ஏஜென்ட் நிர்வாகம்: MCP தொழில்நுட்ப வரைவு

சக்திவாய்ந்த ஏஜென்ட் நிர்வாகம்: இணக்கத்தன்மை மற்றும் பாதுகாப்பிற்கான MCP தொழில்நுட்ப வரைவு

பயனர் குழுக்களிடையே அறிவார்ந்த ஏஜென்ட்களுக்கான தேவை வேறுபடுவதால், நிர்வாகம் மாறுபட்ட முன்னுரிமைகளை நிவர்த்தி செய்ய வேண்டும். மாதிரி சூழல் நெறிமுறை (MCP), திறந்த மூல ஒத்துழைப்பு மற்றும் மனித மேற்பார்வையால் வலுப்படுத்தப்பட்டு, பாதுகாப்பான மற்றும் நம்பகமான ஏஜென்ட் சுற்றுச்சூழல் அமைப்பிற்கு ஒரு அடித்தளத்தை வழங்குகிறது.

அறிவார்ந்த ஏஜென்ட்கள் (AI ஏஜென்ட்கள்) பெரிய மொழி மாதிரிகளால் இயக்கப்படும் அமைப்புகள், கருவிகள் மூலம் வெளிப்புற உலகத்துடன் தொடர்பு கொள்ளும் திறன் மற்றும் பயனர்களின் சார்பாக செயல்படும் திறன் கொண்டவை. சமீபத்தில் மானஸ்ஸின் வருகை, நடைமுறை ஏஜென்ட் பயன்பாடுகளுக்கான சந்தையின் எதிர்பார்ப்பை எடுத்துக்காட்டுகிறது.

நவம்பர் 2024 இல் அறிவிக்கப்பட்ட Anthropic’s திறந்த மூல மாதிரி சூழல் நெறிமுறை (MCP), பொது நோக்கத்திற்கான ஏஜென்ட்களின் செயல்திறன் மற்றும் பாதுகாப்பை மேம்படுத்துவதற்கான ஒரு தொழில்நுட்ப தீர்வை வழங்குகிறது. MCP தரப்படுத்தப்பட்ட இடைமுகங்கள் மூலம் ஒருங்கிணைப்பை ஒழுங்குபடுத்துகிறது, தரவு மற்றும் கருவி அணுகல் திறனை அதிகரிக்கிறது. இது குறிப்பிட்ட தரவு மூலங்களிலிருந்து மாதிரிகளை தனிமைப்படுத்தி மற்றும் கட்டளை கட்டுப்பாட்டு வெளிப்படைத்தன்மையை மேம்படுத்துவதன் மூலம் பாதுகாப்பை பலப்படுத்துகிறது. இந்த சமநிலையான அணுகுமுறை கட்டுப்படுத்தப்பட்ட அங்கீகாரத்தை உறுதி செய்யும் அதே வேளையில் பயனர் அனுபவத்திற்கு முன்னுரிமை அளிக்கிறது.

MCP ஏஜென்ட் நிர்வாகத்திற்கு ஒரு அடித்தளத்தை நிறுவும் அதே வேளையில், அது ஒவ்வொரு சவாலையும் தீர்க்கவில்லை. உதாரணமாக, இது கருவி தேர்வுக்குப் பின்னால் உள்ள நியாயத்தை அல்லது செயல்படுத்தல் முடிவுகளின் துல்லியத்தை சரிபார்க்கவில்லை, மேலும் ஏஜென்ட்-பயன்பாட்டு சுற்றுச்சூழல் அமைப்பில் போட்டி மற்றும் ஒத்துழைப்பை திறம்பட நிவர்த்தி செய்யவில்லை.

பயன்பாட்டில் பொது நோக்கத்திற்கான ஏஜென்ட்கள் எதிர்கொள்ளும் சவால்கள்

ஏஜென்ட் என்பது நினைவகம், திட்டமிடல், உணர்தல், கருவி அழைப்பு மற்றும் செயல் திறன்களைக் கொண்ட ஒரு அமைப்பு, விரிவான மொழி மாதிரிகளால் இயக்கப்படுகிறது, இது கருவிகள் மூலம் வெளிப்புற சூழலுடன் தொடர்பு கொள்கிறது, பயனரின் சார்பாக செயல்படுகிறது. ஏஜென்ட் பயனரின் நோக்கங்களைப் புரிந்து கொள்ளவும், நினைவக தொகுதி மூலம் தகவல்களைப் பெறவும் சேமிக்கவும், திட்டமிடல் தொகுதி மூலம் உத்திகளை உருவாக்கவும் மேம்படுத்தவும், குறிப்பிட்ட பணிகளைச் செயல்படுத்த கருவி தொகுதியை அழைக்கவும், செயல் தொகுதி மூலம் திட்டங்களை செயல்படுத்தவும் வேண்டும், இதனால் தன்னாட்சி முறையில் பணிகளை முடிக்கும் இலக்கை அடைய முடியும்.

மானஸ், பணிப்பாய்வு சார்ந்த ஏஜென்ட் தயாரிப்புகளைப் போலல்லாமல், ஒரு பொது நோக்கத்திற்கான ஏஜென்ட் ஆகும்.

ஏஜென்ட்களுக்கான தொழில்துறை எதிர்பார்ப்புகள், குறிப்பாக பொது நோக்கத்திற்கான ஏஜென்ட்கள், அவை நிவர்த்தி செய்யும் கூட்டுத் தேவைகளிலிருந்து எழுகின்றன. மூலதனச் சந்தைகளில், ஏஜென்ட்கள் மாதிரிகளின் வணிக மதிப்பை மூடிய-சுழற்சி பாதையை பிரதிபலிக்கின்றன, AI விலையை டோக்கன் அடிப்படையிலான கணக்கீட்டிலிருந்து தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சேவைகளுக்கான விளைவு அடிப்படையிலான விலைக்கு மாற்றுவது, அதிக லாபத்தை விளைவிக்கிறது. பயனர் பக்கத்தில், வணிகங்கள் ஏஜென்ட்கள் மீண்டும் மீண்டும், தரப்படுத்தப்பட்ட மற்றும் தெளிவாக வரையறுக்கப்பட்ட செயல்முறைகளை துல்லியமான ஆட்டோமேஷனுடன் செயல்படுத்தும் என்று எதிர்பார்க்கின்றன, அதே நேரத்தில் பொதுமக்கள் ஏஜென்ட்கள் ‘தொழில்நுட்ப நன்மைகளை’ கொண்டு வரும் என்று எதிர்பார்க்கின்றனர், அனைவருக்கும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட, குறைந்த வரம்பு ‘டிஜிட்டல் மேலாளர்களாக’ மாறுகின்றனர்.

இருப்பினும், பொது நோக்கத்திற்கான ஏஜென்ட்கள் பயன்பாட்டில் இணக்கத்தன்மை, பாதுகாப்பு மற்றும் போட்டி சவால்களை எதிர்கொள்கின்றனர். இணக்கத்தன்மையின் அடிப்படையில், மாதிரிகள் அழைப்பில் வெவ்வேறு கருவிகள் மற்றும் தரவு மூலங்களுடன் திறமையாக ஒத்துழைக்க வேண்டும். பாதுகாப்பின் அடிப்படையில், ஏஜென்ட்கள் பயனர் அறிவுறுத்தல்களின்படி தெளிவாகவும் வெளிப்படையாகவும் பணிகளைச் செயல்படுத்த வேண்டும் மற்றும் பல தரப்பினரின் தரவு ஒருங்குவிப்பின் கீழ் பாதுகாப்புப் பொறுப்புகளை நியாயமாக ஒதுக்க வேண்டும். போட்டியின் அடிப்படையில், ஏஜென்ட்கள் புதிய வணிக சுற்றுச்சூழல் அமைப்பில் போட்டி மற்றும் கூட்டு உறவுகளைத் தீர்க்க வேண்டும்.

எனவே, MCP நெறிமுறை, மாதிரிகள் வெவ்வேறு கருவிகள் மற்றும் தரவு மூலங்களுடன் திறமையாக ஒத்துழைக்க உதவுகிறது மற்றும் பல தரப்பினரின் தரவு ஒருங்குவிப்பின் கீழ் பாதுகாப்புப் பொறுப்புகளை நியாயமாக ஒதுக்க உதவுகிறது, இது மானஸ் தயாரிப்புடன் ஒப்பிடும்போது ஆழமாக ஆய்வு செய்யத்தக்கது.

இணக்கத்தன்மை கவலைகள்

AI உலகம் வேகமாக வளர்ந்து வருகிறது, புதிய மாதிரிகள் மற்றும் கருவிகள் தொடர்ந்து வெளிவருகின்றன. ஒரு பொது நோக்கத்திற்கான ஏஜென்ட் உண்மையில் பயனுள்ளதாக இருக்க, அது பல்வேறு வகையான ஆதாரங்களுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கப்பட வேண்டும். இது ஒரு குறிப்பிடத்தக்க சவாலை முன்வைக்கிறது, ஏனெனில் ஒவ்வொரு கருவி அல்லது தரவு மூலமும் அதன் சொந்த தனித்துவமான இடைமுகம் மற்றும் தரவு வடிவத்தைக் கொண்டிருக்கலாம். தரப்படுத்தப்பட்ட அணுகுமுறை இல்லாமல், டெவலப்பர்கள் ஒவ்வொரு ஒருங்கிணைப்புக்கும் தனிப்பயன் குறியீட்டை எழுத வேண்டும், இது நேரத்தை எடுத்துக்கொள்வது மற்றும் திறமையற்றது. இந்த இணக்கமின்மை AI ஏஜென்ட்களின் பரவலான தத்தெடுப்பைத் தடுக்கலாம், ஏனெனில் பயனர்கள் தங்கள் தற்போதைய அமைப்புகளுடன் எளிதில் வேலை செய்யாத ஒரு தொழில்நுட்பத்தில் முதலீடு செய்ய தயங்கலாம்.

பாதுகாப்பு அபாயங்கள்

AI ஏஜென்ட்கள் பயனர்களின் சார்பாக செயல்படும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன, அதாவது அவை பெரும்பாலும் முக்கியமான தரவு மற்றும் அமைப்புகளுக்கான அணுகலைக் கொண்டுள்ளன. இது குறிப்பிடத்தக்க பாதுகாப்பு கவலைகளை எழுப்புகிறது, ஏனெனில் சமரசம் செய்யப்பட்ட ஏஜென்ட் தரவை திருட, செயல்பாடுகளை சீர்குலைக்க அல்லது உடல் ரீதியான தீங்கு விளைவிக்க கூட பயன்படுத்தப்படலாம். ஏஜென்ட்கள் பாதுகாப்பைக் கருத்தில் கொண்டு வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளதையும், பாதிப்புகளைத் தடுக்க அவை கடுமையான சோதனை மற்றும் கண்காணிப்புக்கு உட்படுத்தப்படுவதையும் உறுதி செய்வது மிகவும் முக்கியம். கூடுதலாக, பாதுகாப்பிற்கான தெளிவான வரிகளை நிறுவுவது முக்கியம், குறிப்பாக ஒரு ஏஜென்ட்டின் வளர்ச்சி மற்றும் வரிசைப்படுத்தலில் பல கட்சிகள் ஈடுபடும்போது.

போட்டி களம்

AI ஏஜென்ட்கள் அதிக அளவில் வருவதால், அவை இருக்கும் வணிக மாதிரிகளை சீர்குலைத்து புதிய வகையான போட்டியை உருவாக்க வாய்ப்புள்ளது. உதாரணமாக, சப்ளையர்களுடன் தானாக விலைகளை பேச்சுவார்த்தை நடத்தக்கூடிய ஒரு ஏஜென்ட் ஒரு நிறுவனத்திற்கு குறிப்பிடத்தக்க போட்டி நன்மையை அளிக்கும். இருப்பினும், இது ஒரு பந்தயத்தை கீழே கொண்டு செல்லக்கூடும், ஏனெனில் நிறுவனங்கள் குறைந்த விலைகளை வழங்க போட்டியிடுகின்றன. AI ஏஜென்ட்களின் சாத்தியமான தாக்கத்தை போட்டி களத்தில் கருத்தில் கொள்வது முக்கியம், மேலும் இந்த புதிய சூழலை வழிநடத்துவதற்கான உத்திகளை உருவாக்குவது முக்கியம். இதில் தரவு உரிமை, அறிவுசார் சொத்து மற்றும் போட்டிக்கு எதிரான நடத்தைக்கான சாத்தியக்கூறுகள் போன்ற சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது அடங்கும்.

MCP: ஏஜென்ட் பயன்பாடுகளில் இணக்கத்தன்மை மற்றும் பாதுகாப்பிற்கான தொழில்நுட்ப தீர்வு

நவம்பர் 2024 இல், Anthropic MCP (மாடல் சூழல் நெறிமுறை) திறந்த நெறிமுறையை திறந்த மூலமாக வெளியிட்டது, இது AI மாடல்களுக்கு சூழலை வழங்க அமைப்புகளை அனுமதிக்கிறது மற்றும் வெவ்வேறு ஒருங்கிணைப்பு காட்சிகளில் உலகளாவியாக்கப்படலாம். MCP ஏஜென்ட் பயன்பாடுகளில் தரப்படுத்தல் மற்றும் பாதுகாப்பு சிக்கல்களைத் தீர்க்க ஒரு அடுக்கு கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்துகிறது. ஒரு ஹோஸ்ட் பயன்பாடு (மானஸ் போன்றவை) ஒரே நேரத்தில் MCP கிளையன்ட் மூலம் பல சேவை நிரல்களுடன் (MCP சர்வர்) இணைகிறது, மேலும் ஒவ்வொரு சேவையகமும் அதன் சொந்த கடமைகளைச் செய்கிறது, தரவு மூல அல்லது பயன்பாட்டிற்கு தரப்படுத்தப்பட்ட அணுகலை வழங்குகிறது.

முதலில், MCP தரப்படுத்தப்பட்ட ஒருமித்த கருத்து மூலம் ஏஜென்ட் தரவு/கருவி அழைப்புகளில் இணக்கத்தன்மை சிக்கலைத் தீர்க்கிறது. MCP துண்டு துண்டான ஒருங்கிணைப்பை ஒரு ஒருங்கிணைந்த இடைமுகத்துடன் மாற்றுகிறது, மேலும் AI விவரக்குறிப்புகளை பூர்த்தி செய்யும் அனைத்து கருவிகளுடனும் தொடர்பு கொள்ள ஒப்பந்தத்தைப் புரிந்து கொள்ளவும் கடைபிடிக்கவும் மட்டுமே தேவைப்படுகிறது, இது நகல் ஒருங்கிணைப்பை கணிசமாகக் குறைக்கிறது. இரண்டாவதாக, MCP பாதுகாப்பின் அடிப்படையில் மூன்று விஷயங்களைக் கொண்டுள்ளது. முதலாவதாக, மாடல் மற்றும் குறிப்பிட்ட தரவு மூலங்கள் தரவு இணைப்பில் தனிமைப்படுத்தப்பட்டுள்ளன, மேலும் இரண்டும் MCP சர்வர் நெறிமுறை மூலம் தொடர்பு கொள்கின்றன. மாடல் தரவு மூலத்தின் உள் விவரங்களை நேரடியாகச் சார்ந்திருக்கவில்லை, பல தரப்பு தரவு கலவையின் மூலத்தை தெளிவுபடுத்துகிறது. இரண்டாவது, தகவல் தொடர்பு நெறிமுறைகள் மூலம் கட்டளை மற்றும் கட்டுப்பாட்டு இணைப்பின் வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் தணிக்கை திறனை மேம்படுத்துவதும், பயனர்-மாடல் தரவு தொடர்புகளின் தகவல் சமச்சீரற்ற தன்மை மற்றும் கருப்பு பெட்டி சவால்களைத் தீர்ப்பதும் ஆகும். மூன்றாவது, அனுமதிகளின்படி பதிலளிப்பதன் மூலம் அங்கீகார இணைப்பின் கட்டுப்படுத்தலை உறுதி செய்வதும், கருவிகள்/தரவைப் பயன்படுத்துவதில் ஏஜென்ட்டின் மீது பயனரின் கட்டுப்பாட்டை உறுதி செய்வதும் ஆகும்.

MCP ஒரு அடுக்கு கட்டமைப்பு மூலம் தரப்படுத்தப்பட்ட இடைமுகம் மற்றும் பாதுகாப்பு பாதுகாப்பு பொறிமுறையை உருவாக்குகிறது, தரவு மற்றும் கருவி அழைப்புகளில் இயங்குதன்மை மற்றும் பாதுகாப்பிற்கு இடையில் ஒரு சமநிலையை அடைகிறது. பயனர் மதிப்பு மட்டத்தில், MCP அறிவார்ந்த உடல்களுக்கும் அதிக கருவிகளுக்கும், மேலும் அறிவார்ந்த உடல்களுக்கும் இடையே வலுவான ஒத்துழைப்பு மற்றும் தொடர்புகளைக் கொண்டு வருகிறது. அடுத்த கட்டத்தில், MCP தொலைநிலை இணைப்புகளுக்கான ஆதரவை உருவாக்குவதில் கவனம் செலுத்தும்.

மேம்படுத்தப்பட்ட இணக்கத்தன்மைக்கான தரப்படுத்தப்பட்ட இடைமுகங்கள்

MCP இன் முக்கிய அம்சங்களில் ஒன்று தரப்படுத்தப்பட்ட இடைமுகங்களின் பயன்பாடு ஆகும். இதன் பொருள் AI ஏஜென்ட்கள் ஒவ்வொரு ஒருங்கிணைப்பிற்கும் தனிப்பயன் குறியீடு தேவையில்லாமல் வெவ்வேறு கருவிகள் மற்றும் தரவு மூலங்களுடன் தொடர்பு கொள்ள முடியும். அதற்கு பதிலாக, ஏஜென்ட் வெறுமனே MCP நெறிமுறையைப் புரிந்து கொள்ள வேண்டும், இது பொதுவான கட்டளைகள் மற்றும் தரவு வடிவங்களின் தொகுப்பை வரையறுக்கிறது. இது ஒருங்கிணைப்பு செயல்முறையை பெரிதும் எளிதாக்குகிறது மற்றும் தேவையான வளர்ச்சிப் பணியின் அளவைக் குறைக்கிறது. ஒவ்வொரு முறையும் ஏஜென்ட் மறுஉருவாக்கம் செய்யப்பட தேவையில்லை என்பதால், வெவ்வேறு கருவிகள் மற்றும் தரவு மூலங்களுக்கு இடையில் மாறுவதை எளிதாக்குகிறது.

தரப்படுத்தப்பட்ட இடைமுகங்களின் பயன்பாடு வெவ்வேறு AI ஏஜென்ட்களுக்கு இடையே இயங்குதிறனை மேம்படுத்துகிறது. பல ஏஜென்ட்கள் MCP நெறிமுறையை ஆதரித்தால், அவை ஒருவருக்கொருவர் எளிதாக தொடர்பு கொண்டு தரவைப் பகிர்ந்து கொள்ள முடியும். இது மிகவும் சிக்கலான மற்றும் அதிநவீன AI அமைப்புகளின் வளர்ச்சிக்கு வழிவகுக்கும், அங்கு பல ஏஜென்ட்கள் ஒரு சிக்கலைத் தீர்க்க ஒன்றாக வேலை செய்கின்றனர்.

தரவு பாதுகாப்பிற்கான வலுவான பாதுகாப்பு வழிமுறைகள்

MCP இன் வடிவமைப்பில் பாதுகாப்பு ஒரு முக்கிய முன்னுரிமை ஆகும். தரவைப் பாதுகாப்பதற்கும் அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகலைத் தடுப்பதற்கும் நெறிமுறையில் பல வழிமுறைகள் உள்ளன. முக்கிய அம்சங்களில் ஒன்று குறிப்பிட்ட தரவு மூலங்களிலிருந்து மாதிரிகளை தனிமைப்படுத்துவது ஆகும். இதன் பொருள் ஏஜென்ட்டுக்கு அடிப்படை தரவுக்கு நேரடி அணுகல் இல்லை, அதற்கு பதிலாக MCP சர்வர் நெறிமுறை மூலம் அதனுடன் தொடர்பு கொள்கிறது. இது ஒரு மறைமுக அடுக்கைச் சேர்க்கிறது, இது ஒரு தாக்குபவர் தரவை சமரசம் செய்வதை மிகவும் கடினமாக்குகிறது.

கட்டளை மற்றும் கட்டுப்பாட்டு இணைப்புகளின் வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் தணிக்கை திறனை மேம்படுத்துவதற்கான வழிமுறைகளையும் MCP உள்ளடக்கியது. ஏஜென்ட்டுக்கு என்ன கட்டளைகள் அனுப்பப்படுகின்றன என்பதைப் பார்க்கவும், ஏஜென்ட் அவர்களின் அறிவுறுத்தல்களின்படி செயல்படுகிறதா என்பதைச் சரிபார்க்கவும் இது பயனர்களை அனுமதிக்கிறது. AI அமைப்புகளில் நம்பிக்கையை வளர்ப்பதற்கு இது முக்கியம், ஏனெனில் ஏஜென்ட் எப்படி முடிவுகளை எடுக்கிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்ள இது பயனர்களை அனுமதிக்கிறது.

இறுதியாக, ஏஜென்ட்களின் அங்கீகாரத்தைக் கட்டுப்படுத்துவதற்கான ஒரு பொறிமுறையை MCP வழங்குகிறது. ஏஜென்ட் எந்த கருவிகள் மற்றும் தரவு மூலங்களை அணுக அனுமதிக்கப்படுகிறது என்பதைச் சுட்டிக்காட்ட இது பயனர்களை அனுமதிக்கிறது. உணர்திறன் தரவை அணுகுவதையோ அல்லது அங்கீகரிக்கப்படாத செயல்களைச் செய்வதையோ ஏஜென்ட் தடுப்பதற்கு இது முக்கியம்.

MCP: ஏஜென்ட் நிர்வாகத்திற்கான அடித்தளத்தை அமைத்தல்

தரவு மற்றும் கருவி அழைப்புகளுக்கு MCP இணக்கத்தன்மை மற்றும் பாதுகாப்பு உத்தரவாதங்களை வழங்குகிறது, ஏஜென்ட் நிர்வாகத்திற்கான அடித்தளத்தை அமைக்கிறது, ஆனால் நிர்வாகத்தில் எதிர்கொள்ளும் அனைத்து சவால்களையும் தீர்க்க முடியாது.

முதலாவதாக, நம்பகத்தன்மையின் அடிப்படையில், அழைக்கும் தரவு மூலங்கள் மற்றும் கருவிகளைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு MCP ஒரு நெறிமுறை தரத்தை உருவாக்கவில்லை, செயல்படுத்தல் முடிவுகளை மதிப்பிடவோ சரிபார்க்கவோ இல்லை. இரண்டாவதாக, ஏஜென்ட் கொண்டு வரும் புதிய வகை வணிக போட்டி ஒத்துழைப்பு உறவை MCP தற்காலிகமாக சரிசெய்ய முடியாது.

ஒட்டுமொத்தமாக, ஏஜென்ட்களைப் பயன்படுத்தும் பயனர்கள் எதிர்கொள்ளும் முக்கிய பாதுகாப்பு கவலைகளுக்கு MCP ஒரு ஆரம்ப தொழில்நுட்ப பதிலை வழங்குகிறது, மேலும் இது ஏஜென்ட் நிர்வாகத்திற்கான தொடக்க புள்ளியாக மாறியுள்ளது. ஏஜென்ட் மற்றும் பிற AI பயன்பாடுகளின் பிரபலத்துடன், வெவ்வேறு பயனர்களின் வேறுபட்ட தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்ய விநியோகிக்கப்பட்ட முறைகள் தேவைப்படுகின்றன. நிர்வாகத்தின் கவனம் மாடலின் பாதுகாப்பு மட்டுமல்ல, பயனர் தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்வதற்கான முக்கிய தேவையும் ஆகும். பயனர் தேவைகளுக்கு பதிலளிப்பதிலும், தொழில்நுட்ப இணை நிர்வாகத்தை ஊக்குவிப்பதிலும் MCP நெறிமுறை முதல் படியை எடுத்துள்ளது. பல்வேறு கருவிகள் மற்றும் ஆதாரங்களின் திறமையான பிரிவு மற்றும் ஒத்துழைப்பை ஏஜென்ட் MCP அடிப்படையில் அடைகிறது. ஒரு வாரத்திற்கு முன்பு, கூகிள் ஏஜென்ட்களுக்கு இடையேயான தகவல்தொடர்புக்காக ஏஜென்ட்2ஏஜென்ட் (A2A) நெறிமுறையை திறந்த மூலமாக வெளியிட்டது, இதனால் வெவ்வேறு தளங்களில் உருவாக்கப்பட்ட ஏஜென்ட்கள் பணிகளைப் பேச்சுவார்த்தை நடத்தி பாதுகாப்பான ஒத்துழைப்பை மேற்கொள்ள முடியும், மேலும் பல அறிவார்ந்த உடல் சூழலின் வளர்ச்சியை ஊக்குவிக்க முடியும்.

நம்பிக்கை மற்றும் நம்பகத்தன்மை கவலைகளை நிவர்த்தி செய்தல்

MCP ஏஜென்ட் நிர்வாகத்திற்கு ஒரு வலுவான அடித்தளத்தை வழங்கினாலும், அது அனைத்து சவால்களையும் நிவர்த்தி செய்யவில்லை. மேலும் கவனம் செலுத்தப்பட வேண்டிய ஒரு முக்கிய பகுதி நம்பிக்கை மற்றும் நம்பகத்தன்மை பிரச்சினை. MCP செயல்படுத்தல் முடிவுகளின் துல்லியத்தை சரிபார்க்க அல்லது ஏஜென்ட்கள் பொருத்தமான தரவு மூலங்களையும் கருவிகளையும் தேர்ந்தெடுப்பதை உறுதி செய்வதற்கான எந்த வழிமுறைகளையும் தற்போது சேர்க்கவில்லை. இதன் பொருள் பயனர்கள் ஏஜென்ட்டால் எடுக்கப்படும் முடிவுகளை முழுமையாக நம்ப முடியாமல் போகலாம், குறிப்பாக அதிக பங்குகளைக் கொண்ட சூழ்நிலைகளில்.

இந்த கவலையை நிவர்த்தி செய்ய, ஏஜென்ட் மேம்பாடு மற்றும் வரிசைப்படுத்தலுக்கான புதிய தரங்களையும் சிறந்த நடைமுறைகளையும் உருவாக்குவது அவசியம். இது முறையான சரிபார்ப்பு முறைகள் போன்ற விஷயங்களை உள்ளடக்கியிருக்கலாம், அவை ஏஜென்ட் எப்போதும் கணிக்கக்கூடிய மற்றும் பாதுகாப்பான முறையில் செயல்படும் என்று நிரூபிக்கப் பயன்படும். இது விளக்கக்கூடிய AI நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதையும் உள்ளடக்கியிருக்கலாம், இது ஏஜென்ட் எப்படி முடிவுகளை எடுக்கிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்ள பயனர்களுக்கு உதவும்.

புதிய போட்டி களத்தை வழிநடத்துதல்

MCP முழுமையாக நிவர்த்தி செய்யாத மற்றொரு சவால் போட்டி களத்தில் ஏஜென்ட்களின் தாக்கம் ஆகும். ஏஜென்ட்கள் அதிக அளவில் வருவதால், அவை இருக்கும் வணிக மாதிரிகளை சீர்குலைத்து புதிய வகையான போட்டியை உருவாக்க வாய்ப்புள்ளது. AI ஏஜென்ட்களின் சாத்தியமான தாக்கத்தை போட்டி களத்தில் கருத்தில் கொள்வது முக்கியம், மேலும் இந்த புதிய சூழலை வழிநடத்துவதற்கான உத்திகளை உருவாக்குவது முக்கியம். இதில் தரவு உரிமை, அறிவுசார் சொத்து மற்றும் போட்டிக்கு எதிரான நடத்தைக்கான சாத்தியக்கூறுகள் போன்ற சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது அடங்கும்.

ஒரு சாத்தியமான அணுகுமுறை AI ஏஜென்ட்களுக்கு குறிப்பாக வடிவமைக்கப்பட்ட புதிய ஒழுங்குமுறை கட்டமைப்புகளை உருவாக்குவது ஆகும். இந்த கட்டமைப்புகள் தரவு தனியுரிமை, அல்காரிதமிக் சார்பு மற்றும் சந்தை கையாளுதலுக்கான சாத்தியக்கூறுகள் போன்ற சிக்கல்களை நிவர்த்தி செய்யலாம். போட்டி மற்றும் ஏகபோகங்களைத் தடுப்பதற்கான வழிமுறைகளையும் அவை உள்ளடக்கியிருக்கலாம்.

முன்னோக்கி பாதை: ஒத்துழைப்பு மற்றும் கண்டுபிடிப்பு

ஏஜென்ட் நிர்வாகத் துறையில் MCP இன் வளர்ச்சி ஒரு குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றமாகும். இருப்பினும், இது வெறும் ஆரம்பம் என்பதை அங்கீகரிப்பது முக்கியம். இன்னும் பல சவால்களை சமாளிக்க வேண்டும், மேலும் AI ஏஜென்ட்கள் பாதுகாப்பாகவும் பொறுப்புடனும் பயன்படுத்தப்படுவதை உறுதி செய்ய ஆராய்ச்சியாளர்கள், டெவலப்பர்கள், கொள்கை வகுப்பாளர்கள் மற்றும் பயனர்களிடமிருந்து ஒரு கூட்டு முயற்சி தேவைப்படும்.

கூகிளின் ஏஜென்ட்2ஏஜென்ட் (A2A) நெறிமுறையின் சமீபத்திய வெளியீடு ஒரு நம்பிக்கைக்குரிய வளர்ச்சியாகும். இந்த நெறிமுறை வெவ்வேறு தளங்களில் கட்டப்பட்ட ஏஜென்ட்கள் ஒருவருக்கொருவர் தொடர்பு கொண்டு ஒத்துழைக்க உதவுகிறது. இது மிகவும் சிக்கலான மற்றும் அதிநவீன AI அமைப்புகளின் வளர்ச்சிக்கு வழிவகுக்கும், அங்கு பல ஏஜென்ட்கள் ஒரு சிக்கலைத் தீர்க்க ஒன்றாக வேலை செய்கின்றனர். டெவலப்பர்கள் மற்ற ஏஜென்ட்களுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கக்கூடிய ஏஜென்ட்களை உருவாக்க முடியும் என்பதால், இது மிகவும் போட்டி மற்றும் புதுமையான AI சுற்றுச்சூழல் அமைப்பை வளர்க்க உதவும்.

AI தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து வளர்ச்சியடைந்து வருவதால், வளைவுக்கு முன்னால் இருப்பது மற்றும் எதிர்காலத்தின் சவால்களை நிவர்த்தி செய்யக்கூடிய புதிய நிர்வாக வழிமுறைகளை உருவாக்குவது மிகவும் முக்கியம். இதற்கு ஒத்துழைப்பு, கண்டுபிடிப்பு மற்றும் AI இன் எப்போதும் மாறிவரும் நிலப்பரப்பிற்கு ஏற்ப ஒரு விருப்பம் தேவைப்படும்.