Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na inteligentne agenty wśród różnych grup użytkowników, efektywne zarządzanie nimi musi uwzględniać specyficzne obawy każdej społeczności. Wykorzystując zabezpieczenia technologiczne, takie jak Model Context Protocol (MCP), wspierając współpracę open-source i wdrażając nadzór z udziałem człowieka, możemy zapewnić wiarygodność i kontrolowalność aplikacji agentów, jednocześnie promując zdrowy ekosystem.
Inteligentny agent, czyli AI Agent, to system oparty na dużych modelach językowych (LLM), który wchodzi w interakcje z otoczeniem zewnętrznym za pomocą narzędzi, działając w imieniu użytkownika.
W listopadzie 2024 roku firma Anthropic wprowadziła Model Context Protocol (MCP), protokół open-source, który oferuje techniczne rozwiązanie poprawiające wydajność i bezpieczeństwo agentów ogólnego przeznaczenia.
Chociaż MCP stanowi fundament zarządzania agentami, nie rozwiązuje wszystkich wyzwań.
Wyzwania Stojące Przed Agentami Ogólnego Przeznaczenia
Agenci to systemy wykorzystujące duże modele językowe do interakcji ze światem zewnętrznym za pomocą różnych narzędzi, reprezentując użytkowników i wykonując działania. Agenci ci posiadają pamięć, zdolność planowania, percepcję, możliwość wywoływania narzędzi i wykonywania akcji.
Manus, na przykład, jest pozycjonowany jako agent ogólnego przeznaczenia, odmienny od produktów agentowych zorientowanych na przepływ pracy.
Oczekiwania branży wobec agentów, zwłaszcza tych ogólnego przeznaczenia, wynikają z ich zdolności do zaspokajania potrzeb różnych interesariuszy.
Jednak agenci ogólnego przeznaczenia stoją w obliczu trzech kluczowych wyzwań: kompatybilności, bezpieczeństwa i konkurencji.
Protokół MCP, który umożliwia efektywną współpracę między modelami w zakresie różnych narzędzi i źródeł danych oraz zapewnia bezpieczne przydzielanie odpowiedzialności w agregacji danych od wielu stron, jest bardziej wart dogłębnego zbadania niż sam produkt Manus.
MCP: Techniczne Rozwiązanie dla Kompatybilności i Bezpieczeństwa
W listopadzie 2024 roku firma Anthropic udostępniła na zasadach open-source Model Context Protocol (MCP), umożliwiając systemom dostarczanie informacji kontekstowych modelom AI w ustandaryzowany i bezpieczny sposób w różnych scenariuszach integracji.
MCP wykorzystuje warstwową architekturę, aby rozwiązać problemy standaryzacji i bezpieczeństwa w aplikacjach Agentów. Aplikacja hosta (taka jak Manus) łączy się jednocześnie z wieloma programami serwisowymi (MCP Servers) za pośrednictwem klienta MCP. Każdy serwer specjalizuje się w zapewnianiu ustandaryzowanego dostępu do konkretnego źródła danych lub aplikacji.
Po pierwsze, MCP rozwiązuje problem kompatybilności w wywoływaniu danych/narzędzi przez Agenta poprzez standardowy konsensus.
Po drugie, MCP ma trzy aspekty bezpieczeństwa. Po pierwsze, łącze danych izoluje model od konkretnego źródła danych, a te dwa elementy wchodzą w interakcje za pośrednictwem protokołu MCP Server. Model nie zależy bezpośrednio od wewnętrznych szczegółów źródła danych, co wyjaśnia pochodzenie mieszania danych od wielu stron.
Po drugie, protokół komunikacyjny zwiększa przejrzystość i audytowalność łącza sterowania poleceniami, rozwiązując problem asymetrii informacji i wyzwań związanych z czarną skrzynką w interakcji danych użytkownika z modelem.
Po trzecie, łącze autoryzacji jest zabezpieczone poprzez odpowiadanie zgodnie z uprawnieniami, zapewniając użytkownikowi kontrolę nad wykorzystaniem narzędzi/danych przez Agenta.
MCP buduje ustandaryzowany interfejs i mechanizm ochrony bezpieczeństwa poprzez warstwową architekturę, osiągając równowagę między interoperacyjnością a bezpieczeństwem w wywoływaniu danych i narzędzi.
MCP jako Podstawa Zarządzania Agentami
MCP oferuje kompatybilność i bezpieczeństwo dla wywoływania danych i narzędzi, stanowiąc fundament zarządzania Agentami, ale nie rozwiązuje wszystkich wyzwań stojących przed zarządzaniem.
Po pierwsze, w zakresie wiarygodności, MCP nie wypracował jeszcze normatywnych standardów dla wyboru wywoływanych źródeł danych i narzędzi, ani nie ocenił i zweryfikował wyników wykonania.
Po drugie, MCP nie może tymczasowo dostosować nowego rodzaju komercyjnej relacji współpracy konkurencyjnej, którą wprowadza Agent.
Ogólnie rzecz biorąc, MCP zapewnia wstępną techniczną odpowiedź na podstawowe obawy dotyczące bezpieczeństwa, z jakimi borykają się użytkownicy korzystający z Agenta, i stał się punktem wyjścia zarządzania Agentami.
Dogłębna Analiza Wyzwań Stojących Przed Agentami Ogólnego Przeznaczenia
Agenci ogólnego przeznaczenia, choć obiecujący, napotykają na szereg przeszkód, które wymagają starannego rozważenia iinnowacyjnych rozwiązań. Wyzwania te obejmują kompatybilność, bezpieczeństwo i konkurencję, z których każde wymaga unikalnego podejścia, aby zapewnić odpowiedzialne i skuteczne wdrażanie tych agentów.
Problemy z Kompatybilnością
Wyzwanie związane z kompatybilnością wynika z różnorodnego ekosystemu narzędzi, źródeł danych i platform, z którymi agenci muszą wchodzić w interakcje. Każdy z tych komponentów może mieć swoje własne unikalne protokoły, formaty i interfejsy, tworząc złożoną sieć zależności, która może być trudna do pokonania.
Na przykład, agent zaprojektowany do zarządzania kalendarzem, pocztą e-mail i kontami w mediach społecznościowych użytkownika musi być w stanie bezproblemowo integrować się z każdą z tych usług, pomimo ich różnych interfejsów API i struktur danych. Wymaga to od agenta wysokiego stopnia adaptacji i zdolności do tłumaczenia między różnymi formatami i protokołami.
Ponadto wyzwanie związane z kompatybilnością wykracza poza względy techniczne i obejmuje interoperacyjność semantyczną. Agenci muszą być w stanie zrozumieć znaczenie danych i instrukcji w różnych kontekstach, nawet jeśli są wyrażone w różnych terminach lub formatach. Wymaga to zaawansowanych możliwości przetwarzania języka naturalnego (NLP) i zdolności do wnioskowania o relacjach między różnymi koncepcjami.
Aby sprostać wyzwaniu związanemu z kompatybilnością, zaproponowano kilka podejść, w tym opracowanie ustandaryzowanych protokołów i interfejsów, wykorzystanie ontologii i grafów wiedzy do reprezentowania relacji semantycznych oraz przyjęcie technik uczenia maszynowego w celu automatycznego dostosowywania się do nowych źródeł danych i narzędzi.
Zabezpieczenia
Bezpieczeństwo jest najważniejsze podczas wdrażania agentów, ponieważ często mają oni dostęp do wrażliwych danych i możliwość wykonywania działań w imieniu użytkowników. Wyzwanie związane z bezpieczeństwem obejmuje szereg zagrożeń, w tym nieautoryzowany dostęp, naruszenia danych i złośliwe manipulacje.
Agenci muszą być projektowani z myślą o bezpieczeństwie od samego początku, włączając mechanizmy uwierzytelniania użytkowników, autoryzacji dostępu do zasobów i ochrony danych przed nieautoryzowanym ujawnieniem lub modyfikacją. Wymaga to użycia silnego szyfrowania, zasad kontroli dostępu i systemów wykrywania włamań.
Ponadto agenci muszą być odporni na ataki, które próbują wykorzystać luki w ich kodzie lub logice. Wymaga to rygorystycznych testów i walidacji, a także wdrażania aktualizacji i poprawek bezpieczeństwa.
Ponadto wyzwanie związane z bezpieczeństwem rozciąga się na łańcuch dostaw komponentów agentów, ponieważ agenci często polegają na bibliotekach i usługach stron trzecich. Niezbędne jest zapewnienie, że komponenty te są bezpieczne i godne zaufania oraz że nie zostały naruszone przez złośliwych aktorów.
Aby sprostać wyzwaniu związanemu z bezpieczeństwem, zaproponowano kilka podejść, w tym stosowanie bezpiecznych praktyk kodowania, wdrażanie audytów bezpieczeństwa i testów penetracyjnych oraz przyjęcie standardów i certyfikatów bezpieczeństwa.
Kooperacja Konkurencyjna
Krajobraz konkurencyjny dla agentów szybko się rozwija, a liczne firmy i organizacje rywalizują o opracowanie i wdrożenie najbardziej wydajnych i skutecznych agentów. Konkurencja ta może prowadzić do innowacji i ulepszeń, ale może również stwarzać wyzwania związane z uczciwością, przejrzystością i odpowiedzialnością.
Jednym z wyzwań jest możliwość angażowania się agentów w nieuczciwe lub zwodnicze praktyki, takie jak dyskryminacja cenowa, manipulacja danymi lub rozpowszechnianie dezinformacji. Wymaga to wdrożenia wytycznych etycznych i ram regulacyjnych w celu zapewnienia, że agenci są wykorzystywani w sposób odpowiedzialny i przejrzysty.
Innym wyzwaniem jest potencjalne pogłębianie przez agentów istniejących nierówności, takich jak uprzedzenia w decyzjach dotyczących zatrudniania lub udzielania pożyczek. Wymaga to starannego zwrócenia uwagi na projektowanie i szkolenie agentów, a także wdrożenie metryk uczciwości i procedur audytu.
Ponadto krajobraz konkurencyjny może stwarzać wyzwania związane z prywatnością i własnością danych. Agenci często gromadzą i przetwarzają ogromne ilości danych, budząc obawy o to, jak te dane są wykorzystywane i chronione. Niezbędne jest ustanowienie jasnych wytycznych dotyczących prywatności i własności danych oraz zapewnienie użytkownikom kontroli nad ich danymi.
Aby sprostać wyzwaniu związanemu z konkurencją, zaproponowano kilka podejść, w tym opracowanie wytycznych etycznych, wdrożenie ram regulacyjnych i promowanie współpracy open-source.
Protokół Kontekstu Modelu: Dogłębna Analiza
Protokół Kontekstu Modelu (MCP) stanowi znaczący krok naprzód w rozwiązywaniu problemów związanych z kompatybilnością i bezpieczeństwem w aplikacjach agentów. Zapewniając ustandaryzowany i bezpieczny sposób interakcji agentów z różnymi źródłami danych i narzędziami, MCP umożliwia opracowywanie bardziej niezawodnych, wiarygodnych i godnych zaufania agentów.
Warstwowa Architektura dla Standaryzacji i Bezpieczeństwa
MCP wykorzystuje warstwową architekturę, która oddziela agenta od bazowych źródeł danych i narzędzi, tworząc wyraźny podział obowiązków. Architektura ta składa się z trzech głównych warstw:
Aplikacja Hosta: To sam agent, odpowiedzialny za koordynację całego zadania i interakcję z użytkownikiem.
Klient MCP: Ten komponent zapewnia ustandaryzowany interfejs dla aplikacji hosta do komunikacji z serwerami MCP.
Serwery MCP: Te komponenty zapewniają dostęp do określonych źródeł danych lub narzędzi, tłumacząc między ustandaryzowanym protokołem MCP a natywnymi protokołami bazowych zasobów.
Ta warstwowa architektura zapewnia kilka korzyści, w tym:
Poprawiona Kompatybilność: Korzystając z ustandaryzowanego protokołu, MCP umożliwia agentom interakcję z różnymi źródłami danych i narzędziami bez martwienia się o szczegóły ich konkretnych interfejsów.
Zwiększone Bezpieczeństwo: Izolując agenta od bazowych zasobów, MCP zmniejsza ryzyko nieautoryzowanego dostępu i naruszeń danych.
Zwiększona Elastyczność: Warstwowa architektura umożliwia łatwe dodawanie i usuwanie źródeł danych i narzędzi, co ułatwia dostosowanie się do zmieniających się wymagań.
Rozwiązywanie Problemów z Kompatybilnością poprzez Standardowy Konsensus
MCP rozwiązuje problem kompatybilności, zapewniając ustandaryzowany protokół dostępu agentów i manipulowania danymi z różnych źródeł. Protokół ten definiuje wspólny zestaw operacji do odczytu, zapisu i aktualizacji danych, a także wspólny format reprezentacji danych.
Przestrzegając tego protokołu, agenci mogą wchodzić w interakcje z różnymi źródłami danych bez martwienia się o szczegóły ich konkretnych formatów lub interfejsów. Upraszcza to proces rozwoju i zmniejsza ryzyko problemów z kompatybilnością.
Aspekty Bezpieczeństwa w MCP
MCP zawiera kilka aspektów bezpieczeństwa w celu ochrony danych i zapobiegania nieautoryzowanemu dostępowi. Należą do nich:
Izolacja Danych: Architektura MCP izoluje agenta od bazowych źródeł danych, uniemożliwiając mu bezpośredni dostęp do wrażliwych informacji.
Przejrzystość Sterowania Poleceniami: Protokół komunikacyjny używany przez MCP zapewnia przejrzystość i audytowalność, umożliwiając użytkownikom śledzenie i weryfikowanie działań wykonywanych przez agenta.
Autoryzacja Opierająca się na Uprawnieniach: MCP egzekwuje surowe zasady kontroli dostępu, zapewniając, że agent ma dostęp tylko do danych i narzędzi, których używanie jest autoryzowane.
Równoważenie Interoperacyjności i Bezpieczeństwa
MCP zapewnia równowagę między interoperacyjnością a bezpieczeństwem, zapewniając ustandaryzowany interfejs dostępu do danych i narzędzi, a jednocześnie wdrażając środki bezpieczeństwa w celu ochrony danych i zapobiegania nieautoryzowanemu dostępowi. Równowaga ta jest niezbędna do zapewnienia, że agenci mogą być wykorzystywani w sposób bezpieczny i odpowiedzialny.
Poza MCP: Przyszłość Zarządzania Agentami
Chociaż MCP stanowi znaczący krok naprzód, nie jest kompletnym rozwiązaniem wyzwań związanych z zarządzaniem agentami. Kilka obszarów wymaga dalszej uwagi, w tym:
Wiarygodność i Walidacja Danych
MCP nie zapewnia obecnie mechanizmów weryfikacji dokładności i niezawodności źródeł danych, ani nie zapewnia sposobu oceny jakości wyników generowanych przez agentów. Jest to obszar, który wymaga dalszego rozwoju, ponieważ użytkownicy muszą być w stanie zaufać informacjom i działaniom dostarczanym przez agentów.
Nawigacja w Nowych Krajobrazach Handlowych
Rozwój agentów tworzy nowe relacje handlowe i modele biznesowe, które mogą być trudne do pokonania. MCP nie odnosi się do tych kwestii i należy poświęcić więcej uwagi, aby zapewnić, że ekosystem agentów jest uczciwy i konkurencyjny.
Ciągła Ewolucja Zarządzania Agentami
MCP stanowi kluczowy punkt wyjścia dla zarządzania agentami, zapewniając techniczne podstawy do rozwiązywania problemów z kompatybilnością i bezpieczeństwem. Jednak konieczne są ciągłe wysiłki, aby sprostać pozostałym wyzwaniom i zapewnić, że agenci są wykorzystywani w sposób odpowiedzialny i korzystny. Wraz z ewolucją dziedziny, dalsza współpraca między badaczami, programistami i decydentami będzie niezbędna do kształtowania przyszłości zarządzania agentami.