AI పవర్ ప్లే: MCP, A2A 'ఎత్తైన గోడలు' కడుతున్నాయా?

AI పరిశ్రమలో ‘గేమ్ ఆఫ్ థ్రోన్స్’ తరహాలో సంక్లిష్టమైన అధికార పోరాటాలు జరుగుతున్నాయి. ప్రపంచ దృష్టి నమూనా పారామితులు, పనితీరు చుట్టూ ఉన్న పోటీపై కేంద్రీకృతమై ఉండగా, AI, ఏజెంట్ ప్రమాణాలు, ప్రోటోకాల్‌లు, పర్యావరణ వ్యవస్థలపై నిశ్శబ్ద యుద్ధం జరుగుతోంది.

నవంబర్ 2024లో, Anthropic మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్ (MCP)ను ప్రవేశపెట్టింది. ఇది తెలివైన ఏజెంట్ల కోసం ఒక బహిరంగ ప్రమాణం, ఇది పెద్ద భాషా నమూనాలు, బాహ్య డేటా మూలాలు, సాధనాల మధ్య కమ్యూనికేషన్ ప్రోటోకాల్‌లను ఏకీకృతం చేయడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. కొద్దిసేపటి తర్వాత, OpenAI MCPకి ఏజెంట్ SDK మద్దతును ప్రకటించింది. Google DeepMind CEO డెమిస్ హస్సాబిస్ Google యొక్క జెమిని నమూనా, సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ కిట్‌లు కూడా ఈ బహిరంగ ప్రమాణాన్ని సమగ్రపరుస్తాయని ధృవీకరించారు, MCP ‘AI ఏజెంట్ యుగం కోసం వేగంగా ఒక బహిరంగ ప్రమాణంగా మారుతోంది’ అని అన్నారు.

సమాంతరంగా, Google Google క్లౌడ్ నెక్స్ట్ 2025 సమావేశంలో ఓపెన్-సోర్స్ Agent2Agent ప్రోటోకాల్ (A2A)ను ప్రకటించింది. ఈ ప్రోటోకాల్ ఇప్పటికే ఉన్న ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు, విక్రేతల మధ్య అవరోధాలను తొలగించడం, విభిన్న పర్యావరణ వ్యవస్థలలోని ఏజెంట్ల మధ్య సురక్షితమైన, సమర్థవంతమైన సహకారాన్ని ప్రారంభించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.

సాంకేతిక దిగ్గజాల ఈ చర్యలు కనెక్షన్ ప్రమాణాలు, ఇంటర్‌ఫేస్ ప్రోటోకాల్‌లు, పర్యావరణ వ్యవస్థల పరంగా AI, తెలివైన ఏజెంట్ల మధ్య పోటీని వెలికితీశాయి. ‘ప్రోటోకాల్ అంటే శక్తి’ అనే సూత్రం స్పష్టంగా కనిపిస్తుంది. ప్రపంచ AI దృశ్యం రూపుదిద్దుకుంటున్నందున, AI యుగంలో ప్రాథమిక ప్రోటోకాల్ ప్రమాణాల నిర్వచనాన్ని ఎవరు నియంత్రిస్తారో, వారికి ప్రపంచ AI పరిశ్రమ గొలుసు యొక్క శక్తి నిర్మాణం, విలువ పంపిణీ క్రమాన్ని పునర్నిర్మించే అవకాశం ఉంది.

భవిష్యత్తు AI పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క ‘USB-C పోర్ట్’

AI సాంకేతికత యొక్క వేగవంతమైన అభివృద్ధి కారణంగా, GPT, Claude వంటి పెద్ద భాషా నమూనాలు అద్భుతమైన సామర్థ్యాలను ప్రదర్శించాయి. ఈ నమూనాల నిజమైన విలువ ఏమిటంటే, నిజ-ప్రపంచ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి బాహ్య ప్రపంచ డేటా, సాధనాలతో పరస్పరం పనిచేసే సామర్థ్యం.

అయితే, ఈ పరస్పర చర్య సామర్థ్యం చాలాకాలంగా విభజన, ప్రమాణీకరణ లేకపోవడం వంటి సమస్యలను ఎదుర్కొంటోంది, దీనివల్ల డెవలపర్‌లు విభిన్న AI నమూనాలు, ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల కోసం నిర్దిష్ట సమగ్ర లాజిక్‌ను అమలు చేయాల్సి వస్తోంది.

ఈ సమస్యను పరిష్కరించడానికి, MCP ఆవిర్భవించింది. AI నమూనాలను బాహ్య ప్రపంచంతో కనెక్ట్ చేసే వంతెనగా, MCP AI పరస్పర చర్య సమయంలో ఎదురయ్యే అనేక ముఖ్య సమస్యలను పరిష్కరిస్తుంది.

MCPకి ముందు, AI నమూనా డేటాను పొందడానికి స్థానిక డేటాబేస్ (SQLite వంటివి)కి కనెక్ట్ అవ్వవలసి వస్తే లేదా రిమోట్ సాధనాలను (టీమ్ కమ్యూనికేషన్ కోసం Slack, కోడ్‌ను నిర్వహించడానికి GitHub API వంటివి) ఉపయోగించవలసి వస్తే, డెవలపర్‌లు ప్రతి డేటా మూలం లేదా సాధనం కోసం నిర్దిష్ట కనెక్షన్ కోడ్‌ను వ్రాయవలసి వచ్చేది. ఈ ప్రక్రియ శ్రమతో కూడుకున్నది, లోపాలకు అవకాశం ఉన్నది మాత్రమే కాదు, ఏకీకృత ప్రమాణం లేకపోవడం వల్ల అభివృద్ధి చేయడానికి ఖరీదైనది, నిర్వహించడం కష్టం, విస్తరించడం కష్టం.

MCPని ప్రారంభించినప్పుడు, Anthropic ఒక సారూప్యతను చేసింది: MCP అనేది AI అనువర్తనాల కోసం USB-C పోర్ట్ లాంటిది. MCP ఒక సాధారణ ప్రమాణాన్ని సృష్టించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది, ఇది ప్రతిసారీ ప్రత్యేకమైన సమగ్ర పరిష్కారాన్ని వ్రాయడానికి బదులుగా వివిధ నమూనాలు, బాహ్య వ్యవస్థలు యాక్సెస్ కోసం ఒకే ప్రోటోకాల్‌ను ఉపయోగించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది AI అనువర్తనాల అభివృద్ధి, సమగ్రతను సులభతరం చేస్తుంది, ఏకీకృతం చేస్తుంది.

ఉదాహరణకు, సాఫ్ట్‌వేర్ అభివృద్ధి ప్రాజెక్ట్‌లో, MCP ఆధారిత AI సాధనం నేరుగా ప్రాజెక్ట్ కోడ్ రిపోజిటరీలోకి ప్రవేశించగలదు, కోడ్ నిర్మాణాన్ని విశ్లేషించగలదు, చారిత్రక కమిట్ రికార్డులను అర్థం చేసుకోగలదు, ఆపై ప్రాజెక్ట్ యొక్క వాస్తవ అవసరాలకు అనుగుణంగా ఉండే కోడ్ సూచనలను డెవలపర్‌లకు అందించగలదు, అభివృద్ధి సామర్థ్యాన్ని, కోడ్ నాణ్యతను గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది.

గతంలో, పెద్ద నమూనాలు, ఇతర AI అనువర్తనాలు డేటాను ఉపయోగించడానికి, కాపీ, పేస్ట్ చేయడం లేదా అప్‌లోడ్, డౌన్‌లోడ్ చేయడం అవసరం. అత్యంత శక్తివంతమైన నమూనాలు కూడా డేటా ఐసోలేషన్ ద్వారా పరిమితం చేయబడ్డాయి, సమాచార సిలోలను ఏర్పరుస్తాయి. మరింత శక్తివంతమైన నమూనాలను సృష్టించడానికి, ప్రతి కొత్త డేటా మూలాన్ని అనుకూలీకరించడం, అమలు చేయడం అవసరం, ఇది నిజంగా పరస్పరం అనుసంధానించబడిన వ్యవస్థలను విస్తరించడం కష్టతరం చేస్తుంది, దీని ఫలితంగా అనేక పరిమితులు ఏర్పడతాయి.

ఏకీకృత ఇంటర్‌ఫేస్‌ను అందించడం ద్వారా, MCP నేరుగా AI, డేటాను (స్థానిక, ఇంటర్నెట్ డేటాతో సహా) కలుపుతుంది. MCP సర్వర్, MCP క్లయింట్ ద్వారా, రెండూ ఈ ప్రోటోకాల్‌ను అనుసరిస్తే, ‘అన్నీ కనెక్ట్ చేయబడతాయి’. ఇది AI అనువర్తనాలు స్థానిక, రిమోట్ డేటాను సురక్షితంగా యాక్సెస్ చేయడానికి, నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తుంది, AI అనువర్తనాలకు ప్రతిదాన్ని కనెక్ట్ చేయడానికి ఇంటర్‌ఫేస్‌ను అందిస్తుంది.

నిర్మాణపరంగా చూస్తే, MCPలో ప్రధానంగా రెండు ముఖ్య భాగాలు ఉన్నాయి: MCP సర్వర్, MCP క్లయింట్. డెవలపర్‌లు తమ డేటాను MCP సర్వర్ ద్వారా బహిర్గతం చేయవచ్చు, ఇది స్థానిక ఫైల్ సిస్టమ్‌లు, డేటాబేస్‌లు లేదా Slack, GitHub API వంటి రిమోట్ సేవల నుండి రావచ్చు. ఈ సర్వర్‌లకు కనెక్ట్ చేయడానికి నిర్మించిన AI అనువర్తనాలను MCP క్లయింట్‌లు అంటారు. సరళంగా చెప్పాలంటే, MCP సర్వర్ డేటాను బహిర్గతం చేయడానికి బాధ్యత వహిస్తుంది, MCP క్లయింట్ డేటాను యాక్సెస్ చేయడానికి బాధ్యత వహిస్తుంది.

AI నమూనాలు బాహ్య డేటా, సాధనాలను యాక్సెస్ చేసినప్పుడు, భద్రత ఒక ముఖ్యమైన అంశం. ప్రామాణిక డేటా యాక్సెస్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లను అందించడం ద్వారా, MCP సున్నితమైన డేటాతో ప్రత్యక్ష సంబంధాల సంఖ్యను గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది, డేటా లీకేజీ ప్రమాదాన్ని తగ్గిస్తుంది.

MCP అంతర్నిర్మిత భద్రతా విధానాలను కలిగి ఉంది, ఇది డేటా మూలాలు సురక్షిత ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లో నియంత్రిత పద్ధతిలో AIతో డేటాను భాగస్వామ్యం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. AI కూడా ప్రాసెసింగ్ ఫలితాలను సురక్షితంగా డేటా మూలాలకు తిరిగి ఇవ్వగలదు, ధృవీకరించబడిన అభ్యర్థనలు మాత్రమే నిర్దిష్ట వనరులను యాక్సెస్ చేయగలవని నిర్ధారిస్తుంది, ఇది డేటా భద్రతకు మరొక రక్షణ పొరను జోడించినట్లే, డేటా భద్రత గురించి కార్పొరేట్ ఆందోళనలను తొలగిస్తుంది, ఎంటర్ప్రైజ్-స్థాయి దృశ్యాలలో AI యొక్క లోతైన అనువర్తనానికి బలమైన పునాదిని వేస్తుంది.

ఉదాహరణకు, MCP సర్వర్ దాని స్వంత వనరులను నియంత్రిస్తుంది, పెద్ద నమూనా సాంకేతికత ప్రొవైడర్‌లకు API కీలు వంటి సున్నితమైన సమాచారాన్ని అందించాల్సిన అవసరం లేదు. ఈ విధంగా, పెద్ద నమూనాపై దాడి జరిగినా, దాడి చేసేవారు ఈ సున్నితమైన సమాచారాన్ని పొందలేరు, తద్వారా నష్టాలను సమర్థవంతంగా వేరుచేయవచ్చు.

MCP అనేది AI సాంకేతికత అభివృద్ధి యొక్క సహజ ఉత్పత్తి, ముఖ్యమైన మైలురాయి అని చెప్పవచ్చు. ఇది AI అనువర్తనాల అభివృద్ధి ప్రక్రియను సులభతరం చేయడమే కాకుండా, AI పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క శ్రేయస్సుకు పరిస్థితులను సృష్టిస్తుంది.

బహిరంగ ప్రమాణంగా, MCP డెవలపర్ సంఘం యొక్క శక్తిని బాగా ప్రేరేపిస్తుంది. ప్రపంచ డెవలపర్‌లు కోడ్‌ను అందించవచ్చు, MCP చుట్టూ కొత్త కనెక్టర్‌లను అభివృద్ధి చేయవచ్చు, నిరంతరం దాని అప్లికేషన్ సరిహద్దులను విస్తరించవచ్చు, ఒక సద్గుణ పర్యావరణ చక్రాన్ని ఏర్పరుస్తుంది, వివిధ పరిశ్రమలలో AI, డేటా యొక్క లోతైన సమైక్యతను ప్రోత్సహిస్తుంది. ఈ బహిరంగత వివిధ సేవలు, సాధనాలకు AI అనువర్తనాలను కనెక్ట్ చేయడం సులభతరం చేస్తుంది, ఒక గొప్ప పర్యావరణ వ్యవస్థను ఏర్పరుస్తుంది, చివరికి వినియోగదారులకు, మొత్తం పరిశ్రమకు ప్రయోజనం చేకూరుస్తుంది.

MCP యొక్క ప్రయోజనాలు సాంకేతిక స్థాయిలో మాత్రమే ప్రతిబింబించవు, చాలా ముఖ్యంగా, ఇది వివిధ రంగాలకు తీసుకువచ్చే వాస్తవ విలువలో ప్రతిబింబిస్తుంది. AI యుగంలో, సమాచారాన్ని పొందగల, ప్రాసెస్ చేయగల సామర్థ్యం ప్రతిదాన్ని నిర్ణయిస్తుంది, MCP బహుళ ఏజెంట్లు సహకరించడానికి అనుమతిస్తుంది, ఒకరి బలాన్ని మరొకరు గరిష్టం చేసుకుంటారు.

ఉదాహరణకు, వైద్య రంగంలో, తెలివైన ఏజెంట్లు MCP ద్వారా రోగి ఎలక్ట్రానిక్ వైద్య రికార్డులు, వైద్య డేటాబేస్‌లకు కనెక్ట్ అవ్వగలరు, వైద్యుల వృత్తిపరమైన తీర్పులతో కలిపి, మరింత త్వరగా ప్రారంభ రోగనిర్ధారణ సూచనలను అందించగలరు. ఆర్థిక పరిశ్రమలో, తెలివైన ఏజెంట్లు ఆర్థిక డేటాను విశ్లేషించడానికి, మార్కెట్ మార్పులను ట్రాక్ చేయడానికి, స్టాక్ ట్రేడింగ్‌ను స్వయంచాలకంగా నిర్వహించడానికి సహకరించగలరు. తెలివైన ఏజెంట్ల మధ్య ఈ విభజన, సహకారం డేటా ప్రాసెసింగ్‌ను మరింత సమర్థవంతంగా చేస్తుంది, నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని మరింత ఖచ్చితమైనదిగా చేస్తుంది.

MCP యొక్క అభివృద్ధి చరిత్రను సమీక్షిస్తే, దాని వృద్ధి రేటు ఆశ్చర్యకరంగా ఉందని తెలుస్తుంది. 2023 ప్రారంభంలో, MCP ప్రధాన కమ్యూనికేషన్ ప్రోటోకాల్ రూపకల్పనను పూర్తి చేసింది, ప్రాథమిక తెలివైన ఏజెంట్ నమోదు, సందేశ ప్రసార విధులను గ్రహించింది. ఇది తెలివైన ఏజెంట్ల కోసం సార్వత్రిక భాషను సృష్టించినట్లు ఉంది, ఇది వారి స్వంత భాషలను మాట్లాడటానికి బదులుగా ఒకరితో ఒకరు కమ్యూనికేట్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.

2023 చివరిలో, MCP దాని విధులను మరింత విస్తరించింది, బాహ్య APIలను పిలవడానికి, డేటాను భాగస్వామ్యం చేయడానికి తెలివైన ఏజెంట్‌లకు మద్దతు ఇస్తుంది, ఇది తెలివైన ఏజెంట్‌లను చాట్ చేయడానికి మాత్రమే కాకుండా, సమాచారాన్ని మార్పిడి చేయడానికి, ఉమ్మడిగా పనులను ప్రాసెస్ చేయడానికి అనుమతించినట్లే.

2024 ప్రారంభంలో, MCP పర్యావరణ వ్యవస్థ కొత్త స్థాయికి చేరుకుంది. డెవలపర్ టూల్‌కిట్‌లు, నమూనా ప్రాజెక్ట్‌లు ప్రారంభించబడ్డాయి, సంఘం అందించిన తెలివైన ఏజెంట్ ప్లగిన్‌ల సంఖ్య 100 దాటింది, ‘వికసించే’ పరిస్థితిని సాధించింది.

ఇటీవల, Microsoft తన Azure OpenAI సేవలో MCPని సమగ్రపరిచింది, Google DeepMind కూడా MCPకి మద్దతు ఇస్తుందని, దానిని జెమిని నమూనా, SDKలో సమగ్రపరుస్తుందని ప్రకటించింది. పెద్ద సాంకేతిక సంస్థలు మాత్రమే కాకుండా, AI స్టార్టప్‌లు, అభివృద్ధి సాధన ప్రొవైడర్లు కూడా MCPలో చేరాయి, Block, Apollo, Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph వంటివి ఉన్నాయి.

MCP యొక్క పెరుగుదల Tencent, Alibaba వంటి చైనా సాంకేతిక సంస్థల నుండి శీఘ్ర అనుసరణను, పోటీని ఆకర్షించింది, దీనిని AI పర్యావరణ వ్యవస్థ వ్యూహంలో ఒక ముఖ్యమైన అడుగుగా పరిగణిస్తున్నాయి. ఉదాహరణకు, ఇటీవల Alibaba Cloud యొక్క Bailian ప్లాట్‌ఫాం పూర్తి జీవిత చక్ర MCP సేవను ప్రారంభించింది, వినియోగదారులు వనరులను నిర్వహించాల్సిన అవసరం లేదు, అభివృద్ధి చేయడం, విస్తరించడం, ఇంజనీరింగ్ కార్యకలాపాలు, నిర్వహణ చేయనవసరం లేదు, తెలివైన ఏజెంట్ అభివృద్ధి చక్రాన్ని నిమిషాలకు తగ్గిస్తుంది. Tencent Cloud ‘AI అభివృద్ధి కిట్’ను విడుదల చేసింది, ఇది వ్యాపార-ఆధారిత తెలివైన ఏజెంట్‌లను త్వరగా నిర్మించడానికి డెవలపర్‌లకు సహాయపడటానికి MCP ప్లగిన్ హోస్టింగ్ సేవలకు మద్దతు ఇస్తుంది.

బహుళ-ఏజెంట్ సహకారం కోసం ‘అదృశ్య వంతెన’

MCP ప్రోటోకాల్ తెలివైన ఏజెంట్‌లను చాట్ సాధనాల నుండి కార్యాచరణ సహాయకులుగా మారుస్తున్నందున, సాంకేతిక దిగ్గజాలు ఈ కొత్త యుద్ధభూమిలో ప్రమాణాలు, పర్యావరణ వ్యవస్థల ‘చిన్న ప్రాంగణాలు, ఎత్తైన గోడలు’ నిర్మించడం ప్రారంభించాయి.

బాహ్య సాధనాలు, డేటాతో AI నమూనాలను కనెక్ట్ చేయడంపై దృష్టి సారించే MCPతో పోలిస్తే, A2A ఒక అడుగు ముందుకు వేస్తుంది, తెలివైన ఏజెంట్ల మధ్య సమర్థవంతమైన సహకారంపై దృష్టి పెడుతుంది.

A2A ప్రోటోకాల్ యొక్క అసలు ఉద్దేశం చాలా సులభం: విభిన్న మూలాలు, తయారీదారుల నుండి తెలివైన ఏజెంట్‌లను ఒకరినొకరు అర్థం చేసుకోవడానికి, సహకరించడానికి అనుమతించడం, బహుళ తెలివైన ఏజెంట్ల సహకారానికి గొప్ప స్వయంప్రతిపత్తిని తీసుకురావడం.

ఇది దేశాల మధ్య సుంకాల అవరోధాలను తగ్గించడానికి WTO లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నట్లు ఉంది. విభిన్న సరఫరాదారులు, ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల నుండి తెలివైన ఏజెంట్లు స్వతంత్ర దేశాల వంటివి. A2A ఆమోదించబడిన తర్వాత, ఇది ఒక ఉచిత వాణిజ్య జోన్‌లో చేరినట్లే, అక్కడ వారు ఒక సాధారణ భాషలో కమ్యూనికేట్ చేయగలరు, సజావుగా సహకరించగలరు, ఒకే తెలివైన ఏజెంట్ స్వతంత్రంగా పూర్తి చేయలేని సంక్లిష్టమైన కార్య ప్రవాహాలను ఉమ్మడిగా పూర్తి చేయగలరు.

A2A ప్రోటోకాల్ యొక్క నిర్దిష్ట పరస్పర చర్య క్లయింట్ ఏజెంట్, రిమోట్ ఏజెంట్ మధ్య కమ్యూనికేషన్‌ను సులభతరం చేయడం ద్వారా సాధించబడుతుంది. క్లయింట్ ఏజెంట్ పనులను రూపొందించడానికి, కమ్యూనికేట్ చేయడానికి బాధ్యత వహిస్తుంది, రిమోట్ ఏజెంట్ ఆ పనుల ఆధారంగా చర్య తీసుకుంటుంది, సరైన సమాచారాన్ని అందిస్తుంది లేదా సంబంధిత కార్యకలాపాలను నిర్వహిస్తుంది.

ఈ ప్రక్రియలో, A2A ప్రోటోకాల్ క్రింది ముఖ్య సామర్థ్యాలను కలిగి ఉంది:

మొదటగా, తెలివైన ఏజెంట్లు వారి సామర్థ్యాలను ‘తెలివైన ఏజెంట్ కార్డుల’ ద్వారా ప్రకటన చేయవచ్చు. ఈ ‘తెలివైన ఏజెంట్ కార్డులు’ JSON ఆకృతిలో ఉంటాయి, క్లయింట్ ఏజెంట్లు ఒక నిర్దిష్ట పనిని చేయడానికి ఏ రిమోట్ ఏజెంట్ ఉత్తమంగా సరిపోతుందో గుర్తించడానికి అనుమతిస్తుంది.

సరిగ్గా సరిపోయే రిమోట్ ఏజెంట్ గుర్తించబడిన తర్వాత, క్లయింట్ ఏజెంట్ దానితో కమ్యూనికేట్ చేయడానికి A2A ప్రోటోకాల్‌ను ఉపయోగించవచ్చు, దానికి పనిని కేటాయించవచ్చు.

పని నిర్వహణ A2A ప్రోటోకాల్‌లో ఒక ముఖ్యమైన భాగం. క్లయింట్, రిమోట్ ఏజెంట్ల మధ్య కమ్యూనికేషన్ పనులను పూర్తి చేయడం చుట్టూ తిరుగుతుంది. ప్రోటోకాల్ ‘పని’ వస్తువును నిర్వచిస్తుంది. సాధారణ పనుల కోసం, దీనిని వెంటనే పూర్తి చేయవచ్చు; సంక్లిష్టమైన, దీర్ఘకాలిక పనుల కోసం, తెలివైన ఏజెంట్లు పని పూర్తి స్థితిపై సమకాలీకరణను నిర్వహించడానికి ఒకరితో ఒకరు కమ్యూనికేట్ చేయవచ్చు.

అదనంగా, A2A తెలివైన ఏజెంట్ల మధ్య సహకారానికి కూడా మద్దతు ఇస్తుంది. బహుళ తెలివైన ఏజెంట్లు ఒకరికొకరు సందేశాలను పంపవచ్చు, వాటిలో సందర్భోచిత సమాచారం, ప్రత్యుత్తరాలు లేదా వినియోగదారు సూచనలు ఉండవచ్చు. ఈ విధంగా, బహుళ తెలివైన ఏజెంట్లు సంక్లిష్టమైన పనులను కలిసి పూర్తి చేయడానికి మెరుగ్గా కలిసి పనిచేయవచ్చు.

ఈ ప్రోటోకాల్‌ను రూపొందించేటప్పుడు, Google ఐదు ముఖ్య సూత్రాలను అనుసరించింది. మొదటగా, A2A తెలివైన ఏజెంట్లు వారి సహజమైన, నిర్మాణాత్మకం కాని విధానాలలో సహకరించడానికి అనుమతించడంపై దృష్టి పెడుతుంది, వారు జ్ఞాపకశక్తి, సాధనాలు, సందర్భాన్ని పంచుకోకపోయినా.

రెండవది, ప్రోటోకాల్ HTTP, Server-Sent Events (SSE), JSON-RPCతో సహా ఇప్పటికే ఉన్న, ప్రసిద్ధ ప్రమాణాలపై నిర్మించబడింది, అంటే కంపెనీలు రోజువారీగా ఉపయోగించే ఇప్పటికే ఉన్న IT స్టాక్‌లతో సమగ్రపరచడం సులభం.

ఉదాహరణకు, ఒక ఇ-కామర్స్ కంపెనీ వెబ్ డేటా ప్రసారాన్ని నిర్వహించడానికి రోజువారీ HTTP ప్రోటోకాల్‌ను ఉపయోగిస్తుంది, ఫ్రంట్, బ్యాక్ ఎండ్‌ల మధ్య డేటా సూచనలను ప్రసారం చేయడానికి JSON-RPCని ఉపయోగిస్తుంది. A2A ప్రోటోకాల్‌ను ప్రవేశపెట్టిన తర్వాత, కంపెనీ యొక్క ఆర్డర్ నిర్వహణ వ్యవస్థ HTTP, A2A ప్రోటోకాల్ డాకింగ్ ద్వారా సంబంధిత తెలివైన ఏజెంట్లు అందించే లాజిస్టిక్స్ డేటా నవీకరణలను త్వరగా పొందగలదు, సంక్లిష్టమైన డేటా ప్రసార ఛానెల్‌లను పునర్నిర్మించాల్సిన అవసరం లేదు, ఇది ఇప్పటికే ఉన్న IT ఆర్కిటెక్చర్‌లో సమగ్రపరచడం సులభం చేస్తుంది, వివిధ వ్యవస్థల సహకారాన్ని మరింత సున్నితంగా చేస్తుంది.

మూడవది, A2A ఎంటర్ప్రైజ్-స్థాయి ప్రామాణీకరణ, అధికారాన్ని అందించడానికి రూపొందించబడింది. A2A ప్రోటోకాల్‌ను ఉపయోగించడం డేటాను త్వరగా ప్రామాణీకరించవచ్చు, సురక్షితంగా పొందవచ్చు, డేటా ప్రసారం యొక్క భద్రత, సమ్మతిని నిర్ధారించవచ్చు, డేటా లీకేజీ ప్రమాదాలను నివారించవచ్చు.

నాల్గవది, A2A త్వరిత పనుల నుండి గంటలు లేదా రోజులు పట్టే లోతైన పరిశోధన వరకు (మానవులు పాల్గొన్నప్పుడు) వివిధ దృశ్యాలకు మద్దతు ఇచ్చేంత సౌకర్యవంతంగా ఉంది. మొత్తం ప్రక్రియలో, A2A వినియోగదారులకు నిజ-సమయ అభిప్రాయం, నోటిఫికేషన్‌లు, స్థితి నవీకరణలను అందించగలదు.

ఒక పరిశోధనా సంస్థను ఉదాహరణగా తీసుకోండి. పరిశోధకులు కొత్త ఔషధ అభివృద్ధికి సంబంధించిన పరిశోధన చేయడానికి A2A ప్రోటోకాల్ కింద తెలివైన ఏజెంట్‌లను ఉపయోగిస్తారు. సాధారణ పనులు, డేటాబేస్‌లో ఇప్పటికే ఉన్న ఔషధ అణువు నిర్మాణం సమాచారాన్ని త్వరగా తిరిగి పొందడం వంటివి సెకన్లలో పూర్తవుతాయి, పరిశోధకులకు తెలియజేయబడతాయి. అయితే, కొత్త ఔషధ అణువుల ప్రతిచర్యను మానవ శరీర వాతావరణంలో అనుకరించడం వంటి సంక్లిష్టమైన పనుల కోసం, ఇది చాలా రోజులు పట్టవచ్చు.

ఈ కాలంలో, A2A ప్రోటోకాల్ అనుకరణ పురోగతిని పరిశోధకులకు నిరంతరం తెలియజేస్తుంది, ఎన్ని దశలు పూర్తయ్యాయి, ప్రస్తుతం ఎదురవుతున్న సమస్యలు ఏమిటి మొదలైనవి, పరిశోధకులు పరిస్థితిని ఎప్పటికప్పుడు తెలుసుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది, ఒక సహాయకుడు అన్ని సమయాల్లో పని పురోగతిని తెలియజేస్తున్నట్లే.

ఐదవది, తెలివైన ఏజెంట్ల ప్రపంచం వచనానికి మాత్రమే పరిమితం కాదు, కాబట్టి A2A ఆడియో, చిత్రాలు, వీడియో స్ట్రీమ్‌లతో సహా వివిధ విధానాలకు మద్దతు ఇస్తుంది.

భవిష్యత్తులో, మీ తెలివైన సహాయకుడు, కంపెనీ CRM వ్యవస్థ, సరఫరా గొలుసు నిర్వహణ AI, వివిధ క్లౌడ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలోని తెలివైన ఏజెంట్లు కూడా ‘పనుల గురించి చాట్ చేయగలరు, పనిని విభజించగలరు’, సాధారణ ప్రశ్నల నుండి సంక్లిష్టమైన ప్రక్రియల వరకు వివిధ అవసరాలను సమర్థవంతంగా పూర్తి చేస్తారు, తద్వారా యంత్ర మేధస్సు యుగాన్ని ప్రారంభిస్తారు.

ప్రస్తుతం, ప్రోటోకాల్ Atlassian, Box, Cohere, Intuit, MongoDB, PayPal, Salesforce, SAPతో సహా 50 కంటే ఎక్కువ ప్రధాన సాంకేతిక సంస్థల కోసం అప్లికేషన్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లకు మద్దతు ఇస్తుంది.

ఇవన్నీ Google పర్యావరణ వ్యవస్థతో సూక్ష్మ సంబంధాలు కలిగిన కంపెనీలని గమనించడం ముఖ్యం. ఉదాహరణకు, ఒక స్వతంత్ర AI స్టార్టప్ అయిన Cohere 2019లో Google Brainలో పనిచేసిన ముగ్గురు పరిశోధకులచే స్థాపించబడింది; వారికి Google క్లౌడ్‌తో దీర్ఘకాలిక సాంకేతిక భాగస్వామ్యం ఉంది, నమూనాలను శిక్షణ ఇవ్వడానికి అవసరమైన కంప్యూటింగ్ శక్తిని Google క్లౌడ్ Cohereకు అందిస్తుంది.

Jira, Confluence వంటి టీమ్ సహకార సాధనాలను అందించే కంపెనీ Atlassianను చాలామంది ఉపయోగిస్తున్నారు. వారికి Googleతో భాగస్వామ్యం ఉంది, కొన్ని అనువర్తనాలను Google ఉత్పత్తులలో ఉపయోగించవచ్చు.

Google Anthropic ప్రతిపాదించిన MCP మోడల్ సందర్భ ప్రోటోకాల్‌కు A2A ఒక అనుబంధమని చెప్పినప్పటికీ, గతంలో 80 కంటే ఎక్కువ కంపెనీలతో Android వ్యవస్థను అభివృద్ధి చేయడంలో Google ముందున్నట్లే ఉంది. ఎక్కువ కంపెనీలు చేరిన కొద్దీ, A2A యొక్క వాణిజ్య విలువ బాగా మెరుగుపడుతుంది, ఇది మొత్తం తెలివైన ఏజెంట్ పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క వేగవంతమైన అభివృద్ధిని ప్రోత్సహిస్తుంది.

‘సాధనాలను కనెక్ట్ చేయడం’ నుండి ‘పర్యావరణ వ్యవస్థలను ఆధిపత్యం చేయడం’ వరకు

MCP, A2A AI ఇంటర్‌కనెక్షన్ కోసం రెండు వేర్వేరు మార్గాలను సూచిస్తాయి. MCP, అంతర్లీన నమూనా పరస్పర చర్య ప్రోటోకాల్‌గా, అనువర్తనాలు, విభిన్న నమూనాల మధ్య సజావుగా డాకింగ్‌ను నిర్ధారిస్తుంది; A2A ఈ ప్రాతిపదికన తెలివైన ఏజెంట్ల మధ్య సహకార చట్రాన్ని అందిస్తుంది, తెలివైన ఏజెంట్ల మధ్య స్వయంప్రతిపత్త ఆవిష్కరణ, సౌకర్యవంతమైన సహకారంపై నొక్కి చెబుతుంది. ఈ పొరలుగా ఉన్న నిర్మాణం నమూనా ప్రమాణీకరణ, తెలివైన ఏజెంట్ సహకారం యొక్క అవసరాలను ఏకకాలంలో తీర్చగలదు.

అదే సమయంలో, రెండూ వాటి సంబంధిత ఉప-రంగాలలో ఆధిపత్య స్థానాలను సాధించాయి. MCP ఎంటర్ప్రైజ్-స్థాయి అనువర్తనాల్లో, క్రాస్-మోడల్ సేవల్లో, ప్రమాణీకరణ దృశ్యాల్లో ప్రయోజనాలను కలిగి ఉంది; A2A ఓపెన్-సోర్స్ సంఘాల్లో, పరిశోధనా ప్రాజెక్ట్‌లలో, వినూత్న అనువర్తనాల్లో ఎక్కువ మద్దతును పొందింది.

స్థూల దృష్టితో చూస్తే, MCP, A2A యొక్క పెరుగుదల భవిష్యత్తు AI సాంకేతిక ప్రమాణాలకు మాత్రమే సంబంధించినది కాదు, AI పరిశ్రమ దృశ్యంలో ఒక పెద్ద మార్పును కూడా సూచిస్తుంది. AI ‘స్టాండ్-ఒలోన్ మేధస్సు’ నుండి ‘సహకార నెట్‌వర్క్‌లు’గా మారుతున్న చారిత్రక మలుపును మనం చూస్తున్నాము. ఇంటర్నెట్ యొక్క అభివృద్ధి చరిత్ర చూపిస్తున్నట్లుగా, బహిరంగ, ప్రామాణిక ప్రోటోకాల్‌ల ఏర్పాటు పరిశ్రమ అభివృద్ధిని ప్రోత్సహించడంలో ఒక కీలక శక్తిగా మారుతుంది.

కానీ లోతైన స్థాయిలో, MCP, A2A భారీ వాణిజ్య ఆసక్తులు, భవిష్యత్తు AI సాంకేతిక ప్రసంగ శక్తి కోసం పోటీని దాచిపెడతాయి.

వ్యాపార నమూనాల పరంగా, రెండూ విభిన్న లాభ మార్గాలను తెరుస్తున్నాయి. Anthropic MCP ఆధారంగా ఎంటర్ప్రైజ్ వెర్షన్ సేవను ప్రారంభించాలని యోచిస్తోంది, API కాల్ వాల్యూమ్ ఆధారంగా కంపెనీలకు ఛార్జ్ చేస్తుంది. కంపెనీలు అంతర్గత డేటాను AIతో లోతుగా సమగ్రపరచడానికి MCPని ఉపయోగిస్తాయి, వ్యాపార సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తాయి, ఈ సౌకర్యవంతమైన సేవ కోసం చెల్లించవలసి ఉంటుంది.

Google క్లౌడ్ సేవ చందాలను ప్రోత్సహించడానికి A2A ప్రోటోకాల్‌ను ఉపయోగిస్తోంది. కంపెనీలు తెలివైన ఏజెంట్ సహకార నెట్‌వర్క్‌లను నిర్మించడానికి A2Aని ఉపయోగించినప్పుడు, వారు Google క్లౌడ్ యొక్క శక్తివంతమైన కంప్యూటింగ్ శక్తిని, సంబంధిత సేవలను ఉపయోగించడానికి మార్గనిర్దేశం చేయబడతారు, తద్వారా Google క్లౌడ్ వ్యాపార ఆదాయాన్ని పెంచుతారు.

డేటా గుత్తాధిపత్యం పరంగా, ప్రోటోకాల్ ప్రమాణాలను నేర్చుకోవడం అంటే AI డేటా ప్రవాహాన్ని నియంత్రించడం. A2A ప్రోటోకాల్ ద్వారా, అనేక ఎంటర్ప్రైజ్ తెలివైన ఏజెంట్ల సహకారం సమయంలో Google భారీ మొత్తంలో డేటాను సేకరిస్తుంది. ఈ డేటా దాని ప్రధాన ప్రకటన అల్గారిథమ్‌లలోకి తిరిగి వస్తుంది, ప్రకటన మార్కెట్‌లో దాని ఆధిపత్యాన్ని మరింత పటిష్టం చేస్తుంది. ఎంటర్ప్రైజ్ డేటా యొక్క ప్రధాన భాగాన్ని AIకి చొచ్చుకుపోయేలా చేయడానికి Anthropic MCPని ఉపయోగించాలనుకుంటోంది. ఇది ఒక స్థాయి ప్రయోజనాన్ని ఏర్పరుచుకుంటే, అది పెద్ద మొత్తంలో పరిశ్రమ డేటాను కూడా సేకరిస్తుంది, వ్యాపారాన్ని విస్తరించడానికి, ఎంటర్ప్రైజ్ అవసరాలకు అనుగుణంగా ఉండే AI ఉత్పత్తులను అభివృద్ధి చేయడానికి డేటా మద్దతును అందిస్తుంది.

ఓపెన్-సోర్స్ వ్యూహం పరంగా, రెండూ ఓపెన్ సోర్స్ అని చెప్పుకున్నప్పటికీ, వారికి వారి స్వంత ప్రణాళికలు ఉన్నాయి. MCP కోర్ ప్రోటోకాల్ ఓపెన్ సోర్స్, డెవలపర్‌లను పర్యావరణ వ్యవస్థ నిర్మాణంలో పాల్గొనడానికి ఆకర్షిస్తుంది, కానీ ఎంటర్ప్రైజ్-స్థాయి ముఖ్య విధులు (రిమోట్ కనెక్షన్ అధునాతన విధులు, మల్టీ-మోడల్ డేటా యొక్క లోతైన ప్రాసెసింగ్ వంటివి) ఓపెన్ సోర్స్, వాణిజ్య ఆసక్తులను సమతుల్యం చేస్తూ, రుసుముతో అన్‌లాక్ చేయవలసి ఉంటుంది. A2A ప్రోటోకాల్ ఓపెన్ సోర్స్ అయినప్పటికీ, 50 కంటే ఎక్కువ ఎంటర్ప్రైజ్ భాగస్వాములను Google క్లౌడ్ సేవలను ఉపయోగించడానికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వడానికి మార్గనిర్దేశం చేస్తుంది, ఓపెన్-సోర్స్ పర్యావరణ వ్యవస్థను దాని స్వంత వాణిజ్య వ్యవస్థతో దగ్గరగా బంధిస్తుంది, వినియోగదారు బంధాన్ని, ప్లాట్‌ఫాం పోటీతత్వాన్ని పెంచుతుంది.

సాంకేతికతకు స్వతహాగా మంచి లేదా చెడు లేదు, కానీ అది ఆసక్తుల గొలుసులో పొందుపరచబడినప్పుడు, అది శక్తి, నియంత్రణ యొక్క వాహకంగా మారుతుంది. ప్రతి సాంకేతిక విప్లవం ప్రపంచంలోని ఆసక్తుల గొలుసును పునర్నిర్మిస్తోంది. పారిశ్రామిక విప్లవం ఆసక్తుల గొలుసును భూమి, కార్మికుల నుండి పెట్టుబడి, యంత్రాలకు మార్చింది, అయితే డిజిటల్ విప్లవం దానిని డేటా, అల్గారిథమ్‌లకు నెట్టివేసింది.

ఓపెన్-సోర్స్ సాధనాలు ఖచ్చితంగా వినూత్న మార్గాలను అన్వేషించగలవు, కానీ అన్ని తలుపులను తెరవడానికి డేటా, అల్గారిథమ్ కీలను ఉపయోగించాలని ఆశించవద్దు, ఎందుకంటే ప్రతి కీ స్ట్రింగ్‌పై ప్లాట్‌ఫాం యొక్క ఆసక్తి పాస్‌వర్డ్ చెక్కబడి ఉంటుంది.

సాంకేతిక కంపెనీలు AI పర్యావరణ వ్యవస్థను తెరుస్తున్నట్లు కనిపిస్తున్నప్పటికీ, వాస్తవానికి వారు తమకు మరింత అనుకూలమైన అప్లికేషన్ దృశ్యాల చుట్టూ ఎత్తైన, మందపాటి పర్యావరణ గోడలను నిర్మిస్తున్నాయి, డేటా బంగారు గనులను తవ్వకుండా నిరోధిస్తున్నాయి, అన్నింటికంటే, AI యుగంలో అంతిమ పోటీతత్వం ఇంకా డేటాయే.

MCP, A2A చివరికి కలిసిపోతాయో లేదో ఇంకా అనిశ్చితంగా ఉంది. వారు ఒక్కొక్కరు స్వతంత్రంగా వ్యవహరిస్తే, సాంకేతిక దిగ్గజాలు ‘AI చిన్న ప్రాంగణ గోడలు’ నిర్మించే అవకాశం చాలా ఉంది. ఫలితంగా, డేటా ద్వీపం దృగ్విషయం మరింత తీవ్రమవుతుంది, విభిన్న ప్రోటోకాల్ శిబిరాల్లోని కంపెనీల మధ్య డేటా ప్రసరణ నిరోధించబడుతుంది, AI వినూత్న అనువర్తనాల పరిధిని పరిమితం చేస్తుంది; డెవలపర్‌లు బహుళ ప్రోటోకాల్ అభివృద్ధి నైపుణ్యాలను నేర్చుకోవలసి ఉంటుంది, నేర్చుకునే ఖర్చులను, అభివృద్ధి పనిభారాన్ని పెంచుతుంది, ఆవిష్కరణ శక్తిని అణిచివేస్తుంది; పరిశ్రమ ఆవిష్కరణ యొక్క దిశ సులభంగా దిగ్గజ ప్రోటోకాల్‌ల ద్వారా మార్గనిర్దేశం చేయబడుతుంది, స్టార్టప్‌లు బహుళ ప్రోటోకాల్‌లకు మద్దతు ఇవ్వడంలో కష్టం కారణంగా పోటీలో ప్రతికూలతను కలిగి ఉంటాయి, పరిశ్రమ యొక్క మొత్తం ఆవిష్కరణ వేగాన్ని అడ్డుకుంటాయి.

MCP, A2A యొక్క పెరుగుదల ప్రపంచ AI పరిశ్రమ సహకార దిశలో కాకుండా ఘర్షణ దిశలో అభివృద్ధి చెందడానికి ప్రోత్సహిస్తుందని మేము ఆశిస్తున్నాము.

19వ శతాబ్దంలో రైల్వే గేజ్ వివాదం, 20వ శతాబ్దంలో మొబైల్ కమ్యూనికేషన్ ప్రమాణ యుద్ధం వలె, ప్రతి సాంకేతిక చీలిక భారీ సామాజిక ఖర్చులతో కూడి ఉంటుంది. AI ప్రమాణాలు, ప్రోటోకాల్ వివాదం యొక్క పరిణామాలు మరింత సుదూరంగా ఉండవచ్చు. ఇది మనం ‘ఇంటర్నెట్ ఆఫ్ ఎవ్రీథింగ్’ నక్షత్ర సమాఖ్య వైపు కదులుతున్నామా లేదా ‘అనుమానాల గొలుసు’ ప్రబలంగా ఉన్న చీకటి అడవిలోకి పడిపోతున్నామా అనేది నిర్ణయిస్తుంది.