Katika mandhari inayokumbusha mapambano tata ya madaraka katika ‘Game of Thrones,’ tasnia ya AI kwa sasa inashuhudia drama yake ya hatari kubwa. Wakati umakini wa ulimwengu unaelekezwa kwenye mashindano yanayozunguka vigezo vya modeli na utendaji, vita vya kimya vinazuka juu ya viwango vya AI na mawakala, itifaki, na mifumo ikolojia.
Mnamo Novemba 2024, Anthropic ilianzisha Itifaki ya Muktadha wa Model (MCP), kiwango huria cha mawakala wenye akili, ikilenga kuunganisha itifaki za mawasiliano kati ya modeli kubwa za lugha na vyanzo vya data vya nje na zana. Muda mfupi baadaye, OpenAI ilitangaza usaidizi wa Agent SDK kwa MCP. Mkurugenzi Mkuu wa Google DeepMind, Demis Hassabis, pia alithibitisha kwamba modeli ya Google ya Gemini na vifaa vya ukuzaji programu vitaunganisha kiwango hiki huria, akiita MCP ‘inakuwa haraka kiwango huria cha enzi ya wakala wa AI.’
Wakati huo huo, Google ilitangaza chanzo huria cha Itifaki ya Agent2Agent (A2A) katika mkutano wa Google Cloud Next 2025. Itifaki hii inalenga kuvunja vizuizi kati ya mifumo iliyopo na wauzaji, kuwezesha ushirikiano salama na bora kati ya mawakala katika mifumo ikolojia tofauti.
Vitendo hivi vya makampuni makubwa ya teknolojia vimefichua mashindano kote AI na mawakala wenye akili katika suala la viwango vya muunganisho, itifaki za kiolesura, na mifumo ikolojia. Kanuni ya ‘itifaki ni sawa na nguvu’ inaonekana wazi. Mandhari ya kimataifa ya AI inavyochukua umbo, yeyote anayedhibiti ufafanuzi wa viwango vya msingi vya itifaki katika enzi ya AI ana fursa ya kuunda upya muundo wa nguvu na utaratibu wa usambazaji wa thamani wa mnyororo wa tasnia ya AI wa kimataifa.
‘Bandari ya USB-C’ ya Mfumo Ikolojia wa AI wa Baadaye
Pamoja na maendeleo ya haraka ya teknolojia ya AI, modeli kubwa za lugha kama vile GPT na Claude zimeonyesha uwezo wa kuvutia. Thamani halisi ya modeli hizi iko katika uwezo wao wa kuingiliana na data na zana za ulimwengu wa nje ili kutatua matatizo ya ulimwengu halisi.
Hata hivyo, uwezo huu wa kuingiliana umekuwa ukikabiliwa na masuala ya utengamano na ukosefu wa viwango, unaowataka wasanidi programu kutekeleza mantiki maalum ya ujumuishaji kwa modeli na majukwaa tofauti ya AI.
Ili kushughulikia suala hili, MCP imeibuka. Kama daraja linalounganisha modeli za AI na ulimwengu wa nje, MCP inatatua matatizo kadhaa muhimu yanayokabiliwa wakati wa mwingiliano wa AI.
Kabla ya MCP, ikiwa modeli ya AI ilihitaji kuunganishwa kwenye hifadhidata ya ndani (kama vile SQLite) ili kupata data au kupiga zana za mbali (kama vile Slack kwa mawasiliano ya timu, GitHub API ili kudhibiti msimbo), wasanidi programu walipaswa kuandika msimbo maalum wa muunganisho kwa kila chanzo cha data au zana. Utaratibu huu haukuwa wa kusumbua tu na uliojaa makosa, lakini pia ulikuwa wa gharama kubwa kukuza, ngumu kudumisha, na ngumu kupanua kwa sababu ya ukosefu wa kiwango kilichounganishwa.
Wakati wa kuzindua MCP, Anthropic ilitoa mfano: MCP ni kama bandari ya USB-C kwa programu za AI. MCP inalenga kuunda kiwango cha kawaida, kuruhusu modeli mbalimbali na mifumo ya nje kutumia itifaki sawa kwa ufikiaji badala ya kuandika seti tofauti ya suluhisho za ujumuishaji kila wakati. Hii inafanya ukuzaji na ujumuishaji wa programu za AI kuwa rahisi na umoja zaidi.
Kwa mfano, katika mradi wa ukuzaji wa programu, zana ya AI inayotegemea MCP inaweza kuchunguza moja kwa moja hazina ya msimbo wa mradi, kuchambua muundo wa msimbo, kuelewa rekodi za kihistoria za utendaji, na kisha kuwapa wasanidi programu mapendekezo ya msimbo ambayo yanaendana zaidi na mahitaji halisi ya mradi, kuboresha kwa kiasi kikubwa ufanisi wa ukuzaji na ubora wa msimbo.
Hapo zamani, ili kuwezesha modeli kubwa na programu zingine za AI kutumia data, ilikuwa ni lazima kunakili na kubandika au kupakia na kupakua. Hata modeli zenye nguvu zaidi zilikuwa na kikomo na kutengwa kwa data, na kuunda maghala ya habari. Ili kuunda modeli zenye nguvu zaidi, kila chanzo kipya cha data kilihitaji kubinafsishwa na kutekelezwa, na kuifanya iwe vigumu kupanua mifumo iliyounganishwa kweli, na kusababisha mapungufu mengi.
Kwa kutoa kiolesura kilichounganishwa, MCP inaunganisha moja kwa moja AI na data (pamoja na data ya ndani na ya mtandao). Kupitia seva ya MCP na mteja wa MCP, mradi tu wote wawili wanafuata itifaki hii, ‘kila kitu kinaweza kuunganishwa.’ Hii inaruhusu programu za AI kufikia na kuendesha data ya ndani na ya mbali kwa usalama, kuwapa programu za AI kiolesura cha kuunganishwa na kila kitu.
Kwa mtazamo wa usanifu, MCP kimsingi inajumuisha sehemu mbili muhimu: seva ya MCP na mteja wa MCP. Wasanidi programu wanaweza kufichua data zao kupitia seva ya MCP, ambayo inaweza kutoka kwa mifumo ya faili ya ndani, hifadhidata, au huduma za mbali kama vile Slack na GitHub API. Programu za AI zilizojengwa ili kuunganishwa kwenye seva hizi zinaitwa wateja wa MCP. Kwa kifupi, seva ya MCP inawajibika kwa kufichua data, na mteja wa MCP anawajibika kwa kufikia data.
Wakati modeli za AI zinafikia data na zana za nje, usalama ni jambo muhimu. Kwa kutoa violesura vya ufikiaji wa data vilivyosanifiwa, MCP inapunguza kwa kiasi kikubwa idadi ya mawasiliano ya moja kwa moja na data nyeti, kupunguza hatari ya uvujaji wa data.
MCP ina mifumo ya usalama iliyojengwa ndani, kuruhusu vyanzo vya data kushiriki data na AI kwa njia iliyodhibitiwa ndani ya mfumo salama. AI pia inaweza kulisha matokeo ya usindikaji kwa usalama kurudi kwa vyanzo vya data, kuhakikisha kwamba maombi yaliyothibitishwa tu yanaweza kufikia rasilimali maalum, sawa na kuongeza safu nyingine ya ulinzi kwa usalama wa data, kuondoa wasiwasi wa kampuni kuhusu usalama wa data, na kuweka msingi thabiti kwa utumiaji wa kina wa AI katika matukio ya ngazi ya biashara.
Kwa mfano, seva ya MCP inadhibiti rasilimali zake na haihitaji kutoa taarifa nyeti kama vile funguo za API kwa watoa huduma wa teknolojia kubwa ya modeli. Kwa njia hii, hata kama modeli kubwa itashambuliwa, washambuliaji hawataweza kupata taarifa hii nyeti, kwa ufanisi kutenga hatari.
Inaweza kusemwa kuwa MCP ni bidhaa ya asili ya ukuzaji wa teknolojia ya AI na hatua muhimu. Hailekezi tu mchakato wa ukuzaji wa programu za AI, lakini pia huunda masharti ya ustawi wa mfumo ikolojia wa AI.
Kama kiwango huria, MCP inachochea sana uhai wa jumuiya ya wasanidi programu. Wasanidi programu wa kimataifa wanaweza kuchangia msimbo na kuunda viunganishi vipya karibu na MCP, kuendelea kupanua mipaka yake ya maombi, kuunda mzunguko mzuri wa kiikolojia, na kukuza ujumuishaji wa kina wa AI na data katika tasnia mbalimbali. Ufunguaji huu unaifanya iwe rahisi kwa programu za AI kuunganishwa na huduma na zana mbalimbali, na kuunda mfumo ikolojia tajiri, hatimaye kuwanufaisha watumiaji na tasnia nzima.
Faida za MCP haziakisiwi tu katika ngazi ya kiufundi, lakini muhimu zaidi, thamani halisi inayoleta kwa nyanja tofauti. Katika enzi ya AI, uwezo wa kupata na kuchakata habari huamua kila kitu, na MCP inaruhusu mawakala wengi kushirikiana, na kuongeza nguvu za kila mmoja.
Kwa mfano, katika uwanja wa matibabu, mawakala wenye akili wanaweza kuunganishwa kwenye rekodi za matibabu za elektroniki za mgonjwa na hifadhidata za matibabu kupitia MCP, na pamoja na hukumu za kitaalamu za madaktari, wanaweza kutoa mapendekezo ya awali ya uchunguzi kwa haraka zaidi. Katika tasnia ya fedha, mawakala wenye akili wanaweza kushirikiana kuchambua data ya kifedha, kufuatilia mabadiliko ya soko, na hata kufanya biashara ya hisa kiotomatiki. Mgawanyiko huu wa kazi na ushirikiano kati ya mawakala wenye akili hufanya uchakataji wa data kuwa bora zaidi na kufanya maamuzi kuwa sahihi zaidi.
Kukagua historia ya ukuzaji wa MCP, si vigumu kupata kwamba kiwango chake cha ukuaji kinashangaza. Mapema 2023, MCP ilikamilisha muundo wa itifaki ya msingi ya mawasiliano, ikitambua usajili wa msingi wa wakala mwenye akili na kazi za usambazaji wa ujumbe. Hii ni kama kuunda lugha ya ulimwengu wote kwa mawakala wenye akili, na kuwaruhusu kuwasiliana na kila mmoja badala ya kuzungumza lugha zao wenyewe.
Mwishoni mwa 2023, MCP iliendelea kupanua kazi zake, ikisaidia mawakala wenye akili kupiga API za nje na kushiriki data, ambayo ni sawa na kuruhusu mawakala wenye akili sio tu kuzungumza, lakini pia kubadilishana habari na kushughulikia kazi kwa pamoja.
Mapema 2024, mfumo ikolojia wa MCP ulifikia ngazi mpya. Vifaa vya wasanidi programu na miradi sampuli ilizinduliwa, na idadi ya programu-jalizi za wakala mwenye akili zilizochangiwa na jumuiya ilizidi 100, na kufikia hali ya ‘maua.’
Hivi majuzi, Microsoft iliunganisha MCP katika huduma yake ya Azure OpenAI, na Google DeepMind pia ilitangaza kwamba itatoa usaidizi kwa MCP na kuiunganisha katika modeli ya Gemini na SDK. Sio makampuni makubwa tu ya teknolojia, lakini pia makampuni ya biashara ya AI na watoa huduma wa zana za ukuzaji wamejiunga na MCP, kama vile Block, Apollo, Zed, Replit, Codeium, na Sourcegraph.
Kuinuka kwa MCP kumevutia ufuatiliaji wa haraka na mashindano kutoka kwa makampuni ya teknolojia ya Kichina kama vile Tencent na Alibaba, na kuizingatia kama hatua muhimu katika mkakati wa mfumo ikolojia wa AI. Kwa mfano, hivi karibuni jukwaa la Bailian la Alibaba Cloud lilizindua huduma kamili ya mzunguko wa maisha ya MCP, na kuondoa hitaji la watumiaji kudhibiti rasilimali, kukuza na kupeleka, na uhandisi wa uendeshaji na matengenezo, kupunguza mzunguko wa ukuzaji wa wakala mwenye akili hadi dakika. Tencent Cloud ilitoa ‘Kifaa cha Ukuzaji cha AI,’ ambacho kinaauni huduma za upangishaji wa programu-jalizi za MCP ili kuwasaidia wasanidi programu kuunda haraka mawakala wenye akili wanaoelekezwa kwenye biashara.
‘Daraja Lisiloonekana’ la Ushirikiano wa Mawakala Nyingi
Itifaki ya MCP inavyobadilisha mawakala wenye akili kutoka zana za mazungumzo hadi wasaidizi wa vitendo, makampuni makubwa ya teknolojia yanaanza kujenga ‘nyua ndogo na kuta kubwa’ za viwango na mifumo ikolojia kwenye uwanja huu mpya wa vita.
Ikilinganishwa na MCP, ambayo inalenga kuunganisha modeli za AI na zana na data za nje, A2A inaenda hatua zaidi, ikizingatia ushirikiano bora kati ya mawakala wenye akili.
Lengo la asili la itifaki ya A2A ni rahisi: kuwezesha mawakala wenye akili kutoka vyanzo na wazalishaji tofauti kuelewana na kushirikiana na kila mmoja, na kuleta uhuru mkubwa kwa ushirikiano wa mawakala wengi wenye akili.
Hii ni kama WTO inayolenga kupunguza vizuizi vya ushuru kati ya nchi. Mawakala wenye akili kutoka kwa wasambazaji na mifumo tofauti ni kama nchi huru. Mara tu A2A itakapopitishwa, ni sawa na kujiunga na eneo la biashara huria, ambapo wanaweza kuwasiliana katika lugha ya kawaida, kushirikiana kwa urahisi, na kukamilisha kwa pamoja mtiririko wa kazi tata ambao wakala mmoja mwenye akili hawezi kukamilisha kwa kujitegemea.
Fomu maalum ya mwingiliano wa itifaki ya A2A inapatikana kwa kuwezesha mawasiliano kati ya Wakala Mteja na Wakala wa Mbali. Wakala mteja anawajibika kwa kuandaa na kuwasiliana na kazi, na wakala wa mbali huchukua hatua kulingana na kazi hizi ili kutoa taarifa sahihi au kufanya shughuli zinazolingana.
Katika mchakato huu, itifaki ya A2A ina uwezo muhimu ufuatao:
Kwanza, mawakala wenye akili wanaweza kutangaza uwezo wao kupitia ‘kadi za wakala mwenye akili.’ ‘Kadi za wakala mwenye akili’ zipo katika muundo wa JSON, kuruhusu mawakala wateja kutambua ni wakala gani wa mbali anafaa zaidi kufanya kazi maalum.
Mara tu wakala sahihi wa mbali anapotambuliwa, wakala mteja anaweza kutumia itifaki ya A2A kuwasiliana naye na kumpa kazi.
Usimamizi wa kazi ni sehemu muhimu ya itifaki ya A2A. Mawasiliano kati ya wateja na mawakala wa mbali huzunguka kukamilisha kazi. Itifaki inafafanua kitu cha ‘kazi.’ Kwa kazi rahisi, inaweza kukamilishwa mara moja; kwa kazi ngumu na za muda mrefu, mawakala wenye akili wanaweza kuwasiliana na kila mmoja ili kudumisha usawazishaji juu ya hali ya kukamilika kwa kazi.
Kwa kuongeza, A2A pia inasaidia ushirikiano kati ya mawakala wenye akili. Mawakala wengi wenye akili wanaweza kutumiana ujumbe, ambao unaweza kuwa na taarifa za muktadha, majibu, au maagizo ya mtumiaji. Kwa njia hii, mawakala wengi wenye akili wanaweza kufanya kazi pamoja vyema ili kukamilisha kazi ngumu pamoja.
Wakati wa kubuni itifaki hii, Google ilifuata kanuni tano muhimu. Kwanza, A2A inazingatia kuwezesha mawakala wenye akili kushirikiana katika njia zao za asili, zisizo na muundo, hata kama hawashiriki kumbukumbu, zana, na muktadha.
Pili, itifaki imejengwa kwa viwango vilivyopo, maarufu, pamoja na HTTP, Matukio Yanayotumwa na Seva (SSE), na JSON-RPC, ambayo inamaanisha kuwa ni rahisi kuunganishwa na rafu zilizopo za IT ambazo makampuni tayari yanatumia kila siku.
Kwa mfano, kampuni ya biashara ya mtandaoni hutumia itifaki ya HTTP kila siku kushughulikia usambazaji wa data ya wavuti na JSON-RPC kusambaza maagizo ya data kati ya mbele na nyuma. Baada ya kuanzisha itifaki ya A2A, mfumo wa usimamizi wa agizo la kampuni unaweza kupata haraka sasisho za data ya vifaa zinazotolewa na mawakala husika wenye akili kupitia HTTP na kuunganishwa kwa itifaki ya A2A, bila kulazimika kujenga tena njia ngumu za usambazaji wa data, na kuifanya iwe rahisi kuunganishwa katika usanifu uliopo wa IT na kufanya ushirikiano wa mifumo mbalimbali kuwa laini zaidi.
Tatu, A2A imeundwa ili kusaidia uthibitishaji na uidhinishaji wa ngazi ya biashara. Kutumia itifaki ya A2A kunaweza kuthibitisha haraka na kupata data kwa usalama, kuhakikisha usalama na utiifu wa usambazaji wa data na kuzuia hatari za uvujaji wa data.
Nne, A2A inabadilika vya kutosha kusaidia matukio mbalimbali, kutoka kwa kazi za haraka hadi utafiti wa kina ambao unaweza kuchukua saa au hata siku (wakati wanadamu wanahusika). Katika mchakato wote, A2A inaweza kuwapa watumiaji maoni ya wakati halisi, arifa, na sasisho za hali.
Chukua taasisi ya utafiti kama mfano. Watafiti hutumia mawakala wenye akili chini ya itifaki ya A2A kufanya utafiti unaohusiana na ukuzaji wa dawa mpya. Kazi rahisi, kama vile kupata haraka taarifa zilizopo za muundo wa molekuli za dawa kwenye hifadhidata, zinaweza kukamilishwa na kulishwa nyuma kwa watafiti ndani ya sekunde. Hata hivyo, kwa kazi ngumu, kama vile kuiga majibu ya molekuli mpya za dawa katika mazingira ya mwili wa binadamu, inaweza kuchukua siku kadhaa.
Katika kipindi hiki, itifaki ya A2A itaendelea kushinikiza maendeleo ya uigaji kwa watafiti, kama vile hatua ngapi zimekamilika, matatizo ya sasa yaliyokutana, nk, kuruhusu watafiti kuendelea kufahamu hali hiyo, kama kuwa na msaidizi anayeripoti maendeleo ya kazi wakati wote.
Tano, ulimwengu wa mawakala wenye akili hauzuiliwi kwa maandishi, hivyo A2A inasaidia mitindo mbalimbali, ikiwa ni pamoja na sauti, picha, na mitiririko ya video.
Fikiria kwamba katika siku zijazo, msaidizi wako mwenye akili, mfumo wa CRM wa kampuni, AI ya usimamizi wa ugavi, na hata mawakala wenye akili kwenye majukwaa tofauti ya wingu wanaweza ‘kuzungumza kuhusu kazi na kugawanya kazi’ kama marafiki wa zamani, wakikamilisha kwa ufanisi mahitaji mbalimbali kutoka kwa maswali rahisi hadi michakato ngumu, hivyo kufungua enzi ya akili ya mashine.
Hivi sasa, itifaki tayari inasaidia majukwaa ya maombi kwa zaidi ya makampuni 50 makuu ya teknolojia, ikiwa ni pamoja na Atlassian, Box, Cohere, Intuit, MongoDB, PayPal, Salesforce, na SAP.
Ni muhimu kuzingatia kwamba haya yote ni makampuni ambayo yana mahusiano hila na mfumo ikolojia wa Google. Kwa mfano, Cohere, kampuni ya biashara huru ya AI, ilianzishwa mwaka 2019 na watafiti watatu ambao hapo awali walifanya kazi Google Brain; wana ushirikiano wa muda mrefu wa kiufundi na Google Cloud, na Google Cloud inatoa Cohere nguvu ya kompyuta inayohitajika kutoa mafunzo kwa modeli.
Atlassian, kampuni ambayo hutoa zana za ushirikiano wa timu, kama vile Jira na Confluence, hutumiwa na watu wengi. Wana ushirikiano na Google, na baadhi ya programu zinaweza kutumika katika bidhaa za Google.
Ingawa Google ilisema kwamba A2A ni nyongeza kwa itifaki ya muktadha wa modeli ya MCP iliyopendekezwa na Anthropic, hii ni kama Google kuchukua hatua ya kuongoza katika ukuzaji wa mfumo wa Android na makampuni zaidi ya 80 hapo zamani. Kadiri makampuni mengi zaidi yanavyojiunga, thamani ya kibiashara ya A2A itaboreshwa sana, na itakuza ukuzaji wa haraka wa mfumo ikolojia mzima wa wakala mwenye akili.
Kutoka ‘Kuunganisha Zana’ hadi ‘Kutawala Mifumo Ikolojia’
MCP na A2A zinawakilisha njia mbili tofauti za muunganisho wa AI. MCP, kama itifaki ya msingi ya mwingiliano wa modeli, inahakikisha kuunganishwa kwa urahisi kati ya programu na modeli tofauti; A2A inatoa mfumo wa ushirikiano kati ya mawakala wenye akili kwa msingi huu, ikisisitiza ugunduzi wa uhuru na ushirikiano rahisi kati ya mawakala wenye akili. Muundo huu wa tabaka unaweza kukidhi mahitaji ya uimarishaji wa modeli na ushirikiano wa wakala mwenye akili kwa wakati mmoja.
Wakati huo huo, zote mbili zimefikia nafasi za kutawala katika nyanja zao ndogo. MCP ina faida katika matumizi ya ngazi ya biashara, huduma za modeli za kuvuka, na matukio ya uimarishaji; A2A imepata usaidizi zaidi katika jumuiya za chanzo huria, miradi ya utafiti, na matumizi ya ubunifu.
Kutoka kwa mtazamo mkuu, kuinuka kwa MCP na A2A hakuhusiani tu na viwango vya teknolojia ya AI vya baadaye, lakini pia huashiria mabadiliko makubwa katika mandhari ya tasnia ya AI. Tunashuhudia hatua muhimu ya kihistoria katika AI kutoka ‘akili ya kusimama pekee’ hadi ‘mitandao ya ushirikiano.’ Kama historia ya ukuzaji wa Mtandao inavyoonyesha, uanzishwaji wa itifaki huria na zilizosanifiwa utakuwa nguvu muhimu katika kukuza ukuzaji wa tasnia.
Lakini kutoka ngazi ya kina, MCP na A2A huficha maslahi makubwa ya kibiashara na mashindano ya nguvu za hotuba za teknolojia ya AI za baadaye.
Kwa upande wa modeli za biashara, hizo mbili zinafungua njia tofauti za faida. Anthropic inapanga kuzindua huduma ya toleo la biashara inayotegemea MCP, ikiwatoza makampuni kulingana na ujazo wa simu wa API. Makampuni hutumia MCP kuunganisha kwa undani data ya ndani na AI, kuboresha ufanisi wa biashara, na yanahitaji kulipia huduma hii rahisi.
Google inatumia itifaki ya A2A kukuza usajili wa huduma ya wingu. Wakati makampuni yanatumia A2A kujenga mitandao ya ushirikiano wa wakala mwenye akili, yanaongozwa kutumia nguvu ya kompyuta yenye nguvu ya Google Cloud na huduma zinazohusiana, na hivyo kuongeza mapato ya biashara ya Google Cloud.
Kwa upande wa ukiritimba wa data, kumiliki viwango vya itifaki kunamaanisha kudhibiti mtiririko wa data ya AI. Kupitia itifaki ya A2A, Google hukusanya idadi kubwa ya data wakati wa ushirikiano wa mawakala wengi wa biashara wenye akili. Data hii hulisha nyuma katika algoriti zake za msingi za utangazaji, na kuendelea kuimarisha utawala wake katika soko la utangazaji. Anthropic anataka kutumia MCP kuruhusu AI kupenya msingi wa data ya biashara. Ikiwa itaunda faida ya kiwango, pia itakusanya kiasi kikubwa cha data ya tasnia, kutoa usaidizi wa data kwa kupanua biashara na kukuza bidhaa za AI ambazo zinaendana zaidi na mahitaji ya biashara.
Kwa upande wa mkakati wa chanzo huria, ingawa zote mbili zinadai kuwa chanzo huria, zina mipango yao wenyewe. Itifaki ya msingi ya MCP ni chanzo huria, inayowavutia wasanidi programu kushiriki katika ujenzi wa mfumo ikolojia, lakini kazi muhimu za ngazi ya biashara (kama vile kazi za juu za muunganisho wa mbali na usindikaji wa kina wa data ya mitindo mingi) zinahitaji kufunguliwa kwa ada, kusawazisha chanzo huria na maslahi ya kibiashara. Wakati itifaki ya A2A ni chanzo huria, inaongoza washirika zaidi ya 50 wa biashara kutoa kipaumbele kwa kutumia huduma za Google Cloud, kuunganisha kwa karibu mfumo ikolojia wa chanzo huria na mfumo wake wa kibiashara na kuimarisha ushikamano wa mtumiaji na ushindani wa jukwaa.
Teknolojia yenyewe haina mema au mabaya, lakini inapopachikwa katika mnyororo wa maslahi, inakuwa mbebaji wa nguvu na udhibiti. Kila mapinduzi ya kiteknolojia yanaumba upya mnyororo wa maslahi wa ulimwengu. Mapinduzi ya viwanda yalibadilisha mnyororo wa maslahi kutoka kwa ardhi na kazi hadi mtaji na mashine, wakati mapinduzi ya kidijitali yalisukuma kwa data na algoriti.
Zana za chanzo huria hakika zinaweza kuchunguza njia za ubunifu, lakini usitarajie kutumia funguo za data na algoriti kufungua milango yote, kwa sababu kila kamba ya funguo imechongwa na nenosiri la maslahi la jukwaa.
Wakati makampuni ya teknolojia yanaonekana kufungua mfumo ikolojia wa AI, kwa kweli yanajenga kuta za juu na nene za kiikolojia karibu na matukio ya matumizi ambayo yanafaa zaidi kwao, kuzuia migodi ya dhahabu ya data kuibiwa, baada ya yote, ushindani wa mwisho katika enzi ya AI bado ni data.
Ikiwa MCP na A2A zinaweza kuunganishwa hatimaye bado haijulikani. Ikiwa kila moja itatenda kwa kujitegemea, makampuni makubwa ya teknolojia yana uwezekano mkubwa wa kujenga ‘kuta ndogo za ua za AI.’ Matokeo yake, hali ya kisiwa cha data itakuwa mbaya zaidi, mzunguko wa data kati ya makampuni katika kambi tofauti za itifaki utazuiwa, kupunguza upeo wa matumizi ya ubunifu ya AI; wasanidi programu watahitaji kumiliki ujuzi mwingi wa ukuzaji wa itifaki, na kuongeza gharama za kujifunza na mzigo wa kazi wa ukuzaji, kukandamiza uhai wa ubunifu; mwelekeo wa ubunifu wa tasnia utaongozwa kwa urahisi na itifaki kubwa, na kampuni mpya zitakuwa katika hali mbaya katika mashindano kwa sababu ya ugumu katika kusaidia itifaki nyingi, kuzuia kasi ya jumla ya ubunifu ya tasnia.
Tunatumai kwamba kuinuka kwa MCP na A2A kutakuza tasnia ya AI ya kimataifa kubadilika katika mwelekeo wa ushirikiano badala ya mapambano.
Kama vile mzozo wa upimaji wa reli katika karne ya 19 na vita vya kiwango cha mawasiliano ya simu katika karne ya 20, kila mgawanyiko wa kiteknolojia unaambatana na gharama kubwa za kijamii. Matokeo ya mzozo wa kiwango na itifaki ya AI yanaweza kuwa ya mbali zaidi. Itaamua ikiwa tunasonga mbele kuelekea shirikisho la nyota la ‘Mtandao wa Kila Kitu’ au kuanguka katika msitu mweusi ambapo ‘mnyororo wa tuhuma’ unatawala.