Het begin van het Interconnected AI Agent Tijdperk: MCP en A2A Protocollen banen de weg
De wereld van Artificial Intelligence (AI) evolueert razendsnel, waarbij AI Agents naar voren komen als een centraal punt van innovatie. Recente ontwikkelingen, zoals de lancering van de Github MCP server door Microsoft, de onthulling van het A2A inter-agent communicatieprotocol door Google, en de integratie van de MCP server door Alipay, hebben wijdverspreide interesse gewekt in het potentieel van AI Agents.
AI Agents begrijpen: Kerncomponenten en het huidige landschap
Hoewel een universeel aanvaarde definitie van een AI Agent ongrijpbaar blijft, biedt Lilian Weng, een voormalig OpenAI onderzoeker, een breed erkend perspectief. Weng stelt dat ‘planning’, ‘geheugen’ en ‘tool gebruik’ de belangrijkste bouwstenen van een AI Agent zijn.
De huidige staat van AI Agent ontwikkeling: Beperkte Monetisatie en Onaangetast Potentieel
Momenteel worden slechts een handvol AI Agents onafhankelijk gemonetiseerd, wat wijst op een relatief lage marktpenetratie. De meeste Agents zijn gebundeld binnen de bredere dienstverlening van grootschalige modellen. Standalone aanbiedingen zoals Manus en Devin, die beschikken over autonome taakplanningsmogelijkheden, komen vaak met significante beperkingen. De gebruikerservaring voor deze geavanceerde Agents kan beperkt zijn, wat hun wijdverspreide adoptie belemmert.
De toekomst ziet er echter veelbelovend uit. Naarmate de redeneervermogens van grote modellen blijven verbeteren, zullen AI Agents naar verwachting de lievelingen van applicatie-innovatie worden. Verschillende factoren komen samen om de wijdverspreide adoptie van AI Agents te faciliteren:
- Exponentiële Groei in Model Training Context Windows: Het vermogen van modellen om enorme hoeveelheden informatie te verwerken breidt zich snel uit, in combinatie met de toenemende toepassing van reinforcement learning technieken. Dit leidt tot meer geavanceerde en robuuste redeneermodellen.
- Bloeiend Ecosysteem: Protocollen zoals MCP en A2A ontwikkelen zich snel, waardoor het voor Agents gemakkelijker wordt om toegang te krijgen tot en gebruik te maken van een breed scala aan tools. In november 2024 bracht Anthropic het MCP-protocol uit en open-sourced het, met als doel de standaardisatie van hoe externe gegevens en tools context bieden aan modellen.
MCP en A2A: Naadloze Connectiviteit mogelijk maken voor AI Agents
Het MCP-protocol stelt AI Agents in staat om gemakkelijk verbinding te maken met externe gegevens en tools, terwijl A2A communicatie tussen Agents faciliteert. Hoewel MCP zich richt op het verbinden van Agents met externe resources en A2A zich richt op agent-tot-agent communicatie, kunnen beide functies elkaar overlappen in een complexe omgeving waar tools kunnen worden ingekapseld als Agents. Deze gezonde concurrentie is essentieel voor het verminderen van de kosten van grote modellen die toegang hebben tot externe tools en het faciliteren van communicatie.
Het visualiseren van de toekomst van AI Agents: Belangrijkste ontwikkelingspaden
De evolutie van AI Agents belooft nieuwe mogelijkheden te ontsluiten in verschillende domeinen. Hier zijn een paar potentiële ontwikkelingspaden:
1. End-to-End Functionaliteit: Het elimineren van de behoefte aan door de mens gedefinieerde workflows
Veel AI Agents die momenteel beschikbaar zijn, zijn gebouwd op platforms zoals Coze en Dify, waardoor gebruikers workflows vooraf moeten definiëren. Dit zijn rudimentaire Agents, vergelijkbaar met geavanceerde vormen van prompt engineering. Meer geavanceerde Agents zullen “end-to-end” zijn, in staat om autonoom taken van begin tot eind te voltooien op basis van gebruikersinvoer. Deze meer geavanceerde Agents zijn zeer gewenst en zullen waarschijnlijk de volgende doorbraak in AI-applicaties zijn.
2. Het versterken van Robotica en Autonoom Rijden
Wanneer we het concept van AI Agents toepassen op embodied intelligence, zien we dat robots en voertuigen die worden bestuurd door grote modellen ook Agents zijn. In de robotica is de primaire bottleneck niet het “cerebellum” dat verantwoordelijk is voor fysieke acties, maar eerder de “hersenen” die beslissen welke acties moeten worden ondernomen. Dit is waar AI Agents een cruciale rol kunnen spelen.
3. Het bevorderen van Inter-Agent Communicatie en AI-Native Netwerken met DID en Andere Technologieën
In de toekomst moeten AI Agents in staat zijn om te communiceren, zichzelf te organiseren en met elkaar te onderhandelen, waardoor een efficiënter en kosteneffectiever samenwerkingsnetwerk ontstaat dan het huidige internet. De Chinese ontwikkelaarsgemeenschap ontwikkelt protocollen zoals ANP, met als doel het HTTP-protocol te worden voor het Agent-internettijdperk. Technologieën zoals Decentralized Identity (DID) kunnen worden gebruikt voor agent authenticatie.
Investeringsmogelijkheden: De groeiende vraag naar Redeneervermogen
De markt heeft zorgen geuit over de duurzaamheid van de vraag naar AI-rekenkracht vanwege beperkte trainingsgegevens en de naderende grenzen van de pre-trained Scaling Law. AI Agents zullen echter de vraag naar meer redeneervermogen ontsluiten. Verschillende organisaties ontwikkelen actief Agents en het concurrentielandschap is nog in ontwikkeling. De rekenkracht die een Agent nodig heeft om taken te voltooien, met zijn lange context window en continue aanpassing op basis van omgevingsveranderingen, is veel groter dan die vereist is voor eenvoudige grote model tekstreacties.
De snelle ontwikkeling van AI Agents staat op het punt om een sterke stijging van de vraag naar redenerende rekenkracht te creëren. We zien aanzienlijke mogelijkheden in:
- Fabrikanten van Computing Chips: NVIDIA, Inphi, Accton, New Era en Cambrian.
- Onderliggende Protocol Ontwikkelingsbedrijven: Google (A2A Protocol).
- Computing Cloud Service Providers: Alibaba en Tencent.
- Grote Model Fabrikanten: Alibaba en ByteDance.
Potentiële Risico’s
- Afwezigheid van een Robuust MCP Distributieplatform: Het MCP ecosysteem mist momenteel een gecentraliseerd distributieplatform. De markt vereist cloudplatforms en andere leveranciers om dit gat te vullen.
- Langzamere-dan-Verwachte Ontwikkeling van Grote Model Technologie: Grote modellen blijven aanzienlijke uitdagingen ondervinden op het gebied van context windows en hallucinaties.
- Langzamere-dan-Verwachte Commercialisering van Agents: Hoewel AI Agents kosten hebben aangekondigd, is hun betalingssituatie niet openbaar en is de duurzaamheid van hun bedrijfsmodel twijfelachtig.
Een Diepe Duik in AI Agents: Het ontsluiten van het potentieel van MCP en A2A Protocollen
De opkomst van AI Agents betekent een paradigmaverschuiving in de manier waarop we omgaan met technologie. Deze intelligente entiteiten zijn ontworpen om autonoom taken uit te voeren, te leren van hun ervaringen en zich aan te passen aan veranderende omgevingen. De opkomst van protocollen zoals MCP (Model-Context-Protocol) en A2A (Agent-to-Agent) versnelt de ontwikkeling en implementatie van AI Agents verder. Laten we dieper ingaan op deze concepten en hun implicaties onderzoeken.
De Essentie van een AI Agent: Verder dan Eenvoudige Chatbots
Hoewel chatbots zoals ChatGPT de verbeelding van het publiek hebben gegrepen, vertegenwoordigen AI Agents een meer geavanceerde vorm van AI. Gebruikers verwachten van deze agents niet alleen dat ze reageren op expliciete verzoeken, maar ook dat ze proactief hun behoeften begrijpen, complexe taken opsplitsen en zelfs voltooide projecten leveren. Dit vereist een hoger niveau van autonomie en intelligentie.
Belangrijkste Componenten van een AI Agent: Planning, Geheugen en Toolgebruik
Zoals Lilian Weng articuleerde, zijn de kerncomponenten van een AI Agent planning, geheugen en toolgebruik.
- Planning: Dit omvat het vermogen om complexe taken op te delen in kleinere, beheersbare stappen en om na te denken over de voortgang die is geboekt bij het bereiken van het gewenste resultaat.
- Geheugen: AI Agents hebben zowel kortetermijn- als langetermijngeheugen nodig om informatie over eerdere interacties te bewaren, te leren van hun ervaringen en zich aan te passen aan veranderende omstandigheden.
- Toolgebruik: Het vermogen om toegang te krijgen tot en gebruik te maken van externe tools, zoals zoekmachines en API’s, is cruciaal voor AI Agents om informatie te verzamelen, acties uit te voeren en te communiceren met de echte wereld.
Het Rijpende AI Agent Landschap: Van Onderzoeksprojecten tot Gemonetiseerde Diensten
Aanvankelijk waren AI Agent projecten voornamelijk onderzoeksoriënterend, met als doel het potentieel van AI in verschillende domeinen te onderzoeken. Naarmate de technologie volwassener wordt, zien we echter een verschuiving naar commercialisering.
De Opkomst van Gemonetiseerde AI Agent Diensten
Veel bedrijven integreren nu AI Agents in hun bestaande dienstverlening, vaak als onderdeel van premium abonnementspakketten. Google’s Gemini-model biedt bijvoorbeeld een Deep Research functie voor betalende gebruikers, waardoor ze de kracht van AI kunnen benutten om diepgaand onderzoek te doen en rapporten te genereren.
Beperkingen en Mogelijkheden voor Verbetering
Ondanks de geboekte vooruitgang, worden AI Agents nog steeds geconfronteerd met beperkingen. Veel van de huidige aanbiedingen zijn beperkt in termen van gebruik en functionaliteit, waardoor hun aantrekkingskracht op een breder publiek wordt beperkt. Deze beperkingen vertegenwoordigen echter ook mogelijkheden voor verdere innovatie en ontwikkeling.
De Rol van Context Windows, Reinforcement Learning en Redeneermodellen
Verschillende factoren hebben bijgedragen aan de recente vorderingen in AI Agent technologie.
De Kracht van Grote Context Windows
AI Agents vertrouwen sterk op geheugen om informatie op te slaan en te verwerken. De toenemende grootte van context windows in grote modellen heeft Agents in staat gesteld om meer informatie te bewaren en complexere taken uit te voeren.
Reinforcement Learning: Het trainen van Agents om Optimale Beslissingen te Nemen
Reinforcement learning technieken zijn bijzonder effectief gebleken bij het trainen van AI Agents om taken uit te voeren die objectief kunnen worden beoordeeld, zoals het genereren van code en het oplossen van wiskundige problemen.
De Vooruitgang van Redeneermodellen
AI Agents zijn in wezen toepassingen van redeneermodellen. De ontwikkeling van meer geavanceerde redeneermodellen, zoals OpenAI’s Chain of Thought (CoT), heeft de weg vrijgemaakt voor meer capabele en intelligente Agents.
De Betekenis van MCP en A2A Protocollen
De opkomst van gestandaardiseerde communicatieprotocollen is cruciaal voor het faciliteren van de ontwikkeling en implementatie van AI Agents.
MCP: Het vereenvoudigen van Integratie met Externe Gegevens en Tools
Het MCP-protocol is bedoeld om te standaardiseren hoe AI-modellen toegang krijgen tot en gebruik maken van externe gegevens en tools. Dit vermindert de complexiteit en kosten van het integreren van Agents met verschillende diensten.
A2A: Communicatie tussen AI Agents mogelijk maken
Het A2A-protocol faciliteert communicatie en samenwerking tussen AI Agents. Dit opent nieuwe mogelijkheden voor het creëren van complexe, gedistribueerde AI-systemen.
De Toekomst van AI Agents: Een Wereld van Intelligente Assistenten
De ontwikkeling van AI Agents bevindt zich nog in de beginfase, maar het potentieel is enorm. In de toekomst kunnen we verwachten dat AI Agents in staat zijn om autonoom een breed scala aan taken uit te voeren, te leren van hun ervaringen en zich aan te passen aan veranderende omstandigheden. Deze intelligente assistenten zullen een revolutie teweegbrengen in de manier waarop we omgaan met technologie en verschillende aspecten van ons leven transformeren.
Uitdagingen en Overwegingen
Naarmate AI Agents steeds vaker voorkomen, is het belangrijk om potentiële uitdagingen en zorgen aan te pakken.
- Ethische Overwegingen: AI Agents moeten op een verantwoorde en ethische manier worden ontwikkeld en ingezet, zodat ze geen vooroordelen in stand houden of bepaalde groepen discrimineren.
- Beveiligingsrisico’s: AI Agents kunnen kwetsbaar zijn voor beveiligingsdreigingen, zoals hacking en datalekken. Het is cruciaal om robuuste beveiligingsmaatregelen te implementeren om deze systemen te beschermen.
- Verlies van Banen: De automatiseringsmogelijkheden van AI Agents kunnen leiden tot verlies van banen in bepaalde industrieën. Het is belangrijk om ons voor te bereiden op deze veranderingen en steun te bieden aan werknemers die worden getroffen.