Начало управления агентами: как MCP предлагает технический план для совместимости и безопасности
Поскольку спрос на интеллектуальных агентов диверсифицируется среди различных групп пользователей, эффективное управление должно учитывать уникальные проблемы каждого сообщества. Используя технологические меры защиты, такие как Model Context Protocol (MCP), способствуя сотрудничеству с открытым исходным кодом и внедряя надзор с участием человека, мы можем обеспечить надежность и управляемость приложений агентов, способствуя созданию здоровой экосистемы.
Интеллектуальный агент, или AI Agent, — это система, основанная на больших языковых моделях (LLM), которая взаимодействует с внешней средой через инструменты, действуя от имени пользователя.
В ноябре 2024 года Anthropic представила Model Context Protocol (MCP), протокол с открытым исходным кодом, который предлагает техническое решение для повышения эффективности и безопасности агентов общего назначения.
Хотя MCP закладывает основу для управления агентами, он не решает все проблемы.
Проблемы, с которыми сталкиваются агенты общего назначения
Агенты — это системы, использующие большие языковые модели для взаимодействия с внешним миром с помощью различных инструментов, представляя пользователей и выполняя действия. Эти агенты обладают памятью, планированием, восприятием, вызовом инструментов и возможностями действия.
Manus, например, позиционируется как агент общего назначения, отличный от продуктов-агентов, ориентированных на рабочий процесс.
Ожидания отрасли в отношении агентов, особенно агентов общего назначения, вытекают из их способности удовлетворять потребности различных заинтересованных сторон.
Однако агенты общего назначения сталкиваются с тремя ключевыми проблемами: совместимость, безопасность и конкуренция.
Протокол MCP, который обеспечивает эффективное сотрудничество между моделями с использованием различных инструментов и источников данных, и обеспечивает безопасное распределение ответственности при агрегировании данных несколькими сторонами, заслуживает более глубокого изучения, чем сам продукт Manus.
MCP: техническое решение для совместимости и безопасности
В ноябре 2024 года Anthropic открыла исходный код Model Context Protocol (MCP), позволяющий системам предоставлять контекстную информацию моделям AI стандартизированным и безопасным способом в различных сценариях интеграции.
MCP использует многоуровневую архитектуру для решения проблем стандартизации и безопасности в приложениях Agent. Хост-приложение (например, Manus) одновременно подключается к нескольким служебным программам (MCP Servers) через MCP client. Каждый сервер специализируется на предоставлении стандартизированного доступа к конкретному источнику данных или приложению.
Во-первых, MCP решает проблему совместимости при вызове данных/инструментов Agent посредством стандартного консенсуса.
Во-вторых, MCP имеет три соображения безопасности. Во-первых, канал передачи данных изолирует модель и конкретный источник данных, и они взаимодействуют через протокол MCP Server. Модель напрямую не зависит от внутренних деталей источника данных, что проясняет источник смешивания данных несколькими сторонами.
Во-вторых, протокол связи повышает прозрачность и проверяемость канала управления командами, решая проблемы информационной асимметрии и ‘черного ящика’ при взаимодействии данных между пользователем и моделью.
В-третьих, канал авторизации защищен путем реагирования в соответствии с разрешениями, обеспечивая контроль пользователя над использованием Agent инструментов/данных.
MCP создает стандартизированный интерфейс и механизм защиты безопасности посредством многоуровневой архитектуры, достигая баланса между интероперабельностью и безопасностью при вызове данных и инструментов.
MCP как основа для управления агентами
MCP предлагает совместимость и безопасность для вызова данных и инструментов, закладывая основу для управления Agent, но он не решает все проблемы, возникающие в управлении.
Во-первых, с точки зрения надежности, MCP еще не сформировал нормативные стандарты для выбора вызываемых источников данных и инструментов, а также не оценил и не проверил результаты выполнения.
Во-вторых, MCP не может временно скорректировать новый тип коммерческого конкурентного сотрудничества, вызванный Agent.
В целом, MCP предоставляет первоначальный технический ответ на основные проблемы безопасности, с которыми сталкиваются пользователи при использовании Agent, и стал отправной точкой управления Agent.
Глубокое погружение в проблемы агентов общего назначения
Агенты общего назначения, несмотря на свою перспективность, сталкиваются с несколькими препятствиями, требующими тщательного рассмотрения и инновационных решений. Эти проблемы охватывают совместимость, безопасность и конкуренцию, каждая из которых требует уникального подхода для обеспечения ответственного и эффективного развертывания этих агентов.
Загадки совместимости
Проблема совместимости возникает из-за разнообразной экосистемы инструментов, источников данных и платформ, с которыми должны взаимодействовать агенты. Каждый из этих компонентов может иметь свои собственные уникальные протоколы, форматы и интерфейсы, создавая сложную сеть зависимостей, в которой может быть трудно ориентироваться.
Например, агент, предназначенный для управления календарем, электронной почтой и учетными записями в социальных сетях пользователя, должен иметь возможность беспрепятственно интегрироваться с каждой из этих служб, несмотря на их различные API и структуры данных. Это требует от агента высокой степени адаптируемости и способности переводить между различными форматами и протоколами.
Кроме того, проблема совместимости выходит за рамки технических соображений и включает в себя семантическую интероперабельность. Агенты должны понимать смысл данных и инструкций в различных контекстах, даже если они выражены в разных терминах или форматах. Это требует расширенных возможностей обработки естественного языка (NLP) и способности рассуждать об отношениях между различными концепциями.
Для решения проблемы совместимости было предложено несколько подходов, в том числе разработка стандартизированных протоколов и интерфейсов, использование онтологий и графов знаний для представления семантических отношений и принятие методов машинного обучения для автоматической адаптации к новым источникам данных и инструментам.
Меры безопасности
Безопасность имеет первостепенное значение при развертывании агентов, поскольку они часто имеют доступ к конфиденциальным данным и возможность выполнять действия от имени пользователей. Проблема безопасности охватывает ряд угроз, включая несанкционированный доступ, утечки данных и злонамеренные манипуляции.
Агенты должны быть разработаны с учетом безопасности с самого начала, включая механизмы для аутентификации пользователей, авторизации доступа к ресурсам и защиты данных от несанкционированного раскрытия или изменения. Это требует использования надежного шифрования, политик контроля доступа и систем обнаружения вторжений.
Кроме того, агенты должны быть устойчивы к атакам, которые пытаются использовать уязвимости в их коде или логике. Это требует тщательного тестирования и проверки, а также внедрения обновлений безопасности и исправлений.
Кроме того, проблема безопасности распространяется на цепочку поставок компонентов агента, поскольку агенты часто полагаются на сторонние библиотеки и службы. Важно обеспечить безопасность и надежность этих компонентов и то, что они не скомпрометированы злоумышленниками.
Для решения проблемы безопасности было предложено несколько подходов, в том числе использование методов безопасного кодирования, внедрение аудитов безопасности и тестирования на проникновение, а также принятие стандартов безопасности и сертификаций.
Конкурентное сотрудничество
Конкурентная среда для агентов быстро развивается, и многочисленные компании и организации стремятся разрабатывать и развертывать наиболее способных и эффективных агентов. Эта конкуренция может привести к инновациям и улучшениям, но она также может создать проблемы, связанные со справедливостью, прозрачностью и подотчетностью.
Одной из проблем является потенциал для агентов заниматься недобросовестной или вводящей в заблуждение практикой, такой как ценовая дискриминация, манипулирование данными или распространение дезинформации. Это требует реализации этических принципов и нормативно-правовой базы для обеспечения того, чтобы агенты использовались ответственным и прозрачным образом.
Другая проблема — потенциал для агентов усугублять существующее неравенство, такое как предвзятость в решениях о найме или кредитовании. Это требует тщательного внимания к проектированию и обучению агентов, а также внедрения показателей справедливости и процедур аудита.
Кроме того, конкурентная среда может создавать проблемы, связанные с конфиденциальностью и владением данными. Агенты часто собирают и обрабатывают огромные объемы данных, вызывая обеспокоенность тем, как эти данные используются и защищаются. Важно установить четкие принципы конфиденциальности и владения данными и обеспечить пользователям контроль над своими данными.
Для решения проблемы конкуренции было предложено несколько подходов, в том числе разработка этических принципов, внедрение нормативно-правовой базы и содействие сотрудничеству с открытым исходным кодом.
Model Context Protocol: более глубокое погружение
Model Context Protocol (MCP) представляет собой значительный шаг вперед в решении проблем совместимости и безопасности в приложениях агентов. Предоставляя стандартизированный и безопасный способ взаимодействия агентов с различными источниками данных и инструментами, MCP позволяет разрабатывать более надежных, надежных и заслуживающих доверия агентов.
Многоуровневая архитектура для стандартизации и безопасности
MCP использует многоуровневую архитектуру, которая отделяет агент от базовых источников данных и инструментов, создавая четкое разделение обязанностей. Эта архитектура состоит из трех основных уровней:
Хост-приложение: Это сам агент, отвечающий за координацию общей задачи и взаимодействие с пользователем.
MCP Client: Этот компонент предоставляет стандартизированный интерфейс для хост-приложения для связи с серверами MCP.
MCP Servers: Эти компоненты предоставляют доступ к определенным источникам данных или инструментам, переводя между стандартизированным протоколом MCP и собственными протоколами базовых ресурсов.
Эта многоуровневая архитектура предоставляет несколько преимуществ, в том числе:
Улучшенная совместимость: Используя стандартизированный протокол, MCP позволяет агентам взаимодействовать с различными источниками данных и инструментами, не беспокоясь о деталях их конкретных интерфейсов.
Повышенная безопасность: Изолируя агент от базовыхресурсов, MCP снижает риск несанкционированного доступа и утечки данных.
Повышенная гибкость: Многоуровневая архитектура позволяет легко добавлять и удалять источники данных и инструменты, что упрощает адаптацию к изменяющимся требованиям.
Обеспечение совместимости посредством стандартного консенсуса
MCP решает проблему совместимости, предоставляя стандартизированный протокол для доступа агентов к данным из различных источников и манипулирования ими. Этот протокол определяет общий набор операций для чтения, записи и обновления данных, а также общий формат для представления данных.
Придерживаясь этого протокола, агенты могут взаимодействовать с различными источниками данных, не беспокоясь о деталях их конкретных форматов или интерфейсов. Это упрощает процесс разработки и снижает риск возникновения проблем с совместимостью.
Соображения безопасности в MCP
MCP включает в себя несколько соображений безопасности для защиты данных и предотвращения несанкционированного доступа. К ним относятся:
Изоляция данных: Архитектура MCP изолирует агент от базовых источников данных, предотвращая его прямой доступ к конфиденциальной информации.
Прозрачность управления командами: Протокол связи, используемый MCP, обеспечивает прозрачность и проверяемость, позволяя пользователям отслеживать и проверять действия, выполняемые агентом.
Авторизация на основе разрешений: MCP обеспечивает соблюдение строгих политик контроля доступа, гарантируя, что агент имеет доступ только к данным и инструментам, которые ему разрешено использовать.
Баланс между интероперабельностью и безопасностью
MCP обеспечивает баланс между интероперабельностью и безопасностью, предоставляя стандартизированный интерфейс для доступа к данным и инструментам, а также внедряя меры безопасности для защиты данных и предотвращения несанкционированного доступа. Этот баланс необходим для обеспечения безопасного и ответственного использования агентов.
За пределами MCP: будущее управления агентами
Хотя MCP представляет собой значительный шаг вперед, он не является полным решением проблем управления агентами. Несколько областей требуют дальнейшего внимания, в том числе:
Надежность и проверка данных
MCP в настоящее время не предоставляет механизмов для проверки точности и надежности источников данных, а также не предоставляет способа оценки качества результатов, полученных агентами. Это область, требующая дальнейшего развития, поскольку пользователи должны иметь возможность доверять информации и действиям, предоставляемым агентами.
Навигация по новым коммерческим ландшафтам
Появление агентов создает новые коммерческие отношения и бизнес-модели, в которых может быть трудно ориентироваться. MCP не решает эти проблемы, и необходимо дальнейшее рассмотрение для обеспечения справедливости и конкурентоспособности экосистемы агентов.
Постоянная эволюция управления агентами
MCP представляет собой важную отправную точку для управления агентами, предоставляя техническую основу для решения проблем совместимости и безопасности. Однако необходимы постоянные усилия для решения оставшихся проблем и обеспечения ответственного и полезного использования агентов. По мере развития области продолжающееся сотрудничество между исследователями, разработчиками и политиками будет иметь важное значение для формирования будущего управления агентами.