تعارف: باہم مربوط اے آئی ایجنٹ کے دور کا آغاز
مصنوعی ذہانت (اے آئی) کی دنیا تیزی سے ترقی کر رہی ہے، جہاں اے آئی ایجنٹ جدت طرازی کے مرکز کے طور پر ابھر رہے ہیں۔ حالیہ پیش رفتیں، جیسے کہ مائیکروسافٹ کی جانب سے Github MCP سرور کا آغاز، گوگل کی جانب سے A2A انٹر ایجنٹ کمیونیکیشن پروٹوکول کی نقاب کشائی، اور علی پے کی جانب سے MCP سرور کا انضمام، نے اے آئی ایجنٹس کی صلاحیت میں وسیع پیمانے پر دلچسپی پیدا کر دی ہے۔
اے آئی ایجنٹس کو سمجھنا: بنیادی اجزاء اور موجودہ منظرنامہ
اگرچہ اے آئی ایجنٹ کی عالمگیر سطح پر قبول شدہ تعریف ابھی تک مبہم ہے، لیکن اوپن اے آئی کے سابق محقق للیان وینگ ایک وسیع پیمانے پر تسلیم شدہ نقطہ نظر پیش کرتے ہیں۔ وینگ کا کہنا ہے کہ “منصوبہ بندی،” “میموری،” اور “ٹول کا استعمال” اے آئی ایجنٹ کے اہم تعمیراتی بلاکس ہیں۔
اے آئی ایجنٹ کی ترقی کی موجودہ حالت: محدود مالی منفعت اور غیر استعمال شدہ صلاحیت
فی الحال، صرف مٹھی بھر اے آئی ایجنٹس آزادانہ طور پر مالی منفعت حاصل کر رہے ہیں، جو نسبتا کم مارکیٹ دخول کی نشاندہی کرتا ہے۔ زیادہ تر ایجنٹس بڑے پیمانے پر ماڈلز کی وسیع تر سروس کی پیشکشوں کے اندر بنڈل ہوتے ہیں۔ مانوس اور ڈیون جیسے اسٹینڈ لون پیشکشیں، جو خود مختار ٹاسک پلاننگ کی صلاحیتوں پر فخر کرتے ہیں، اکثر اہم حدود کے ساتھ آتے ہیں۔ ان جدید ایجنٹوں کے لیے صارف کا تجربہ محدود ہو سکتا ہے، جس سے ان کی وسیع پیمانے پر اپنائیت میں رکاوٹ پیدا ہوتی ہے۔
تاہم، مستقبل امید افزا نظر آتا ہے۔ جیسے جیسے بڑے ماڈلز کی استدلال کی صلاحیتیں بہتر ہوتی رہیں گی، اے آئی ایجنٹس ایپلی کیشن کی جدت کے محبوب بننے کے لیے تیار ہیں۔ کئی عوامل اے آئی ایجنٹس کے وسیع پیمانے پر اپنانے میں سہولت فراہم کرنے کے لیے جمع ہو رہے ہیں:
- ماڈل ٹریننگ کے سیاق و سباق کی ونڈوز میں بے پناہ اضافہ: معلومات کی وسیع مقدار پر کارروائی کرنے کی ماڈلز کی صلاحیت تیزی سے پھیل رہی ہے، اس کے ساتھ ہی کمک سیکھنے کی تکنیکوں کا بڑھتا ہوا اطلاق بھی ہے۔ اس سے زیادہ نفیس اور مضبوط استدلال ماڈلز پیدا ہوتے ہیں۔
- پھلتا پھولتا ماحولیاتی نظام: MCP اور A2A جیسے پروٹوکول تیزی سے تیار ہو رہے ہیں، جس سے ایجنٹس کے لیے وسیع پیمانے پر ٹولز تک رسائی اور ان کا استعمال آسان ہو گیا ہے۔ نومبر 2024 میں، اینتھروپک نے MCP پروٹوکول جاری اور اوپن سورس کیا، جس کا مقصد اس بات کو معیاری بنانا ہے کہ بیرونی ڈیٹا اور ٹولز ماڈلز کو سیاق و سباق کیسے فراہم کرتے ہیں۔
MCP اور A2A: اے آئی ایجنٹس کے لیے ہموار رابطے کو فعال کرنا
MCP پروٹوکول اے آئی ایجنٹس کو بیرونی ڈیٹا اور ٹولز کے ساتھ آسانی سے جڑنے کے قابل بناتا ہے، جبکہ A2A ایجنٹوں کے درمیان مواصلت کو آسان بناتا ہے۔ اگرچہ MCP ایجنٹس کو بیرونی وسائل سے جوڑنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے اور A2A ایجنٹ سے ایجنٹ مواصلات پر، لیکن دونوں افعال ایک پیچیدہ ماحول میں اوورلیپ ہو سکتے ہیں جہاں ٹولز کو ایجنٹوں کے طور پر انکیپسولیٹ کیا جا سکتا ہے۔ یہ صحت مند مقابلہ بیرونی ٹولز تک رسائی اور مواصلات کو آسان بنانے کے لیے بڑے ماڈلز کی لاگت کو کم کرنے کے لیے ضروری ہے۔
اے آئی ایجنٹس کے مستقبل کا تصور کرنا: کلیدی ترقی کے راستے
اے آئی ایجنٹس کا ارتقاء مختلف ڈومینز میں نئی امکانات کو کھولنے کا وعدہ کرتا ہے۔ یہاں چند ممکنہ ترقیاتی راستے ہیں:
1. اینڈ ٹو اینڈ فنکشنلٹی: انسانی تعریف شدہ ورک فلو کی ضرورت کو ختم کرنا
فی الحال دستیاب بہت سے اے آئی ایجنٹس Coze اور Dify جیسے پلیٹ فارمز پر بنائے گئے ہیں، جس کے لیے صارفین کو ورک فلو کی پہلے سے وضاحت کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ ابتدائی ایجنٹ ہیں، جو فوری انجینئرنگ کی جدید شکلوں سے مشابہ ہیں۔ زیادہ جدید ایجنٹ “اینڈ ٹو اینڈ” ہوں گے، جو صارف کے ان پٹ کی بنیاد پر شروع سے آخر تک خود مختار طور پر کام مکمل کرنے کے قابل ہوں گے۔ یہ زیادہ جدید ایجنٹ انتہائی مطلوبہ ہیں اور ممکنہ طور پر اگلی بریک تھرو اے آئی ایپلی کیشنز ہوں گے۔
2. روبوٹکس اور خود مختار ڈرائیونگ کو بااختیار بنانا
جب ہم اے آئی ایجنٹس کے تصور کو مجسم ذہانت پر لاگو کرتے ہیں، تو ہم دیکھتے ہیں کہ بڑے ماڈلز کے زیر کنٹرول روبوٹ اور گاڑیاں بھی ایجنٹ ہیں۔ روبوٹکس میں، بنیادی رکاوٹ “سیریبیلم” نہیں ہے جو جسمانی افعال کے لیے ذمہ دار ہے، بلکہ “دماغ” ہے جو یہ فیصلہ کرتا ہے کہ کیا کارروائی کرنی ہے۔ یہاں اے آئی ایجنٹس ایک اہم کردار ادا کر سکتے ہیں۔
3. انٹر ایجنٹ کمیونیکیشن اور اے آئی نیٹیو نیٹ ورکس کو فروغ دینا ڈی آئی ڈی اور دیگر ٹیکنالوجیز کے ساتھ
مستقبل میں، اے آئی ایجنٹس کو ایک دوسرے کے ساتھ بات چیت کرنے، خود کو منظم کرنے اور مذاکرات کرنے کے قابل ہونا چاہیے، جس سے موجودہ انٹرنیٹ سے زیادہ موثر اور لاگت سے موثر تعاون نیٹ ورک تیار کیا جا سکے۔ چینی ڈویلپر کمیونٹی ANP جیسے پروٹوکول تیار کر رہی ہے، جس کا مقصد ایجنٹ انٹرنیٹ دور کے لیے HTTP پروٹوکول بننا ہے۔ وکندریقرت شناخت (DID) جیسی ٹیکنالوجیز ایجنٹ کی توثیق کے لیے استعمال کی جا سکتی ہیں۔
سرمایہ کاری کے مواقع: استدلال کی طاقت کی بڑھتی ہوئی مانگ
مارکیٹ نے محدود تربیتی ڈیٹا اور پہلے سے تربیت یافتہ اسکیلنگ قانون کی قریب آنے والی حدود کی وجہ سے اے آئی کمپیوٹنگ پاور ڈیمانڈ کی پائیداری کے بارے میں خدشات کا اظہار کیا ہے۔ تاہم، اے آئی ایجنٹس مزید استدلال کی طاقت کے لیے مانگ کو کھولیں گے۔ مختلف تنظیمیں فعال طور پر ایجنٹس تیار کر رہی ہیں، اور مسابقتی منظر نامہ ابھی تک تیار ہو رہا ہے۔ کسی ایجنٹ کے لیے اپنے طویل سیاق و سباق کی ونڈو اور ماحولیاتی تبدیلیوں کی بنیاد پر مسلسل موافقت کے ساتھ کام مکمل کرنے کے لیے درکار کمپیوٹنگ پاور سادہ بڑے ماڈل کے ٹیکسٹ جوابات کے لیے درکار کمپیوٹنگ پاور سے کہیں زیادہ ہے۔
اے آئی ایجنٹس کی تیز رفتار ترقی استدلال کمپیوٹنگ پاور کی مانگ میں اضافے کا باعث بننے کے لیے تیار ہے۔ ہمیں اس میں اہم مواقع نظر آتے ہیں:
- کمپیوٹنگ چپ مینوفیکچررز: NVIDIA، Inphi، Accton، New Era، اور Cambrian۔
- بنیادی پروٹوکول ڈویلپمنٹ کمپنیاں: گوگل (A2A پروٹوکول)۔
- کمپیوٹنگ کلاؤڈ سروس پرووائیڈرز: علی بابا اور ٹینسنٹ۔
- بڑے ماڈل مینوفیکچررز: علی بابا اور بائٹ ڈانس۔
ممکنہ خطرات
- ایک مضبوط MCP ڈسٹری بیوشن پلیٹ فارم کی عدم موجودگی: MCP ایکو سسٹم میں فی الحال ایک مرکزی تقسیم پلیٹ فارم کی کمی ہے۔ مارکیٹ کو اس خلا کو پُر کرنے کے لیے کلاؤڈ پلیٹ فارمز اور دیگر وینڈرز کی ضرورت ہے۔
- بڑے ماڈل ٹیکنالوجی کی توقع سے زیادہ سست ترقی: بڑے ماڈلز کو سیاق و سباق کی ونڈوز اور فریب نظر میں اب بھی اہم چیلنجز کا سامنا ہے۔
- ایجنٹس کی توقع سے زیادہ سست تجارتی کاری: اگرچہ اے آئی ایجنٹس نے فیسوں کا اعلان کیا ہے، لیکن ان کی چارجنگ کی صورتحال عوامی نہیں ہے، اور ان کے کاروباری ماڈل کی پائیداری مشکوک ہے۔
اے آئی ایجنٹس میں گہری ڈوبکی: ایم سی پی اور اے ٹو اے پروٹوکول کی صلاحیت کو کھولنا
اے آئی ایجنٹس کا عروج اس بات میں ایک مثالی تبدیلی کی نشاندہی کرتا ہے کہ ہم ٹیکنالوجی کے ساتھ کس طرح تعامل کرتے ہیں۔ ان ذہین اداروں کو خود مختار طور پر کام انجام دینے، اپنے تجربات سے سیکھنے اور بدلتے ہوئے ماحول کے مطابق ڈھلنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ MCP (ماڈل-سیاق و سباق-پروٹوکول) اور A2A (ایجنٹ ٹو ایجنٹ) جیسے پروٹوکول کا ظہور اے آئی ایجنٹس کی ترقی اور تعیناتی کو مزید تیز کر رہا ہے۔ آئیے ان تصورات میں گہرائی میں اتریں اور ان کے مضمرات کو دریافت کریں۔
اے آئی ایجنٹ کا جوہر: سادہ چیٹ بوٹس سے آگے
اگرچہ ChatGPT جیسے چیٹ بوٹس نے عوام کی تخیلات کو اپنی گرفت میں لے لیا ہے، لیکن اے آئی ایجنٹس اے آئی کی ایک زیادہ جدید شکل کی نمائندگی کرتے ہیں۔ صارفین ان ایجنٹوں سے نہ صرف واضح درخواستوں کا جواب دینے کی توقع کرتے ہیں بلکہ فعال طور پر اپنی ضروریات کو سمجھنے، پیچیدہ کاموں کو توڑنے اور یہاں تک کہ مکمل شدہ منصوبے فراہم کرنے کی بھی توقع کرتے ہیں۔ اس کے لیے اعلیٰ سطح کی خودمختاری اور ذہانت کی ضرورت ہے۔
اے آئی ایجنٹ کے اہم اجزاء: منصوبہ بندی، میموری، اور ٹول کا استعمال
جیسا کہ للیان وینگ نے بیان کیا ہے، اے آئی ایجنٹ کے بنیادی اجزاء منصوبہ بندی، میموری اور ٹول کا استعمال ہیں۔
- منصوبہ بندی: اس میں پیچیدہ کاموں کو چھوٹے، قابل انتظام اقدامات میں تقسیم کرنے اور مطلوبہ نتائج حاصل کرنے کی جانب کی جانے والی پیش رفت پر غور کرنے کی صلاحیت شامل ہے۔
- میموری: اے آئی ایجنٹس کو ماضی کے تعاملات کے بارے میں معلومات برقرار رکھنے، اپنے تجربات سے سیکھنے اور بدلتے ہوئے حالات کے مطابق ڈھالنے کے لیے قلیل مدتی اور طویل مدتی دونوں طرح کی میموری کی ضرورت ہوتی ہے۔
- ٹول کا استعمال: بیرونی ٹولز، جیسے سرچ انجن اور APIs تک رسائی اور ان کا استعمال کرنے کی صلاحیت، اے آئی ایجنٹس کے لیے معلومات جمع کرنے، کارروائیاں کرنے اور حقیقی دنیا کے ساتھ تعامل کرنے کے لیے بہت ضروری ہے۔
پختہ اے آئی ایجنٹ منظرنامہ: تحقیقی منصوبوں سے لے کر مالی منفعت بخش خدمات تک
ابتدائی طور پر، اے آئی ایجنٹ کے منصوبے بنیادی طور پر تحقیقی بنیاد پر تھے، جس کا مقصد مختلف ڈومینز میں اے آئی کی صلاحیت کو تلاش کرنا تھا۔ تاہم، جیسے جیسے ٹیکنالوجی پختہ ہوتی ہے، ہم تجارتی کاری کی طرف تبدیلی دیکھ رہے ہیں۔
مالی منفعت بخش اے آئی ایجنٹ سروسز کا ظہور
بہت سی کمپنیاں اب اے آئی ایجنٹس کو اپنی موجودہ سروس کی پیشکشوں میں ضم کر رہی ہیں، اکثر پریمیم سبسکرپشن پیکجوں کے حصے کے طور پر۔ مثال کے طور پر، گوگل کا Gemini ماڈل ادا شدہ صارفین کے لیے ایک ڈیپ ریسرچ فیچر پیش کرتا ہے، جو انہیں گہرائی سے تحقیق کرنے اور رپورٹس تیار کرنے کے لیے اے آئی کی طاقت سے فائدہ اٹھانے کی اجازت دیتا ہے۔
حدود اور بہتری کے مواقع
کی جانے والی پیش رفت کے باوجود، اے آئی ایجنٹس کو اب بھی حدود کا سامنا ہے۔ موجودہ پیشکشوں میں سے بہت سی استعمال اور فعالیت کے لحاظ سے محدود ہیں، جس سے ان کی وسیع تر سامعین کے لیے اپیل محدود ہو جاتی ہے۔ تاہم، یہ حدود مزید اختراع اور ترقی کے مواقع کی بھی نمائندگی کرتی ہیں۔
سیاق و سباق کی ونڈوز، کمک سیکھنے، اور استدلال ماڈلز کا کردار
اے آئی ایجنٹ ٹیکنالوجی میں حالیہ پیش رفت میں کئی عوامل نے اہم کردار ادا کیا ہے۔
بڑی سیاق و سباق کی ونڈوز کی طاقت
اے آئی ایجنٹس معلومات کو ذخیرہ کرنے اور ان پر کارروائی کرنے کے لیے میموری پر بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں۔ بڑے ماڈلز میں سیاق و سباق کی ونڈوز کے بڑھتے ہوئے سائز نے ایجنٹوں کو زیادہ معلومات برقرار رکھنے اور زیادہ پیچیدہ کام انجام دینے کے قابل بنایا ہے۔
کمک سیکھنا: بہترین فیصلے کرنے کے لیے ایجنٹوں کی تربیت
کمک سیکھنے کی تکنیکیں اے آئی ایجنٹوں کو ایسے کام انجام دینے کی تربیت دینے میں خاص طور پر موثر ثابت ہوئی ہیں جن کا معروضی طور پر جائزہ لیا جا سکتا ہے، جیسے کہ کوڈ جنریشن اور ریاضیاتی مسئلہ حل کرنا۔
استدلال ماڈلز کی ترقی
اے آئی ایجنٹس بنیادی طور پر استدلال ماڈلز کی ایپلی کیشنز ہیں۔ زیادہ نفیس استدلال ماڈلز کی ترقی، جیسے کہ OpenAI کی Chain of Thought (CoT)، نے زیادہ قابل اور ذہین ایجنٹوں کے لیے راہ ہموار کی ہے۔
MCP اور A2A پروٹوکول کی اہمیت
معیاری مواصلاتی پروٹوکول کا ظہور اے آئی ایجنٹس کی ترقی اور تعیناتی کو آسان بنانے کے لیے بہت ضروری ہے۔
MCP: بیرونی ڈیٹا اور ٹولز کے ساتھ انضمام کو آسان بنانا
MCP پروٹوکول کا مقصد اس بات کو معیاری بنانا ہے کہ اے آئی ماڈلز کس طرح بیرونی ڈیٹا اور ٹولز تک رسائی اور ان کا استعمال کرتے ہیں۔ یہ مختلف خدمات کے ساتھ ایجنٹوں کو ضم کرنے کی پیچیدگی اور لاگت کو کم کرتا ہے۔
A2A: اے آئی ایجنٹوں کے درمیان مواصلت کو فعال بنانا
A2A پروٹوکول اے آئی ایجنٹوں کے درمیان مواصلت اور تعاون کو آسان بناتا ہے۔ یہ پیچیدہ، تقسیم شدہ اے آئی سسٹمز بنانے کے لیے نئی امکانات کھولتا ہے۔
اے آئی ایجنٹس کا مستقبل: ذہین معاونین کی ایک دنیا
اے آئی ایجنٹس کی ترقی ابھی ابتدائی مراحل میں ہے، لیکن اس میں بہت زیادہ صلاحیت موجود ہے۔ مستقبل میں، ہم اے آئی ایجنٹس کو دیکھنے کی توقع کر سکتے ہیں جو خود مختار طور پر وسیع پیمانے پر کام انجام دینے، اپنے تجربات سے سیکھنے اور بدلتے ہوئے حالات کے مطابق ڈھلنے کے قابل ہیں۔ یہ ذہین معاونین اس طریقے میں انقلاب برپا کر دیں گے جس طرح ہم ٹیکنالوجی کے ساتھ تعامل کرتے ہیں اور ہماری زندگیوں کے مختلف پہلوؤں کو تبدیل کر دیتے ہیں۔
چیلنجز اور غور و فکر
جیسے جیسے اے آئی ایجنٹس زیادہ عام ہوتے جائیں گے، ممکنہ چیلنجز اور خدشات کو دور کرنا ضروری ہے۔
- اخلاقی تحفظات: اے آئی ایجنٹس کو ذمہ دار اور اخلاقی انداز میں تیار اور تعینات کیا جانا چاہیے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ وہ تعصبات کو برقرار نہ رکھیں یا کچھ گروہوں کے ساتھ امتیازی سلوک نہ کریں۔
- سیکیورٹی خطرات: اے آئی ایجنٹس سیکیورٹی خطرات، جیسے کہ ہیکنگ اور ڈیٹا کی خلاف ورزیوں کا شکار ہو سکتے ہیں۔ ان سسٹمز کی حفاظت کے لیے مضبوط سیکیورٹی اقدامات کو نافذ کرنا بہت ضروری ہے۔
- ملازمت کی جگہ سے بے دخلی: اے آئی ایجنٹس کی آٹومیشن صلاحیتیں بعض صنعتوں میں ملازمت کی جگہ سے بے دخلی کا باعث بن سکتی ہیں۔ ان تبدیلیوں کی تیاری کرنا اور ان کارکنوں کے لیے مدد فراہم کرنا ضروری ہے جو متاثر ہوئے ہیں۔