Agent2Agent Protocol: Microsoft ร่วมมือกับ Google
เมื่อเดือนที่แล้ว Google ได้จัดงานประชุม Cloud Next ‘25 ซึ่งเป็นเวทีสำหรับการเปิดตัวความก้าวหน้ามากมายในด้านปัญญาประดิษฐ์ ไฮไลท์ที่สำคัญคือการเปิดตัว Agent2Agent (A2A) protocol ซึ่งเป็นมาตรฐานเปิดที่ออกแบบมาเพื่ออำนวยความสะดวกในการสื่อสารระหว่าง AI agents อย่างราบรื่น โดยไม่คำนึงถึงเทคโนโลยีพื้นฐานของพวกเขา
ในการเปิดตัว Google ได้ประกาศความร่วมมือกับพันธมิตรมากกว่า 50 รายอย่างภาคภูมิใจ รวมถึงยักษ์ใหญ่ในอุตสาหกรรมเช่น Accenture, Box, Deloitte, Salesforce, SAP, ServiceNow และ TCS ผู้ทำงานร่วมกันเหล่านี้มีส่วนร่วมอย่างแข็งขันในการพัฒนาโปรโตคอลนี้ โดยร่วมกันสร้างวิสัยทัศน์ที่เป็นเอกภาพสำหรับระบบ multi-agent ตามที่ Google กล่าว
Microsoft ได้ตัดสินใจที่จะเข้าร่วมการเคลื่อนไหวที่กำลังเติบโตนี้ โดยขับเคลื่อนด้วยการตระหนักว่า AI agents ได้พัฒนาจากเครื่องมือทดลองไปสู่ส่วนประกอบสำคัญของระบบองค์กร
"ในขณะที่ agents มีบทบาทที่ซับซ้อนมากขึ้น พวกเขาไม่เพียงแต่ต้องการเข้าถึงโมเดลและเครื่องมือที่หลากหลายเท่านั้น แต่ยังต้องเข้าถึงซึ่งกันและกันด้วย"
คำกล่าวนี้ตอกย้ำถึงความจำเป็นอย่างยิ่งสำหรับการทำงานร่วมกันระหว่าง AI agents เพื่อให้พวกเขาสามารถทำงานที่ซับซ้อนและทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การประกาศเกี่ยวกับ Agent2Agent จาก Microsoft เน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นของพวกเขาในการพัฒนาโปรโตคอลเปิด เช่น A2A ซึ่งจะพร้อมใช้งานเร็ว ๆ นี้บน Azure AI Foundry และ Copilot Studio การเคลื่อนไหวนี้ส่งสัญญาณถึงการเปลี่ยนแปลงที่ชัดเจนไปสู่การให้ความสำคัญกับการทำงานร่วมกันเป็นข้อกำหนดพื้นฐานสำหรับระบบ AI
ที่น่าสนใจคือ ชื่อของ Google หายไปอย่างเห็นได้ชัดจากการประกาศอย่างเป็นทางการของ Microsoft ยกเว้นการกล่าวถึงในชื่อโพสต์ LinkedIn โดย Asha Sharma หัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์ AI Platform ที่ Microsoft ซึ่งฝังอยู่ในบล็อกโพสต์ของ Microsoft อย่างไรก็ตาม Sharma ยอมรับความร่วมมือโดยตรง: "วันนี้ Microsoft ทำให้ความร่วมมือของเรากับ Google เกี่ยวกับ Agent2Agent (A2A) เป็นทางการ"
"เพื่อให้ agents มีประโยชน์อย่างแท้จริง พวกเขาจะต้องสามารถทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้นในนามของผู้ใช้เมื่อเวลาผ่านไป เพื่อให้สิ่งนี้เกิดขึ้นได้ พวกเขาต้องสามารถโต้ตอบกับบริการอินเทอร์เน็ตและกับ agents อื่น ๆ ได้อย่างราบรื่น MCP [Model Context Protocol] และ A2A เป็นขั้นตอนสำคัญสำหรับเศรษฐกิจ agentic" Sharma กล่าว
ความร่วมมือระหว่าง Microsoft และ Google ใน Agent2Agent protocol นี้ แสดงถึงก้าวสำคัญในการส่งเสริมระบบนิเวศ AI ที่เชื่อมต่อและทำงานร่วมกันได้มากขึ้น
ความสำคัญของ Agent2Agent Protocol
Agent2Agent protocol มีความสำคัญอย่างยิ่งต่ออนาคตของปัญญาประดิษฐ์ จุดประสงค์หลักคือการเปิดใช้งานการสื่อสารและการทำงานร่วมกันที่ราบรื่นระหว่าง AI agents โดยไม่คำนึงถึงเทคโนโลยีพื้นฐานหรือแพลตฟอร์มที่พวกเขาใช้งาน การทำงานร่วมกันนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของ AI และการสร้างระบบ AI ที่ซับซ้อนและหลากหลายยิ่งขึ้น
นี่คือรายละเอียดว่าทำไม A2A protocol ถึงมีความสำคัญมาก:
ทำลายไซโล: ปัจจุบัน AI agents จำนวนมากได้รับการออกแบบมาให้ทำงานภายในระบบนิเวศหรือแพลตฟอร์มเฉพาะ สิ่งนี้สร้างไซโลที่ขัดขวางความสามารถในการโต้ตอบกับ agents และบริการอื่น ๆ A2A protocol มีเป้าหมายที่จะทำลายไซโลเหล่านี้โดยการจัดหาภาษาและกรอบงานทั่วไปสำหรับการสื่อสารของ agent
เปิดใช้งานการทำงานที่ซับซ้อนให้สำเร็จ: งานในโลกแห่งความเป็นจริงจำนวนมากต้องใช้ความพยายามร่วมกันของ AI agents หลายตัว ตัวอย่างเช่น พิจารณาสถานการณ์ที่ผู้ใช้ต้องการจองการเดินทาง นี่อาจเกี่ยวข้องกับ agent ที่ค้นหาเที่ยวบิน อีกคนหนึ่งที่หาโรงแรม และคนที่สามที่จัดการการชำระเงิน A2A protocol ช่วยให้ agents เหล่านี้ทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่นเพื่อให้งานสำเร็จ
ส่งเสริมนวัตกรรม: ด้วยการส่งเสริมการทำงานร่วมกัน A2A protocol สนับสนุนนวัตกรรมในด้าน AI นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่การสร้าง agents เฉพาะทางที่เป็นเลิศในงานเฉพาะ โดยรู้ว่าพวกเขาสามารถผสานรวมกับ agents อื่น ๆ ได้อย่างง่ายดายเพื่อสร้างโซลูชันที่ครอบคลุมมากขึ้น
ขับเคลื่อนเศรษฐกิจ Agentic: A2A protocol เป็นตัวเปิดใช้งานที่สำคัญของ "agentic economy" ซึ่งเป็นอนาคตที่ AI agents มีบทบาทที่โดดเด่นมากขึ้นในชีวิตของเรา โดยทำหน้าที่ต่าง ๆ มากมายในนามของเรา วิสัยทัศน์นี้ต้องการให้ agents สามารถโต้ตอบกับซึ่งกันและกันได้อย่างราบรื่นและกับระบบนิเวศอินเทอร์เน็ตที่กว้างขึ้น
ด้านเทคนิคของ Agent2Agent
ในขณะที่แนวคิดของ Agent2Agent protocol ค่อนข้างตรงไปตรงมา การใช้งานเกี่ยวข้องกับข้อพิจารณาทางเทคนิคที่ซับซ้อน โปรโตคอลต้องแก้ไขความท้าทายที่สำคัญหลายประการ ได้แก่:
การสร้างมาตรฐานการสื่อสาร: A2A protocol ต้องกำหนดรูปแบบมาตรฐานสำหรับข้อความที่แลกเปลี่ยนระหว่าง agents รูปแบบนี้ควรมีความยืดหยุ่นเพียงพอที่จะรองรับข้อมูลและงานประเภทต่าง ๆ ในขณะเดียวกันก็มีประสิทธิภาพและแยกวิเคราะห์ได้ง่าย
ความปลอดภัยและการตรวจสอบสิทธิ์: การรับรองความปลอดภัยของการสื่อสารของ agent เป็นสิ่งสำคัญยิ่ง A2A protocol ต้องรวมกลไกสำหรับการตรวจสอบสิทธิ์ agents และการเข้ารหัสข้อความเพื่อป้องกันการเข้าถึงและการแก้ไขโดยไม่ได้รับอนุญาต
การค้นพบและการลงทะเบียน: Agents ต้องการวิธีการค้นพบและลงทะเบียนซึ่งกันและกัน A2A protocol อาจรวมถึงรีจิสทรีกลางหรือไดเรกทอรีที่ agents สามารถโฆษณาความสามารถของตนและค้นหา agents อื่น ๆ เพื่อทำงานร่วมกัน
การเจรจาและการประสานงาน: เมื่อ agents หลายตัวมีส่วนร่วมในงาน พวกเขาต้องการวิธีการเจรจาและประสานงานการกระทำของพวกเขา A2A protocol สามารถกำหนดโปรโตคอลสำหรับการจัดสรรงาน การแบ่งปันทรัพยากร และการแก้ไขข้อขัดแย้ง
การจัดการข้อผิดพลาดและการกู้คืน: A2A protocol ต้องแก้ไขวิธีการจัดการข้อผิดพลาดและความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการสื่อสารของ agent ซึ่งรวมถึงกลไกสำหรับการตรวจจับข้อผิดพลาด การลองดำเนินการที่ล้มเหลวใหม่ และการกู้คืนจากสถานการณ์ที่ไม่คาดฝัน
บทบาทของ Microsoft ในโครงการริเริ่ม A2A
การตัดสินใจของ Microsoft ในการเข้าร่วมโครงการริเริ่ม Agent2Agent เป็นการรับรองที่สำคัญของโปรโตคอลและศักยภาพ Microsoft นำความเชี่ยวชาญที่กว้างขวางมาสู่โต๊ะในด้านปัญญาประดิษฐ์ คลาวด์คอมพิวติ้ง และซอฟต์แวร์ระดับองค์กร
นี่คือวิธีที่การมีส่วนร่วมของ Microsoft สามารถเป็นประโยชน์ต่อ A2A protocol:
ทรัพยากรและความเชี่ยวชาญ: Microsoft สามารถให้ทรัพยากรและความเชี่ยวชาญที่สำคัญในการพัฒนาและส่งเสริม A2A protocol ซึ่งรวมถึงความสามารถทางเทคนิค เงินทุน และการสนับสนุนด้านการตลาด
การผสานรวม Azure: การผสานรวม A2A protocol ของ Microsoft เข้ากับ Azure AI Foundry และ Copilot Studio จะทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างและปรับใช้ AI agents ที่เป็นไปตามมาตรฐานได้ง่ายขึ้น สิ่งนี้จะเร่งการนำ A2A protocol ไปใช้และส่งเสริมระบบนิเวศที่ใหญ่ขึ้นของ agents ที่ทำงานร่วมกันได้
การนำไปใช้ในองค์กร: การมีอยู่ของ Microsoft ที่แข็งแกร่งในตลาดองค์กรสามารถช่วยขับเคลื่อนการนำ A2A protocol ไปใช้ในหมู่ธุรกิจได้ นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการตระหนักถึงศักยภาพสูงสุดของเศรษฐกิจ agentic เนื่องจากองค์กรมีแนวโน้มที่จะเป็นผู้ใช้หลักของ AI agents
ความร่วมมือกับ Google: ความร่วมมือของ Microsoft กับ Google ใน A2A protocol เป็นข้อพิสูจน์ถึงความสำคัญของการทำงานร่วมกันในด้าน AI ความร่วมมือนี้ส่งสัญญาณที่แข็งแกร่งไปยังอุตสาหกรรมว่าบริษัทต่าง ๆ จำเป็นต้องทำงานร่วมกันเพื่อสร้างมาตรฐานเปิดที่เป็นประโยชน์ต่อทุกคน
อนาคตของระบบ Agent-Based
Agent2Agent protocol เป็นเพียงส่วนหนึ่งของปริศนาในความพยายามที่ยิ่งใหญ่กว่าในการพัฒนาระบบ agent-based ที่ซับซ้อนและหลากหลายยิ่งขึ้น พื้นที่สำคัญอื่น ๆ ของการวิจัยและพัฒนา ได้แก่:
Reinforcement Learning: Reinforcement learning เป็นประเภทของการเรียนรู้ของเครื่องที่ช่วยให้ agents เรียนรู้ได้โดยการลองผิดลองถูก สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการฝึกอบรม agents ให้ทำงานที่ซับซ้อนในสภาพแวดล้อมแบบไดนามิก
Natural Language Processing: Natural language processing (NLP) เป็นสาขาหนึ่งของ AI ที่มุ่งเน้นไปที่การเปิดใช้งานคอมพิวเตอร์ให้เข้าใจและประมวลผลภาษามนุษย์ NLP เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการสร้าง agents ที่สามารถสื่อสารกับมนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Knowledge Representation and Reasoning: Knowledge representation and reasoning เป็นสาขาหนึ่งของ AI ที่เกี่ยวข้องกับวิธีการแสดงและให้เหตุผลเกี่ยวกับความรู้ สิ่งนี้สำคัญสำหรับการสร้าง agents ที่สามารถตัดสินใจอย่างชาญฉลาดโดยอิงจากความเข้าใจของพวกเขาเกี่ยวกับโลก
Multi-Agent Coordination: Multi-agent coordination เป็นสาขาหนึ่งของ AI ที่มุ่งเน้นไปที่วิธีการประสานงานการกระทำของ agents หลายตัวเพื่อให้บรรลุเป้าหมายร่วมกัน สิ่งนี้สำคัญสำหรับการสร้างระบบที่ซับซ้อนที่ต้องการความพยายามร่วมกันของ agents หลายตัว
Explainable AI: Explainable AI (XAI) เป็นสาขาหนึ่งของ AI ที่มุ่งเน้นไปที่การทำให้ระบบ AI โปร่งใสและเข้าใจได้มากขึ้น สิ่งนี้สำคัญสำหรับการสร้างความไว้วางใจใน AI agents และรับรองว่าพวกเขาจะถูกใช้อย่างมีความรับผิดชอบ
ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม
Agent2Agent protocol พร้อมกับความก้าวหน้าในระบบ agent-based มีศักยภาพในการปฏิวัติอุตสาหกรรมต่าง ๆ ตัวอย่างที่โดดเด่น ได้แก่:
Healthcare: AI agents สามารถช่วยเหลือแพทย์ในการวินิจฉัยโรค แนะนำการรักษา และติดตามผู้ป่วย Interoperable agents สามารถแบ่งปันข้อมูลและประสานงานการดูแลได้อย่างราบรื่นระหว่างผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพที่แตกต่างกัน
Finance: AI agents สามารถทำให้การซื้อขายเป็นไปโดยอัตโนมัติ ตรวจจับการฉ้อโกง และให้คำแนะนำทางการเงินส่วนบุคคล A2A protocol สามารถอำนวยความสะดวกในการสื่อสารระหว่าง agents จากสถาบันการเงินที่แตกต่างกัน ปรับปรุงประสิทธิภาพและลดความเสี่ยง
Manufacturing: AI agents สามารถเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิต จัดการห่วงโซ่อุปทาน และดำเนินการควบคุมคุณภาพ Interoperable agents สามารถประสานงานกิจกรรมในโรงงานผลิตและซัพพลายเออร์ที่แตกต่างกัน
Transportation: AI agents สามารถควบคุมยานพาหนะอัตโนมัติ จัดการการจราจร และเพิ่มประสิทธิภาพโลจิสติกส์ A2A protocol สามารถเปิดใช้งานการสื่อสารระหว่าง agents จากผู้ให้บริการขนส่งที่แตกต่างกัน สร้างระบบขนส่งที่มีประสิทธิภาพและบูรณาการมากขึ้น
Customer Service: AI agents สามารถให้การสนับสนุนลูกค้า ตอบคำถาม และแก้ไขปัญหา Interoperable agents สามารถถ่ายโอนลูกค้าไปมาระหว่าง agents และแผนกต่าง ๆ ได้อย่างราบรื่น มอบประสบการณ์ลูกค้าที่เป็นส่วนตัวและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ความท้าทายและข้อควรพิจารณา
ในขณะที่ Agent2Agent protocol มีแนวโน้มที่ดี สิ่งสำคัญคือต้องรับทราบถึงความท้าทายและข้อควรพิจารณาที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานและการนำไปใช้:
Security Risks: การทำงานร่วมกันสามารถนำมาซึ่งความเสี่ยงด้านความปลอดภัยใหม่ ๆ การรับรองความปลอดภัยของการสื่อสารของ agent และการป้องกันไม่ให้ agents ที่เป็นอันตรายแทรกซึมเข้าไปในระบบเป็นสิ่งสำคัญ
Privacy Concerns: AI agents มักจะจัดการข้อมูลที่ละเอียดอ่อน การปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้และการรับรองการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง
Ethical Considerations: AI agents สามารถมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อชีวิตของผู้คน การรับรองว่า agents ถูกใช้อย่างมีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบเป็นสิ่งจำเป็น
Complexity: การพัฒนาและปรับใช้ระบบ agent-based ที่ทำงานร่วมกันได้อาจซับซ้อน การทำให้กระบวนการพัฒนาง่ายขึ้นและจัดหาเครื่องมือและทรัพยากรที่เพียงพอสำหรับนักพัฒนาเป็นสิ่งสำคัญ
Governance: การจัดตั้งโครงสร้างการกำกับดูแลและมาตรฐานที่ชัดเจนสำหรับเศรษฐกิจ agentic เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้มั่นใจถึงความเป็นธรรม ความโปร่งใส และความรับผิดชอบ
สรุป
Agent2Agent protocol แสดงถึงก้าวสำคัญไปข้างหน้าในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ ด้วยการเปิดใช้งานการสื่อสารและการทำงานร่วมกันที่ราบรื่นระหว่าง AI agents โปรโตคอลมีศักยภาพในการปลดล็อกระดับใหม่ของนวัตกรรมและประสิทธิภาพในอุตสาหกรรมต่าง ๆ การตัดสินใจของ Microsoft ที่จะเข้าร่วมกับ Google ในโครงการริเริ่มนี้เป็นการรับรองที่แข็งแกร่งของโปรโตคอลและศักยภาพ แม้ว่าจะยังมีความท้าทายและข้อควรพิจารณาอยู่บ้าง แต่อนาคตของระบบ agent-based ดูสดใส และ Agent2Agent protocol พร้อมที่จะมีบทบาทสำคัญในการกำหนดอนาคตนั้น