AI ఏజెంట్ పునరుజ్జీవనం: MCP, A2A, UnifAI అన్వేషణ

AI ఏజెంట్ పునరుజ్జీవనం: MCP, A2A, UnifAI అన్వేషణ

చైన్ AI ఏజెంట్ల యొక్క దృశ్యం ఇటీవల పునరుజ్జీవనాన్ని కనబరిచింది. MCP (మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్), A2A (ఏజెంట్-టు-ఏజెంట్ ప్రోటోకాల్), మరియు UnifAI వంటి ప్రోటోకాల్‌లు ఒక వినూత్నమైన మల్టీ-AI ఏజెంట్ ఇంటరాక్టివ్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ను సృష్టించడానికి ఏకీభవిస్తున్నాయి. ఈ నిర్మాణం AI ఏజెంట్‌లను సాధారణ సమాచార వ్యాప్తి సేవల నుండి ఫంక్షనల్ అప్లికేషన్ మరియు టూల్సర్వీస్ స్థాయిలకు పెంచడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. చైన్ AI ఏజెంట్‌లకు ఇది రెండవ వసంతానికి నాంది పలుకుతుందా అనేది చాలా ముఖ్యమైన ప్రశ్న.

MCP (మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్) అవగాహన

Anthropic ద్వారా అభివృద్ధి చేయబడిన మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్ AI నమూనాలను బాహ్య సాధనాలతో అనుసంధానించే ‘నర్వస్ సిస్టమ్’ను స్థాపించడానికి రూపొందించబడిన ఒక బహిరంగ-ప్రమాణ ఒప్పందాన్ని సూచిస్తుంది. ఈ ప్రోటోకాల్ ఏజెంట్లు మరియు బాహ్య సాధనాల మధ్య కీలకమైన పరస్పర చర్య సవాళ్లను పరిష్కరిస్తుంది. Google DeepMind వంటి పరిశ్రమ దిగ్గజాల ఆమోదం MCP ని పరిశ్రమలో గుర్తింపు పొందిన ప్రమాణంగా త్వరగా నిలిపింది.

MCP యొక్క సాంకేతిక ప్రాముఖ్యత ఏమిటంటే, ఇది ఫంక్షన్ కాల్‌ల యొక్క ప్రామాణీకరణలో ఉంది, ఇది వేర్వేరు పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLMలు) ఏకీకృత భాషను ఉపయోగించి బాహ్య సాధనాలతో సంకర్షణ చెందడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఈ ప్రామాణీకరణ Web3 AI పర్యావరణ వ్యవస్థలో ‘HTTP ప్రోటోకాల్’ వంటిది. అయితే, MCPకి కొన్ని పరిమితులు ఉన్నాయి, ప్రత్యేకించి రిమోట్ సురక్షిత కమ్యూనికేషన్‌లో, ఆస్తులను కలిగి ఉండే తరచుగా పరస్పర చర్యలతో మరింత స్పష్టంగా కనిపిస్తాయి.

A2A (ఏజెంట్-టు-ఏజెంట్ ప్రోటోకాల్) డీకోడింగ్

Google నేతృత్వంలోని ఏజెంట్-టు-ఏజెంట్ ప్రోటోకాల్ అనేది ఏజెంట్ల మధ్య పరస్పర చర్యల కోసం ఒక కమ్యూనికేషన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్, ఇది ‘ఏజెంట్ సోషల్ నెట్‌వర్క్’ను పోలి ఉంటుంది. AI సాధనాలను కనెక్ట్ చేయడంపై దృష్టి సారించే MCP వలె కాకుండా, A2A ఏజెంట్ల మధ్య కమ్యూనికేషన్ మరియు పరస్పర చర్యకు ప్రాధాన్యత ఇస్తుంది. ఇది సామర్థ్య ఆవిష్కరణను పరిష్కరించడానికి ఒక ఏజెంట్ కార్డ్ యంత్రాంగాన్ని ఉపయోగిస్తుంది, అట్లాసియన్ మరియు సేల్స్‌ఫోర్స్ సహా 50 కంటే ఎక్కువ కంపెనీల మద్దతుతో క్రాస్-ప్లాట్‌ఫారమ్ మరియు మల్టీ-మోడల్ ఏజెంట్ సహకారాన్ని అనుమతిస్తుంది.

క్రియాత్మకంగా, A2A అనేది AI ప్రపంచంలో ఒక ‘సామాజిక ప్రోటోకాల్’ వలె పనిచేస్తుంది, ఇది ప్రామాణికీకరించిన విధానం ద్వారా వేర్వేరు చిన్న AI సంస్థల మధ్య సహకారాన్ని సులభతరం చేస్తుంది. ప్రోటోకాల్‌తో పాటు, AI ఏజెంట్‌లను ఆమోదించడంలో Google యొక్క పాత్ర చాలా ముఖ్యమైనది.

UnifAI విశ్లేషణ

ఏజెంట్ సహకార నెట్‌వర్క్‌గా ఉంచబడిన UnifAI, MCP మరియు A2A రెండింటి యొక్క బలాలను ఏకీకృతం చేయడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది, చిన్న మరియు మధ్య తరహా సంస్థలకు (SMEలు) క్రాస్-ప్లాట్‌ఫారమ్ ఏజెంట్ సహకార పరిష్కారాలను అందిస్తుంది. దీని నిర్మాణం ‘మిడిల్ లేయర్’ను పోలి ఉంటుంది, ఏకీకృత సేవా ఆవిష్కరణ యంత్రాంగం ద్వారా ఏజెంట్ పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. అయితే, ఇతర ప్రోటోకాల్‌లతో పోలిస్తే, UnifAI యొక్క మార్కెట్ ప్రభావం మరియు పర్యావరణ వ్యవస్థ అభివృద్ధి ఇప్పటికీ సాపేక్షంగా పరిమితంగా ఉన్నాయి, ఇది నిర్దిష్ట సముచిత దృశ్యాలపై సంభావ్య భవిష్యత్తు దృష్టిని సూచిస్తుంది.

DARK: Solanaలో MCP సర్వర్ అప్లికేషన్

DARK అనేది సోలానా బ్లాక్‌చెయిన్‌లో నిర్మించిన MCP సర్వర్ అప్లికేషన్ యొక్క అమలును సూచిస్తుంది. విశ్వసనీయ ఎగ్జిక్యూషన్ ఎన్విరాన్‌మెంట్ (TEE)ని ఉపయోగించడం ద్వారా, ఇది భద్రతను అందిస్తుంది, AI ఏజెంట్‌లు ఖాతా బ్యాలెన్స్‌లను ప్రశ్నించడం మరియు టోకెన్‌లను జారీ చేయడం వంటి కార్యకలాపాల కోసం నేరుగా సోలానా బ్లాక్‌చెయిన్‌తో సంకర్షణ చెందడానికి అనుమతిస్తుంది.

ఈ ప్రోటోకాల్ యొక్క ముఖ్య అంశం ఏమిటంటే, ఇది DeFi స్థలంలో AI ఏజెంట్‌లకు శక్తినిచ్చే సామర్థ్యం, ​​చైన్ కార్యకలాపాల కోసం విశ్వసనీయ అమలు సమస్యను పరిష్కరించడం. MCP ఆధారంగా DARK యొక్క అప్లికేషన్-లేయర్ అమలు అన్వేషణ కోసం కొత్త మార్గాలను తెరుస్తుంది.

చైన్ AI ఏజెంట్‌ల కోసం సంభావ్య విస్తరణ దిశలు మరియు అవకాశాలు

ఈ ప్రామాణిక ప్రోటోకాల్‌ల సహాయంతో, చైన్ AI ఏజెంట్‌లు వివిధ విస్తరణ దిశలు మరియు అవకాశాలను అన్వేషించవచ్చు:

• వికేంద్రీకృత అమలు అప్లికేషన్ సామర్థ్యాలు: DARK యొక్క TEE-ఆధారిత డిజైన్ ఒక ప్రధాన సవాలును పరిష్కరిస్తుంది - AI నమూనాలు చైన్ కార్యకలాపాలను విశ్వసనీయంగా అమలు చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఇది DeFi రంగంలో AI ఏజెంట్ అమలుకు సాంకేతిక మద్దతును అందిస్తుంది, ఇది మరింత AI ఏజెంట్‌లు స్వయంప్రతిపత్తితో లావాదేవీలను అమలు చేయడానికి, టోకెన్‌లను జారీ చేయడానికి మరియు లిక్విడిటీ పూల్‌లను నిర్వహించడానికి దారితీస్తుంది.

  పూర్తిగా సైద్ధాంతిక ఏజెంట్ నమూనాలతో పోలిస్తే, ఈ ఆచరణాత్మక ఏజెంట్ పర్యావరణ వ్యవస్థ నిజమైన విలువను కలిగి ఉంది. (అయితే, ప్రస్తుతం GitHubలో 12 చర్యలు మాత్రమే ఉన్నాయి, DARK ఇంకా దాని ప్రారంభ దశలోనే ఉంది, పెద్ద ఎత్తున అప్లికేషన్‌కు దూరంగా ఉంది.)

• బహుళ-ఏజెంట్ సహకార బ్లాక్‌చెయిన్ నెట్‌వర్క్‌లు: బహుళ-ఏజెంట్ సహకార దృశ్యాల A2A మరియు UnifAI యొక్క అన్వేషణ చైన్ ఏజెంట్ పర్యావరణ వ్యవస్థకు కొత్త నెట్‌వర్క్ ప్రభావ అవకాశాలను పరిచయం చేస్తుంది. వివిధ ప్రత్యేక ఏజెంట్‌లతో కూడిన వికేంద్రీకృత నెట్‌వర్క్‌ను ఊహించుకోండి, ఇది ఒకే LLM యొక్క సామర్థ్యాలను అధిగమించి స్వయంప్రతిపత్త, సహకార, వికేంద్రీకృత మార్కెట్‌ను ఏర్పరుస్తుంది. ఇది బ్లాక్‌చెయిన్ నెట్‌వర్క్‌ల యొక్క పంపిణీ స్వభావంతో ఖచ్చితంగా సరిపోతుంది.

AI ఏజెంట్ ప్రకృతి దృశ్యం యొక్క పరిణామం

AI ఏజెంట్ రంగం కేవలం ప్రచారం ద్వారా నడపబడటం నుండి దూరంగా జరుగుతోంది. చైన్ AI కోసం అభివృద్ధి మార్గం మొదట క్రాస్-ప్లాట్‌ఫారమ్ ప్రామాణిక సమస్యలను (MCP, A2A) పరిష్కరించడం మరియు తరువాత అప్లికేషన్-లేయర్ ఆవిష్కరణలుగా (DARK యొక్క DeFi ప్రయత్నాలు వంటివి) విభజించబడవచ్చు.

వికేంద్రీకృత ఏజెంట్ పర్యావరణ వ్యవస్థ ఒక కొత్త లేయర్డ్ విస్తరణ నిర్మాణాన్ని ఏర్పరుస్తుంది: అంతర్లీన పొర TEE వంటి ప్రాథమిక భద్రతా హామీలను కలిగి ఉంటుంది, మధ్య పొర MCP/A2A వంటి ప్రోటోకాల్ ప్రమాణాలను కలిగి ఉంటుంది మరియు ఎగువ పొర నిర్దిష్ట నిలువు అప్లికేషన్ దృశ్యాలను కలిగి ఉంటుంది. (ఇది ఇప్పటికే ఉన్న Web3 AI చైన్ ప్రామాణిక ప్రోటోకాల్‌లకు ప్రతికూలంగా ఉండవచ్చు.)

సాధారణ వినియోగదారుల కోసం, చైన్ AI ఏజెంట్‌ల యొక్క ప్రారంభ బూమ్ మరియు బస్ట్ అనుభవించిన తర్వాత, అతిపెద్ద మార్కెట్ విలువ బుడగను సృష్టించగల ప్రాజెక్ట్‌లను గుర్తించడం నుండి Web3ని AIతో అనుసంధానించడంలో ప్రధాన నొప్పి పాయింట్‌లను నిజంగా పరిష్కరించే వాటిపై దృష్టి పెట్టాలి. భద్రత, నమ్మకం మరియు సహకారం వంటివి. మరొక బుడగ ఉచ్చులో పడకుండా ఉండటానికి, Web2లో AI సాంకేతిక ఆవిష్కరణలతో ప్రాజెక్ట్ పురోగతి సమలేఖనం అవుతుందో లేదో పర్యవేక్షించడం మంచిది.

ముఖ్యమైన అంశాలు

• Web2 AI ప్రామాణిక ప్రోటోకాల్‌ల (MCP, A2A, మొదలైనవి) ఆధారంగా AI ఏజెంట్‌లు అప్లికేషన్-లేయర్ విస్తరణ మరియు ప్రచారం అవకాశాల యొక్క కొత్త తరంగాన్ని కలిగి ఉండవచ్చు.
• AI ఏజెంట్‌లు ఇకపై ఒకే సంస్థ సమాచార పుష్ సేవలకు పరిమితం కాదు. మల్టీ-AI ఏజెంట్ ఇంటరాక్టివ్ మరియు సహకార అమలు సాధన సేవలు (DeFAI, GameFAI, మొదలైనవి) కీలకమైన దృష్టిగా ఉంటాయి.

AI పరస్పర చర్యలను ప్రామాణీకరించడంలో MCP పాత్రపై మరింత లోతుగా తెలుసుకోవడం

MCP, దాని ప్రధాన భాగంలో, AI నమూనాలు బాహ్య ప్రపంచంతో కమ్యూనికేట్ చేయడానికి ఒక సాధారణ భాషను సృష్టించడం గురించి. ప్రతి ఒక్కదానికి అనుకూల ఇంటిగ్రేషన్‌లు అవసరం లేకుండా వివిధ సాధనాలు మరియు సేవలతో సంకర్షణ చెందడానికి AI వ్యవస్థలను అనుమతించే సార్వత్రిక అనువాదకుడిగా దీని గురించి ఆలోచించండి. AI-శక్తితో కూడిన అప్లికేషన్‌లను రూపొందించడానికి అవసరమైన సంక్లిష్టత మరియు సమయాన్ని ఇది గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది కాబట్టి ఇది ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగు.

MCP యొక్క ముఖ్య ప్రయోజనాల్లో ఒకటి వివిధ సాధనాలు మరియు సేవల యొక్క అంతర్లీన సంక్లిష్టతలను సంగ్రహించే సామర్థ్యం. దీని అర్థం AI డెవలపర్‌లు నిర్దిష్ట APIలు లేదా డేటా ఫార్మాట్‌లతో ఎలా సంకర్షణ చెందాలనే వివరాల్లో చిక్కుకుపోకుండా వారి అప్లికేషన్‌ల తర్కంపై దృష్టి పెట్టవచ్చు. ఈ సంగ్రహణ ఒక సాధనాన్ని మరొకదానితో మార్చుకోవడం కూడా సులభతరం చేస్తుంది, అవి రెండూ MCP ప్రమాణానికి మద్దతు ఇస్తే.

Furthermore, MCP AI అభివృద్ధికి మరింత మాడ్యులర్ మరియు కంపోజిబుల్ విధానాన్ని ప్రోత్సహిస్తుంది. AI నమూనాలు బాహ్య సాధనాలతో ఎలా సంకర్షణ చెందుతాయో స్పష్టమైన ఇంటర్‌ఫేస్‌ను నిర్వచించడం ద్వారా చిన్న, మరింత ప్రత్యేకమైన భాగాలను కలపడం ద్వారా సంక్లిష్టమైన AI వ్యవస్థలను నిర్మించడం సులభం అవుతుంది. ఈ మాడ్యులారిటీ వేర్వేరు ప్రాజెక్ట్‌లలో AI భాగాలను తిరిగి ఉపయోగించడం మరియు పంచుకోవడం కూడా సులభతరం చేస్తుంది.

అయితే, MCP తెచ్చే ప్రామాణీకరణ కొన్ని సవాళ్లను కూడా అందిస్తుంది. విస్తృత శ్రేణి సాధనాలు మరియు సేవల కోసం పనిచేసే ఒక సాధారణ ఇంటర్‌ఫేస్‌ను నిర్వచించడం జాగ్రత్తగా పరిశీలన మరియు రాజీ అవసరం. ప్రమాణం చాలా సాధారణమైనదిగా మారే ప్రమాదం ఉంది మరియు నిర్దిష్ట సాధనాల సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను పూర్తిగా సంగ్రహించదు. అదనంగా, ప్రమాణం సురక్షితంగా ఉందని మరియు హానికరమైన దాడుల నుండి రక్షిస్తుందని నిర్ధారించడం చాలా కీలకం.

సహకార AI పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క A2A యొక్క దృష్టి

MCP AI నమూనాలు మరియు బాహ్య సాధనాల మధ్య పరస్పర చర్యపై దృష్టి సారించినప్పటికీ, A2A విస్తృత దృక్పథాన్ని తీసుకుంటుంది మరియు AI ఏజెంట్ల యొక్క సహకార పర్యావరణ వ్యవస్థను ఊహిస్తుంది. ఈ పర్యావరణ వ్యవస్థ వేర్వేరు AI ఏజెంట్‌లు కమ్యూనికేట్ చేయడానికి, సమన్వయం చేయడానికి మరియు సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడానికి కలిసి పనిచేయడానికి అనుమతిస్తుంది.

ఏజెంట్ కార్డ్ యంత్రాంగం A2A యొక్క కీలక భాగం, ఏజెంట్‌లు ఒకరి సామర్థ్యాలను కనుగొనడానికి మరియు సమాచారాన్ని మార్పిడి చేసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఈ యంత్రాంగం ఏజెంట్‌లు వారి నైపుణ్యాలు మరియు సేవలను ప్రకటించడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇతర ఏజెంట్‌లు వాటిని కనుగొనడానికి మరియు ఉపయోగించుకోవడానికి సులభతరం చేస్తుంది. ఏజెంట్ కార్డ్ వారి అంతర్లీన అమలుతో సంబంధం లేకుండా ఇతర ఏజెంట్‌ల ద్వారా అర్థం చేసుకోగలదని నిర్ధారిస్తూ, వారి సామర్థ్యాలను వివరించడానికి ఏజెంట్‌లకు ప్రామాణిక మార్గాన్ని కూడా అందిస్తుంది.

కమ్యూనికేషన్ మరియు సహకారంపై A2A యొక్క దృష్టి AI అప్లికేషన్‌ల కోసం విస్తృత అవకాశాలను తెరుస్తుంది. డిమాండ్‌ను అంచనా వేయడం, లాజిస్టిక్‌లను ఆప్టిమైజ్ చేయడం లేదా ఒప్పందాలను చర్చించడం వంటి నిర్దిష్ట పనికి ఒక్కో ఏజెంట్ బాధ్యత వహించే సరఫరా గొలుసును నిర్వహించడానికి కలిసి పనిచేసే AI ఏజెంట్‌ల బృందాన్ని ఊహించుకోండి. సహకరించడం మరియు సమాచారాన్ని పంచుకోవడం ద్వారా, ఈ ఏజెంట్‌లు సరఫరా గొలుసును మరింత సమర్థవంతంగా మరియు స్థితిస్థాపకంగా చేయగలవు.

అయితే, సహకార AI పర్యావరణ వ్యవస్థను నిర్మించడం కూడా ముఖ్యమైన సవాళ్లను అందిస్తుంది. ఏజెంట్‌లు ఒకరినొకరు విశ్వసించగలరని మరియు సమాచారాన్ని సురక్షితంగా మార్పిడి చేసుకోగలరని నిర్ధారించడం చాలా కీలకం. అదనంగా, బహుళ ఏజెంట్‌ల మధ్య విభేదాలను పరిష్కరించడానికి మరియు చర్యలను సమన్వయం చేయడానికి ప్రోటోకాల్‌లను అభివృద్ధి చేయడం అవసరం.

అంతరాన్ని తగ్గించాలనే UnifAI యొక్క లక్ష్యం

MCP మరియు A2A మధ్య అంతరాన్ని తగ్గించడానికి UnifAI లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది, AI అప్లికేషన్‌లను రూపొందించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి ఒక ఏకీకృత వేదికను అందిస్తుంది. ఇది బాహ్య సేవలతో సంకర్షణ చెందడానికి మరియు ఇతర AI ఏజెంట్‌లతో సహకరించడానికి డెవలపర్‌లకు సమగ్ర సాధనాల సమితిని అందిస్తూ రెండు ప్రోటోకాల్‌ల యొక్క బలాలను కలపాలని చూస్తుంది.

SMEలపై UnifAI యొక్క దృష్టి ప్రత్యేకంగా గమనించదగినది. SMEలకు తరచుగా సంక్లిష్ట AI వ్యవస్థలను మొదటి నుండి నిర్మించడానికి వనరులు మరియు నైపుణ్యం ఉండవు. ఉపయోగించడానికి సిద్ధంగా ఉన్న ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను అందించడం ద్వారా, SMEలు AI సాంకేతికతలను స్వీకరించడానికి మరియు వారి వ్యాపార ప్రక్రియలను మెరుగుపరచడానికి UnifAI సహాయపడుతుంది.

అయితే, AI మార్కెట్‌లోని స్థిరపడిన ఆటగాళ్లతో పోటీపడే సవాలును UnifAI ఎదుర్కొంటుంది. విజయం సాధించడానికి, ఇది ఇప్పటికే ఉన్న పరిష్కారాల నుండి వేరుచేసే బలవంతపు విలువ ప్రతిపాదనను అందించాలి. ఇది నిర్దిష్ట సముచిత మార్కెట్‌లపై దృష్టి పెట్టడం లేదా మరెక్కడా అందుబాటులో లేని ప్రత్యేక లక్షణాలను అందించడం కలిగి ఉండవచ్చు.

DeFiలోకి DARK యొక్క సాహసోపేతమైన అడుగు

సోలానాపై MCP సర్వర్ యొక్క DARK యొక్క అమలు వికేంద్రీకృత ఫైనాన్స్ (DeFi)తో AIని అనుసంధానించడానికి ఒక సాహసోపేతమైన అడుగును సూచిస్తుంది. విశ్వసనీయ ఎగ్జిక్యూషన్ ఎన్విరాన్‌మెంట్ (TEE)ని ఉపయోగించడం ద్వారా, DARK AI ఏజెంట్‌లు సోలానా బ్లాక్‌చెయిన్‌తో సురక్షితంగా సంకర్షణ చెందడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, AI-శక్తితో కూడిన DeFi అప్లికేషన్‌ల కోసం అనేక అవకాశాలను తెరుస్తుంది.

DARK యొక్క ముఖ్య ప్రయోజనాల్లో ఒకటి సంక్లిష్టమైన DeFi వ్యూహాలనుఆటోమేట్ చేసే సామర్థ్యం. మార్కెట్ పరిస్థితులను పర్యవేక్షించడానికి, ట్రేడ్‌లను అమలు చేయడానికి మరియు లిక్విడిటీ పూల్‌లను నిర్వహించడానికి AI ఏజెంట్‌లను ప్రోగ్రామ్ చేయవచ్చు, ఇవన్నీ మానవ ప్రమేయం లేకుండానే. ఈ ఆటోమేషన్ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది మరియు మానవ తప్పిదాల ప్రమాదాన్ని తగ్గిస్తుంది.

అయితే, AIని DeFiతో అనుసంధానించడం కూడా ముఖ్యమైన నష్టాలను కలిగిస్తుంది. AI ఏజెంట్‌లు వారి కోడ్‌లో లేదా అంతర్లీన DeFi ప్రోటోకాల్‌లలోని దుర్బలత్వాలను ఉపయోగించే దాడులకు గురయ్యే అవకాశం ఉంది. అదనంగా, DeFiలో AI యొక్క ఉపయోగం పారదర్శకత మరియు జవాబుదారీతనం గురించి ఆందోళనలను పెంచుతుంది.

AI ఏజెంట్ల భవిష్యత్తు: ఒక బహుళ-స్థాయి విధానం

AI ఏజెంట్ల యొక్క పరిణామం బహుళ-స్థాయి విధానాన్ని అనుసరించే అవకాశం ఉంది, వ్యవస్థ యొక్క వివిధ అంశాలకు వేర్వేరు స్థాయిలు బాధ్యత వహిస్తాయి. అంతర్లీన స్థాయి TEEలు వంటి సాంకేతికతలను ఉపయోగించి ప్రాథమిక భద్రత మరియు విశ్వాసాన్ని అందించడంపై దృష్టి పెడుతుంది. మధ్య స్థాయి MCP మరియు A2A వంటి ప్రోటోకాల్ ప్రమాణాలను కలిగి ఉంటుంది, ఇవి పరస్పర అనుకూలత మరియు సహకారాన్ని అనుమతిస్తాయి. ఎగువ స్థాయి వివిధ పరిశ్రమలు మరియు ఉపయోగ సందర్భాలకు అనుగుణంగా నిర్దిష్ట నిలువు అప్లికేషన్‌లను కలిగి ఉంటుంది.

ఈ బహుళ-స్థాయి విధానం AI ఏజెంట్‌లను మాడ్యులర్ మరియు స్కేలబుల్ మార్గంలో నిర్మించడానికి అనుమతిస్తుంది. వేర్వేరు స్థాయిలను ఇతర స్థాయిల కార్యాచరణను ప్రభావితం చేయకుండా స్వతంత్రంగా అభివృద్ధి చేయవచ్చు మరియు మెరుగుపరచవచ్చు. ఈ మాడ్యులారిటీ కొత్త సాంకేతికతలు మరియు ఉపయోగ సందర్భాలకు AI ఏజెంట్‌లను అనుగుణంగా మార్చడం కూడా సులభతరం చేస్తుంది.

అయితే, వేర్వేరు స్థాయిలు సజావుగా కలిసి పనిచేసేలా చూడటం ఒక కీలకమైన సవాలు. వేర్వేరు స్థాయిలను ఒకదానితో ఒకటి అనుకూలంగా ఉండేలా రూపొందించాలి మరియు వాటి మధ్య స్పష్టమైన ఇంటర్‌ఫేస్‌లు ఉండాలి. అదనంగా, వేర్వేరు స్థాయిలు సురక్షితంగా ఉన్నాయని మరియు హానికరమైన దాడుల నుండి రక్షిస్తాయని నిర్ధారించడం చాలా కీలకం.