Ландшафт разработки AI-агентов претерпевает сейсмические изменения, вызванные слиянием мощных больших языковых моделей (LLM), протоколов с открытым исходным кодом и стратегическим открытием обширных цифровых экосистем. В авангарде этой революции находится Ant Group, ведущая технологическая компания, которая в последнее время добилась значительных успехов в расширении возможностей разработчиков по созданию интеллектуальных агентов, легко интегрируемых в повседневные приложения.
Ant Group и платформа Baibao箱: интеграция MCP
Стратегический шаг Ant Group включает в себя внедрение протокола Microservice Communication Protocol (MCP) и интеграцию его в свою платформу Baibao箱 (Baibao box), комплексную среду разработки AI-агентов. Эта платформа теперь может похвастаться выделенной зоной, поддерживающей развертывание и вызов более 30 служб MCP.
Эта интеграция открывает беспрецедентные возможности для разработчиков, предоставляя им прямой доступ к экосистемам приложений национального уровня, таким как Alipay и Gaode Map. В бэкэнде разработчики могут использовать ведущие LLM, такие как DeepSeek, Tongyi Qianwen, Kimi и Zhipu, а также богатую коллекцию из более чем 50 плагинов и почти 100 инструментов.
Рост AI-агентов и значение MCP
В этом году наблюдается взрывной рост интереса и развития вокруг AI-агентов. Эта тенденция была инициирована такими инициативами, как Manus, который возглавил движение, и еще больше подпитывалась протоколом MCP с открытым исходным кодом, ключевым фактором в продвижении революции AI-агентов вперед.
Для разработчиков это представляет собой беспрецедентную возможность создавать AI-агентов, которые глубоко интегрированы с цифровым миром, способны выполнять широкий спектр задач и оказывать интеллектуальную помощь пользователям.
Гибкая интеграция с Alipay, Gaode Map и другими
Платформа Baibao箱 от Ant Group предлагает две различные модели обслуживания MCP для удовлетворения разнообразных потребностей разработчиков:
Полный цикл управляемого обслуживания
Эта модель обеспечивает удобство использования из коробки. Разработчики могут развертывать и подключать AI-агентов к службам MCP за считанные минуты, не обременяя себя управлением ресурсами, развертыванием разработок или инженерными операциями.
Этот подход характеризуется своей простотой и доступностью, не требующей опыта программирования и позволяющей любому быстро создавать прототипы и экспериментировать с AI-агентами. Этот подход «без кода» демократизирует разработку AI-агентов, делая ее доступной для более широкой аудитории.
Возможность быстрого развертывания
Эта модель фокусируется на экономической эффективности и гибкости. Разработчики могут легко интегрировать новые службы MCP, такие как Gaode Map API или Wuying Cloud Desktop, в существующих AI-агентов.
Этот модульный подход позволяет разработчикам выборочно включать службы MCP в зависимости от их конкретных потребностей, избегая ненужных усилий по разработке и затрат, связанных с интеграцией неиспользуемых функциональных возможностей. Разработчики платят только за те службы, которые они фактически используют, что делает его очень экономически эффективным решением.
Используя эти две модели обслуживания MCP, платформа Baibao箱 от Ant Group обеспечивает всеобъемлющую и универсальную среду для разработки AI-агентов.
MCP: “HTTP” эры AI
Протокол MCP часто называют «HTTP» эры AI, поскольку он облегчает бесперебойную связь между AI-моделями и внешними ресурсами. Разработанный Anthropic, компанией, стоящей за AI-ассистентом Claude, MCP решает важную проблему для глобальных разработчиков приложений: изоляцию данных.
MCP действует как мост между AI-системами и источниками данных, позволяя разработчикам устанавливать двунаправленные соединения между ними. Это позволяет AI-агентам получать доступ к внешним данным и службам и использовать их, расширяя их возможности и расширяя их потенциальные применения.
Экосистема MCP: поставщики LLM и технологические гиганты
Внедрение MCP набирает обороты, и две основные категории игроков возглавляют атаку:
- Поставщики больших языковых моделей (LLM): Эти компании интегрируют MCP в свои модели, позволяя разработчикам легко подключать их к внешним ресурсам и создавать более сложные AI-агенты.
- Гиганты интернет-технологий: Такие компании, как Ant Group, используют свои существующие экосистемы, чтобы предоставить разработчикам беспрепятственный доступ к широкому спектру услуг и данных через MCP.
Ant Group рано осознала потенциал AI-агентов и запустила свой план экосистемы AI-агентов в сентябре прошлого года, представив платформу Baibao箱. Ключевым элементом этой стратегии является открытость, что объясняет, почему платформа Baibao箱 смогла быстро адаптироваться к росту AI-агентов и принять MCP.
Проактивный подход Ant Group подчеркивает растущую тенденцию в AI-индустрии: важность экосистем в эпоху AI-агентов.
Создание комплексной экосистемы AI-агентов
Ant Group использует платформу Baibao箱 для создания комплексной экосистемы AI-агентов, которая охватывает различные аспекты разработки AI-агентов:
- Базовая инфраструктура: Предоставление доступа к базовым LLM и интеллектуальным ресурсам.
- Уровень инструментов: Предложение более 50 плагинов и инструментов для упрощения процесса разработки.
- Уровень промежуточного программного обеспечения: Интеграция служб MCP для подключения к более широкому спектру функций и возможностей, расширение границ возможностей AI.
- Уровень экосистемы: Интеграция более 30 сервисных возможностей, включая Alipay и Gaode Map, для предоставления разработчикам «коммерческой экосистемы».
Этот подход, ориентированный на экосистему, демонстрирует, что видение Ant Group выходит за рамки создания одного AI-продукта. Вместо этого компания сосредоточена на создании надежной инфраструктуры и экосистемы, которая позволяет разработчикам AI-агентов создавать практичные и ценные AI-агенты. Это, в свою очередь, ускоряет внедрение и распространение AI-приложений в различных отраслях, создавая благотворный цикл инноваций и роста.
Будущее AI: Экосистемы как ключевой фактор дифференциации
По мере того, как основные возможности LLM продолжают развиваться, а затраты на вычислительную мощность снижаются, AI-индустрия приближается к критической точке, когда крупномасштабное применение и развертывание становятся возможными. Об этомсвидетельствует появление таких платформ, как «Baibao箱» от Ant Group, которая стремится предоставить экосистеме интеллектуальных AI-сущностей всеобъемлющие возможности.
Заглядывая в 2025 год, который, по прогнозам, станет прорывным годом для AI-агентов, становится ясно, что отрасли необходимо пересмотреть свое понимание успеха. Победителями в эпоху AI будут не обязательно компании с самыми мощными моделями, а те, кто сможет построить самые динамичные, эффективные и открытые экосистемы.
Подобно тому, как Manus вызвал воображение сотрудничества AI-агентов, MCP доносит это видение до каждого разработчика, способствуя созданию более открытой и активной экосистемы разработки. Это приближает нас к настоящему взрыву AI-агентов с реальным воздействием.
Подробное расширение и реструктуризация контента
Протокол MCP: Глубокое погружение
Microservice Communication Protocol (MCP) становится основополагающим элементом в эволюции AI-агентов. Чтобы полностью понять его значение, важно углубиться в его технические аспекты и проблемы, которые он решает.
- Стандартизация связи: MCP предоставляет стандартизированный способ взаимодействия AI-агентов с внешними службами и источниками данных. Эта стандартизация устраняет необходимость для разработчиков создавать пользовательские интеграции для каждой службы, упрощая процесс разработки и снижая риск ошибок.
- Безопасность и конфиденциальность данных: MCP включает в себя механизмы безопасности для защиты конфиденциальных данных во время связи. Это особенно важно, когда AI-агенты получают доступ к личной информации и обрабатывают ее.
- Масштабируемость и надежность: MCP разработан для масштабируемости и надежности, обеспечивая AI-агентам возможность обрабатывать большие объемы данных и запросов без ухудшения производительности.
- Совместимость: MCP способствует совместимости между различными AI-моделями и службами. Это позволяет разработчикам объединять различные AI-технологии для создания более мощных и универсальных агентов.
Решая эти ключевые задачи, MCP открывает новые возможности для разработки и развертывания AI-агентов.
Экосистема Ant Group: более пристальный взгляд
Экосистема Ant Group является ключевым фактором дифференциации в ландшафте AI-агентов. Предоставляя разработчикам доступ к широкому спектру услуг и данных, Ant Group позволяет им создавать AI-агентов, которые глубоко интегрированы с цифровым миром.
- Alipay: Предоставляет доступ к обширной сети продавцов и потребителей, позволяя AI-агентам облегчать транзакции и предоставлять персонализированные рекомендации.
- Gaode Map: Предлагает службы определения местоположения, позволяя AI-агентам предоставлять помощь в навигации, находить близлежащие предприятия и отслеживать текущие условия дорожного движения в режиме реального времени.
- Другие службы: Экосистема Ant Group включает в себя множество других служб, таких как финансовые службы, службы здравоохранения и транспортные службы, предоставляя разработчикам множество данных и возможностей для создания инновационных AI-агентов.
Используя экосистему Ant Group, разработчики могут создавать AI-агентов, которые более полезны, более привлекательны и более ценны для пользователей.
Платформа Baibao箱: Комплексная среда разработки
Платформа Baibao箱 предоставляет разработчикам полный набор инструментов и ресурсов для создания, тестирования и развертывания AI-агентов.
- Инструменты разработки: Платформа включает в себя ряд инструментов разработки, таких как редакторы кода, отладчики и эмуляторы, для упрощения процесса разработки.
- Тестирование и проверка: Платформа предоставляет инструменты для тестирования и проверки AI-агентов, гарантируя, что они соответствуют стандартам качества и работают должным образом.
- Развертывание и управление: Платформа упрощает развертывание и управление AI-агентами, позволяя разработчикам быстро и легко развертывать своих агентов в производственных средах.
- Поддержка сообщества: Платформа Baibao箱 поддерживается динамичным сообществом разработчиков, которые могут оказывать помощь и делиться знаниями.
Предоставляя разработчикам комплексную среду разработки, Ant Group снижает барьеры для входа в разработку AI-агентов и ускоряет темпы инноваций.
Варианты использования и приложения AI-агентов
Потенциальные приложения AI-агентов обширны и разнообразны, охватывают различные отрасли и области.
- Обслуживание клиентов: AI-агенты могут предоставлять автоматизированное обслуживание клиентов, отвечать на вопросы, решать проблемы и предоставлять персонализированные рекомендации.
- Здравоохранение: AI-агенты могут помогать врачам в диагностике заболеваний, мониторинге пациентов и предоставлении персонализированных планов лечения.
- Финансы: AI-агенты могут предоставлять финансовые консультации, управлять инвестициями и обнаруживать мошенничество.
- Транспорт: AI-агенты могут оптимизировать транспортный поток, управлять логистикой и управлять автономными транспортными средствами.
- Образование: AI-агенты могут предоставлять персонализированное обучение, оценивать успеваемость учащихся и создавать адаптивные учебные программы.
По мере того, как технология AI-агентов продолжает развиваться, мы можем ожидать появления еще более инновационных и эффективных приложений.
Этические соображения, касающиеся AI-агентов
Разработка и развертывание AI-агентов поднимают важные этические вопросы, которые необходимо решить, чтобы обеспечить ответственное использование этих технологий и на благо общества.
- Предвзятость и справедливость: AI-агенты могут увековечивать и усиливать существующие предубеждения в данных, приводя к несправедливым или дискриминационным результатам. Крайне важно разрабатывать AI-агентов, которые являются справедливыми и непредвзятыми.
- Конфиденциальность и безопасность: AI-агенты могут собирать и обрабатывать огромные объемы личных данных, вызывая опасения по поводу конфиденциальности и безопасности. Важно защищать пользовательские данные и обеспечивать использование AI-агентов с соблюдением конфиденциальности.
- Прозрачность и объяснимость: Важно понимать, как AI-агенты принимают решения, и иметь возможность объяснять эти решения пользователям. Это требует разработки AI-агентов, которые являются прозрачными и объяснимыми.
- Подотчетность и ответственность: Важно установить четкие линии подотчетности и ответственности за действия AI-агентов. Это требует разработки рамок для управления использованием AI-агентов и устранения потенциального вреда.
Решая эти этические вопросы, мы можем обеспечить использование AI-агентов таким образом, чтобы это соответствовало нашим ценностям и способствовало общему благу.
Будущее разработки AI-агентов
Будущее разработки AI-агентов светлое, с множеством захватывающих тенденций и возможностей на горизонте.
- Более мощные LLM: По мере того, как LLM продолжают улучшаться, AI-агенты станут более интеллектуальными, более способными и более универсальными.
- Более сложные протоколы MCP: Будущие версии MCP обеспечат еще большую гибкость, безопасность и масштабируемость, позволяя разработчикам создавать более сложные и инновационные AI-агенты.
- Более открытые экосистемы: Тенденция к открытым экосистемам будет продолжаться, предоставляя разработчикам доступ к более широкому спектру услуг, данных и инструментов.
- Более доступные платформы разработки: Платформы разработки AI-агентов станут более удобными и доступными, снижая барьеры для входа для начинающих разработчиков.
- Более широкое внедрение: AI-агенты будут все шире внедряться в различных отраслях и областях, преобразуя наш образ жизни и работы.
По мере того, как технология AI-агентов продолжает развиваться, мы можем ожидать глубокого воздействия на общество, создавая новые возможности и решая некоторые из самых насущных мировых проблем. Инициативы Ant Group, особенно платформа Baibao箱 и ее внедрение MCP, играют решающую роль в формировании этого будущего, расширяя возможности разработчиков и демократизируя доступ к инструментам и ресурсам, необходимым им для создания AI-агентов следующего поколения.