Новые AI инструменты Google: ADK и A2A

Новый инструментарий AI-агентов Google: глубокий анализ Agent Development Kit и протокола A2A

Google недавно представила новаторскую инициативу, направленную на революционное изменение возможностей агентов искусственного интеллекта (AI). Эта инициатива представляет собой как новый набор инструментов разработки с открытым исходным кодом, так и протокол связи, предназначенный для облегчения беспрепятственного взаимодействия между AI-агентами. Этот протокол, известный как Agent2Agent (A2A), был разработан в рамках совместных усилий с участием 50 отраслевых партнеров и специально адаптирован для платформы Vertex AI от Google Cloud. Основная цель A2A - оптимизировать связь между агентами, позволяя AI-агентам с повышенной точностью и эффективностью формулировать свои потребности и требования друг другу.

Agent Development Kit (ADK): расширение возможностей для создания AI-агентов

В основе нового предложения Google лежит Agent Development Kit (ADK) - набор инструментов, предназначенный для упрощения процесса создания и развертывания AI-агентов. ADK, первоначально доступный для Python, с планами расширения поддержки на дополнительные языки программирования в будущем, позволяет разработчикам создавать сложные AI-агенты с минимальным объемом кода. По оценкам Google Cloud, разработчики теперь могут создать AI-агента, написав менее 100 строк кода, что значительно снижает барьер для входа в разработку AI.

Ключевые особенности ADK включают в себя:

• Настраиваемые процессы рассуждений: ADK позволяет разработчикам определять и настраивать процессы рассуждений AI-агентов, позволяя им принимать обоснованные решения на основе определенных критериев.
• Определенное взаимодействие с системой: Разработчики могут указать системы, с которыми AI-агентам разрешено взаимодействовать, гарантируя, что агенты работают в пределах предопределенных границ.
• Встроенные предохранители: ADK включает в себя надежные предохранители для предотвращения несанкционированных действий и защиты конфиденциальных данных от утечек, обеспечивая ответственное и этичное использование AI.

Эти функции в совокупности способствуют более оптимизированному и безопасному процессу разработки, позволяя разработчикам создавать AI-агенты, которые являются одновременно мощными и надежными.

Платформа Vertex AI: центр инноваций AI

Платформа Vertex AI служит центральным узлом для инициатив Google в области AI, предоставляя доступ к широкому спектру базовых моделей и инструментов. В Vertex AI разработчики могут использовать более 130 базовых моделей, включая передовые модели, такие как Gemini 1.5 Pro, для питания своих AI-агентов. Платформа также предлагает доступ к более чем 200 моделям от различных участников, включая Mistral, Meta и Anthropic, предоставляя разработчикам широкий спектр вариантов на выбор.

В дополнение к A2A, Vertex AI поддерживает безопасную передачу данных с использованием протокола Model Context Protocol (MCP), первоначально разработанного компанией Anthropic. Этот протокол обеспечивает безопасную и эффективную передачу данных между AI-агентами, что еще больше расширяет возможности платформы.

Развертывание AI-агентов в Vertex AI можно выполнить либо непосредственно в рамках платформы, либо в Kubernetes, что обеспечивает беспрепятственную интеграцию в операционные среды. Эта гибкость позволяет разработчикам развертывать AI-агентов в различных настройках, от облачных приложений до локальных систем.

Обеспечение соответствия требованиям бренда и безопасности

Признавая важность соответствия требованиям бренда и безопасности в корпоративном контексте, Google внедрила несколько механизмов для обеспечения работы AI-агентов в пределах предопределенных границ. Эти механизмы включают в себя:

• Контентные фильтры: Контентные фильтры не позволяют AI-агентам генерировать неуместный или оскорбительный контент, гарантируя, что они соответствуют ценностям бренда.
• Определенные лимиты вывода: Лимиты вывода ограничивают объем информации, которую AI-агенты могут генерировать, предотвращая перегрузку пользователей избыточными данными.
• Запрещенные тематические области: Запрещенные тематические области не позволяют AI-агентам участвовать в обсуждениях деликатных или спорных тем, гарантируя, что они остаются сосредоточенными на своей целевой цели.

Кроме того, учитывая, что AI-агенты могут принимать на себя личность пользователя, Google создала специальную систему управления идентификацией с соответствующими разрешениями. Эта система отслеживает поведение агентов в режиме реального времени, предоставляя информацию об их деятельности и гарантируя, что они работают в рамках разрешенных границ. Хотя конкретные сведения об этом мониторинге еще не разглашаются, система предназначена для предоставления всестороннего обзора поведения агентов, позволяя организациям выявлять и устранять любые потенциальные проблемы.

A2A: стандартизация меж-агентного взаимодействия

Вводя A2A, Google стремится стандартизировать меж-агентное взаимодействие, обеспечивая совместимость с MCP и другими установленными протоколами. Эта совместимость облегчит сотрудничество между клиентским агентом, который понимает потребности пользователя, и удаленным агентом, который выполняет задачи. Стандартизируя протоколы связи, Google надеется создать более бесперебойную и эффективную экосистему для AI-агентов, позволяя им более эффективно работать вместе.

Концепция комплектов разработки программного обеспечения для агентов не является совершенно новой, поскольку OpenAI ранее выпустила свой собственный Agents SDK для моделей GPT, который также можно использовать для моделей с открытым исходным кодом. Аналогичным образом, Amazon разработала свои Bedrock Agents, которые постоянно совершенствуются. Однако инициатива Google A2A выделяется своим акцентом на стандартизацию и совместимость, которые имеют решающее значение для широкого распространения AI-агентов.

Отраслевые партнерства: стимулирование инноваций и внедрения

Инициатива Google A2A получила значительную поддержку от отраслевых партнеров, включая Box, Intuit, Cohere, Atlassian, MongoDB, Salesforce, ServiceNow, PayPal и SAP. Эти партнеры активно участвуют в разработке и внедрении A2A, внося свой опыт и ресурсы для обеспечения его успеха.

В дополнение к технологическим компаниям, крупные консалтинговые фирмы, такие как McKinsey, BCG, KPMG, PwC, Wipro и Accenture, также участвуют в инициативе A2A. Ожидается, что эти фирмы ускорят оптимизацию процессов на основе агентов для конечных пользователей, помогая организациям использовать AI-агенты для улучшения своей деятельности и повышения эффективности. Google Cloud считает, что структура A2A принесет значительную пользу клиентам, позволяя их AI-агентам бесперебойно работать с существующими корпоративными приложениями.

Будущее AI-агентов: всеобщая совместимость

Для того чтобы совместные AI-агенты раскрыли свой полный потенциал, необходима всеобщая совместимость. A2A использует установленные протоколы, такие как SSE, JSON-RPC и HTTP, для авторизации и аутентификации, что соответствует возможностям, предлагаемым конкурентами, такими как OpenAI. Придерживаясь этих установленных протоколов, A2A гарантирует, что AI-агенты могут беспрепятственно общаться и сотрудничать друг с другом, независимо от их базовой платформы или технологии.

С помощью A2A и ADK Google представляет себе создание подлинных сценариев с участием нескольких агентов, превращая агентов из простых инструментов в автономные сущности, способные выполнять как быстрые задачи, так и масштабные проекты, такие как глубокие исследования, требующие часов или даже дней обработки, требующие надзора человека в критических точках. Это видение представляет собой значительный шаг вперед в эволюции AI, с потенциалом преобразования способов, которыми мы работаем и живем.

Обратная связь в реальном времени и доступность

Обратная связь в режиме реального времени включена через специальный протокол уведомлений, позволяющий пользователям отслеживать прогресс AI-агентов и предоставлять отзывы по мере необходимости. Эта петля обратной связи гарантирует, что AI-агенты соответствуют ожиданиям пользователей и могут адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам.

Хотя Google еще не предоставила информацию о ценах относительно интеграции A2A и ADK в структуру Vertex AI, черновой вариант спецификации и пример кода доступны на GitHub. Дополнительная информация и готовая к производству версия A2A ожидаются в ближайшие месяцы, причем Google Cloud полагается на своих партнеров для реализации. Компания с оптимизмом смотрит на то, что AI-агенты повысят производительность, автономно обрабатывая многочисленные повторяющиеся или сложные повседневные задачи.

Глубокое погружение в технологические основы

Чтобы по-настоящему оценить потенциал A2A и ADK от Google, важно углубиться в технологические основы, лежащие в основе этих инициатив. Например, протокол A2A построен на основе открытых стандартов и протоколов, обеспечивающих совместимость и расширяемость. Такой подход позволяет разработчикам легко интегрировать A2A в существующие системы и рабочие процессы, не привязываясь к проприетарным технологиям.

ADK, с другой стороны, предоставляет комплексный набор инструментов и библиотек, которые упрощают процесс создания и развертывания AI-агентов. Эти инструменты включают в себя:

• Шаблоны агентов: Готовые шаблоны, которые обеспечивают отправную точку для создания распространенных типов AI-агентов, таких как чат-боты, виртуальные помощники и аналитики данных.
• Библиотеки обработки естественного языка (NLP): Библиотеки, которые позволяют AI-агентам понимать и обрабатывать человеческий язык, позволяя им взаимодействовать с пользователями естественным и интуитивно понятным образом.
• Структуры машинного обучения (ML): Структуры, которые предоставляют инструменты и алгоритмы, необходимые для обучения AI-агентов выполнению определенных задач, таких как распознавание изображений, понимание естественного языка и прогнозная аналитика.
• Инструменты развертывания: Инструменты, которые упрощают процесс развертывания AI-агентов в различных средах, таких как облачные платформы, локальные серверы и мобильные устройства.

Предоставляя эти инструменты и ресурсы, ADK позволяет разработчикам создавать сложные AI-агенты с минимальными усилиями, ускоряя темпы инноваций в области AI.

Влияние на отрасли и приложения

Потенциальное влияние A2A и ADK от Google распространяется на широкий спектр отраслей и приложений. Например, в секторе здравоохранения AI-агенты могут использоваться для:

• Автоматизация рутинных задач: Автоматизация таких задач, как назначение встреч, повторное заполнение рецептов и обработка страховых случаев, освобождая медицинских работников, чтобы они могли сосредоточиться на уходе за пациентами.
• Предоставление персонализированного здравоохранения: Предоставление персонализированных рекомендаций по здравоохранению на основе данных пациентов, помогая людям принимать обоснованные решения относительно своего здоровья.
• Мониторинг здоровья пациентов: Удаленный мониторинг здоровья пациентов, раннее выявление потенциальных проблем и предупреждение поставщиков медицинских услуг по мере необходимости.
• Помощь в диагностике: Помощь врачам в диагностике путем анализа медицинских изображений и данных пациентов, помогая выявлять потенциальные заболевания и состояния.

В индустрии финансовых услуг AI-агенты могут использоваться для:

• Обнаружение мошенничества: Обнаружение мошеннических транзакций в режиме реального времени, предотвращение финансовых потерь и защита клиентов.
• Предоставление персонализированных финансовых консультаций: Предоставление персонализированных финансовых консультаций на основе данных клиентов, помогая людям принимать обоснованные решения относительно своих инвестиций и сбережений.
• Автоматизация торговли: Автоматизация торговых стратегий, позволяя инвесторам быстрее и эффективнее использовать рыночные возможности.
• Управление рисками: Управление рисками путем анализа рыночных данных и выявления потенциальных угроз для инвестиций.

В розничной торговле AI-агенты могут использоваться для:

• Персонализация покупок: Персонализация покупок на основе данных клиентов, предоставление рекомендаций и рекламных акций, адаптированных к индивидуальным предпочтениям.
• Автоматизация обслуживания клиентов: Автоматизация запросов в службу поддержки клиентов, предоставление быстрых и эффективных ответов на общие вопросы.
• Оптимизация управления запасами: Оптимизация управления запасами путем прогнозирования спроса и обеспечения доступности продуктов тогда и там, где они нужны клиентам.
• Повышение эффективности цепочки поставок: Повышение эффективности цепочки поставок за счет оптимизации логистики и транспортных маршрутов.

Это всего лишь несколько примеров того, как AI-агенты могут использоваться для преобразования отраслей и улучшения нашей жизни. По мере того как технология продолжает развиваться и совершенствоваться, мы можем ожидать появления еще более инновационных приложений в будущем.

Решение этических соображений и проблем

Хотя потенциальные преимущества AI-агентов неоспоримы, важно также решить этические соображения и проблемы, которые возникают при их разработке и развертывании. Одной из самых насущных проблем является потенциальная предвзятость в алгоритмах AI. Если AI-агенты обучаются на предвзятых данных, они могут увековечить и даже усилить существующее неравенство. Чтобы снизить этот риск, крайне важно обеспечить, чтобы алгоритмы AI обучались на разнообразных и репрезентативных наборах данных, и чтобы они регулярно проверялись на наличие предвзятости.

Еще одна проблема - потенциальная возможность использования AI-агентов в злонамеренных целях, таких как распространение дезинформации или участие в киберпреступности. Чтобы предотвратить это, необходимо разработать надежные меры безопасности для защиты AI-агентов от несанкционированного доступа и манипулирования. Также важно установить четкие этические руководства для разработки и использования AI-агентов, обеспечивая их ответственное и этичное использование.

Наконец, существует опасение, что AI-агенты могут вытеснить человеческих работников, что приведет к потере рабочих мест и экономическим потрясениям. Чтобы решить эту проблему, крайне важно инвестировать в программы образования и обучения, чтобы помочь работникам адаптироваться к меняющемуся рынку труда. Также важно рассмотреть политику, которая поддерживает работников, вытесненных AI, такую как пособия по безработице и программы переподготовки.

Активно решая эти этические соображения и проблемы, мы можем гарантировать, что AI-агенты используются для блага общества в целом.

Путь вперед: будущие направления и возможности

Заглядывая вперед, будущее AI-агентов наполнено захватывающими возможностями. По мере того как технология AI продолжает развиваться, мы можем ожидать, что AI-агенты станут еще более сложными и способными. Они смогут понимать и реагировать на человеческий язык более естественно, более эффективно учиться на своем опыте и выполнять сложные задачи с большей точностью и эффективностью.

Одной из областей особого интереса является разработка AI-агентов, которые могут эффективно сотрудничать с людьми. Эти агенты смогут работать вместе с людьми-работниками, расширяя их возможности и помогая им более эффективно достигать своих целей. Например, AI-агент может помочь врачу в диагностике пациента, анализируя медицинские изображения и данные пациента, или он может помочь юристу подготовиться к судебному процессу, изучая соответствующие прецеденты.

Еще одна многообещающая область исследований - разработка AI-агентов, которые могут адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам и самостоятельно приобретать новые навыки. Эти агенты смогут автономно работать в динамичных и непредсказуемых средах, что делает их идеальными для таких задач, как разведка, реагирование на стихийные бедствия и научные исследования.

По мере того как AI-агенты все больше интегрируются в нашу жизнь, важно обеспечить, чтобы они разрабатывались и использовались ответственно и этично. Активно решая этические соображения и проблемы, мы можем использовать возможности AI для создания лучшего будущего для всех.