ఏజెంట్ భావన యొక్క ఆవిర్భావం
ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, మైక్రోసాఫ్ట్ GitHub MCP సర్వర్‌ను విడుదల చేయడం, గూగుల్ A2A స్మార్ట్ ఏజెంట్ కమ్యూనికేషన్ ప్రోటోకాల్‌ను విడుదల చేయడం, అలీపే MCP సర్వర్‌ను ప్రారంభించడం వంటి అనేక సంఘటనలతో, ఏజెంట్ (తెలివైన ఏజెంట్) రంగం మార్కెట్ నుండి अभూతపూర్వమైన శ్రద్ధను పొందుతోంది. ప్రస్తుతం ఏజెంట్ నిర్వచనంపై పూర్తిగా ఏకాభిప్రాయం లేనప్పటికీ, మునుపటి OpenAI పరిశోధకుడు లిలియన్ వెంగ్ ప్రతిపాదించిన “ప్రణాళిక”, “జ్ఞాపకశక్తి” మరియు “సాధనాల వినియోగం” అనే మూడు ప్రధాన భాగాలు విస్తృతంగా గుర్తించబడ్డాయి మరియు ఏజెంట్‌ను అర్థం చేసుకోవడానికి ముఖ్య అంశాలుగా ఉన్నాయి.
कृत्रिम మేధస్సు రంగంలో, ఏజెంట్ భావన కొత్తది కాదు, అయితే పెద్ద భాషా నమూనాల (LLM) శీఘ్ర అభివృద్ధి చెందుతున్న నేపథ్యంలో ఏజెంట్ అనువర్తనాల అవకాశాలు కొత్త పురోగతిని సాధించాయి. ఏజెంట్‌ను పర్యావరణాన్ని గ్రహించగల, స్వయంప్రతిపత్తితో ప్రణాళికలు వేయగల మరియు పనులను నిర్వహించగల తెలివైన వ్యవస్థగా చూడవచ్చు. దీని ప్రధాన లక్ష్యం మానవ నిర్ణయ ప్రక్రియను అనుకరించడం మరియు నిర్దేశిత లక్ష్యాలను సాధించడానికి వివిధ సాధనాలు మరియు వనరులను ఉపయోగించడం.
ఏజెంట్ యొక్క ప్రస్తుత అభివృద్ధి స్థితి: భారీ సామర్థ్యం, తక్కువ వ్యాప్తి రేటు
చాట్ రోబోట్‌ల యొక్క అభివృద్ధి చెందిన సంస్కరణగా, ప్రస్తుత ఏజెంట్ అనువర్తనాలు చాలా వరకు పెద్ద నమూనాల యొక్క చెల్లింపు సేవల్లోకి విలీనం చేయబడ్డాయి. మనుస్ మరియు డెవిన్ వంటి కొన్ని ఏజెంట్లు మాత్రమే ప్రత్యేక చెల్లింపు సేవలను అందిస్తున్నాయి. అయినప్పటికీ, డీప్ రీసెర్చ్ మరియు మనుస్ వంటి స్వయంప్రతిపత్తితో ప్రణాళికలు వేసే సామర్థ్యం ఉన్న ఏజెంట్ల వినియోగంలో ఇంకా చాలా పరిమితులు ఉన్నాయి. నిజంగా అనుభవించగలిగే వినియోగదారుల సంఖ్య తక్కువగా ఉండవచ్చు మరియు “బ్లాక్‌బస్టర్” అనువర్తనాలు కనిపించడానికి ఇంకా చాలా అవకాశం ఉంది.
అయితే, పెద్ద నమూనాల యొక్క 추దన సామర్థ్యం నిరంతరం మెరుగుపడుతున్నందున, ఏజెంట్ అనువర్తన ఆవిష్కరణకు కేంద్రంగా మారుతోంది. స్మార్ట్ అసిస్టెంట్లు, ఆటోమేటెడ్ ప్రక్రియలు, డేటా విశ్లేషణ వంటి వివిధ రంగాలలో ఏజెంట్ యొక్క అనువర్తనాలను అన్వేషించడానికి ఎక్కువ మంది డెవలపర్లు మరియు పరిశోధకులు ఆసక్తి చూపుతున్నారు. ఏజెంట్ యొక్క సామర్థ్యం క్రమంగా వెలికితీయబడుతోంది మరియు భవిష్యత్తులో అభివృద్ధికి చాలా అవకాశం ఉంది.
ఏజెంట్ యొక్క విస్తృత అనువర్తనాలు త్వరలో ప్రారంభం కానున్నాయి: బహుళ అనుకూల పరిస్థితులు
నమూనా శిక్షణ ముగింపులో đột phá
- సందర్భ విండో వేగంగా పెరుగుతోంది: పెద్ద నమూనాల సందర్భ విండో (Context Window) అంటే వచనాన్ని ప్రాసెస్ చేసేటప్పుడు నమూనా పరిగణించగల గరిష్ట వచన పొడవు. సాంకేతిక పరిజ్ఞానం అభివృద్ధి చెందుతున్నందున, నమూనా యొక్క సందర్భ విండో వేగంగా పెరుగుతోంది. అంటే నమూనా ఎక్కువ వచన సందర్భాన్ని బాగా అర్థం చేసుకోగలదు. తద్వారా మరింత ఖచ్చితమైన నిర్ణయాలు తీసుకోగలదు.
- బలవర్థకమైన అభ్యాసం యొక్క లోతైన అనువర్తనం: బలవర్థకమైన అభ్యాసం అనేది ప్రతిఫలాలు మరియు శిక్షల ద్వారా ఏజెంట్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే పద్ధతి. ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, బలవర్థకమైన అభ్యాసం ఏజెంట్ శిక్షణలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడింది. ఇది ఏజెంట్‌ను సంక్లిష్ట వాతావరణానికి బాగా అలవాటుపడేలా చేస్తుంది మరియు సరైన వ్యూహాలను నేర్చుకునేలా చేస్తుంది.
- ఊహాజనిత నమూనా మరింత పరిణతి చెందుతోంది: ఊహాజనిత నమూనా అనేది ఏజెంట్ యొక్క ప్రధాన భాగం. ఇది ఇన్‌పుట్ సమాచారం ఆధారంగా 추దన మరియు తీర్పు చెప్పడానికి బాధ్యత వహిస్తుంది. పరిశోధన మరింత లోతుగా సాగుతున్నందున, ఊహాజనిత నమూనా మరింత పరిణతి చెందుతోంది మరియు ఏజెంట్ యొక్క వివిధ అనువర్తనాలను బాగా సమర్థించగలదు.
పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క అభివృద్ధి
- MCP మరియు A2A వంటి ప్రోటోకాల్‌లు వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్నాయి: MCP (Model Communication Protocol) మరియు A2A (Agent-to-Agent) రెండు ముఖ్యమైన ఏజెంట్ కమ్యూనికేషన్ ప్రోటోకాల్‌లు. ఈ ప్రోటోకాల్‌ల శీఘ్ర అభివృద్ధి వివిధ సాధనాలు మరియు సేవలను మరింత సులభంగా ఉపయోగించడానికి ఏజెంట్‌ను అనుమతిస్తుంది. తద్వారా మరింత క్లిష్టమైన విధులను అమలు చేయడానికి వీలు కలుగుతుంది.
- ఏజెంట్ సాధనాలను ఉపయోగించడం మరింత సౌకర్యవంతంగా ఉంటుంది: సాంకేతిక పరిజ్ఞానం అభివృద్ధి చెందుతున్నందున, బాహ్య సాధనాలు మరియు సేవలను ఉపయోగించే ఏజెంట్ యొక్క మార్గం మరింత సౌకర్యవంతంగా మారుతోంది. ఉదాహరణకు, API (అప్లికేషన్ ప్రోగ్రామింగ్ ఇంటర్‌ఫేస్) ద్వారా, ఏజెంట్ వివిధ డేటా మూలాలు మరియు ఆన్‌లైన్ సేవలను సులభంగా యాక్సెస్ చేయవచ్చు. తద్వారా దాని సామర్థ్యాన్ని విస్తరించుకోవచ్చు.
నవంబర్ 2024లో, Anthropic MCP ప్రోటోకాల్‌ను విడుదల చేసి ఓపెన్ సోర్స్ చేసింది. ఇది బాహ్య డేటా మరియు సాధనాలు నమూనాకు సందర్భాన్ని ఎలా అందిస్తాయో ప్రామాణీకరించడానికి ఉద్దేశించబడింది. ఈ చొరవ ఏజెంట్ పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క అభివృద్ధిని బాగా ప్రోత్సహిస్తుంది. తద్వారా ఏజెంట్ బాహ్య వనరులను బాగా ఉపయోగించుకోవచ్చు.
MCP మరియు A2A: ఏజెంట్ ఇంటర్‌కనెక్షన్ యొక్క కీలకం
MCP ప్రోటోకాల్: ఏజెంట్‌ను బాహ్య ప్రపంచానికి కనెక్ట్ చేయడం
MCP ప్రోటోకాల్ యొక్క ప్రధాన లక్ష్యం ఏజెంట్‌ను బాహ్య డేటా మరియు సాధనాలతో ‘ఒకే-క్లిక్‌తో ఇంటర్‌కనెక్ట్’ చేయడం. MCP ప్రోటోకాల్ ద్వారా, ఏజెంట్ డేటాబేస్, API, వెబ్ సేవలు వంటి వివిధ బాహ్య వనరులను సులభంగా యాక్సెస్ చేయవచ్చు. ఇది ఏజెంట్‌ను పర్యావరణాన్ని బాగా అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు మరింత తెలివైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది.
A2A ప్రోటోకాల్: ఏజెంట్ల మధ్య కమ్యూనికేషన్ వంతెనను నిర్మించడం
A2A ప్రోటోకాల్ యొక్క లక్ష్యం ఏజెంట్ల మధ్య కమ్యూనికేషన్‌ను గ్రహించడం. A2A ప్రోటోకాల్ ద్వారా, ఏజెంట్లు పరస్పరం సహకరించుకోవచ్చు మరియు సంక్లిష్టమైన పనులను పూర్తి చేయవచ్చు. ఇది పంపిణీ చేయబడిన తెలివైన వ్యవస్థలను నిర్మించడానికి చాలా ముఖ్యమైనది.
A2A ప్రోటోకాల్ యొక్క లక్ష్యం ఏజెంట్ల మధ్య కమ్యూనికేషన్ మరియు MCP ఏజెంట్ మరియు బాహ్య సాధనాలు మరియు డేటా కోసం అయినప్పటికీ, “సాధనం కూడా ఏజెంట్‌గా ప్యాక్ చేయబడవచ్చు” అనే సంక్లిష్ట పరిస్థితిలో, రెండింటి విధుల్లో అతివ్యాప్తి ఉండవచ్చు. అయితే ఈ పోటీ పెద్ద నమూనాలు బాహ్య సాధనాలు మరియు కమ్యూనికేషన్ ఖర్చులను తగ్గించడానికి సహాయపడుతుంది. ఈ పోటీ సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క పురోగతిని ప్రోత్సహిస్తుంది మరియు చివరికి మొత్తం ఏజెంట్ పర్యావరణ వ్యవస్థకు ప్రయోజనం చేకూరుస్తుంది.
ఏజెంట్ అభివృద్ధి దృక్పథం
ఎండ్-టు-ఎండ్ ఏజెంట్: మానవ జోక్యం అవసరం లేదు
ప్రస్తుతం మార్కెట్లో చాలా ‘తెలివైన ఏజెంట్లు’ ఉన్నాయి, కానీ వాటిలో చాలా వరకు Coze, Dify వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్‌లపై అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి మరియు మానవులు ముందుగా వర్క్‌ఫ్లోను వ్రాయవలసి ఉంటుంది. ఈ ఏజెంట్లు ప్రాంప్ట్ వర్డ్ ఇంజనీరింగ్ యొక్క సూపర్ఇంపోజిషన్ వంటివి మరియు তুলనాత్మకంగా ప్రాథమికమైనవి.
మరియు మరింత అధునాతన ఏజెంట్ ‘ఎండ్-టు-ఎండ్’. దీని అర్థం ‘ఏజెంట్‌కు పనిని ఇన్‌పుట్ చేయండి మరియు ఏజెంట్ స్వయంచాలకంగా మానవులకు కావలసిన టాస్క్ ఫలితాలను పూర్తి చేస్తుంది’. ఉదాహరణకు, వినియోగదారులు ఏజెంట్‌కు ఒక లక్ష్యాన్ని ఇన్‌పుట్ చేస్తే, ఏజెంట్ స్వయంప్రతిపత్తితో ప్రణాళికను రూపొందించగలదు మరియు పనిని అమలు చేయగలదు మరియు చివరికి లక్ష్యాన్ని పూర్తి చేస్తుంది. L3/L4/L5 వంటి అధునాతన ఏజెంట్లు మానవ అవసరాలకు బాగా సరిపోతాయి మరియు భవిష్యత్తులో ఏజెంట్ అభివృద్ధికి ముఖ్యమైన దిశగా మారుతాయి.
రోబోట్లు మరియు స్వయం చోదకానికి ఏజెంట్ సహాయం
ఏజెంట్ నిర్వచనాన్ని ఎంబోడీడ్ ఇంటెలిజెన్స్‌కు వర్తింపజేస్తే, పెద్ద నమూనాల ద్వారా ఆధిపత్యం చెలాయించే రోబోట్లు మరియు వాహనాలు కూడా ఏజెంట్లు అని తెలుస్తుంది. ప్రత్యేకించి రోబోట్‌ల విషయంలో, ప్రస్తుత రోబోట్ అభివృద్ధి యొక్క అడ్డంకి ‘భౌతిక చర్యలు ఎలా చేయాలో’ అనే ‘చిన్న మెదడు’ కాదు. బదులుగా ‘ఏ విధమైన భౌతిక చర్యలు చేయాలో’ ఆలోచించే ‘మెదడు’. ఇది సరిగ్గా ఏజెంట్ పరిధిలోకి వస్తుంది.
రోబోటిక్స్ రంగంలో, ఏజెంట్ రోబోట్‌ను పర్యావరణాన్ని బాగా అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు మరింత సరైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది. ఉదాహరణకు, ఏజెంట్ పర్యావరణంలోని వస్తువులు మరియు వ్యక్తుల ప్రకారం రోబోట్ కదలిక మార్గాన్ని స్వయంప్రతిపత్తితో ప్లాన్ చేయగలదు మరియు వివిధ పనులను అమలు చేయగలదు.
స్వయం చోదక రంగంలో, ఏజెంట్ వాహనాన్ని పరిసర వాతావరణాన్ని బాగా గ్రహించడానికి మరియు మరింత సురక్షితమైన డ్రైవింగ్ నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది. ఉదాహరణకు, ఏజెంట్ ట్రాఫిక్ సిగ్నల్‌లు, ఇతర వాహనాలు మరియు பாதచారులు ఆధారంగా వాహనం యొక్క వేగం మరియు దిశను స్వయంప్రతిపత్తితో సర్దుబాటు చేయగలదు. తద్వారా ట్రాఫిక్ ప్రమాదాలను నివారించవచ్చు.
ఏజెంట్ ఇంటర్‌కనెక్షన్ మరియు AI స్థానిక నెట్‌వర్క్
భవిష్యత్తులో, అన్ని ఏజెంట్లు ఒకదానితో ఒకటి కమ్యూనికేట్ చేయగలగాలి, స్వీయ-సంస్థీకరణ చేయగలగాలి, స్వీయ-చర్చలు జరపగలగాలి మరియు ప్రస్తుత ఇంటర్నెట్ కంటే తక్కువ ఖర్చుతో కూడుకున్న, మరింత సమర్థవంతమైన సహకార నెట్‌వర్క్‌ను నిర్మించగలగాలి. చైనా డెవలపర్ కమ్యూనిటీ ANP వంటి ప్రోటోకాల్‌లను నిర్మిస్తోంది. ఇది ఏజెంట్ ఇంటర్నెట్ యుగం యొక్క HTTP ప్రోటోకాల్‌గా మారడానికి ఉద్దేశించబడింది. ఏజెంట్ల మధ్య గుర్తింపు ధృవీకరణ గురించి, DID వంటి సాంకేతికత సహాయంతో చేయవచ్చు.
- ఏజెంట్ ఇంటర్‌కనెక్షన్: ఏజెంట్ల మధ్య పరస్పర అనుసంధానం వనరుల భాగస్వామ్యం మరియు సహకారాన్ని గ్రహించగలదు. తద్వారా మొత్తం వ్యవస్థ యొక్క సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచవచ్చు. ఉదాహరణకు, విభిన్న ఏజెంట్లు డేటా, సాధనాలు మరియు సేవలను పంచుకోవచ్చు. తద్వారా సంక్లిష్టమైన పనులను పూర్తి చేయవచ్చు.
- AI స్థానిక నెట్‌వర్క్: AI స్థానిక నెట్‌వర్క్ అంటే ప్రత్యేకంగా కృत्रिम మేధస్సు అనువర్తనాల కోసం రూపొందించిన నెట్‌వర్క్. ఈ నెట్‌వర్క్ అధిక బ్యాండ్‌విడ్త్, తక్కువ జాప్యం మరియు బలమైన భద్రతను అందిస్తుంది. తద్వారా ఏజెంట్ యొక్క వివిధ అనువర్తనాలను బాగా సమర్థించవచ్చు.
- DID సాంకేతికత: DID (Decentralized Identifier) అనేది వికేంద్రీకృత గుర్తింపు ధృవీకరణ సాంకేతికత. DID సాంకేతికత ద్వారా, ఏజెంట్ తన స్వంత గుర్తింపును కలిగి ఉంటుంది. తద్వారా మరింత సురక్షితమైన మరియు నమ్మదగిన కమ్యూనికేషన్‌ను గ్రహించవచ్చు.
ఏజెంట్ సాంకేతిక పరిజ్ఞానం అభివృద్ధి భారీ మార్పులను తెస్తుంది. భవిష్యత్తులో ఇంటర్నెట్ కేవలం సమాచార ప్రసార నెట్‌వర్క్ మాత్రమే కాదు. తెలివితేటలతో కూడిన సహకార నెట్‌వర్క్‌గా ఉంటుంది.