Usanifu Mpya wa Mawakala wa AI: A2A, MCP, Kafka, na Flink

Mazingira ya kidijitali yanabadilika zaidi ya uvumbuzi wa wavuti unaozingatia binadamu na kuelekea kwenye ulimwengu wa mawakala wa uhuru wanaoshirikiana bila mshono katika mifumo mbalimbali. Mabadiliko haya yanahitaji miundombinu mpya, na suluhisho la kulazimisha linachukua sura, linalojumuisha vipengele vinne muhimu vya chanzo huria.

• Agent2Agent (A2A) kutoka Google: Itifaki iliyoundwa ili kuwezesha ugunduzi na mwingiliano wa wakala.
• Itifaki ya Muktadha wa Mfano (MCP) kutoka Anthropic: Kiwango kinachofafanua jinsi mawakala wanavyotumia zana na data ya muktadha wa nje.
• Apache Kafka: Uti wa mgongo thabiti, unaoendeshwa na matukio unaowezesha uratibu wa kuaminika na uliotenganishwa.
• Apache Flink: Injini ya usindikaji wa wakati halisi, muhimu kwa kurutubisha, kufuatilia na kutenda juu ya mitiririko ya shughuli za wakala.

Makala haya yanachunguza mahusiano ya ushirikiano kati ya teknolojia hizi, kuangazia mapungufu ya kutegemea itifaki pekee na kuonyesha jinsi usanifu huu unavyoweka msingi wa mpito kutoka kwa roboti zilizotengwa hadi mazingira ya wakala yenye nguvu na akili.

Kuenea kunakotarajiwa kwa mawakala wa AI ndani ya mashirika kunaonyesha kuwa kampuni nyingi zitatumia wingi wa mawakala maalum badala ya moja pekee inayojumuisha yote. Mawakala hawa wataendesha kiotomatiki kazi kama vile utengenezaji wa msimbo, usimamizi wa tikiti za usaidizi, uchambuzi wa data ya wateja, uandikishaji wa wafanyikazi, na ufuatiliaji wa miundombinu.

Hata hivyo, zana za sasa hazitoshi kusaidia mustakabali kama huo.

Changamoto inaenea zaidi ya tatizo la ‘visiwa vya mawakala’, ambapo mawakala hufanya kazi katika silos na hawana uwezo wa mawasiliano. Inajumuisha mgawanyiko mpana zaidi wa mfumo ikolojia:

• Ukosefu wa Mawasiliano Kati ya Mawakala: Mawakala kwa kawaida hufanya kazi ndani ya mazingira yaliyotengwa. Wakala wa usimamizi wa uhusiano wa wateja (CRM) hajui maarifa yanayotokana na wakala wa ghala la data. Wakala wa usaidizi hawezi kujibu upungufu uliogunduliwa na wakala wa ufuatiliaji.
• Matumizi ya Zana Yenye Udhaifu na Iliyobinafsishwa: Bila mbinu sanifu za kufikia zana au kiolesura cha programu ya nje (API), mawakala hutegemea miunganisho iliyoandikwa kwa bidii na mantiki isiyoweza kutumika tena.
• Mifumo Isiyolingana: Muda tofauti wa matumizi ya wakala huajiri miundo tofauti, wakiwatendea mawakala kama chatbots, grafu za acyclic zilizoelekezwa (DAGs), au wapangaji rekursifu. Hii inasababisha kutokuwepo kwa safu inayobebeka ya utekelezaji au hali iliyoshirikiwa.
• Ubunifu Uliozingatia Mazingira ya Daftari: Mawakala wengi huendelezwa kama prototypes za mara moja, zinazojulikana na shughuli za mstari, synchronous, na za muda mfupi. Hata hivyo, mifumo halisi ya ulimwengu inahitaji utunzaji thabiti wa majaribio, kushindwa, uratibu, kumbukumbu, na kuongeza, ambayo inahitaji miundombinu inayounga mkono.
• Kukosekana kwa Uti wa Mgongo wa Ushirikiano: Hakuna basi la tukio, kumbukumbu iliyoshirikiwa, au historia inayofuatiliwa ya shughuli za wakala na mantiki. Taarifa imefungwa kwa simu za moja kwa moja za HTTP au kuzikwa ndani ya kumbukumbu.

Kama ilivyosisitizwa na mradi wa Mawakala 12, mawakala wanapaswa kuzingatia kanuni za asili ya wingu, kuonyesha uwezo wa kutazamwa, kuunganishwa kwa urahisi, uwezo wa kuzalishwa tena, na ufahamu wa miundombinu. Kwa bahati mbaya, wengi wao wamejengwa kama hati dhaifu, zilizokusanywa kwa mikono na kudhaniwa kufanya kazi kwa kujitegemea.

Hii inasababisha ufanisi, urudiaji wa juhudi, na udhaifu.

Agent2Agent inashughulikia sehemu ya suala hili kwa kuwapa mawakala itifaki sanifu ya ugunduzi na mawasiliano. Hata hivyo, kuhama zaidi ya maandamano ya juu juu hadi scalability na kuegemea inayohitajika na mifumo ya uzalishaji inahitaji zaidi ya itifaki tu. Inahitaji miundombinu ya kina.

Mfumo ikolojia wa wakala wa sasa unafanana na hatua za mwanzo za wavuti, inayojulikana na mifumo yenye nguvu lakini iliyotengwa na isiyoendana. Sawa na changamoto za mapema zilizokabiliwa na vivinjari vinavyowasiliana na seva bila itifaki sanifu, mawakala wa AI leo wanajitahidi kugundua, kuwasiliana, na kushirikiana na kila mmoja kwa ufanisi.

Agent2Agent (A2A) ya Google: Itifaki ya Universal ya Mawasiliano ya Wakala

Itifaki ya A2A ya Google ni jaribio muhimu la kushughulikia suala hili. Inajitofautisha kwa kutokuwa mfumo mwingine wa wakala, lakini badala yake itifaki ya ulimwengu iliyoundwa kuunganisha wakala yoyote, bila kujali asili yake au mazingira ya upelekaji.

Sawa na jinsi HTTP ilivyo sanifisha mawasiliano ya tovuti, A2A inafafanua lugha ya kawaida kwa mawakala, kuwawezesha:

• Tangaza Uwezo: Kupitia AgentCard, maelezo ya JSON ambayo yanaelezea uwezo wa wakala na mbinu za mwingiliano.
• Tuma na Upokee Kazi: Kupitia mwingiliano uliopangwa kwa kutumia JSON-RPC, ambapo wakala mmoja anaomba usaidizi na mwingine anajibu na matokeo au ‘artefakti’.
• Sasisha Mitiririko na Matukio Yanayotumwa na Seva (SSEs): Kuwezesha maoni ya wakati halisi wakati wa kazi ndefu au za ushirikiano.
• Badilishana Maudhui Tajiri: Kusaidia ubadilishanaji wa faili, data iliyoandaliwa, na fomu, zaidi ya maandishi rahisi.
• Dumisha Usalama kwa Chaguo-msingi: Ikiwa ni pamoja na usaidizi uliojengwa ndani wa HTTPS, uthibitishaji, na ruhusa.

Nguvu ya A2A iko katika kuepuka kugundua tena suluhisho zilizopo. Inatumia viwango vya wavuti vilivyoanzishwa vizuri, sawa na HTTP na SMTP, kuwezesha kupitishwa rahisi na ujumuishaji wa haraka.

Hata hivyo, A2A inawakilisha kipengele kimoja tu cha suluhisho la jumla.

Itifaki ya Muktadha wa Mfano ya Anthropic (MCP): Kusawazisha Matumizi ya Zana na Ufikiaji wa Muktadha

MCP ya Anthropic inashughulikia kipengele muhimu cha jinsi mawakala wanavyotumia zana na kufikia habari za muktadha. MCP inasawazisha mchakato ambao mawakala huita API, hufanya kazi, na kuunganisha na mifumo ya nje, kimsingi kufafanua jinsi wanavyofanya kazi ndani ya mazingira yao. Ingawa A2A inasimamia mawasiliano kati ya wakala, MCP inazingatia mwingiliano wa wakala na ulimwengu wa nje.

Kwa asili:

• MCP huwezesha akili ya wakala binafsi.
• A2A huwezesha akili ya pamoja.

Sawa na jinsi HTTP na SMTP zilivyohitaji kupitishwa sana, miundombinu, na zana za wasanidi programu ili kufikia mafanikio yaliyoenea, A2A na MCP zitahitaji mfumo ikolojia thabiti ili kutambua kikamilifu uwezo wao.

Hata kwa juhudi za kusawazisha kama A2A na MCP, swali muhimu linaendelea: Mawasiliano ya wakala yanawezaje kupimwa kwa ufanisi katika mazingira magumu na yenye nguvu ya biashara? Kutegemea tu miunganisho ya moja kwa moja, ya uhakika kwa uhakika iliyofafanuliwa na itifaki hizi huleta changamoto zinazohusiana na scalability, uthabiti, na uwezo wa kutazamwa. Hii inaangazia hitaji la miundombinu thabiti ya mawasiliano ya msingi.

Fikiria kampuni ambapo wafanyakazi wanaweza kuwasiliana tu kupitia ujumbe wa moja kwa moja, wa mmoja mmoja. Kushiriki sasisho kunahitaji kutuma ujumbe kwa kila mtu mmoja mmoja. Kuratibu mradi katika timu nyingi kungehusisha kupeleka habari kati ya kila kikundi kwa mikono.

Kupima mfumo kama huo kwa mamia ya wafanyakazi kungeleta machafuko.

Hali hii inaonyesha changamoto zinazokabiliwa katika mifumo ikolojia ya wakala iliyojengwa kwenye miunganisho ya moja kwa moja. Kila wakala lazima ajue ni mawakala gani wa kuwasiliana nao, jinsi ya kuwafikia, na upatikanaji wao. Kadiri idadi ya mawakala inavyoongezeka, idadi ya miunganisho inayohitajika inakua kwa kasi, na kusababisha mfumo dhaifu, ngumu kusimamia, na usio scalable.

A2A na MCP huwapa mawakala lugha na muundo wa mawasiliano na hatua. Hata hivyo, lugha pekee haitoshi. Ili kuratibu mawakala wengi katika biashara, miundombinu inahitajika ili kudhibiti mtiririko wa ujumbe na majibu ya wakala.

Kafka na Flink: Uti wa Mgongo wa Ushirikiano wa Wakala Unaoweza Kupanuliwa

Apache Kafka na Apache Flink hutoa miundombinu hii muhimu.

Kafka na Flink Zimeelezwa

Apache Kafka, iliyoandaliwa hapo awali katika LinkedIn na sasa mradi wa Apache Software Foundation, ni jukwaa la kusambaza matukio lililosambazwa. Inafanya kazi kama basi la ujumbe la kudumu, lenye ufanisi wa hali ya juu, kuwezesha mifumo kuchapisha na kujiandikisha kwa mitiririko ya matukio ya wakati halisi. Kafka inatumika sana katika matumizi mbalimbali, ikiwa ni pamoja na mifumo ya fedha, kugundua ulaghai, na bomba za telemetry, kutokana na uwezo wake wa kutenganisha wazalishaji kutoka kwa watumiaji na kuhakikisha uimara wa data, uwezo wa kucheza tena, na scalability.

Flink, mradi mwingine wa Apache, ni injini ya usindikaji wa mtiririko wa wakati halisi iliyoundwa kwa ajili ya usindikaji wa matukio ya hali ya juu, ya ufanisi wa juu, na ya chini ya latency. Ingawa Kafka inadhibiti harakati za data, Flink inashughulikia mabadiliko, utajirishaji, ufuatiliaji, na uongozaji wa data inapotiririka kupitia mfumo.

Pamoja, Kafka na Flink huunda mchanganyiko wenye nguvu. Kafka hutumika kama mfumo wa damu, wakati Flink hufanya kazi kama mfumo wa reflex.

Sawa na jukumu la A2A kama HTTP ya ulimwengu wa wakala, Kafka na Flink hutoa msingi unaoendeshwa na matukio kwa mawasiliano na hesabu ya wakala inayoweza kupanuliwa, kushughulikia changamoto ambazo mawasiliano ya moja kwa moja, ya uhakika kwa uhakika hayawezi:

• Kutenganisha: Kwa Kafka, mawakala hawahitaji kujua watumiaji wa pato lao. Wanachapisha matukio (k.m., ''TaskCompleted'', ''InsightGenerated'') kwa mada, kuruhusu wakala au mfumo wowote unaovutiwa kujiandikisha.
• Uwezo wa Kutazamwa na Kuchezwa Tena: Kafka inadumisha kumbukumbu ya kudumu, iliyoagizwa na wakati wa matukio yote, kuhakikisha kwamba tabia ya wakala inafuatiliwa kikamilifu, inaweza kukaguliwa, na kuchezwa tena.
• Uamuzi wa Wakati Halisi: Flink huwaruhusu mawakala kuitikia kwa wakati halisi kwa mitiririko ya matukio, kuchuja, kurutubisha, kujiunga, au kuchochea vitendo kulingana na hali zenye nguvu.
• Uthabiti na Kupima: Kazi za Flink zinaweza kupima kwa kujitegemea, kupona kutokana na kushindwa, na kudumisha hali katika mtiririko wa kazi wa muda mrefu, ambayo ni muhimu kwa mawakala wanaofanya kazi ngumu, za hatua nyingi.
• Uratibu wa Asili ya Mtiririko: Badala ya kusubiri majibu ya synchronous, mawakala wanaweza kuratibu kupitia mitiririko ya matukio, kuchapisha sasisho, kujiandikisha kwa mtiririko wa kazi, na kuendeleza hali kwa ushirikiano.

Kwa muhtasari:

• A2A inafafanua jinsi mawakala wanavyowasiliana.
• MCP inafafanua jinsi wanavyoingiliana na zana za nje.
• Kafka inafafanua jinsi ujumbe wao unavyotiririka.
• Flink inafafanua jinsi mitiririko hiyo inavyosindikwa, kubadilishwa, na kutumiwa kufanya maamuzi.

Itifaki kama vile A2A na MCP ni muhimu kwa kusawazisha tabia na mawasiliano ya wakala. Hata hivyo, bila substrate inayoendeshwa na matukio kama Kafka na muda wa matumizi wa asili ya mtiririko kama Flink, mawakala hubaki wametengwa, hawawezi kuratibu kwa ufanisi, kupima kwa ufanisi, au kutoa sababu kwa muda.

Usanifu wa Tabaka Nne kwa Mawakala wa AI wa Daraja la Biashara

Ili kutambua kikamilifu maono ya mawakala wa AI wa daraja la biashara, wanaoweza kufanya kazi pamoja, usanifu wa tabaka nne unahitajika:

• Itifaki: A2A, MCP - kufafanua nini.
• Mifumo: LangGraph, CrewAI, ADK - kufafanua jinsi.
• Miundombinu ya Ujumbe: Apache Kafka - kusaidia mtiririko.
• Hesabu ya Wakati Halisi: Apache Flink - kusaidia fikira.

Pamoja, tabaka hizi huunda safu mpya ya mtandao kwa mawakala wa AI, kutoa msingi wa kujenga mifumo ambayo sio tu yenye akili bali pia ya ushirikiano, inayoweza kutazamwa, na tayari kwa uzalishaji.

Hivi sasa tuko katika hatua muhimu katika mageuzi ya programu.

Kama vile safu ya asili ya mtandao - iliyojumuisha itifaki kama HTTP na SMTP na miundombinu kama TCP/IP - ilivyoanzisha enzi ya muunganisho wa kimataifa, safu mpya inajitokeza kwa mawakala wa AI. Hata hivyo, badala ya wanadamu kuvinjari kurasa za wavuti au kutuma barua pepe, safu hii imeundwa kwa ajili ya mifumo ya uhuru inayoshirikiana kutoa sababu, kuamua, na kutenda.

A2A na MCP hutoa itifaki za mawasiliano ya wakala na matumizi ya zana, wakati Kafka na Flink hutoa miundombinu ya uratibu wa wakati halisi, uwezo wa kutazamwa, na uthabiti. Pamoja, zinawezesha mpito kutoka kwa maandamano ya wakala yaliyotengwa hadi mifumo ikolojia inayoweza kupimwa, yenye akili, ya daraja la uzalishaji.

Mageuzi haya sio tu kuhusu kushughulikia changamoto za uhandisi. Ni kuhusu kuwezesha dhana mpya ya programu ambapo mawakala wanashirikiana katika mipaka, kutoa maarifa na kuendesha vitendo kwa wakati halisi, na hivyo kuwezesha akili kuwa mfumo uliosambazwa.

Hata hivyo, maono haya yanahitaji maendeleo amilifu, yakisisitiza uwazi, uwezo wa kufanya kazi pamoja, na kutumia masomo yaliyojifunza kutoka kwa mapinduzi ya mtandao yaliyopita.

Kwa hivyo, wakati wa kuendeleza wakala, ni muhimu kuzingatia ushirikiano wake ndani ya mfumo mpana. Je, anaweza kuwasiliana kwa ufanisi? Je, anaweza kuratibu na mawakala wengine? Je, anaweza kubadilika na kukabiliana na hali zinazobadilika?

Wakati ujao sio tu unaoendeshwa na wakala; umeunganishwa na wakala.