Akıllı ajanlara olan talep kullanıcı grupları arasında çeşitlendikçe, etkili yönetim her topluluğun benzersiz endişelerini ele almalıdır. Model Bağlam Protokolü (MCP) gibi teknolojik güvenlik önlemlerinden yararlanarak, açık kaynak işbirliğini teşvik ederek ve insan-döngü denetimini uygulayarak, sağlıklı bir ekosistemi desteklerken ajan uygulamalarının güvenilirliğini ve kontrol edilebilirliğini sağlayabiliriz.
Akıllı bir ajan veya AI Ajanı, kullanıcı adına hareket ederek araçlar aracılığıyla dış ortamla etkileşim kuran büyük dil modelleri (LLM’ler) tarafından desteklenen bir sistemdir.
Kasım 2024’te Anthropic, genel amaçlı ajanlar için verimliliği ve güvenliği artırmak için teknik bir çözüm sunan açık kaynaklı bir protokol olan Model Bağlam Protokolü’nü (MCP) tanıttı.
MCP, ajan yönetimi için zemin hazırlarken, her zorluğu çözmez.
Genel Amaçlı Ajanların Karşılaştığı Zorluklar
Ajanlar, kullanıcıları temsil eden ve eylemleri yürüten çeşitli araçlar aracılığıyla dış dünya ile etkileşim kurmak için büyük dil modellerinden yararlanan sistemlerdir. Bu ajanlar hafıza, planlama, algı, araç çağırma ve eylem yeteneklerine sahiptir.
Örneğin Manus, iş akışı odaklı ajan ürünlerinden farklı olarak genel amaçlı bir ajan olarak konumlandırılmıştır.
Sektörün ajanlardan, özellikle de genel amaçlı olanlardan beklentisi, çeşitli paydaşların ihtiyaçlarını karşılama yeteneklerinden kaynaklanmaktadır.
Ancak, genel amaçlı ajanlar üç temel zorlukla karşı karşıyadır: uyumluluk, güvenlik ve rekabet.
Farklı araçlar ve veri kaynakları arasında modeller arasında verimli işbirliği sağlayan ve çok taraflı veri toplamada güvenli sorumluluk tahsisi sağlayan MCP protokolü, Manus ürününün kendisinden daha derinlemesine incelenmeye değerdir.
MCP: Uyumluluk ve Güvenlik için Teknik Bir Çözüm
Kasım 2024’te Anthropic, Model Bağlam Protokolü’nü (MCP) açık kaynaklı hale getirdi ve sistemlerin farklı entegrasyon senaryolarında yapay zeka modellerine bağlam bilgilerini standartlaştırılmış ve güvenli bir şekilde sağlamasına olanak tanıdı.
MCP, Ajan uygulamalarındaki standardizasyon ve güvenlik sorunlarını ele almak için katmanlı bir mimari kullanır. Bir ana uygulama (Manus gibi), bir MCP istemcisi aracılığıyla aynı anda birden fazla hizmet programına (MCP Sunucuları) bağlanır. Her sunucu, belirli bir veri kaynağına veya uygulamaya standart erişim sağlamada uzmanlaşmıştır.
İlk olarak, MCP, Ajan veri/araç çağırmadaki uyumluluk sorununu standart fikir birliği yoluyla çözer.
İkincisi, MCP’nin üç güvenlik hususu vardır. İlk olarak, veri bağlantısı modeli ve belirli veri kaynağını izole eder ve ikisi MCP Sunucu protokolü aracılığıyla etkileşim kurar. Model, çok taraflı veri karıştırmanın kaynağını açıklayan veri kaynağının dahili ayrıntılarına doğrudan bağlı değildir.
İkincisi, iletişim protokolü, komut kontrol bağlantısının şeffaflığını ve denetlenebilirliğini artırarak kullanıcı-model veri etkileşiminin bilgi asimetrisi ve kara kutu zorluklarını çözer.
Üçüncüsü, yetkilendirme bağlantısı, izinlere göre yanıt vererek güvenliği sağlanır ve kullanıcının Ajan’ın araç/veri kullanımı üzerindeki kontrolünü sağlar.
MCP, katmanlı bir mimari aracılığıyla standartlaştırılmış bir arayüz ve güvenlik koruma mekanizması oluşturarak, veri ve araç çağırmada birlikte çalışabilirlik ve güvenlik arasında bir denge sağlar.
Ajan Yönetimi için Bir Temel Olarak MCP
MCP, veri ve araç çağırma için uyumluluk ve güvenlik sunarak Ajan yönetimi için bir temel oluşturur, ancak yönetimde karşılaşılan tüm zorlukları çözmez.
İlk olarak, güvenilirlik açısından, MCP henüz çağrılan veri kaynaklarının ve araçlarının seçimi için normatif standartlar oluşturmamış ve yürütme sonuçlarını değerlendirip doğrulamamıştır.
İkincisi, MCP, Ajan tarafından getirilen yeni tür ticari rekabetçi işbirliği ilişkisini geçici olarak ayarlayamaz.
Genel olarak, MCP, kullanıcıların Ajan kullanırken karşılaştığı temel güvenlik endişelerine ilk teknik yanıtı sağlar ve Ajan yönetiminin başlangıç noktası haline gelmiştir.
Genel Amaçlı Ajanların Zorluklarına Derinlemesine Bir Bakış
Genel amaçlı ajanlar, umut verici olsalar da, dikkatli bir değerlendirme ve yenilikçi çözümler gerektiren çeşitli engellerle karşılaşırlar. Bu zorluklar uyumluluk, güvenlik ve rekabeti kapsar ve her biri bu ajanların sorumlu ve etkili bir şekilde konuşlandırılmasını sağlamak için benzersiz bir yaklaşım gerektirir.
Uyumluluk Bilmeceleri
Uyumluluk zorluğu, ajanların etkileşimde bulunması gereken çeşitli araç, veri kaynağı ve platform ekosisteminden kaynaklanmaktadır. Bu bileşenlerin her biri, gezinmesi zor olabilecek karmaşık bir bağımlılık ağı oluşturan kendi benzersiz protokollerine, biçimlerine ve arayüzlerine sahip olabilir.
Örneğin, bir kullanıcının takvimini, e-postasını ve sosyal medya hesaplarını yönetmek için tasarlanmış bir ajanın, farklı API’lerine ve veri yapılarına rağmen bu hizmetlerin her biriyle sorunsuz bir şekilde entegre olabilmesi gerekir. Bu, ajanın yüksek derecede uyarlanabilirliğe ve farklı biçimler ve protokoller arasında çeviri yapma yeteneğine sahip olmasını gerektirir.
Ayrıca, uyumluluk zorluğu teknik hususların ötesine geçerek anlamsal birlikte çalışabilirliği de kapsar. Ajanlar, farklı terimlerle veya biçimlerde ifade edildiğinde bile, farklı bağlamlardaki veri ve talimatların anlamını anlayabilmelidir. Bu, gelişmiş doğal dil işleme (NLP) yetenekleri ve farklı kavramlar arasındaki ilişkileri muhakeme etme yeteneği gerektirir.
Uyumluluk zorluğunu ele almak için, standartlaştırılmış protokollerin ve arayüzlerin geliştirilmesi, anlamsal ilişkileri temsil etmek için ontolojilerin ve bilgi grafiklerinin kullanılması ve yeni veri kaynaklarına ve araçlarına otomatik olarak uyum sağlamak için makine öğrenimi tekniklerinin benimsenmesi de dahil olmak üzere çeşitli yaklaşımlar önerilmiştir.
Güvenlik Önlemleri
Ajanlar genellikle hassas verilere erişime sahip olduğundan ve kullanıcılar adına eylem gerçekleştirme yeteneğine sahip olduğundan, ajanları dağıtırken güvenlik çok önemlidir. Güvenlik zorluğu, yetkisiz erişim, veri ihlalleri ve kötü amaçlı manipülasyon dahil olmak üzere bir dizi tehdidi kapsar.
Ajanlar baştan itibaren güvenliği göz önünde bulundurularak tasarlanmalı, kullanıcıları kimlik doğrulamak, kaynaklara erişimi yetkilendirmek ve verileri yetkisiz ifşadan veya değişiklikten korumak için mekanizmalar içermelidir. Bu, güçlü şifreleme, erişim kontrol politikaları ve izinsiz giriş algılama sistemlerinin kullanılmasını gerektirir.
Ek olarak, ajanlar, kodlarındaki veya mantıklarındaki güvenlik açıklarından yararlanmaya çalışan saldırılara karşı dayanıklı olmalıdır. Bu, titiz test ve doğrulamanın yanı sıra güvenlik güncellemelerinin ve düzeltmelerinin uygulanmasını gerektirir.
Ayrıca, güvenlik zorluğu, ajanlar genellikle üçüncü taraf kitaplıklara ve hizmetlere dayandığından, ajan bileşenlerinin tedarik zincirine kadar uzanır. Bu bileşenlerin güvenli ve güvenilir olduğundan ve kötü niyetli aktörler tarafından tehlikeye atılmadığından emin olmak çok önemlidir.
Güvenlik zorluğunu ele almak için, güvenli kodlama uygulamalarının kullanılması, güvenlik denetimleri ve penetrasyon testlerinin uygulanması ve güvenlik standartlarının ve sertifikalarının benimsenmesi dahil olmak üzere çeşitli yaklaşımlar önerilmiştir.
Rekabetçi İşbirliği
Ajanlar için rekabet ortamı hızla gelişiyor ve çok sayıda şirket ve kuruluş en yetenekli ve etkili ajanları geliştirmek ve dağıtmak için yarışıyor. Bu rekabet, yeniliğe ve iyileştirmeye yol açabilir, ancak aynı zamanda adalet, şeffaflık ve hesap verebilirlik ile ilgili zorluklar da yaratabilir.
Bir zorluk, ajanların fiyat ayrımcılığı, veri manipülasyonu veya yanlış bilgi yayma gibi haksız veya aldatıcı uygulamalarda bulunma potansiyelidir. Bu, ajanların sorumlu ve şeffaf bir şekilde kullanılmasını sağlamak için etik yönergelerin ve düzenleyici çerçevelerin uygulanmasını gerektirir.
Diğer bir zorluk, ajanların işe alma veya kredi verme kararlarındaki önyargı gibi mevcut eşitsizlikleri artırma potansiyelidir. Bu, adalet ölçütlerinin ve denetim prosedürlerinin uygulanmasının yanı sıra ajanların tasarımına ve eğitimine dikkatli bir şekilde odaklanmayı gerektirir.
Ayrıca, rekabet ortamı veri gizliliği ve mülkiyeti ile ilgili zorluklar yaratabilir. Ajanlar genellikle büyük miktarda veri toplar ve işler, bu da bu verilerin nasıl kullanıldığı ve korunduğu konusunda endişelere yol açar. Veri gizliliği ve mülkiyeti için açık yönergeler belirlemek ve kullanıcıların verileri üzerinde kontrole sahip olmasını sağlamak çok önemlidir.
Rekabet zorluğunu ele almak için, etik yönergelerin geliştirilmesi, düzenleyici çerçevelerin uygulanması ve açık kaynak işbirliğinin teşvik edilmesi dahil olmak üzere çeşitli yaklaşımlar önerilmiştir.
Model Bağlam Protokolü: Daha Derin Bir Bakış
Model Bağlam Protokolü (MCP), ajan uygulamalarında uyumluluk ve güvenlik zorluklarını ele almada önemli bir adımı temsil eder. Ajanların farklı veri kaynakları ve araçlarla etkileşim kurması için standartlaştırılmış ve güvenli bir yol sağlayarak, MCP daha sağlam, güvenilir ve güvenilir ajanların geliştirilmesini sağlar.
Standardizasyon ve Güvenlik için Katmanlı Bir Mimari
MCP, ajanı temel veri kaynaklarından ve araçlarından ayıran ve net bir görev ayrımı oluşturan katmanlı bir mimari kullanır. Bu mimari üç ana katmandan oluşur:
Ana Uygulama: Bu, genel görevi koordine etmekten ve kullanıcıyla etkileşim kurmaktan sorumlu olan ajanın kendisidir.
MCP İstemcisi: Bu bileşen, ana uygulamanın MCP sunucularıyla iletişim kurması için standartlaştırılmış bir arayüz sağlar.
MCP Sunucuları: Bu bileşenler, belirli veri kaynaklarına veya araçlarına erişim sağlayarak standartlaştırılmış MCP protokolü ile temel kaynakların yerel protokolleri arasında çeviri yapar.
Bu katmanlı mimari, aşağıdakiler dahil olmak üzere çeşitli faydalar sağlar:
Geliştirilmiş Uyumluluk: Standartlaştırılmış bir protokol kullanarak MCP, ajanların farklı veri kaynakları ve araçlarla etkileşim kurmasını, belirli arayüzlerinin ayrıntıları hakkında endişelenmeden sağlar.
Gelişmiş Güvenlik: Ajanı temel kaynaklardan izole ederek MCP, yetkisiz erişim ve veri ihlalleri riskini azaltır.
Artan Esneklik: Katmanlı mimari, veri kaynaklarının ve araçlarının kolayca eklenmesine ve kaldırılmasına olanak tanıyarak, değişen gereksinimlere uyum sağlamayı kolaylaştırır.
Standart Fikir Birliği Yoluyla Uyumluluğu Ele Alma
MCP, ajanların farklı kaynaklardan verilere erişmesi ve bunları işlemesi için standartlaştırılmış bir protokol sağlayarak uyumluluk zorluğunu ele alır. Bu protokol, verileri okuma, yazma ve güncelleme için ortak bir işlem kümesi ve verileri temsil etmek için ortak bir biçim tanımlar.
Bu protokole uyarak, ajanlar belirli biçimlerinin veya arayüzlerinin ayrıntıları hakkında endişelenmeden farklı veri kaynaklarıyla etkileşim kurabilir. Bu, geliştirme sürecini basitleştirir ve uyumluluk sorunları riskini azaltır.
MCP’de Güvenlik Hususları
MCP, verileri korumak ve yetkisiz erişimi önlemek için çeşitli güvenlik hususlarını içerir. Bunlar şunları içerir:
Veri İzolasyonu: MCP mimarisi, ajanı temel veri kaynaklarından izole ederek hassas bilgilere doğrudan erişmesini engeller.
Komut Kontrol Şeffaflığı: MCP tarafından kullanılan iletişim protokolü, şeffaflık ve denetlenebilirlik sağlayarak kullanıcıların ajan tarafından gerçekleştirilen eylemleri izlemesine ve doğrulamasına olanak tanır.
İzin Tabanlı Yetkilendirme: MCP, katı erişim kontrol politikaları uygular ve ajanın yalnızca kullanmaya yetkili olduğu verilere ve araçlara erişebilmesini sağlar.
Birlikte Çalışabilirlik ve Güvenliği Dengeleme
MCP, verilere ve araçlara erişmek için standartlaştırılmış bir arayüz sağlayarak ve aynı zamanda verileri korumak ve yetkisiz erişimi önlemek için güvenlik önlemleri uygulayarak birlikte çalışabilirlik ve güvenlik arasında bir denge kurar. Bu denge, ajanların güvenli ve sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlamak için esastır.
MCP’nin Ötesinde: Ajan Yönetiminin Geleceği
MCP önemli bir adımı temsil etse de, ajan yönetimi zorluklarına tam bir çözüm değildir. Aşağıdakiler dahil olmak üzere çeşitli alanlar daha fazla ilgi gerektirir:
Güvenilirlik ve Veri Doğrulaması
MCP şu anda veri kaynaklarının doğruluğunu ve güvenilirliğini doğrulama mekanizmaları sağlamaz ve ajanlar tarafından üretilen sonuçların kalitesini değerlendirme yolu sağlamaz. Kullanıcıların ajanlar tarafından sağlanan bilgilere ve eylemlere güvenebilmesi gerektiğinden, bu daha fazla geliştirme gerektiren bir alandır.
Yeni Ticari Ortamlarda Gezinme
Ajanların yükselişi, gezinmesi zor olabilecek yeni ticari ilişkiler ve iş modelleri yaratıyor. MCP bu sorunları ele almıyor ve ajan ekosisteminin adil ve rekabetçi olmasını sağlamak için daha fazla değerlendirme gerekiyor.
Ajan Yönetiminin Sürekli Evrimi
MCP, uyumluluk ve güvenlik endişelerini gidermek için teknik bir temel sağlayarak ajan yönetimi için çok önemli bir başlangıç noktasını temsil eder. Bununla birlikte, kalan zorlukları ele almak ve ajanların sorumlu ve faydalı bir şekilde kullanılmasını sağlamak için devam eden çabalara ihtiyaç vardır. Alan geliştikçe, araştırmacılar, geliştiriciler ve politika yapıcılar arasındaki sürekli işbirliği, ajan yönetiminin geleceğini şekillendirmek için çok önemli olacaktır.