Заря Эры Взаимосвязанных AI Agent: MCP и A2A Протоколы Открывают Путь
Мир искусственного интеллекта (AI) стремительно развивается, и AI Agent становятся центром инноваций. Недавние разработки, такие как запуск Microsoft сервера Github MCP, представление Google протокола меж-агентной коммуникации A2A и интеграция Alipay сервера MCP, вызвали широкий интерес к потенциалу AI Agent.
Понимание AI Agent: Основные Компоненты и Современный Ландшафт
Хотя общепринятого определения AI Agent не существует, Лилиан Венг, бывший исследователь OpenAI, предлагает широко признанную перспективу. Венг постулирует, что ‘планирование’, ‘память’ и ‘использование инструментов’ являются ключевыми строительными блоками AI Agent.
Текущее Состояние Разработки AI Agent: Ограниченная Монетизация и Неиспользованный Потенциал
В настоящее время лишь небольшое количество AI Agent монетизируются независимо, что указывает на относительно низкое проникновение на рынок. Большинство Agent включены в более широкие предложения услуг крупномасштабных моделей. Отдельные предложения, такие как Manus и Devin, которые могут похвастаться автономными возможностями планирования задач, часто имеют значительные ограничения. Пользовательский опыт для этих передовых Agent может быть ограничен, что затрудняет их широкое распространение.
Однако будущее выглядит многообещающим. По мере того, как возможности рассуждения крупных моделей продолжают улучшаться, AI Agent готовы стать любимцами инноваций в приложениях. Несколько факторов сходятся, чтобы облегчить широкое распространение AI Agent:
- Экспоненциальный Рост Контекстных Окон для Обучения Моделей: Способность моделей обрабатывать огромные объемы информации быстро расширяется, в сочетании с растущим применением методов обучения с подкреплением. Это приводит к более сложным и надежным моделям рассуждения.
- Процветающая Экосистема: Протоколы, такие как MCP и A2A, быстро развиваются, что облегчает Agent доступ и использование широкого спектра инструментов. В ноябре 2024 года Anthropic выпустила и открыла исходный код протокола MCP, стремясь стандартизировать то, как внешние данные и инструменты предоставляют контекст моделям.
MCP и A2A: Обеспечение Бесшовной Связи для AI Agent
Протокол MCP позволяет AI Agent легко подключаться к внешним данным и инструментам, а A2A облегчает связь между Agent. В то время как MCP фокусируется на подключении Agent к внешним ресурсам, а A2A - на коммуникации между agent-ами, обе функции могут перекрываться в сложной среде, где инструменты могут быть инкапсулированы как Agent. Эта здоровая конкуренция необходима для снижения стоимости доступа крупных моделей к внешним инструментам и облегчения коммуникации.
Предвидение Будущего AI Agent: Ключевые Траектории Развития
Эволюция AI Agent обещает открыть новые возможности в различных областях. Вот несколько потенциальных путей развития:
1. Сквозная Функциональность: Устранение Необходимости в Рабочих Процессах, Определенных Человеком
Многие AI Agent, доступные в настоящее время, построены на платформах, таких как Coze и Dify, и требуют от пользователей предварительного определения рабочих процессов. Это рудиментарные Agent, сродни продвинутым формам проектирования подсказок. Более продвинутые Agent будут ‘сквозными’, способными автономно выполнять задачи от начала до конца на основе ввода пользователя. Эти более продвинутые Agent очень желательны и, вероятно, станут следующим прорывом в AI-приложениях.
2. Расширение Возможностей Робототехники и Автономного Вождения
Когда мы применяем концепцию AI Agent к воплощенному интеллекту, мы видим, что роботы и транспортные средства, управляемые крупными моделями, также являются Agent. В робототехнике основным узким местом является не ‘мозжечок’, отвечающий за физические действия, а скорее ‘мозг’, который решает, какие действия предпринимать. Именно здесь AI Agent могут сыграть решающую роль.
3. Содействие Меж-Агентной Коммуникации и AI-Ориентированным Сетям с DID и Другими Технологиями
В будущем AI Agent должны иметь возможность общаться, самоорганизовываться и вести переговоры друг с другом, создавая более эффективную и экономичную сеть сотрудничества, чем нынешний Интернет. Китайское сообщество разработчиков разрабатывает протоколы, такие как ANP, стремясь стать протоколом HTTP для эры Agent-интернета. Такие технологии, как Децентрализованная Идентификация (DID), можно использовать для аутентификации agent-а.
Инвестиционные Возможности: Растущий Спрос на Мощность Рассуждений
Рынок выразил опасения по поводу устойчивости спроса на вычислительную мощность AI из-за ограниченного количества данных для обучения и приближающихся пределов закона масштабирования предварительно обученных моделей. Однако AI Agent откроют спрос на большую мощность рассуждений. Различные организации активно разрабатывают Agent, и конкурентная среда все еще развивается. Вычислительная мощность, необходимая Agent для выполнения задач, с его длинным контекстным окном и непрерывной адаптацией на основе изменений в окружающей среде, намного больше, чем требуется для простых текстовых ответов крупной модели.
Быстрое развитие AI Agent готово создать всплеск спроса на вычислительную мощность рассуждений. Мы видим значительные возможности в:
- Производителях Вычислительных Чипов: NVIDIA, Inphi, Accton, New Era и Cambrian.
- Компаниях, Разрабатывающих Базовые Протоколы: Google (Протокол A2A).
- Поставщиках Вычислительных Облачных Услуг: Alibaba и Tencent.
- Производителях Крупных Моделей: Alibaba и ByteDance.
Потенциальные Риски
- Отсутствие Надежной Платформы Распространения MCP: Экосистеме MCP в настоящее время не хватает централизованной платформы распространения. Рынок требует от облачных платформ и других поставщиков заполнить этот пробел.
- Более Медленное, Чем Ожидалось, Развитие Технологии Крупных Моделей: Крупные модели продолжают сталкиваться со значительными проблемами в контекстных окнах и галлюцинациях.
- Более Медленная, Чем Ожидалось, Коммерциализация Agent: Хотя AI Agent объявили о сборах, их ситуация с взиманием платы не является общедоступной, и устойчивость их бизнес-модели сомнительна.
Глубокое Погружение в AI Agent: Раскрытие Потенциала Протоколов MCP и A2A
Рост AI Agent означает сдвиг парадигмы в том, как мы взаимодействуем с технологиями. Эти интеллектуальные сущности предназначены для автономного выполнения задач, обучения на своем опыте и адаптации к изменяющимся средам. Появление таких протоколов, как MCP (Model-Context-Protocol) и A2A (Agent-to-Agent), еще больше ускоряет разработку и развертывание AI Agent. Давайте углубимся в эти концепции и исследуем их последствия.
Сущность AI Agent: За Пределами Простых Чат-ботов
В то время как чат-боты, такие как ChatGPT, захватили воображение публики, AI Agent представляют собой более продвинутую форму AI. Пользователи ожидают, что эти agent-ы будут не только отвечать на явные запросы, но и активно понимать их потребности, разбивать сложные задачи и даже предоставлять завершенные проекты. Это требует более высокого уровня автономии и интеллекта.
Ключевые Компоненты AI Agent: Планирование, Память и Использование Инструментов
Как сформулировала Лилиан Венг, основными компонентами AI Agent являются планирование, память и использование инструментов.
- Планирование: Это включает в себя способность разбивать сложные задачи на более мелкие, управляемые шаги и размышлять о прогрессе, достигнутом в направлении достижения желаемого результата.
- Память: AI Agent нуждаются как в кратковременной, так и в долговременной памяти для хранения информации о прошлых взаимодействиях, обучения на своем опыте и адаптации к изменяющимся обстоятельствам.
- Использование Инструментов: Способность получать доступ и использовать внешние инструменты, такие как поисковые системы и API, имеет решающее значение для AI Agent для сбора информации, выполнения действий и взаимодействия с реальным миром.
Созревающий Ландшафт AI Agent: От Исследовательских Проектов до Монетизированных Услуг
Первоначально проекты AI Agent были в основном ориентированы на исследования с целью изучения потенциала AI в различных областях. Однако, по мере того, как технология созревает, мы видим сдвиг в сторону коммерциализации.
Появление Монетизированных Услуг AI Agent
Многие компании в настоящее время интегрируют AI Agent в свои существующие предложения услуг, часто в рамках премиальных пакетов подписки. Например, модель Gemini от Google предлагает функцию Deep Research для платных пользователей, позволяя им использовать возможности AI для проведения углубленных исследований и создания отчетов.
Ограничения и Возможности для Улучшения
Несмотря на достигнутый прогресс, AI Agent по-прежнему сталкиваются с ограничениями. Многие из текущих предложений ограничены с точки зрения использования и функциональности, что ограничивает их привлекательность для более широкой аудитории. Однако эти ограничения также представляют собой возможности для дальнейших инноваций и развития.
Роль Контекстных Окон, Обучения с Подкреплением и Моделей Рассуждения
Несколько факторов способствовали недавним достижениям в технологии AI Agent.
Сила Больших Контекстных Окон
AI Agent в значительной степени полагаются на память для хранения и обработки информации. Увеличение размера контекстных окон в крупных моделях позволило Agent сохранять больше информации и выполнять более сложные задачи.
Обучение с Подкреплением: Обучение Agent Принимать Оптимальные Решения
Методы обучения с подкреплением оказались особенно эффективными при обучении AI Agent выполнению задач, которые можно объективно оценить, таких как генерация кода и решение математических задач.
Продвижение Моделей Рассуждения
AI Agent - это, по сути, приложения моделей рассуждения. Разработка более сложных моделей рассуждения, таких как Chain of Thought (CoT) от OpenAI, проложила путь для более способных и интеллектуальных Agent.
Значение Протоколов MCP и A2A
Появление стандартизированных протоколов связи имеет решающее значение для содействия разработке и развертыванию AI Agent.
MCP: Упрощение Интеграции с Внешними Данными и Инструментами
Протокол MCP направлен на стандартизацию того, как AI-модели получают доступ и используют внешние данные и инструменты. Это снижает сложность и стоимость интеграции Agent с различными сервисами.
A2A: Обеспечение Коммуникации Между AI Agent
Протокол A2A облегчает коммуникацию и сотрудничество между AI Agent. Это открывает новые возможности для создания сложных, распределенных AI-систем.
Будущее AI Agent: Мир Интеллектуальных Помощников
Разработка AI Agent все еще находится на ранних стадиях, но потенциал огромен. В будущем мы можем ожидать увидеть AI Agent, которые способны автономно выполнять широкий спектр задач, учиться на своем опыте и адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам. Эти интеллектуальные помощники произведут революцию в том, как мы взаимодействуем с технологиями, и преобразят различные аспекты нашей жизни.
Проблемы и Соображения
По мере того, как AI Agent становятся все более распространенными, важно решать потенциальные проблемы и опасения.
- Этические Соображения: AI Agent необходимо разрабатывать и развертывать ответственным и этичным образом, гарантируя, что они не увековечивают предвзятости или не дискриминируют определенные группы.
- Риски Безопасности: AI Agent могут быть уязвимы для угроз безопасности, таких как взлом и утечка данных. Крайне важно внедрить надежные меры безопасности для защиты этих систем.
- Вытеснение Рабочих Мест: Возможности автоматизации AI Agent могут привести к вытеснению рабочих мест в определенных отраслях. Важно подготовиться к этим изменениям и оказать поддержку пострадавшим работникам.