گوگل کے نئے TPU آئرن ووڈ نے تیز ترین سپر کمپیوٹر کو 24 گنا پیچھے چھوڑ دیا، ایجنٹ ٹو ایجنٹ پروٹوکول (A2A) متعارف کرایا
مصنوعی ذہانت (AI) کی پروسیسنگ کے منظر نامے میں گوگل کے ساتویں جنریشن کے ٹینسر پروسیسنگ یونٹ (TPU)، جسے آئرن ووڈ کے نام سے جانا جاتا ہے، کی نقاب کشائی کے ساتھ نمایاں تبدیلی آئی ہے۔ یہ جدید ترین AI ایکسلریٹر کمپیوٹیشنل صلاحیتوں کا حامل ہے جو کہ بڑے پیمانے پر تعیناتیوں میں، دنیا کے تیز ترین سپر کمپیوٹر سے 24 گنا زیادہ ہے۔
یہ نیا چپ، جو گوگل کلاؤڈ نیکسٹ ‘25 کانفرنس میں ظاہر کیا گیا، AI چپ کی ترقی میں گوگل کی دہائی طویل حکمت عملی میں ایک اہم لمحہ ہے۔ اپنے پیشروؤں کے برعکس، جو بنیادی طور پر AI تربیت اور انفرنس دونوں کاموں کے لیے ڈیزائن کیے گئے تھے، آئرن ووڈ خاص طور پر انفرنس کے لیے انجنیئر کیا گیا ہے، جو AI تعیناتی کی کارکردگی کو بہتر بنانے کی طرف ایک اسٹریٹجک تبدیلی کا اشارہ ہے۔
امین وحدت، گوگل کے نائب صدر اور جنرل منیجر برائے مشین لرننگ، سسٹمز، اور کلاؤڈ AI، نے اس تبدیلی پر زور دیتے ہوئے کہا، ‘آئرن ووڈ کو جنریٹو AI اور اس کے بے پناہ کمپیوٹ اور کمیونیکیشن مطالبات کو سپورٹ کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اسے ہم ‘انفرنس ایرا’ کہتے ہیں، جہاں AI ایجنٹس فعال طور پر ڈیٹا حاصل کریں گے اور بصیرت اور جوابات فراہم کرنے کے لیے باہمی تعاون کے ساتھ ڈیٹا تیار کریں گے، بجائے اس کے کہ محض ڈیٹا پر کارروائی کریں۔’
42.5 Exaflops کمپیوٹنگ پاور کے ساتھ رکاوٹیں توڑنا
آئرن ووڈ کی تکنیکی خصوصیات واقعی متاثر کن ہیں۔ جب 9,216 چپس کے پوڈ تک پیمانہ کیا جائے تو، یہ AI کمپیوٹ کے 42.5 exaflops فراہم کرتا ہے۔ اس کو تناظر میں رکھنے کے لیے، یہ موجودہ دنیا کے تیز ترین سپر کمپیوٹر، El Capitan کو بونا کر دیتا ہے، جو 1.7 exaflops پر کام کرتا ہے۔ ہر انفرادی آئرن ووڈ چپ 4614 TFLOPs کی چوٹی کی کمپیوٹ صلاحیت حاصل کر سکتی ہے۔
خام پروسیسنگ پاور سے آگے، آئرن ووڈ میموری اور بینڈوڈتھ کو نمایاں طور پر بڑھاتا ہے۔ ہر چپ 192GB ہائی بینڈوڈتھ میموری (HBM) سے لیس ہے، جو پچھلی نسل کے TPU، Trillium کے مقابلے میں چھ گنا اضافہ ہے۔ میموری بینڈوڈتھ فی چپ 7.2 terabits/s تک پہنچ جاتی ہے، جو Trillium سے 4.5 گنا زیادہ ہے۔
- کمپیوٹ پاور: 42.5 exaflops (9,216 چپس کے فی پوڈ)
- چپ فی چوٹی کمپیوٹ: 4614 TFLOPs
- میموری: 192GB HBM فی چپ
- میموری بینڈوڈتھ: 7.2 terabits/s فی چپ
ایک ایسے دور میں جہاں ڈیٹا سینٹرز پھیل رہے ہیں اور بجلی کی کھپت ایک بڑھتا ہوا مسئلہ ہے، آئرن ووڈ توانائی کی کارکردگی میں بھی نمایاں بہتری دکھاتا ہے۔ یہ Trillium کے مقابلے میں فی واٹ دوگنی کارکردگی اور 2018 میں متعارف کرائے گئے پہلے TPU کے مقابلے میں تقریباً 30 گنا زیادہ پیش کرتا ہے۔
انفرنس کے لیے یہ اصلاح AI کے ارتقاء میں ایک اہم موڑ کی نشاندہی کرتی ہے۔ حالیہ برسوں میں، معروف AI لیبز نے تیزی سے بڑے فاؤنڈیشن ماڈلز کو تیار کرنے پر توجہ مرکوز کی ہے جن میں کبھی بھی پھیلتے ہوئے پیرامیٹر شمار ہوتے ہیں۔ انفرنس کی اصلاح پر گوگل کی توجہ تعیناتی کی کارکردگی اور انفرنس صلاحیتوں پر مبنی ایک نئے paradigm کی طرف اشارہ کرتی ہے۔
جبکہ ماڈل کی تربیت ضروری ہے، انفرنس آپریشنز کہیں زیادہ بار بار ہوتے ہیں، روزانہ اربوں بار ہوتے ہیں کیونکہ AI ٹیکنالوجیز زیادہ وسیع ہوتی جارہی ہیں۔ AI سے فائدہ اٹھانے والے کاروباروں کے لیے، معاشیات لازمی طور پر انفرنس اخراجات سے منسلک ہیں کیونکہ ماڈلز زیادہ پیچیدہ ہوتے جاتے ہیں۔
گوگل کی AI کمپیوٹ کی طلب میں گزشتہ آٹھ سالوں میں دس گنا اضافہ ہوا ہے، جو کہ 100 ملین تک پہنچ گیا ہے۔ آئرن ووڈ جیسے خصوصی فن تعمیر کے بغیر، مور کے قانون میں روایتی ترقی کے ذریعے اس ترقی کی رفتار کو برقرار رکھنا ناممکن ہوگا۔
قابل ذکر بات یہ ہے کہ گوگل کے اعلان میں سادہ پیٹرن کی شناخت کے بجائے پیچیدہ انفرنس کاموں کو انجام دینے کے قابل ‘ریزننگ ماڈلز’ پر توجہ مرکوز کی گئی۔ اس سے پتہ چلتا ہے کہ AI کا مستقبل نہ صرف بڑے ماڈلز میں ہے بلکہ ان ماڈلز میں بھی ہے جو مسائل کو توڑنے، کثیر مرحلہ استدلال میں مشغول ہونے اور انسانی جیسی سوچ کے عمل کی تقلید کرنے کے قابل ہیں۔
اگلی نسل کے بڑے ماڈلز کو طاقت دینا
گوگل آئرن ووڈ کو اپنے جدید ترین AI ماڈلز کے لیے بنیادی انفراسٹرکچر کے طور پر پیش کرتا ہے، بشمول اس کا اپنا Gemini 2.5، جو ‘مقامی استدلال صلاحیتوں’ کا حامل ہے۔
کمپنی نے حال ہی میں Gemini 2.5 Flash متعارف کرایا، جو اس کے فلیگ شپ ماڈل کا ایک چھوٹا ورژن ہے جو ‘اشارے کی پیچیدگی کی بنیاد پر استدلال کی گہرائی کو ایڈجسٹ’ کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ ماڈل روزمرہ کی ان ایپلی کیشنز کے لیے تیار کیا گیا ہے جن کے لیے تیز رفتار ردعمل کے اوقات کی ضرورت ہوتی ہے۔
گوگل نے ملٹی موڈل جنریشن ماڈلز کا اپنا جامع سوٹ بھی دکھایا، جس میں ٹیکسٹ ٹو امیج، ٹیکسٹ ٹو ویڈیو، اور اس کی نئی نقاب کشائی کی گئی ٹیکسٹ ٹو میوزک صلاحیت، Lyria شامل ہیں۔ ایک ڈیمو نے واضح کیا کہ ان ٹولز کو کس طرح یکجا کرکے کسی کنسرٹ کے لیے ایک مکمل پروموشنل ویڈیو بنائی جا سکتی ہے۔
آئرن ووڈ گوگل کی وسیع تر AI انفراسٹرکچر حکمت عملی کا صرف ایک جزو ہے۔ کمپنی نے کلاؤڈ WAN کا بھی اعلان کیا، جو ایک منظم وائیڈ ایریا نیٹ ورک سروس ہے جو کاروباری اداروں کو گوگل کے عالمی سطح کے نجی نیٹ ورک انفراسٹرکچر تک رسائی فراہم کرتی ہے۔
گوگل AI کاموں کے لیے اپنے سافٹ ویئر کی پیشکشوں کو بھی بڑھا رہا ہے، بشمول Pathways، جو گوگل ڈیپ مائنڈ کے ذریعے تیار کردہ ایک مشین لرننگ رن ٹائم ہے۔ Pathways اب صارفین کو سینکڑوں TPUs میں ماڈل کی خدمت کو پیمانہ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
A2A متعارف کرانا: ذہین ایجنٹ کے تعاون کے ایکو سسٹم کو فروغ دینا
ہارڈ ویئر میں پیش رفت سے آگے، گوگل نے ملٹی ایجنٹ سسٹمز کے ارد گرد مرکوز AI کے لیے اپنے وژن کو پیش کیا، اور ذہین ایجنٹوں کی ترقی کو آسان بنانے کے لیے ایک پروٹوکول کی نقاب کشائی کی: ایجنٹ ٹو ایجنٹ (A2A)۔ اس پروٹوکول کو مختلف AI ایجنٹوں کے درمیان محفوظ اور معیاری مواصلات کو فروغ دینے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
گوگل کا خیال ہے کہ 2025 AI کے لیے ایک تبدیلی کا سال ثابت ہوگا، جس میں جنریٹو AI کا اطلاق سنگل سوالات کے جوابات دینے سے لے کر ذہین ایجنٹ سسٹمز کے ذریعے پیچیدہ مسائل کو حل کرنے تک ہوگا۔
A2A پروٹوکول پلیٹ فارمز اور فریم ورکس میں باہمی تعاون کو قابل بناتا ہے، جو ایجنٹوں کو ایک عام ‘زبان’ اور محفوظ مواصلاتی چینلز فراہم کرتا ہے۔ اس پروٹوکول کو ذہین ایجنٹوں کے لیے نیٹ ورک لیئر کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے، جس کا مقصد پیچیدہ کام کے فلو میں ایجنٹ کے تعاون کو آسان بنانا ہے۔ یہ خصوصی AI ایجنٹوں کو مختلف پیچیدگی اور دورانیے کے کاموں پر مل کر کام کرنے کی طاقت دیتا ہے، بالآخر تعاون کے ذریعے مجموعی صلاحیتوں کو بڑھاتا ہے۔
A2A کیسے کام کرتا ہے
گوگل نے اپنے بلاگ پوسٹ میں MCP اور A2A پروٹوکول کے درمیان موازنہ فراہم کیا:
- MCP (ماڈل کنٹیکسٹ پروٹوکول): ٹول اور ریسورس مینجمنٹ کے لیے
- ایجنٹوں کو ٹولز، APIs، اور وسائل سے منسلک کرتا ہے جو کہ structured input/output کے ذریعے ہوتے ہیں۔
- گوگل ADK MCP ٹولز کو سپورٹ کرتا ہے، جس سے مختلف MCP سرور ایجنٹوں کے ساتھ کام کرنے کے قابل ہوتے ہیں۔
- A2A (ایجنٹ 2 ایجنٹ پروٹوکول): ایجنٹوں کے درمیان تعاون کے لیے
- میموری، وسائل یا ٹولز کو شیئر کیے بغیر ایجنٹوں کے درمیان متحرک ملٹی موڈل مواصلات کو فعال کرتا ہے۔
- ایک کھلا معیار جو کمیونٹی کے ذریعے چلایا جاتا ہے۔
- گوگل ADK، LangGraph، اور Crew.AI جیسے ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے مثالیں دیکھی جا سکتی ہیں۔
جوہر میں، A2A اور MCP تکمیلی ہیں۔ MCP ایجنٹوں کو ٹول سپورٹ فراہم کرتا ہے، جبکہ A2A ان لیسڈ ایجنٹوں کو ایک دوسرے کے ساتھ بات چیت اور تعاون کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
گوگل کے ذریعے اعلان کردہ شراکت داروں کی فہرست بتاتی ہے کہ A2A MCP کی طرح ہی توجہ حاصل کرنے کے لیے تیار ہے۔ اس اقدام نے پہلے ہی 50 سے زیادہ کمپنیوں کو اپنے ابتدائی تعاون گروپ میں اپنی طرف متوجہ کیا ہے، جس میں معروف ٹیکنالوجی فرمیں اور دنیا کے اعلیٰ کنسلٹنگ اور سسٹم انٹیگریشن سروس فراہم کرنے والے شامل ہیں۔
گوگل نے پروٹوکول کے کھلے پن پر زور دیا، اسے ایجنٹوں کے تعاون کے لیے معیاری طریقہ کے طور پر پیش کیا، جو کہ بنیادی ٹیکنالوجی فریم ورکس یا سروس فراہم کرنے والوں سے آزاد ہے۔ کمپنی نے کہا کہ اس نے اپنے شراکت داروں کے ساتھ پروٹوکول کو ڈیزائن کرتے وقت درج ذیل پانچ کلیدی اصولوں پر عمل کیا:
- ایجنٹ کی صلاحیتوں کو گلے لگائیں: A2A ایجنٹوں کو ان کے قدرتی، غیر منظم طریقوں سے تعاون کرنے کے قابل بنانے پر توجہ مرکوز کرتا ہے، یہاں تک کہ اگر وہ میموری، ٹولز اور سیاق و سباق کا اشتراک نہیں کرتے ہیں۔ مقصد ایجنٹوں کو محض ‘ٹولز’ تک محدود کیے بغیر حقیقی کثیر ایجنٹ منظرناموں کو فعال کرنا ہے۔
- موجودہ معیارات پر بنائیں: یہ پروٹوکول موجودہ مقبول معیارات پر استوار ہے، بشمول HTTP، SSE، اور JSON-RPC، جو اسے کاروباری اداروں کے ذریعہ استعمال ہونے والے موجودہ IT اسٹیکس کے ساتھ ضم کرنا آسان بناتا ہے۔
- بطور ڈیفالٹ محفوظ: A2A کو انٹرپرائز گریڈ کی تصدیق اور اجازت کو سپورٹ کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جو آغاز کے وقت OpenAPI کی تصدیقی اسکیموں کے مقابلے میں ہے۔
- طویل چلنے والے کاموں کو سپورٹ کریں: A2A کو لچک کے ساتھ ڈیزائن کیا گیا ہے تاکہ فوری کاموں سے لے کر گہرائی سے تحقیق تک مختلف قسم کے منظرناموں کی حمایت کی جاسکے جس میں گھنٹوں یا دنوں تک لگ سکتے ہیں (جب انسان شامل ہوں)۔ پورے عمل کے دوران، A2A صارفین کو ریئل ٹائم فیڈ بیک، اطلاعات اور اسٹیٹس اپ ڈیٹس فراہم کر سکتا ہے۔
- موڈلٹی ایگنوسٹک: ایجنٹوں کی دنیا صرف متن تک محدود نہیں ہے، یہی وجہ ہے کہ A2A کو مختلف طریقوں کی حمایت کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، بشمول آڈیو اور ویڈیو اسٹریمز۔
مثال: A2A کے ذریعے ہموار کرنے کا عمل
گوگل کے ذریعے فراہم کردہ ایک مثال واضح کرتی ہے کہ A2A کس طرح ہموار کرنے کے عمل کو نمایاں طور پر ہموار کر سکتا ہے۔
ایجنٹسپیس جیسے متحد انٹرفیس کے اندر، ایک ہائرنگ مینیجر جاب کی ضروریات کی بنیاد پر موزوں امیدواروں کو تلاش کرنے کے لیے ایک ایجنٹ تفویض کر سکتا ہے۔ یہ ایجنٹ امیدواروں کی سورسنگ مکمل کرنے کے لیے مخصوص شعبوں میں خصوصی ایجنٹوں کے ساتھ تعامل کر سکتا ہے۔ صارف ایجنٹ کو انٹرویوز شیڈول کرنے اور بیک گراؤنڈ چیک میں مدد کے لیے دیگر خصوصی ایجنٹوں کو فعال کرنے کی ہدایت بھی دے سکتا ہے، اس طرح مکمل طور پر خودکار، کراس سسٹم باہمی تعاون کے ساتھ ہموار کرنا ممکن ہے۔
MCP کو گلے لگانا: ماڈل کنٹیکسٹ پروٹوکول ایکو سسٹم میں شامل ہونا
اس کے ساتھ ہی، گوگل MCP کو بھی گلے لگا رہا ہے۔ OpenAI کی جانب سے اینتھروپک کے ماڈل کنٹیکسٹ پروٹوکول (MCP) کو اپنانے کا اعلان کرنے کے چند ہفتوں بعد، گوگل بھی اس اقدام میں شامل ہو گیا۔
گوگل ڈیپ مائنڈ کے سی ای او ڈیمس حسابس نے X پر اعلان کیا کہ گوگل اپنے Gemini ماڈلز اور SDKs میں MCP کے لیے سپورٹ شامل کرے گا، حالانکہ کوئی مخصوص ٹائم لائن فراہم نہیں کی گئی۔
حسابس نے کہا، ‘MCP ایک بہترین پروٹوکول ہے جو تیزی سے AI ایجنٹوں کے دور کے لیے کھلا معیار بنتا جا رہا ہے۔ ہم MCP ٹیم اور صنعت میں دیگر شراکت داروں کے ساتھ اس ٹیکنالوجی کی ترقی کو آگے بڑھانے کے لیے کام کرنے کے منتظر ہیں۔’
نومبر 2024 میں اس کی ریلیز کے بعد سے، MCP نے تیزی سے مقبولیت اور وسیع پیمانے پر توجہ حاصل کی ہے، جو کہ زبان کے ماڈلز کو ٹولز اور ڈیٹا سے جوڑنے کے ایک آسان اور معیاری طریقے کے طور پر سامنے آیا ہے۔
MCP AI ماڈلز کو انٹرپرائز ٹولز اور سافٹ ویئر جیسے ڈیٹا سورسز سے ڈیٹا تک رسائی حاصل کرنے کے قابل بناتا ہے تاکہ کام مکمل کیے جا سکیں اور مواد کی لائبریریوں اور ایپلی کیشن ڈیولپمنٹ انوائرنمنٹس تک رسائی حاصل کی جا سکے۔ یہ پروٹوکول ڈویلپرز کو ڈیٹا سورسز اور AI سے چلنے والی ایپلی کیشنز، جیسے چیٹ بوٹس کے درمیان دو طرفہ کنکشن قائم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
ڈویلپرز MCP سرورز کے ذریعے ڈیٹا انٹرفیس کو بے نقاب کر سکتے ہیں اور ان سرورز سے جڑنے کے لیے MCP کلائنٹس (جیسے ایپلی کیشنز اور ورک فلو) بنا سکتے ہیں۔ چونکہ اینتھروپک نے MCP کو اوپن سورس کیا ہے، اس لیے کئی کمپنیوں نے MCP سپورٹ کو اپنے پلیٹ فارمز میں ضم کر لیا ہے۔
کلیدی تصورات کا بہتر بریک ڈاؤن:
گوگل کے حالیہ اعلانات کے اثرات اور اہمیت کو مزید واضح کرنے کے لیے، آئیے بنیادی اجزاء: آئرن ووڈ، A2A، اور MCP میں گہرائی سے جائزہ لیتے ہیں۔
آئرن ووڈ: انفرنس ایرا میں ایک گہری ڈائیو
بنیادی طور پر تربیتی ماڈلز پر توجہ مرکوز کرنے سے لے کر انفرنس کے لیے اصلاح کرنے تک کی تبدیلی AI منظر نامے میں ایک اہم ارتقاء ہے۔ تربیت میں ماڈل کو بڑے پیمانے پر ڈیٹا کھلانا شامل ہے تاکہ اسے پیٹرن کو پہچاننا اور پیشین گوئیاں کرنا سکھایا جا سکے۔ دوسری طرف، انفرنس، تربیت یافتہ ماڈل کو نئے، نہ دیکھے گئے ڈیٹا پر پیشین گوئیاں کرنے کے لیے استعمال کرنے کا عمل ہے۔
جبکہ تربیت ایک وسائل پر مبنی، ایک وقتی (یا غیر معمولی) واقعہ ہے، انفرنس حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز میں مسلسل اور پیمانے پر ہوتا ہے۔ اس طرح کی ایپلی کیشنز پر غور کریں:
- چیٹ بوٹس: صارف کے سوالات کا ریئل ٹائم میں جواب دینا۔
- سفارشاتی نظام: صارف کی ترجیحات کی بنیاد پر مصنوعات یا مواد تجویز کرنا۔
- فراڈ کا پتہ لگانا: دھوکہ دہی کے لین دین کی شناخت کرنا جب وہ واقع ہوتے ہیں۔
- تصویر کی شناخت: اشیاء، لوگوں یا مناظر کی شناخت کے لیے تصاویر کا تجزیہ کرنا۔
ان ایپلی کیشنز کو ایک ہموار صارف کا تجربہ فراہم کرنے کے لیے تیز رفتار، موثر انفرنس کی ضرورت ہے۔ آئرن ووڈ خاص طور پر ان کاموں میں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
انفرنس کے لیے آئرن ووڈ کے کلیدی فوائد:
- اعلی تھرو پٹ: بڑے پیمانے پر کمپیوٹ پاور (42.5 exaflops) آئرن ووڈ کو ایک ہی وقت میں انفرنس کی بڑی مقدار میں درخواستوں کو ہینڈل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
- کم لیٹنسی: ہائی بینڈوڈتھ میموری (HBM) اور موثر فن تعمیر ہر انفرنس درخواست پر کارروائی کرنے میں لگنے والے وقت کو کم سے کم کرتے ہیں۔
- توانائی کی کارکردگی: بہتر کارکردگی فی واٹ بڑے پیمانے پر انفرنس تعیناتیوں کو چلانے سے وابستہ آپریشنل اخراجات کو کم کرتی ہے۔
انفرنس کے لیے اصلاح کرکے، گوگل کاروباری اداروں کو AI سے چلنے والی ایپلی کیشنز کو زیادہ موثر اور لاگت سے مؤثر طریقے سے تعینات کرنے کے قابل بنا رہا ہے۔
A2A: باہمی تعاون کے ساتھ AI کی بنیاد
ایجنٹ ٹو ایجنٹ (A2A) پروٹوکول زیادہ نفیس اور باہمی تعاون کے ساتھ AI نظام بنانے کی جانب ایک اہم قدم کی نمائندگی کرتا ہے۔ ایک ملٹی ایجنٹ نظام میں، متعدد AI ایجنٹ ایک پیچیدہ مسئلہ کو حل کرنے کے لیے مل کر کام کرتے ہیں۔ ہر ایجنٹ کے پاس اپنی خصوصی مہارتیں اور علم ہو سکتا ہے، اور وہ مشترکہ مقصد کو حاصل کرنے کے لیے ایک دوسرے کے ساتھ بات چیت اور رابطہ کرتے ہیں۔
خودکار کسٹمر سپورٹ سے متعلق منظر نامے پر غور کریں:
- ایجنٹ 1: صارف کے ابتدائی سوال کو سمجھتا ہے اور بنیادی مسئلے کی شناخت کرتا ہے۔
- ایجنٹ 2: متعلقہ معلومات تلاش کرنے کے لیے نالج بیس تک رسائی حاصل کرتا ہے۔
- ایجنٹ 3: اگر ضروری ہو تو انسانی ایجنٹ کے ساتھ فالو اپ اپائنٹمنٹ شیڈول کرتا ہے۔
ان ایجنٹوں کو ایک مربوط کسٹمر کا تجربہ فراہم کرنے کے لیے بغیر کسی رکاوٹ کے بات چیت کرنے اور معلومات کا اشتراک کرنے کے قابل ہونے کی ضرورت ہے۔ A2A اس قسم کے تعاون کے لیے فریم ورک فراہم کرتا ہے۔
A2A کے کلیدی فوائد:
- انٹرآپریبلٹی: مختلف پلیٹ فارمز اور فریم ورکس پر تیار کردہ ایجنٹوں کو ایک دوسرے کے ساتھ بات چیت کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
- معیاری کاری: ایجنٹ مواصلات کے لیے ایک عام ‘زبان’ اور پروٹوکول کا سیٹ فراہم کرتا ہے۔
- سیکورٹی: ایجنٹوں کے درمیان محفوظ مواصلات کو یقینی بناتا ہے، حساس ڈیٹا کی حفاظت کرتا ہے۔
- لچک: مواصلات کے طریقوں کی ایک وسیع رینج کی حمایت کرتا ہے، بشمول متن، آڈیو اور ویڈیو۔
AI ایجنٹوں کے درمیان تعاون کو فروغ دے کر، A2A زیادہ طاقتور اور ورسٹائل AI نظاموں کی ترقی کو قابل بناتا ہے۔
MCP: AI اور ڈیٹا کے درمیان فرق کو پاٹنا
ماڈل کنٹیکسٹ پروٹوکول (MCP) AI ماڈلز کو ان کے کاموں کو مؤثر طریقے سے انجام دینے کے لیے درکار ڈیٹا کی وسیع مقدار سے جوڑنے کے چیلنج سے نمٹتا ہے۔ AI ماڈلز کو درست پیشین گوئیاں کرنے اور باخبر فیصلے کرنے کے لیے مختلف ذرائع سے ریئل ٹائم ڈیٹا تک رسائی حاصل کرنے کی ضرورت ہے، جیسے کہ ڈیٹا بیس، APIs اور کلاؤڈ سروسز۔
MCP ان ڈیٹا سورسز تک رسائی اور ان کے ساتھ تعامل کرنے کے لیے ایک معیاری طریقہ فراہم کرتا ہے۔ یہ پروٹوکول کا ایک سیٹ بیان کرتا ہے:
- ڈیٹا ڈسکوری: دستیاب ڈیٹا سورسز کی شناخت کرنا۔
- ڈیٹا تک رسائی: ڈیٹا سورسز سے ڈیٹا بازیافت کرنا۔
- ڈیٹا ٹرانسفارمیشن: ڈیٹا کو ایک ایسے فارمیٹ میں تبدیل کرنا جسے AI ماڈل سمجھ سکے۔
ڈیٹا تک رسائی کے لیے ایک معیاری انٹرفیس فراہم کر کے، MCP حقیقی دنیا کے ڈیٹا کے ساتھ AI ماڈلز کو مربوط کرنے کے عمل کو آسان بناتا ہے۔
MCP کے کلیدی فوائد:
- آسان انضمام: AI ماڈلز کو ڈیٹا سورسز سے جوڑنا آسان بناتا ہے۔
- معیاری کاری: ڈیٹا تک رسائی کے لیے پروٹوکول کا ایک عام سیٹ فراہم کرتا ہے۔
- بڑھتی ہوئی کارکردگی: ڈیٹا تک رسائی اور تبدیل کرنے کے لیے درکار وقت اور محنت کو کم کرتا ہے۔
- بہتر درستگی: AI ماڈلز کو سب سے تازہ ترین معلومات تک رسائی حاصل کرنے کے قابل بناتا ہے، جس سے زیادہ درست پیشین گوئیاں ہوتی ہیں۔
AI ماڈلز کو ان کی ضرورت کے ڈیٹا سے جوڑ کر، MCP انہیں زیادہ مؤثر طریقے سے کام کرنے اور زیادہ سے زیادہ قدر فراہم کرنے کے قابل بناتا ہے۔