
• प्रशासन: सहयोगी AI साठी योग्य प्रशासन frameworks विकसित करणे आवश्यक आहे.
• नैतिक विचार: सहयोगी AI च्या नैतिक implications चे निराकरण करणे महत्त्वाचे आहे.

पुढील मार्ग

पूर्णपणे सहयोगी AI इकोसिस्टमच्या दिशेने प्रवास नुकताच सुरू झाला आहे. अधिकाधिक कंपन्या आणि संशोधक हे principles स्वीकारत आहेत, त्यामुळे येत्या काही वर्षांत AI चे आणखी innovative applications पाहायला मिळतील.

सहयोगी AI ची क्षमता पूर्णपणे साकार करण्यासाठी, हे करणे आवश्यक आहे:

• Open Standards ला प्रोत्साहन देणे: AI कम्युनिकेशन आणि सहकार्यासाठी open standards च्या विकासास आणि स्वीकृतीस प्रोत्साहन देणे आवश्यक आहे.
• सहकार्याला प्रोत्साहन देणे: एक सहयोगी इकोसिस्टम तयार करणे जिथे संशोधक, विकासक आणि व्यवसाय एकत्र काम करू शकतील, हे आवश्यक आहे.
• संशोधनात गुंतवणूक करणे: सहयोगी AI तंत्रज्ञानाच्या संशोधन आणि विकासात गुंतवणूक करणे महत्त्वाचे आहे.
• नैतिक चिंतांचे निराकरण करणे: सहयोगी AI च्या नैतिक implications चे सक्रियपणे निराकरण करणे महत्त्वाचे आहे.
• जनतेला शिक्षित करणे: सहयोगी AI च्या फायदे आणि आव्हानांबद्दल जनतेला शिक्षित करणे विश्वास आणि स्वीकृती वाढवण्यासाठी आवश्यक आहे.

एकत्र काम करून, आपण सहयोगी AI ची शक्ती वापरून सर्वांसाठी अधिक कार्यक्षम, productive आणि न्याय्य भविष्य निर्माण करू शकतो.