ChatGPT ఆవిర్భావం తరువాత, పెద్ద భాషా నమూనాల (LLMలు) అభివృద్ధిలో నిరంతర ప్రయత్నం AI రంగంలో ఒక ముఖ్య లక్షణంగా ఉంది. ప్రారంభంలో పరామితుల పరిమాణంపై దృష్టి పెట్టడం క్రమంగా ఆచరణాత్మక అనువర్తనాల వైపు మళ్ళింది. అయినప్పటికీ, AI శక్తిని ఉపయోగించాలనుకునే వ్యాపారాలకు గణనీయమైన సవాళ్లు ఇంకా ఉన్నాయి. కంప్యూటింగ్ శక్తితో ముడిపడి ఉన్న అధిక ఖర్చులు మరియు AI అప్లికేషన్ పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క విభజన కీలకమైన సమస్యలుగా మిగిలిపోయాయి. AI లో తమ గణనీయమైన పెట్టుబడులు ఆశించిన రాబడికి అనుగుణంగా లేవని కంపెనీలు తరచుగా గుర్తించాయి, ఇది నిరంతర ‘ROI సందిగ్ధతకు’ దారితీస్తుంది.
MCP మరియు A2A యొక్క ఆరంభం: ఒక నూతన దృక్పథం
2025లో మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్ (MCP) మరియు ఏజెంట్2ఏజెంట్ (A2A) ప్రోటోకాల్‌ల ఆవిర్భావం AI అప్లికేషన్ అభివృద్ధిలో ఒక కీలక క్షణంగా చెప్పవచ్చు. MCP డేటా సైలోలను విచ్ఛిన్నం చేయడానికి ఇంటర్‌ఫేస్‌లను ప్రామాణీకరించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది, LLMలు బాహ్య వనరులను సమర్థవంతంగా యాక్సెస్ చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది మరియు వ్యవస్థలు మరియు ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల మధ్య డేటా ప్రవాహాన్ని సులభతరం చేస్తుంది. A2A మరింత సమన్వయంతో కూడిన, సమీకృత వ్యవస్థలను రూపొందించడానికి ఏజెంట్ల మధ్య అతుకులు లేని పరస్పర చర్యను ప్రోత్సహిస్తుంది, సహకారం మరియు కమ్యూనికేషన్‌ను ప్రోత్సహిస్తుంది.
MCP నుండి A2A కి మారడం AI అప్లికేషన్ పర్యావరణ వ్యవస్థలో ‘ఓపెన్‌నెస్’ ఒక ముఖ్యమైన చోదక శక్తిగా పెరుగుతున్న ప్రాధాన్యతను నొక్కి చెబుతుంది. ఈ ఓపెన్‌నెస్ సాంకేతిక పరస్పర చర్య మరియు సహకార స్ఫూర్తిని కలిగి ఉంటుంది. విస్తృత కోణం నుండి చూస్తే, ఈ పరివర్తన సాంకేతిక అభివృద్ధిలో ఒక సహజ పురోగతిని ప్రతిబింబిస్తుంది: ప్రారంభ ఉత్సాహం నుండి ఆచరణాత్మక అమలుకు, మరియు వివిక్త ఆవిష్కరణ నుండి సహకార పర్యావరణ వ్యవస్థ పరిణామం వరకు.
చారిత్రాత్మకంగా, LLMల విలువ పరామితి స్కేల్ మరియు స్వతంత్ర సామర్థ్యాలకు అసమానంగా ఆపాదించబడింది. నేడు, MCP మరియు A2A AI అప్లికేషన్‌ల మధ్య అనుసంధానం యొక్క కీలక సమస్యను పరిష్కరిస్తాయి మరియు LLM పర్యావరణ వ్యవస్థ యొక్క పోటీతత్వ డైనమిక్స్‌ను మారుస్తాయి. AI అప్లికేషన్ అభివృద్ధి ‘ఒంటరి తోడేలు’ విధానం నుండి పరస్పర అనుసంధాన నమూనాకు అభివృద్ధి చెందుతోంది. ఇది CTOలకు AI విలువను పునఃపరిశీలించాల్సిన అవసరం ఉంది, కేవలం మోడల్ పరిమాణం మరియు ‘ఆల్-ఇన్’ వ్యూహాలను అనుసరించడం నుండి విభిన్న AI సామర్థ్యాలను అనుసంధానించే ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను ఉపయోగించడంపై దృష్టి పెట్టాలి. AIని ఇప్పటికే ఉన్న వ్యాపార ప్రక్రియలు మరియు ఉత్పత్తి వ్యవస్థల్లోకి సేంద్రీయంగా పొందుపరచడం, సహకారం మరియు ప్రామాణీకరణ ద్వారా మొత్తం సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడం, కనిష్ట కంప్యూటేషనల్ వనరులతో క్లిష్టమైన సమస్యలను పరిష్కరించడం మరియు ‘ROI సందిగ్ధతను’ అధిగమించడం లక్ష్యం.
వృథా కంప్యూటింగ్ మరియు తప్పుగా అమర్చబడిన దృశ్యాల యొక్క విపత్తు
అధిక పెట్టుబడి, తక్కువ అవుట్‌పుట్ అవరోధాన్ని అధిగమించలేకపోవడం LLMల అమలును చాలాకాలంగా వేధిస్తోంది. ఈ దృగ్విషయం AI అభివృద్ధిలో లోతుగా పాతుకుపోయిన వైరుధ్యాలను ప్రతిబింబిస్తుంది. మొదట, కంప్యూటింగ్ శక్తిలో గణనీయమైన వ్యర్థం ఉంది. సంస్థ-స్థాయి సాధారణ-ప్రయోజన కంప్యూటింగ్ కేంద్రాలు కేవలం 10-15% వినియోగంతో పనిచేస్తున్నాయని డేటా సూచిస్తుంది, ఇది పెద్ద మొత్తంలో కంప్యూటింగ్ వనరులను నిష్క్రియంగా వదిలివేస్తుంది. రెండవది, నమూనా పనితీరు వ్యాపార దృశ్యాల యొక్క వాస్తవ అవసరాలను తీర్చని దృశ్యాల యొక్క తప్పుగా అమరిక ఉంది.
సాధారణ సమస్య ఏమిటంటే తేలికపాటి పనుల కోసం పెద్ద నమూనాలను ఉపయోగించడం ‘ఓవర్‌కిల్’. కొన్ని వ్యాపారాలు సాధారణ అనువర్తనాల కోసం సాధారణ-ప్రయోజన LLMలపై ఎక్కువగా ఆధారపడతాయి. అదనంగా, వ్యాపార దృశ్యాల యొక్క ప్రత్యేక స్వభావం సందిగ్ధాలను సృష్టిస్తుంది. పెద్ద నమూనాలను ఉపయోగించడం వలన అధిక కంప్యూటేషనల్ ఖర్చులు మరియు ఎక్కువ అనుమితి సమయాలు ఉంటాయి. చిన్న నమూనాలను ఎంచుకోవడం వ్యాపార అవసరాలను తీర్చకపోవచ్చు. ప్రత్యేక డొమైన్ పరిజ్ఞానం అవసరమయ్యే వ్యాపార దృశ్యాలలో ఈ వైరుధ్యం ప్రత్యేకంగా కనిపిస్తుంది.
నియామక పరిశ్రమలో టాలెంట్-జాబ్ మ్యాచింగ్ దృష్టాంతాన్ని పరిశీలించండి. కంపెనీలకు రెజ్యూమ్‌లు మరియు ఉద్యోగ వివరణల మధ్య సంక్లిష్ట సంబంధాలను అర్థం చేసుకోవడానికి లోతైన రీజనింగ్ సామర్థ్యాలు కలిగిన నమూనాలు అవసరం, అయితే శీఘ్ర ప్రతిస్పందన సమయాలు కూడా అవసరం. సాధారణ-ప్రయోజన LLMల యొక్క సుదీర్ఘ అనుమితి సమయాలు వినియోగదారు అనుభవాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తాయి, ముఖ్యంగా అధిక-సమకాలీన వినియోగదారు డిమాండ్ల క్రింద.
పనితీరు మరియు సామర్థ్యాన్ని సమతుల్యం చేయడానికి, మోడల్ డిస్టిలేషన్ ఇటీవలి సంవత్సరాలలో ఆకర్షణ పొందింది. ఈ సంవత్సరం ప్రారంభంలో DeepSeek-R1 ప్రారంభించడం ఈ సాంకేతికత యొక్క విలువను మరింత నొక్కి చెప్పింది. సంక్లిష్టమైన రీజనింగ్ పనులను నిర్వహించడంలో, మోడల్ డిస్టిలేషన్ DeepSeek-R1 యొక్క ‘చైన్ ఆఫ్ థాట్’ నమూనాను సంగ్రహిస్తుంది, తేలికపాటి విద్యార్థి నమూనాలు అవుట్‌పుట్ ఫలితాలను అనుకరించకుండా దాని రీజనింగ్ సామర్థ్యాలను వారసత్వంగా పొందడానికి అనుమతిస్తుంది.
ఉదాహరణకు, ప్రముఖ నియామక వేదిక అయిన Zhaopin, టాలెంట్-జాబ్ మ్యాచింగ్ పనుల్లో ఉపయోగించే ఆలోచన మరియు నిర్ణయం తీసుకునే తర్కాన్ని స్వేదనం చేయడానికి DeepSeek-R1 (600+ బిలియన్ పారామితులు)ని ఉపాధ్యాయ నమూనాగా ఉపయోగించింది. వారు ఉపాధ్యాయ నమూనాను స్వేదనం చేయడానికి మరియు విద్యార్థి నమూనా అయిన ERNIE స్పీడ్ మోడల్‌కు (10+ బిలియన్ పారామితులు) బదిలీ చేయడానికి బైడు AI క్లౌడ్ కియాన్‌ఫాన్ మోడల్ డెవలప్‌మెంట్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను ఉపయోగించారు. ఈ విధానం ఉపాధ్యాయ నమూనాతో పోల్చదగిన పనితీరును సాధించింది (DeepSeek-R1 రీజనింగ్ లింక్ ఫలితాల్లో 85% ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించింది, అయితే విద్యార్థి నమూనా 81% కంటే ఎక్కువ సాధించింది), అనుమితి వేగాన్ని ఆమోదయోగ్యమైన స్థాయికి మెరుగుపరిచింది మరియు అసలు ఖర్చులో 30%కి తగ్గించింది మరియు పూర్తి స్థాయి DeepSeek-R1 కంటే 1x వేగవంతమైన వేగాన్ని సాధించింది.
ప్రస్తుతం, వ్యాపారాలు సాధారణంగా మోడల్ డిస్టిలేషన్‌కు రెండు విధానాలను అవలంబిస్తాయి: మౌలిక సదుపాయాలు మరియు GPUల నుండి శిక్షణా ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల వరకు పూర్తి సాంకేతిక వ్యవస్థను నిర్మించడం లేదా కియాన్‌ఫాన్ మోడల్ డెవలప్‌మెంట్ ప్లాట్‌ఫారమ్ లేదా ఇతర విక్రేతల వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్-ఆధారిత పరిష్కారాలను ఉపయోగించడం. జాపిన్‌లోని AI అప్లికేషన్ నిపుణుడు యావో సిజియా మాట్లాడుతూ, జాపిన్ తన సొంత శిక్షణా ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను కలిగి ఉన్నప్పటికీ, మూడు ప్రధాన పరిశీలనల కారణంగా మోడల్ డిస్టిలేషన్ కోసం కియాన్‌ఫాన్ మోడల్ డెవలప్‌మెంట్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను ఎంచుకున్నట్లు తెలిపారు:
- సమగ్ర మద్దతు: కియాన్‌ఫాన్ మోడల్ డెవలప్‌మెంట్ ప్లాట్‌ఫారమ్ మోడల్ డిస్టిలేషన్‌కు పరిశ్రమ-ప్రముఖ మద్దతును అందిస్తుంది, డిస్టిలేషన్ దృశ్యాల చుట్టూ మొత్తం సాంకేతిక శ్రేణిని లోతుగా ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది.
- ఖర్చు నియంత్రణ: హార్డ్‌వేర్‌ను స్వతంత్రంగా కొనుగోలు చేయడం మరియు నిర్వహించడంతో పోలిస్తే, కియాన్‌ఫాన్ మోడల్ డెవలప్‌మెంట్ ప్లాట్‌ఫారమ్ ఖర్చు నియంత్రణలో మరియు మరింత సరళమైన వనరుల కేటాయింపులో గణనీయమైన ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది.
- వ్యాపార దృశ్యాలపై లోతైన అవగాహన: బైడు యొక్క ప్రొఫెషనల్ సొల్యూషన్స్ బృందం నియామక రంగంలో ‘ఖచ్చితమైన సరిపోలిక’ మరియు ‘అధిక-సమకాలీన ప్రతిస్పందన’ వంటి ప్రధాన అవసరాలను లోతుగా అర్థం చేసుకుంటుంది మరియు పరిష్కారాలను అన్వేషించడానికి కంపెనీలతో సహకరిస్తుంది.
కియాన్‌ఫాన్ యొక్క రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ ఫైన్-ట్యూనింగ్ (RFT) సాంకేతికతను ఉపయోగించి మోడల్ పనితీరును మరింత మెరుగుపరచడానికి Zhaopin AI+ నియామక దృశ్యాలను మార్గదర్శకంగా కొనసాగిస్తుందని యావో సిజియా తెలిపారు. ఉపాధ్యాయ నమూనాను మరింత మెరుగుపరచవచ్చా మరియు ఇప్పటికే స్వేదనం చేయబడిన విద్యార్థి నమూనాల ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి మంచి రివార్డ్ మెకానిజమ్‌లు ఆప్టిమైజ్ చేయగలవా అని వారు అన్వేషించాలని యోచిస్తున్నారు. RFT మరియు GRPO వంటి ప్రముఖ రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ పద్ధతులను ఉత్పత్తి చేసే మొదటి వేదిక కియాన్‌ఫాన్. ఈ అత్యాధునిక రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ పద్ధతులను అమలు చేయగల పరిష్కారాలుగా మార్చడం ద్వారా, కియాన్‌ఫాన్ జాపిన్ వంటి కంపెనీలకు మోడల్ పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరిన్ని అవకాశాలను అందిస్తుంది.
అయితే, మోడల్ డిస్టిలేషన్ ఒకే నమూనా యొక్క పనితీరును మాత్రమే ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది. సంక్లిష్టమైన వ్యాపార దృశ్యాలలో, దృశ్యాలతో విభిన్న AI సామర్థ్యాలను ఖచ్చితంగా సరిపోల్చడం అవసరం.
స్మార్ట్‌ఫోన్‌ను పరిశీలించండి. కాల్ అసిస్టెంట్ల వంటి ఉద్దేశ గుర్తింపు దృశ్యాలలో, వినియోగదారు సమస్యలను త్వరగా గుర్తించడానికి తేలికపాటి నమూనాలు సాధారణంగా ఉపయోగించబడతాయి. వాతావరణ ప్రశ్నలు మరియు వార్తల పునరుద్ధరణ వంటి సాధారణ జ్ఞాన ప్రశ్న మరియు సమాధాన దృశ్యాలలో, ఖచ్చితమైన మరియు సమాచార సమాధానాలను త్వరగా అందించడానికి మధ్య తరహా నమూనాలు సాధారణంగా ఉపయోగించబడతాయి. డేటా విశ్లేషణ మరియు తార్కిక రీజనింగ్ దృశ్యాలలో లోతైన ఆలోచన అవసరం, పెద్ద నమూనాలు సాధారణంగా ఉపయోగించబడతాయి.
దీనర్థం స్మార్ట్‌ఫోన్ విభిన్న వినియోగదారు డిమాండ్ దృశ్యాలలో బహుళ LLMలను ఫ్లెక్సిబుల్‌గా కాల్ చేయాలి. ఫోన్ తయారీదారుల కోసం, ఇది అధిక మోడల్ ఎంపిక ఖర్చులు మరియు విభిన్న మోడల్ ఇంటర్‌ఫేస్ ప్రోటోకాల్‌ల కారణంగా సంక్లిష్టమైన కాలింగ్ ప్రక్రియలు వంటి సవాళ్లను అందిస్తుంది.
ఈ పరిశ్రమ నొప్పి పాయింట్లను పరిష్కరించడానికి, కియాన్‌ఫాన్ మోడల్ డెవలప్‌మెంట్ ప్లాట్‌ఫారమ్ మోడల్ రూటింగ్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లను ఉత్పత్తి చేసింది. అసలు ఫ్యాక్టరీ నమూనాలను నేరుగా ఉపయోగించడంతో పోలిస్తే, ఇది అనుకూల అభివృద్ధి మరియు అవుట్-ఆఫ్-ది-బాక్స్ API కాలింగ్ ఉత్పత్తి సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది, ఇంజనీరింగ్ పనిభారాన్ని మరియు అభివృద్ధి సమయాన్ని ఆదా చేయడానికి కంపెనీలకు సహాయపడుతుంది, అయితే ఖర్చులను తగ్గిస్తుంది. అదనంగా, కియాన్‌ఫాన్ మోడల్ డెవలప్‌మెంట్ ప్లాట్‌ఫారమ్ పెద్ద ఎత్తున వినియోగదారులకు సౌకర్యవంతమైన కాలింగ్‌కు మద్దతు ఇస్తుంది, అధిక-ఫ్రీక్వెన్సీ మరియు అధిక-సమకాలీన కాలింగ్ డిమాండ్ల క్రింద కూడా వేగం మరియు స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారిస్తుంది.
మోడల్ స్థాయిలో, మోడల్ డిస్టిలేషన్ మరియు బహుళ-మోడల్ కాలింగ్ వంటి సాంకేతిక సామర్థ్యాలు మరింత ఎక్కువ కంపెనీలకు వనరుల కేటాయింపును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి సహాయపడుతున్నాయి, AI సామర్థ్యాలు వ్యాపార దృశ్యాలతో ఖచ్చితంగా సరిపోలడానికి వీలు కల్పిస్తున్నాయి, అయితే ఖర్చులను తగ్గిస్తున్నాయి. అప్లికేషన్ స్థాయిలో, MCP మరియు A2A, పరిశ్రమలో గణనీయమైన దృష్టిని ఆకర్షించాయి, AI ట్రయల్-అండ్-ఎర్రర్ ఖర్చులను మరింత తగ్గిస్తాయి, అప్లికేషన్ సహకార నమూనాలను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి కంపెనీలకు సహాయపడతాయి మరియు సాంప్రదాయ ఏజెంట్ అభివృద్ధిలో అసమర్థమైన ‘చక్రాన్ని తిరిగి ఆవిష్కరించడం’ నమూనాను మారుస్తాయి.
నమూనాల నుండి అప్లికేషన్‌ల వరకు ‘కాంబినేషన్ పంచ్’ LLMలు ‘ROI సందిగ్ధతను’ అధిగమించడానికి సహాయపడే ఖచ్చితమైన సమాధానం.
మూసివేయబడిన నుండి బహిరంగంగా: AI ప్రయోగానికి అవరోధాన్ని తగ్గించడం
2023 నుండి, AI అప్లికేషన్ అమలు కోసం కీలక పదం క్రమంగా ఏజెంట్‌కు మారింది. 2024 నాటికి, దాదాపు అన్ని కంపెనీలు ఏజెంట్ అప్లికేషన్‌లు మరియు అభివృద్ధి గురించి చర్చిస్తున్నాయి. అయితే, ఆ సమయంలో ఏజెంట్‌లకు నిజమైన ప్రణాళికా సామర్థ్యాలు లేవు మరియు ప్రధానంగా వర్క్‌ఫ్లో దృక్పథాలపై ఆధారపడి ఉన్నాయి, LLMలను ప్రాథమిక అనువర్తనాలతో స్టిచింగ్ చేయడం ద్వారా లేదా నిపుణుల నేతృత్వంలోని నియమాల ద్వారా భాగాలను విధానీకరించడం ద్వారా కనెక్ట్ చేయబడ్డాయి.
ఇటీవల MCP మరియు A2A ప్రోటోకాల్‌లు పెరగడంతో, 2025 నిజమైన ‘ఏజెంట్ ఇయర్ జీరో’గా మారింది. ప్రత్యేకించి, AI రంగంపై MCP యొక్క ప్రభావం ఇంటర్నెట్‌పై TCP/IP ప్రోటోకాల్‌తో పోల్చదగినది.
MCP యొక్క ప్రధాన విలువ AI రంగానికి మూడు కోణాల్లో ప్రతిబింబిస్తుందని Biyao టెక్నాలజీ CEO Zhou Ze’an InfoQతో ఒక ఇంటర్వ్యూలో తెలిపారు:
- LLM సాధన కాలింగ్ యొక్క ప్రామాణీకరణ: గతంలో, ప్రతి కంపెనీకి దాని స్వంత ఫంక్షన్ కాల్ అమలు ఉంది, వాటి మధ్య గణనీయమైన వ్యత్యాసాలు ఉన్నాయి. MCP ఒక ఏకీకృత యాక్సెస్ ప్రమాణాన్ని ఏర్పాటు చేస్తుంది, క్లయింట్లు మరియు సర్వర్‌ల మధ్య అప్లికేషన్ షెడ్యూలింగ్ పథకాల యొక్క నిజమైన ప్రామాణీకరణను అనుమతిస్తుంది. అదనంగా, MCP ఫంక్షన్ కాల్‌కు మద్దతు ఇచ్చే LLMల మధ్య మాత్రమే కాకుండా ఈ ఫీచర్ లేని LLMలతో కూడా పరస్పర చర్యను అనుమతిస్తుంది.
- సాధన సహకార సవాళ్లను పరిష్కరించడం: MCP ప్రోటోకాల్ యొక్క ఏకీకృత ప్రమాణం ఏజెంట్ సేవలను మరింత విభిన్నంగా నిర్మిస్తుంది. డెవలపర్‌లు వారి స్వంత ఏజెంట్‌లు మరియు MCP సేవలను మాత్రమే కాకుండా మరింత శక్తివంతమైన ఏజెంట్ విధులను సాధించడానికి బాహ్య సామర్థ్యాలను ఎలా ఏకీకృతం చేయాలో కూడా పరిగణించాలి.
- LLMల ద్వారా మొత్తం సందర్భాన్ని నియంత్రించడం, మరింతయూజర్ ఫ్రెండ్లీ పరస్పర చర్యకు దారితీస్తుంది: ప్రక్రియలను నిర్మించేటప్పుడు, ఇంతకు ముందు అసాధ్యమైన సంక్లిష్ట పనులను పరిష్కరించడానికి ఇది విస్తృత శ్రేణి డేటా మూలాలను ఉపయోగించవచ్చు.
“సాధారణంగా, MCP ప్రోటోకాల్ కంపెనీలకు AI సాంకేతికతను స్వీకరించడానికి అవరోధాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది. గతంలో, ఏజెంట్‌లను యాక్సెస్ చేయడానికి సాంకేతిక ఏకీకరణ ప్రక్రియ సంక్లిష్టంగా ఉంది. ఇప్పుడు, కంపెనీలు సంక్లిష్టమైన సాంకేతిక అమలు వివరాలను లోతుగా అర్థం చేసుకోవలసిన అవసరం లేదు, వారి వ్యాపార అవసరాలను స్పష్టం చేస్తే సరిపోతుంది” అని Zhou Ze’an అన్నారు. Biyao టెక్నాలజీ తన స్వయంగా అభివృద్ధి చేసిన మానవ వనరుల పరిశ్రమ నిలువు LLM ‘బోలే’ యొక్క డాక్యుమెంట్ ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాలను MCP ప్రోటోకాల్ ద్వారా పూర్తిగా తెరిచింది, ఇందులో ఒప్పందాలు, రెజ్యూమ్‌లు మరియు PPTలు ఉన్నాయి మరియు Qianfan అప్లికేషన్ డెవలప్‌మెంట్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లో MCP భాగాలను ప్రారంభించిన మొదటి సంస్థ డెవలపర్‌లలో ఒకటిగా నిలిచింది. ప్రస్తుతం, ఏదైనా సంస్థ లేదా వ్యక్తిగత డెవలపర్ Qianfan ప్లాట్‌ఫారమ్‌లో దాని వృత్తిపరమైన సామర్థ్యాలను నేరుగా కాల్ చేయవచ్చు.
“డెవలపర్‌లు MCPని చురుకుగా మరియు సమగ్రంగా స్వీకరించడానికి బైడు సహాయం చేస్తుంది.” ఏప్రిల్ 25న జరిగిన Create2025 బైడు AI డెవలపర్ కాన్ఫరెన్స్‌లో, Qianfan ప్లాట్‌ఫారమ్ అధికారికంగా ఎంటర్‌ప్రైజ్-స్థాయి MCP సేవలను ప్రారంభించింది. ఏజెంట్‌లను సృష్టించేటప్పుడు బైడు AI శోధన, మ్యాప్‌లు మరియు వెంకుతో సహా 1000 MCP సర్వర్‌లను సౌకర్యవంతంగా యాక్సెస్ చేయడానికి Qianfan ప్లాట్‌ఫారమ్ MCPని స్వీకరించే కేసును బైడు వ్యవస్థాపకుడు లి యాన్హాంగ్ ప్రదర్శించారు. అదనంగా, డెవలపర్‌లు Qianfanలో వారి స్వంత MCP సర్వర్‌లను సులభంగా అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు ఒకే క్లిక్‌తో Qianfan MCP స్క్వేర్‌కు ప్రచురించడానికి వీలుగా Qianfan MCP సర్వర్‌లను సృష్టించడానికి తక్కువ-కోడ్ సాధనాన్ని ప్రారంభించింది. ఈ MCP సర్వర్‌లు బైడు శోధన ద్వారా వెంటనే సూచించబడతాయి, వాటిని మరింత మంది డెవలపర్‌లు కనుగొని ఉపయోగించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
వాస్తవానికి, AI సాంకేతికత యొక్క ప్రయోజనాలను సమర్థవంతంగా మరియు తక్కువ అవరోధాలతో ఆస్వాదించడానికి కంపెనీలకు సహాయపడటం మరియు బహుళ పరిశ్రమలకు పరిణతి చెందిన పరిష్కారాలను అందించడం ద్వారా MCP ప్రోటోకాల్ పెరగడానికి ముందు Qianfan AI అమలు యొక్క చివరి మైలు సమస్యను నిరంతరం పరిష్కరిస్తోంది.
ఉదాహరణకు, స్మార్ట్ హోమ్ పరిశ్రమలో, కంపెనీలు సాధారణంగా ఒక సాధారణ సమస్యను ఎదుర్కొంటాయి: భారీ ఉత్పత్తి నమూనాలకు ఖచ్చితమైన తెలివైన సేవలను ఎలా అందించాలి? LLMల యొక్క వేగవంతమైన అమలుతో, మరింత ఎక్కువ కంపెనీలు వినియోగదారులకు ఖచ్చితమైన మరియు వ్యక్తిగతీకరించిన సమాధానాలను త్వరగా అందించడానికి ఏజెంట్‌లను ఉపయోగిస్తున్నాయి. అయితే, ఇది ఒక కొత్త సవాలును కూడా తెస్తుంది: అనేక ఏజెంట్‌లను ఎలా అభివృద్ధి చేయాలి మరియు నిర్వహించాలి? స్మార్ట్ హోమ్ బ్రాండ్‌లు సాధారణంగా అనేక విభిన్న ఉత్పత్తి వర్గాలు మరియు నమూనాలను కలిగి ఉంటాయి. ప్రతి ఉత్పత్తికి విడిగా ఏజెంట్‌ను నిర్మించడం వలన అధిక అభివృద్ధి ఖర్చులు మాత్రమే కాకుండా తరువాతి దశలలో గణనీయమైన నిర్వహణ మరియు నిర్వహణ ఖర్చులు కూడా ఉంటాయి.
ఉదాహరణకు, ఒక ప్రముఖ స్మార్ట్ హోమ్ బ్రాండ్ బైడు AI క్లౌడ్ Qianfan అప్లికేషన్ డెవలప్‌మెంట్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను ఫైల్ పేర్లను స్వతంత్ర స్లైస్‌లుగా పరిగణించడానికి మరియు ఫైల్ పేరు స్లైస్ సమాచారాన్ని ప్రతి చక్కటి స్లైస్‌లో పొందుపరచడానికి ఉపయోగించింది. ప్రతి ఉత్పత్తికి విడిగా ఏజెంట్‌ను నిర్మించే బదులు, వారు సంబంధిత జ్ఞాన స్థావరాన్ని క్రమబద్ధీకరించాలి మరియు ఉత్పత్తి నమూనా పేర్లను నిర్వచించాలి. అప్పుడు, వారు ఉత్పత్తి నమూనాలు మరియు జ్ఞాన బిందువుల యొక్క ఖచ్చితమైన సరిపోలికను సాధించడానికి Qianfan ప్లాట్‌ఫారమ్ యొక్క RAG ఫ్రేమ్‌వర్క్ ఆటోమేటిక్ పార్సింగ్ వ్యూహాన్ని ఉపయోగించవచ్చు.
Qianfan అప్లికేషన్ డెవలప్‌మెంట్ ప్లాట్‌ఫారమ్ బ్రాండ్‌కు నిరంతరం అభివృద్ధి చెందుతున్న తెలివైన హబ్‌ను నిర్మించడానికి కార్యకలాపాల సాధనాల సమితిని కూడా అందిస్తుంది. డేటా బ్యాక్‌ఫ్లో ఫంక్షన్ ద్వారా, వినియోగదారు పరస్పర చర్య రికార్డులన్నీ ఆప్టిమైజేషన్ మెటీరియల్‌లుగా మార్చబడతాయి. ఆపరేషన్ సిబ్బంది నిజ సమయంలో అధిక-ఫ్రీక్వెన్సీ సమస్యలను చూడవచ్చు మరియు కనుగొనబడని జ్ఞాన బిందువులపై వెంటనే జోక్యం చేసుకోవచ్చు, ఒక ‘ఆపరేషన్ - అభిప్రాయం - ఆప్టిమైజేషన్’ క్లోజ్డ్ లూప్‌ను ఏర్పరుస్తుంది. అదనంగా, Qianfan అప్లికేషన్ డెవలప్‌మెంట్ ప్లాట్‌ఫారమ్ మరియు Xiaodu AI అసిస్టెంట్ సంయుక్తంగా వాయిస్ ఇంటరాక్షన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను నిర్మించాయి. ఈ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌పై ఆధారపడి, బ్రాండ్ హార్డ్‌వేర్‌ను వినియోగదారులతో నేరుగా ‘మాట్లాడటానికి’ అనుమతించగలదు, మరింత సహజమైన, సమర్థవంతమైన మరియు వ్యక్తిగతీకరించిన ఇంటరాక్టివ్ అనుభవాన్ని సాధించగలదు.
MCP నుండి A2A వరకు, బహిరంగత LLM అప్లికేషన్ పర్యావరణ వ్యవస్థలో ఒక కొత్త కీలక పదంగా మారింది. Qianfan ప్లాట్‌ఫారమ్ యొక్క అసలు ఉద్దేశం కూడా బహిరంగత. 2023లో విడుదలైన మొదటి రోజు నుండి, Qianfan మూడవ పార్టీ LLMల యొక్క సంపదను యాక్సెస్ చేయడానికి అత్యంత బహిరంగ వైఖరిని అవలంబించింది. ప్రస్తుతం, Qianfan 30 కంటే ఎక్కువ మోడల్ విక్రేతల నుండి 100 కంటే ఎక్కువ నమూనాలను యాక్సెస్ చేస్తుంది, ఇది టెక్స్ట్, ఇమేజ్ మరియు డీప్ రీజనింగ్ వంటి 11 రకాల సామర్థ్యాలను కవర్ చేస్తుంది, ఇందులో DeepSeek, LLaMA, Tongyi మరియు Vidu వంటి మూడవ పార్టీ నమూనాలు ఉన్నాయి. ఇది కొత్తగా విడుదల చేసిన నేటివ్ మల్టీ-మోడల్ మోడల్ వెన్క్సిన్ 4.5 టర్బో మరియు డీప్ థింకింగ్ మోడల్ వెన్క్సిన్ X1 టర్బో, అలాగే ఇంతకు ముందు విడుదల చేసిన డీప్ థింకింగ్ మోడల్ వెన్క్సిన్ X1తో సహా పూర్తి శ్రేణి వెన్క్సిన్ LLMలను కూడా అందిస్తుంది.
AI సాంకేతికతను త్వరగా అమలు చేయాలనుకునే కంపెనీలకు, బైడు AI క్లౌడ్ క్రమంగా మొదటి ఎంపికగా మారుతోంది. మార్కెట్ డేటా ఉత్తమ రుజువు. ప్రస్తుతం, Qianfan ప్లాట్‌ఫారమ్ 400,000 కంటే ఎక్కువ మంది కస్టమర్‌లకు సేవలను అందిస్తోంది, ఇది కేంద్ర సంస్థలలో 60% కంటే ఎక్కువ చొచ్చుకుపోయింది. చైనా లార్జ్ మోడల్ బిడ్డింగ్ ప్రాజెక్ట్ మానిటరింగ్ అండ్ ఇన్‌సైట్ రిపోర్ట్ (2025Q1) ప్రకారం, బైడు మొదటి త్రైమాసికంలో పెద్ద మోడల్ బిడ్డింగ్ ప్రాజెక్ట్‌ల సంఖ్య మరియు గెలిచిన బిడ్‌ల మొత్తంలో రెండుసార్లు మొదటి స్థానాన్ని సాధించింది: 450 మిలియన్ యువాన్లకు పైగా బహిర్గతం చేయబడిన ప్రాజెక్ట్ మొత్తంతో 19 పెద్ద మోడల్ బిడ్డింగ్ ప్రాజెక్ట్‌లను గెలుచుకుంది మరియు గెలిచిన పెద్ద మోడల్ ప్రాజెక్ట్‌లన్నీ దాదాపు శక్తి మరియు ఆర్థిక రంగాలలోని కేంద్ర ప్రభుత్వ యాజమాన్యంలోని సంస్థ కస్టమర్ల నుండి వచ్చాయి.
బైడు AI క్లౌడ్ యొక్క రిపోర్ట్ కార్డ్ బాహ్య ప్రపంచానికి ఒక సంకేతాన్ని కూడా పంపుతుంది: AI సాంకేతికత అమలు కోసం ఈ దీర్ఘకాలిక యుద్ధంలో, పరిశ్రమ నొప్పి పాయింట్లను నిజంగా అర్థం చేసుకునే మరియు కంపెనీలకు ట్రయల్-అండ్-ఎర్రర్ ఖర్చులను తగ్గించడంలో సహాయపడే పరిష్కారాలు మాత్రమే చాలా ముఖ్యమైనవి.