Технологический ландшафт претерпевает сейсмический сдвиг, поскольку крупные технологические фирмы объединяются вокруг новаторской инициативы, которая обещает переопределить способ функционирования агентов искусственного интеллекта (ИИ) на рабочем месте. Эти компании являются пионерами в создании совместной экосистемы, в которой агенты ИИ могут беспрепятственно общаться и сотрудничать друг с другом, открывая беспрецедентный уровень автоматизации и эффективности.
Google представила протокол Agent2Agent (A2A), революционную основу, которая получила широкую поддержку более чем 50 видных технологических организаций, включая Cohere, PayPal, Salesforce и Workday. Это совместное предприятие направлено на удовлетворение растущего спроса на интероперабельность между системами на основе ИИ, позволяя им работать согласованно для решения сложных задач.
Зарождение Agent2Agent: содействие сотрудничеству в области ИИ
Поскольку предприятия все чаще используют агентов ИИ для оптимизации операций и повышения производительности, потребность в том, чтобы эти инструменты беспрепятственно взаимодействовали и сотрудничали, стала первостепенной. Протокол A2A является решением этой проблемы, предоставляя стандартизированную основу для общения и совместной работы агентов ИИ, независимо от их базовых платформ или поставщиков.
Джо Дэвис, исполнительный вице-президент по платформенной инженерии и ИИ в ServiceNow, ключевом участнике инициативы A2A, подчеркивает растущий спрос на системы совместной работы ИИ. ‘Клиенты просят, чтобы эти новые агентские системы работали друг с другом’, - отмечает он, подчеркивая необходимость того, чтобы агенты ИИ выходили за рамки своих отдельных ячеек и функционировали как единое целое.
Протокол A2A использует цифровые карты для облегчения обмена информацией и делегирования задач между агентами ИИ. Каждая карта содержит описание возможностей агента, что позволяет другим агентам легко идентифицировать и запрашивать его услуги. Агенты могут беспрепятственно обмениваться задачами, отслеживать ход выполнения и получать доступ к историческим данным, обеспечивая плавный и эффективный рабочий процесс.
Амин Вахдат, вице-президент Google по машинному обучению, системам и облачному ИИ, видит будущее, в котором агенты ИИ смогут автономно обнаруживать и подключаться к ресурсам, необходимым им для выполнения задач. ‘Клиенты могут дать своему агенту задачу, и он автоматически найдет и подключится ко всему - данным, API и другим агентам, - что необходимо для выполнения этой задачи’, - объясняет он, подчеркивая потенциал ИИ для автоматизации сложных процессов без вмешательства человека.
Реальные применения: преобразование бизнес-операций
Протокол A2A обещает огромные перспективы для преобразования различных аспектов бизнес-операций. Рассмотрим сценарий, когда сотрудник сталкивается с ошибкой при использовании продукта Google. Вместо того, чтобы устранять неполадку вручную, сотрудник может делегировать задачу агенту ИИ.
Агент ИИ Google, используя свое понимание продукта и ошибки, может затем сотрудничать с агентом ИИ ServiceNow, чтобы определить подходящий патч и запланировать окно обслуживания для его развертывания. Это беспрепятственное сотрудничество между агентами ИИ от разных поставщиков может значительно сократить время разрешения проблем и повысить удовлетворенность клиентов.
Дэвис подчеркивает потенциал круглосуточной автоматизации, обеспечиваемой протоколом A2A. ‘Работа в различных системах может быть автоматизирована круглосуточно и без выходных, чтобы сократить время разрешения проблем для клиентов’, - отмечает он, подчеркивая способность агентов ИИ неустанно работать, даже в нерабочее время, для оперативного решения проблем клиентов.
Решение проблемы интероперабельности
Распространение агентов ИИ на различных программных платформах создало проблему интероперабельности. Эти агенты, как правило, построенные на основе больших языковых моделей (LLM), часто ограничены данными и системами, к которым они имеют доступ.
Протокол A2A стремится преодолеть это ограничение, позволяя агентам с разных платформ беспрепятственно обмениваться информацией и сотрудничать в выполнении задач. Эта интероперабельность особенно важна в сценариях, когда предприятия используют агентов ИИ от нескольких поставщиков.
Например, Google, Salesforce и ServiceNow предлагают автоматизированные инструменты для обслуживания клиентов. Приняв протокол A2A, эти компании могут позволить своим агентам ИИ работать вместе, предоставляя клиентам более всестороннюю и эффективную поддержку.
Навигация в развивающемся ландшафте стандартов ИИ
По мере того как агенты ИИ становятся все более неотъемлемой частью программных систем, потребность в стандартизированных протоколах, регулирующих их взаимодействие, становится первостепенной. Отем Малдер, вице-президент по инженерии в Cohere, подчеркивает критическую роль интероперабельности в этом развивающемся ландшафте.
‘Поскольку агенты ИИ становятся основной частью всех программных систем, интероперабельность имеет решающее значение’, - отмечает она, подчеркивая важность установления общих стандартов, позволяющих агентам ИИ беспрепятственно общаться и сотрудничать.
Малдер признает, что в настоящее время этот сектор переживает период быстрого расширения, при этом несколько отраслевых стандартов борются за доминирование. Протоколы, такие как A2A, играют решающую роль в формировании этого ландшафта, обеспечивая основу для будущего сотрудничества в области ИИ.
Платформа North от Cohere: расширение возможностей агентов ИИ
Платформа North от Cohere позволяет пользователям создавать агентов ИИ на основе своих передовых LLM. Эти агенты могут выполнять задачи, используя информацию из баз данных клиентов и других программных систем, подключенных через интерфейсы прикладного программирования (API).
Малдер подчеркивает, что правила, регулирующие совместную работу агентов и других технологических инструментов, все еще находятся в зачаточном состоянии. Протоколы, подобные A2A, могут стать более полезными по мере того, как все больше компаний будут покупать их, поскольку это позволяет агентам делать больше. Но конструкция системы означает, что она ‘может обеспечить немедленную полезность, даже по мере роста сети’, - сказала Малдер.
Протокол контекста модели: повышение осведомленности агентов ИИ
В дополнение к протоколу A2A, многие технологические фирмы также участвуют в другой системе, созданной Anthropic и называемой протоколом контекста модели (MCP). Этот протокол облегчает агентам ИИ доступ к данным из API приложений и сайтов.
Cohere, Google и ServiceNow используют MCP, как и Amazon и OpenAI. Малдер считает, что два протокола вместе ‘обеспечивают правильный контекст для агентов ИИ и позволяют использовать наиболее полезные инструменты’.
Будущее сотрудничества в области ИИ: мир интеллектуальных агентов
Сближение этих совместных инициатив знаменует собой значительный шаг на пути к будущему, в котором агенты ИИ будут беспрепятственно работать вместе, расширяя возможности человека и стимулируя беспрецедентный уровень автоматизации. По мере того как все больше компаний будут внедрять эти протоколы, потенциал ИИ для преобразования различных аспектов нашей жизни будет только расти.
Протокол A2A и MCP представляют собой сдвиг парадигмы в способах разработки и развертывания агентов ИИ. Содействуя сотрудничеству и интероперабельности, эти протоколы прокладывают путь к будущему, в котором агенты ИИ являются не просто изолированными инструментами, а скорее взаимосвязанными компонентами огромной интеллектуальной экосистемы.
Влияние этих достижений будет ощущаться в различных отраслях, от здравоохранения и финансов до производства и транспорта. Агенты ИИ будут автоматизировать рутинные задачи, предоставлять персональные рекомендации и даже принимать важные решения, освобождая человеческих работников для сосредоточения на более творческих и стратегических задачах.
По мере того как технология ИИ продолжает развиваться, важность сотрудничества и стандартизации будет только возрастать. Протокол A2A и MCP служат планом для будущей разработки ИИ, демонстрируя силу коллективных инноваций в формировании будущего искусственного интеллекта.
Ключевые преимущества совместного ИИ
Совместный подход к ИИ предлагает множество преимуществ, в том числе:
- Повышение эффективности: Агенты ИИ, работающие вместе, могут автоматизировать сложные задачи более эффективно, чем отдельные агенты.
- Повышение точности: Совместный ИИ может использовать различные источники данных и перспективы, что приводит к более точным и надежным результатам.
- Расширенная масштабируемость: Совместные системы ИИ могут масштабироваться более легко для удовлетворения растущих требований.
- Снижение затрат: Автоматизируя задачи и повышая эффективность, совместный ИИ может помочь снизить эксплуатационные расходы.
- Повышение инноваций: Экосистема совместного ИИ способствует инновациям, позволяя разработчикам развивать работу друг друга.
Проблемы и соображения
Хотя потенциальные выгоды от совместного ИИ огромны, есть также проблемы и соображения, которые необходимо решить. К ним относятся:
- Безопасность: Обеспечение безопасности данных и коммуникаций в среде совместного ИИ имеет решающее значение.
- Конфиденциальность: Защита конфиденциальности пользователей в системе совместного ИИ требует тщательного планирования и реализации.
- Доверие: Установление доверия между агентами ИИ и их пользователями необходимо для широкого внедрения.
- Управление: Разработка соответствующих рамок управления для совместного ИИ необходима для обеспечения ответственного использования.
- Этические соображения: Рассмотрение этических последствий совместного ИИ имеет первостепенное значение.
Путь вперед
Путь к полностью совместной экосистеме ИИ только начинается. По мере того как все больше компаний и исследователей будут придерживаться этих принципов, мы можем ожидать появления еще большего количества инновационных приложений ИИ в ближайшие годы.
Чтобы полностью реализовать потенциал совместного ИИ, важно:
- Содействие открытым стандартам: Поощрение разработки и принятия открытых стандартов для коммуникации и сотрудничества в области ИИ имеет решающее значение.
- Содействие сотрудничеству: Создание среды сотрудничества, в которой исследователи, разработчики и предприятия могут работать вместе, имеет важное значение.
- Инвестиции в исследования: Инвестиции в исследования и разработки технологий совместного ИИ жизненно важны.
- Решение этических проблем: Активное решение этических последствий совместного ИИ имеет первостепенное значение.
- Просвещение общественности: Просвещение общественности о преимуществах и проблемах совместного ИИ необходимо для укрепления доверия и принятия.
Работая вместе, мы можем использовать силу совместного ИИ для создания более эффективного, продуктивного и справедливого будущего для всех.