آج سے صرف ایک مہینہ پہلے، گوگل نے اپنی Cloud Next ‘25 کانفرنس منعقد کی تھی، جو مصنوعی ذہانت میں متعدد ترقیوں کی نقاب کشائی کے لیے ایک پلیٹ فارم تھی۔ ان جھلکیوں میں Agent2Agent (A2A) پروٹوکول کا تعارف بھی شامل تھا، جو ایک کھلا معیار ہے جو AI ایجنٹوں کے درمیان ہموار مواصلات کو آسان بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، قطع نظر ان کی بنیادی ٹیکنالوجی کے۔
لانچ کے موقع پر، گوگل نے فخر کے ساتھ 50 سے زیادہ شراکت داروں کے اتحاد کا اعلان کیا، جن میں Accenture، Box، Deloitte، Salesforce، SAP، ServiceNow، اور TCS جیسے صنعت کے بڑے نام شامل ہیں۔ گوگل کے مطابق، یہ تعاون کرنے والے اس پروٹوکول کی ترقی میں فعال طور پر حصہ لے رہے ہیں، جو اجتماعی طور پر ملٹی ایجنٹ سسٹمز کے لیے ایک متحد وژن تشکیل دے رہے ہیں۔
Microsoft نے اب اس ابھرتی ہوئی تحریک میں شامل ہونے کا فیصلہ کیا ہے، اس پہچان کے ساتھ کہ AI ایجنٹ تجرباتی ٹولز سے ترقی کر کے انٹرپرائز سسٹمز کے لازمی اجزاء بن چکے ہیں۔
"جب ایجنٹ زیادہ نفیس کردار ادا کرتے ہیں، تو انہیں نہ صرف مختلف ماڈلز اور ٹولز تک رسائی کی ضرورت ہوتی ہے بلکہ ایک دوسرے تک بھی۔"
یہ بیان AI ایجنٹوں کے درمیان انٹرآپریبلٹی کی اہم ضرورت کو اجاگر کرتا ہے تاکہ وہ پیچیدہ کاموں کو انجام دے سکیں اور مؤثر طریقے سے تعاون کر سکیں۔
Microsoft کی جانب سے Agent2Agent کے حوالے سے اعلان A2A جیسے کھلے پروٹوکول کو آگے بڑھانے کے لیے ان کے عزم پر زور دیتا ہے، جو جلد ہی Azure AI Foundry اور Copilot Studio پر دستیاب ہوں گے۔ یہ اقدام AI سسٹمز کے لیے بنیادی ضرورت کے طور پر انٹرآپریبلٹی کو ترجیح دینے کی جانب واضح تبدیلی کا اشارہ دیتا ہے۔
دلچسپ بات یہ ہے کہ Google کا نام Microsoft کے سرکاری اعلان سے واضح طور پر غائب ہے، سوائے Microsoft میں AI پلیٹ فارم پروڈکٹ کی سربراہ آشا شرما کی جانب سے LinkedIn پوسٹ کے عنوان میں ایک تذکرے کے، جو Microsoft کے بلاگ پوسٹ میں ایمبیڈ کیا گیا تھا۔ تاہم، شرما براہ راست تعاون کا اعتراف کرتی ہیں: "آج، Microsoft Agent2Agent (A2A) کے حوالے سے Google کے ساتھ اپنی شراکت داری کو باضابطہ شکل دیتا ہے۔"
"ایجنٹوں کے واقعی کارآمد ہونے کے لیے، انہیں وقت کے ساتھ ساتھ صارفین کی جانب سے زیادہ پیچیدہ کام انجام دینے کے قابل ہونا چاہیے۔ ایسا ہونے کے لیے، انہیں انٹرنیٹ سروسز اور دیگر ایجنٹوں کے ساتھ بغیر کسی رکاوٹ کے تعامل کرنے کے قابل ہونا چاہیے۔ MCP [Model Context Protocol] اور A2A ایجنٹک اکانومی کے لیے اہم اقدامات ہیں،" شرما کا کہنا ہے۔
Agent2Agent پروٹوکول پر Microsoft اور Google کے درمیان یہ تعاون ایک زیادہ مربوط اور باہمی تعاون پر مبنی AI ایکو سسٹم کو فروغ دینے کی جانب ایک اہم قدم ہے۔
ایجنٹ2ایجنٹ پروٹوکول کی اہمیت
Agent2Agent پروٹوکول مصنوعی ذہانت کے مستقبل کے لیے بے حد اہمیت کا حامل ہے۔ اس کا بنیادی مقصد AI ایجنٹوں کے درمیان ہموار مواصلات اور تعاون کو فعال بنانا ہے، قطع نظر ان کی بنیادی ٹیکنالوجی یا ان پلیٹ فارمز سے جن پر وہ کام کرتے ہیں۔ یہ انٹرآپریبلٹی AI کی مکمل صلاحیت کو کھولنے اور زیادہ نفیس اور ورسٹائل AI سسٹمز بنانے کے لیے بہت ضروری ہے۔
یہاں اس بات کی تفصیل ہے کہ A2A پروٹوکول اتنا اہم کیوں ہے:
سائلوز کو توڑنا: فی الحال، بہت سے AI ایجنٹوں کو مخصوص ایکو سسٹمز یا پلیٹ فارمز کے اندر کام کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ سائلوز بناتا ہے جو ان کی دیگر ایجنٹوں اور سروسز کے ساتھ تعامل کرنے کی صلاحیت میں رکاوٹ بنتے ہیں۔ A2A پروٹوکول کا مقصد ایجنٹ مواصلات کے لیے ایک عام زبان اور فریم ورک فراہم کر کے ان سائلوز کو توڑنا ہے۔
پیچیدہ کاموں کی تکمیل کو فعال بنانا: بہت سے حقیقی دنیا کے کاموں کے لیے متعدد AI ایجنٹوں کی مربوط کوشش کی ضرورت ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، ایک ایسے منظر نامے پر غور کریں جہاں ایک صارف ٹرپ بک کروانا چاہتا ہے۔ اس میں ایک ایجنٹ شامل ہو سکتا ہے جو پروازوں کی تلاش کرتا ہے، دوسرا جو ہوٹل تلاش کرتا ہے، اور تیسرا جو ادائیگی کی کارروائی کو ہینڈل کرتا ہے۔ A2A پروٹوکول ان ایجنٹوں کو کام مکمل کرنے کے لیے بغیر کسی رکاوٹ کے مل کر کام کرنے کے قابل بناتا ہے۔
جدت کو فروغ دینا: انٹرآپریبلٹی کو فروغ دے کر، A2A پروٹوکول AI کے شعبے میں جدت کی حوصلہ افزائی کرتا ہے۔ ڈویلپرز مخصوص ایجنٹوں کی تعمیر پر توجہ مرکوز کر سکتے ہیں جو مخصوص کاموں میں مہارت رکھتے ہیں، یہ جانتے ہوئے کہ وہ زیادہ جامع حل بنانے کے لیے آسانی سے دوسرے ایجنٹوں کے ساتھ مربوط ہو سکتے ہیں۔
ایجنٹک اکانومی کو چلانا: A2A پروٹوکول "ایجنٹک اکانومی" کا ایک اہم انیبلر ہے، ایک ایسا مستقبل جہاں AI ایجنٹ ہماری زندگیوں میں زیادہ نمایاں کردار ادا کرتے ہیں، ہماری جانب سے وسیع پیمانے پر کام انجام دیتے ہیں۔ اس وژن کے لیے ضروری ہے کہ ایجنٹ ایک دوسرے کے ساتھ اور وسیع تر انٹرنیٹ ایکو سسٹم کے ساتھ بغیر کسی رکاوٹ کے تعامل کرنے کے قابل ہوں۔
Agent2Agent کے تکنیکی پہلو
اگرچہ Agent2Agent پروٹوکول کا تصور نسبتاً سیدھا ہے، لیکن اس کے نفاذ میں پیچیدہ تکنیکی تحفظات شامل ہیں۔ پروٹوکول کو کئی اہم چیلنجوں سے نمٹنا ہوگا، جن میں شامل ہیں:
مواصلات کی معیاری کاری: A2A پروٹوکول کو ایجنٹوں کے درمیان تبادلہ ہونے والے پیغامات کے لیے ایک معیاری فارمیٹ کی وضاحت کرنی چاہیے۔ یہ فارمیٹ مختلف قسم کے ڈیٹا اور کاموں کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے کافی لچکدار ہونا چاہیے، جبکہ موثر اور پارس کرنے میں آسان بھی ہونا چاہیے۔
سیکیورٹی اور تصدیق: ایجنٹ مواصلات کی سیکیورٹی کو یقینی بنانا سب سے اہم ہے۔ A2A پروٹوکول میں ایجنٹوں کی تصدیق اور پیغامات کو غیر مجاز رسائی اور چھیڑ چھاڑ سے روکنے کے لیے انکرپٹ کرنے کے لیے میکانزم شامل ہونے چاہئیں۔
دریافت اور رجسٹریشن: ایجنٹوں کو ایک دوسرے کو دریافت کرنے اور ان کے ساتھ رجسٹر کرنے کا ایک طریقہ درکار ہے۔ A2A پروٹوکول میں ایک مرکزی رجسٹری یا ڈائریکٹری شامل ہو سکتی ہے جہاں ایجنٹ اپنی صلاحیتوں کا اشتہار دے سکتے ہیں اور تعاون کرنے کے لیے دوسرے ایجنٹوں کو تلاش کر سکتے ہیں۔
مذاکرات اور ہم آہنگی: جب کسی کام میں متعدد ایجنٹ شامل ہوں، تو انہیں اپنے اعمال پر بات چیت کرنے اور ان میں ہم آہنگی پیدا کرنے کا ایک طریقہ درکار ہوتا ہے۔ A2A پروٹوکول ٹاسک الاٹمنٹ، وسائل کی تقسیم، اور تنازعات کے حل کے لیے پروٹوکول کی وضاحت کر سکتا ہے۔
غلطی سے نمٹنا اور بازیابی: A2A پروٹوکول کو اس بات سے نمٹنا چاہیے کہ ایجنٹ مواصلات کے دوران پیش آنے والی غلطیوں اور ناکامیوں سے کیسے نمٹا جائے۔ اس میں غلطیوں کا پتہ لگانے، ناکام کارروائیوں کو دوبارہ کرنے اور غیر متوقع حالات سے بازیافت کرنے کے لیے میکانزم شامل ہیں۔
A2A اقدام میں Microsoft کا کردار
Agent2Agent اقدام میں شامل ہونے کا Microsoft کا فیصلہ پروٹوکول اور اس کی صلاحیت کی ایک اہم توثیق ہے۔ Microsoft مصنوعی ذہانت، کلاؤڈ کمپیوٹنگ اور انٹرپرائز سافٹ ویئر میں اپنی وسیع مہارت کو میز پر لاتا ہے۔
یہاں یہ بتایا گیا ہے کہ Microsoft کی شمولیت A2A پروٹوکول کو کس طرح فائدہ پہنچا سکتی ہے:
وسائل اور مہارت: Microsoft A2A پروٹوکول کی ترقی اور فروغ میں اہم وسائل اور مہارت فراہم کر سکتا ہے۔ اس میں تکنیکی ہنر، فنڈنگ اور مارکیٹنگ سپورٹ شامل ہے۔
Azure انٹیگریشن: A2A پروٹوکول کو Azure AI Foundry اور Copilot Studio میں Microsoft کے انٹیگریشن سے ڈویلپرز کے لیے AI ایجنٹوں کی تعمیر اور تعیناتی آسان ہو جائے گی جو معیار کے مطابق ہوں۔ اس سے A2A پروٹوکول کو اپنانے میں تیزی آئے گی اور انٹرآپریبل ایجنٹوں کا ایک بڑا ایکو سسٹم پروان چڑھے گا۔
انٹرپرائز اپنانا: انٹرپرائز مارکیٹ میں Microsoft کی مضبوط موجودگی کاروباروں میں A2A پروٹوکول کو اپنانے میں مدد کر سکتی ہے۔ ایجنٹک اکانومی کی مکمل صلاحیت کو سمجھنے کے لیے یہ بہت ضروری ہے، کیونکہ انٹرپرائزز کے AI ایجنٹوں کے بڑے صارف ہونے کا امکان ہے۔
Google کے ساتھ تعاون: A2A پروٹوکول پر Google کے ساتھ Microsoft کا تعاون AI کے شعبے میں انٹرآپریبلٹی کی اہمیت کا ثبوت ہے۔ یہ شراکت داری صنعت کو ایک مضبوط اشارہ بھیجتی ہے کہ کمپنیوں کو کھلے معیارات بنانے کے لیے مل کر کام کرنے کی ضرورت ہے جو سب کو فائدہ پہنچاتے ہیں۔
ایجنٹ پر مبنی نظاموں کا مستقبل
Agent2Agent پروٹوکول زیادہ نفیس اور ورسٹائل ایجنٹ پر مبنی نظاموں کو تیار کرنے کی بڑی کوشش میں پہیلی کا صرف ایک ٹکڑا ہے۔ تحقیق اور ترقی کے دیگر اہم شعبوں میں شامل ہیں:
ری انفورسمنٹ لرننگ: ری انفورسمنٹ لرننگ ایک قسم کی مشین لرننگ ہے جو ایجنٹوں کو آزمائش اور غلطی سے سیکھنے کی اجازت دیتی ہے۔ یہ خاص طور پر متحرک ماحول میں پیچیدہ کاموں کو انجام دینے کے لیے ایجنٹوں کو تربیت دینے کے لیے مفید ہے۔
قدرتی زبان کی پروسیسنگ: قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP) AI کا ایک شعبہ ہے جو کمپیوٹر کو انسانی زبان کو سمجھنے اور اس پر کارروائی کرنے کے قابل بنانے پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔ NLP ان ایجنٹوں کی تعمیر کے لیے ضروری ہے جو انسانوں کے ساتھ مؤثر طریقے سے بات چیت کر سکیں۔
علم کی نمائندگی اور استدلال: علم کی نمائندگی اور استدلال AI کا ایک شعبہ ہے جو اس بات سے متعلق ہے کہ علم کی نمائندگی اور اس کے بارے میں استدلال کیسے کیا جائے۔ یہ ان ایجنٹوں کی تعمیر کے لیے اہم ہے جو دنیا کے بارے میں اپنی سمجھ کی بنیاد پر باخبر فیصلے کر سکتے ہیں۔
ملٹی ایجنٹ کوآرڈینیشن: ملٹی ایجنٹ کوآرڈینیشن AI کا ایک شعبہ ہے جو اس بات پر توجہ مرکوز کرتا ہے کہ ایک مشترکہ مقصد کو حاصل کرنے کے لیے متعدد ایجنٹوں کے اعمال کو کس طرح مربوط کیا جائے۔ یہ پیچیدہ نظاموں کی تعمیر کے لیے بہت ضروری ہے جن کے لیے متعدد ایجنٹوں کی مربوط کوشش کی ضرورت ہوتی ہے۔
وضاحت کے قابل AI: وضاحت کے قابل AI (XAI) AI کا ایک شعبہ ہے جو AI نظاموں کو زیادہ شفاف اور قابل فہم بنانے پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔ یہ AI ایجنٹوں میں اعتماد پیدا کرنے اور اس بات کو یقینی بنانے کے لیے اہم ہے کہ وہ ذمہ داری سے استعمال ہوں۔
صنعتوں پر اثر
Agent2Agent پروٹوکول، ایجنٹ پر مبنی نظاموں میں ترقی کے ساتھ، مختلف صنعتوں میں انقلاب لانے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ کچھ قابل ذکر مثالوں میں شامل ہیں:
صحت کی دیکھ بھال: AI ایجنٹ ڈاکٹروں کو بیماریوں کی تشخیص کرنے، علاج کی سفارش کرنے اور مریضوں کی نگرانی کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔ انٹرآپریبل ایجنٹ مختلف صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں میں بغیر کسی رکاوٹ کے ڈیٹا کا اشتراک کر سکتے ہیں اور دیکھ بھال کو مربوط کر سکتے ہیں۔
مالیات: AI ایجنٹ ٹریڈنگ کو خودکار کر سکتے ہیں، دھوکہ دہی کا پتہ لگا سکتے ہیں، اور ذاتی مالی مشورہ فراہم کر سکتے ہیں۔ A2A پروٹوکول مختلف مالیاتی اداروں کے ایجنٹوں کے درمیان مواصلات کو آسان بنا سکتا ہے، جس سے کارکردگی بہتر ہوتی ہے اور خطرہ کم ہوتا ہے۔
مینوفیکچرنگ: AI ایجنٹ پیداواری عمل کو بہتر بنا سکتے ہیں، سپلائی چین کا انتظام کر سکتے ہیں اور کوالٹی کنٹرول انجام دے سکتے ہیں۔ انٹرآپریبل ایجنٹ مختلف مینوفیکچرنگ سہولیات اور سپلائرز میں سرگرمیوں کو مربوط کر سکتے ہیں۔
نقل و حمل: AI ایجنٹ خود مختار گاڑیوں کو کنٹرول کر سکتے ہیں، ٹریفک کے بہاؤ کا انتظام کر سکتے ہیں اور لاجسٹکس کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ A2A پروٹوکول مختلف نقل و حمل فراہم کرنے والوں کے ایجنٹوں کے درمیان مواصلات کو فعال کر سکتا ہے، جس سے ایک زیادہ موثر اور مربوط نقل و حمل کا نظام بنتا ہے۔
صارفین کی خدمت: AI ایجنٹ کسٹمر سپورٹ فراہم کر سکتے ہیں، سوالات کے جوابات دے سکتے ہیں اور مسائل حل کر سکتے ہیں۔ انٹرآپریبل ایجنٹ گاہکوں کو مختلف ایجنٹوں اور محکموں کے درمیان بغیر کسی رکاوٹ کے منتقل کر سکتے ہیں، جس سے ایک زیادہ ذاتی اور موثر کسٹمر کا تجربہ فراہم کیا جا سکتا ہے۔
چیلنجز اور تحفظات
اگرچہ Agent2Agent پروٹوکول بہت بڑا وعدہ رکھتا ہے، لیکن اس کے نفاذ اور اپنانے سے وابستہ چیلنجوں اور تحفظات کو تسلیم کرنا ضروری ہے:
سیکیورٹی خطرات: انٹرآپریبلٹی نئے سیکیورٹی خطرات متعارف کروا سکتی ہے۔ ایجنٹ مواصلات کی سیکیورٹی کو یقینی بنانا اور بدنیتی پر مبنی ایجنٹوں کو سسٹم میں دراندازی کرنے سے روکنا بہت ضروری ہے۔
رازداری کے خدشات: AI ایجنٹ اکثر حساس ڈیٹا کو ہینڈل کرتے ہیں۔ صارف کی رازداری کا تحفظ اور ڈیٹا کی رازداری کے ضوابط کی تعمیل کو یقینی بنانا سب سے اہم ہے۔
اخلاقی تحفظات: AI ایجنٹ لوگوں کی زندگیوں پر نمایاں اثر ڈال سکتے ہیں۔ اس بات کو یقینی بنانا کہ ایجنٹوں کو اخلاقی اور ذمہ داری سے استعمال کیا جائے بہت ضروری ہے۔
پیچیدگی: انٹرآپریبل ایجنٹ پر مبنی نظاموں کو تیار اور تعینات کرنا پیچیدہ ہو سکتا ہے۔ ترقی کے عمل کو آسان بنانا اور ڈویلپرز کے لیے مناسب ٹولز اور وسائل فراہم کرنا بہت ضروری ہے۔
گورننس: ایجنٹک اکانومی کے لیے واضح گورننس ڈھانچے اور معیارات قائم کرنا انصاف، شفافیت اور احتساب کو یقینی بنانے کے لیے ضروری ہے۔
نتیجہ
Agent2Agent پروٹوکول مصنوعی ذہانت کے ارتقاء میں ایک اہم قدم کی نمائندگی کرتا ہے۔ AI ایجنٹوں کے درمیان ہموار مواصلات اور تعاون کو فعال بنا کر، پروٹوکول میں مختلف صنعتوں میں جدت اور کارکردگی کی نئی سطحوں کو کھولنے کی صلاحیت ہے۔ اس اقدام پر Google کے ساتھ مل کر کام کرنے کا Microsoft کا فیصلہ پروٹوکول اور اس کی صلاحیت کی ایک مضبوط توثیق ہے۔ اگرچہ چیلنجز اور تحفظات باقی ہیں، لیکن ایجنٹ پر مبنی نظاموں کا مستقبل روشن نظر آتا ہے، اور Agent2Agent پروٹوکول اس مستقبل کی تشکیل میں کلیدی کردار ادا کرنے کے لیے تیار ہے۔