Технологические гиганты объединяются для создания экосистемы, в которой AI-агенты могут беспрепятственно взаимодействовать, повышая автоматизацию и эффективность. Google представила протокол Agent2Agent (A2A), получивший поддержку множества организаций, стремящихся к совместимости AI-систем.
Agent2Agent (A2A) – это инновационный протокол Google, способствующий взаимодействию и совместной работе AI-агентов. Он обеспечивает универсальную платформу для коммуникации, решая задачи интеграции и открывая новые возможности для автоматизации.
Agent2Agent от Google - это открытый протокол, который революционизирует взаимодействие между AI-агентами, обеспечивая беспрепятственное сотрудничество в динамичных многоагентных экосистемах, повышая автономию и снижая затраты.
В индустрии AI разгорается борьба за стандарты, протоколы и экосистемы AI и агентов. MCP и A2A, предложенные Anthropic и Google, направлены на унификацию взаимодействия AI, но также могут создать барьеры, формируя будущую архитектуру AI.
Amazon представила Nova Act, AI-агента, подобного ChatGPT Operator. Интеграция с Alexa обещает удобство, но важны конфиденциальность и безопасность. Это меняет взаимодействие человека с технологиями.
C# SDK расширяет возможности Agentic AI благодаря Model Context Protocol (MCP). MCP обеспечивает интеграцию LLM с внешними инструментами, автоматизируя задачи. Microsoft и Anthropic сотрудничают для улучшения интеграции AI в C# приложения.
Подъем DeepSeek, ограничения на чипы и ориентация на приложения формируют AI-инновации в Китае, стимулируя развитие открытого ПО и технологическую самодостаточность.
Google представила Agent2Agent Protocol (A2A), открытый протокол для сотрудничества между AI-агентами, способствующий эффективному взаимодействию и обмену информацией в различных платформах.
Google представила Ironwood, TPU нового поколения, превосходящий суперкомпьютеры в 24 раза и протокол A2A для взаимодействия между AI-агентами, знаменуя эру inference.
Руководство по безопасности экосистемы AI-инструментов, описывающее риски MCP и меры по их снижению. Разработано для разработчиков, чтобы обеспечить безопасность интеграции LLM с внешними инструментами и данными.
