نویسنده (ها): adit sheth
در ابتدا منتشر شده در به سمت هوش مصنوعیبشر
از آنجا که هوش مصنوعی همچنان فراتر از تعامل تک مدلی تکامل می یابد ، ما شاهد تحول عمیقی در نحوه طراحی ، ساخت و استقرار سیستم های هوشمند هستیم. شرکت ها دیگر از مستقل بودن راضی نیستند LLMابزارهای محور. در عوض ، آنها در آغوش می گیرند سیستم های چند عامل -اکوسیستم عوامل هوش مصنوعی خودمختار که برای حل کارهای پیچیده و با ارزش بالا همکاری می کنند.
این تغییر بیش از مدل های باهوش تر نیاز دارد. این امر به پروتکل های ارتباطی قوی ، مقیاس پذیری معماری ، مدیریت حافظه ، ارکستراسیون و تجدید نظر در مورد نحوه صحبت نمایندگان هوش مصنوعی با یکدیگر نیاز دارد.
دو رویکرد معماری بر این منظره حاکم است: پروتکل های عامل به عامل (A2A) و پروتکل زمینه مدل (MCP)بشر هرکدام عوامل هوش مصنوعی را قادر می سازد تا همکاری کنند – اما به روش های عمیقاً متفاوت. در این مقاله ، ما عمیقاً به معماری های آنها ، تجارت فنی ، موارد استفاده و پیامدهای آینده برای طراحی AI Enterprise شیرجه می شویم.
ظهور سیستم های چند عامل
چرا سازمان ها به سمت طرح های چند عامل تغییر می کنند؟
از آنجا که هیچ مدل یا نماینده AI واحد نمی تواند به طور مؤثر از پیچیدگی کارهای مدرن تجاری مانند تجزیه و تحلیل قرارداد حقوقی ، کنترل سیاست HR ، اتوماسیون بین سیستم و خلاصه چند زبانه برخوردار باشد. درعوض ، چندین عامل تخصصی – هر یک برای استدلال ، بازیابی ، ارکستر ، اعتبار سنجی و انطباق بهینه شده اند – برای ایجاد نتایج ثروتمندتر و قوی تر با هم همکاری می کنند.
اما همکاری بین عوامل غیر مهم است. بدون داشتن یک مدل ارتباطی خوب ساختار یافته ، سیستم به سرعت مقیاس شکننده ، مات و دشوار می شود.
این جایی است که A2a وت MCP بیا بازی
پروتکل A2A: همکاری عامل نقطه به نقطه
در عامل به عامل (A2A) مدل یک رویکرد مستقیم و غیرمتمرکز است که در آن هر عامل هوش مصنوعی رابط کاربری خود را (معمولاً از طریق API یا اتوبوس پیام) در معرض دید قرار می دهد و به طور مستقل با سایر عوامل ارتباط برقرار می کند. نمایندگان می توانند با یکدیگر تماس بگیرند ، داده ها را منتقل کنند و در انتظار پاسخ ها باشند – دقیقاً مانند میکروسرویس در معماری نرم افزار سنتی.
طراحی معماری
هر نماینده در یک سیستم A2A:
- به طور مستقل میزبان و مستقر است (اغلب در ظروف یا توابع بدون سرور)
- آن را حفظ می کند حافظه داخلی خود و زمینه محلی
- از طریق API (استراحت/GRPC) ، صف پیام یا پیام رسانی بدون کارگزار ارتباط برقرار می کند
- نیاز به دانستن نقطه پایانی ، طرحواره مورد انتظار و ساختار پاسخ سایر عوامل دارد
سیستم A2A معمولی به پایان می رسد شبکه نقطه به نقطه رشته شناسی جایی که مأمورین در صورت لزوم به هم متصل می شوند. با گذشت زمان ، این به یک تبدیل می شود معماری “اسپاگتی” – مشهای درهم و برهم از وابستگی ها که باعث افزایش پیچیدگی عملیاتی می شود.
خصوصیات فنی
- عوامل کاملاً همراه اما خودمختار هستند
- ارتباطات اغلب همزمان است اما ممکن است شامل کارهای async باشد
- هر عامل ممکن است منطق ارکستراسیون را به صورت محلی اداره کند
- رسیدگی به خطای و آزمایشات باید در هر نقطه تماس اجرا شود
- هیچ حافظه متمرکز یا تاریخ مشترک وجود ندارد – هر نماینده فقط زمینه محلی دارد
مزایای A2a
- انعطاف پذیری: عوامل جدید را می توان به راحتی با منطق منحصر به فرد خود معرفی کرد
- خودمانی: هر عامل می تواند به طور مستقل تکامل یابد ، از متفاوت استفاده کند LLMS یا اعلان
- موازی سازی: چندین عامل می توانند به طور همزمان وظایف را اجرا کنند
- سازگاری میکروسرویس: به خوبی با سیستم های سازمانی مدرن تراز می شود
چالش های A2a
- بطری های مقیاس پذیری: سیستم در پیچیدگی O (n²) برای نمایندگان N رشد می کند
- پیچیدگی اشکال زدایی: قابلیت ردیابی توزیع شده و نقاط شکست برای مدیریت سخت تر است
- نگهداری بالای سر: تغییرات در یک عامل می تواند در بسیاری از عوامل وابسته سوار شود
- قطعه قطعه سازی: هیچ حافظه یا تاریخچه یکپارچه به معنای هماهنگی ضعیف است
این مدل اغلب در سیستم های کوچک قوی شروع می شود اما در مقیاس مبارزات می شود. بسیاری از سازمان هایی که از A2A استفاده می کنند با گسترش تعداد عامل ها با محدودیت هایی روبرو می شوند و آنها را به منظور ارزیابی مجدد معماری خود سوق می دهند.
MCP: پروتکل زمینه مدل
در پروتکل زمینه مدل (MCP) به عنوان پاسخ به رشد هرج و مرج سیستم های A2A معرفی شد. MCP ارائه می دهد متمرکز ، ساختار یافته و پروتکل محور رویکرد به ارکستراسیون عامل. به جای اینکه عوامل مستقیماً یکدیگر را صدا کنند ، یک ارکستر مرکزی (که اغلب توسط LLM تغذیه می شود) اجرای ، حالت ، حافظه و عملکرد زنجیره ای همه ابزارها و عوامل را مدیریت می کند.
طراحی معماری
در سیستم های مبتنی بر MCP:
- بوها ارکستور مرکزی پرس و جو کاربر یا هدف سیستم را دریافت می کند
- آن را حفظ می کند زمینه مشترک، از جمله:
- پیام های سیستم
- توضیحات ابزار و عامل
- حافظه/تاریخچه مراحل قبلی
- نتایج متوسط
- ارکستور برای انتخاب عمل بعدی از پیشبرد و بازتاب ساختاری استفاده می کند
- از ابزارها/نمایندگان به عنوان فراخوانی می شوند توابع، هرکدام با یک طرح مشخص
مأمورین از یکدیگر آگاه نیستند – آنها ابزاری هستند که در انتظار فراخوانی هستند ، و ارکستور تعیین می کند که چگونه آنها را در یک برنامه راه حل تهیه کنید.
خصوصیات فنی
- ابزارهای بدون تابعیت (نمایندگان) از طریق تماسهای معنایی توصیف می شوند
- حافظه در سطح ارکستراتور نگهداری می شود و در بین تماس ها به اشتراک گذاشته می شود
- پاسخ ها با استفاده از تعیین کننده های JSON یا عملکرد-تماس ساخته شده اند
- خود تأمل ، آزمایش مجدد و اعتبار سنجی را می توان در حلقه ارکستور تعبیه کرد
- ادغام آسان با افزونه ها ، API ها و ابزارهای سنتی را امکان پذیر می کند
مزایای MCP
- حافظه متمرکز: هر مرحله ثبت می شود و برای اطلاع از مرحله بعدی استفاده می شود
- استدلال بهبود یافته: ارکستر می تواند به صورت پویا برنامه ریزی ، تأمل و تنظیم کند
- قابلیت گسترش: ابزارهای جدید از طریق طرحواره وصل می شوند ، نه کد سفارشی
- قابلیت ردیابی: سیاهههای مربوط به اجرای ، زمینه و جریان تصمیم گیری به صورت مرکزی در دسترس هستند
- امنیت: بهتر برای مدیریت ، حسابرسی و انطباق شرکت
چالش های MCP
- پیچیدگی اولیه: نیاز به برنامه ریزی مقدماتی زمینه ، طرحواره و ابرداده ابزار دارد
- انعطاف پذیری کمتر در لبه: ابزارها باید با ساختار ارکستر مطابقت داشته باشند
- وابستگی به کیفیت LLM: ارکستر برای جلوگیری از برنامه های بد باید به خوبی استدلال کند
به طور کلی ، MCP پیش بینی و قدرت را در سیستم های عامل معرفی می کند ، اما با هزینه چابکی اولیه.
مقایسه: A2A در مقابل MCP
برنامه های کاربردی در سیستم های واقعی
جایی که A2a می درخشد
سیستم های A2A در محیط های سریع حرکت می کنند که تیم های مختلف عوامل مختلفی را کنترل می کنند و به تکرار سریع نیاز است. مثالها:
- اتوماسیون پشتیبانی مشتری: عوامل بازیابی ، خلاصه کننده ها ، آنالایزرهای احساسات
- خطوط لوله کم تحرک: زنجیرهای استنتاج با SLA های سخت
- نمونه های کاری نمونه برداری AI: POC های سریع با استفاده از عوامل کانتینر شده
A2A اغلب اولین تیم های معماری است که هنگام حرکت به سمت طراحی چند عامل سعی می کنند.
جایی که MCP برنده می شود
MCP واقعاً می درخشد سیستم های AI خودمختار درجه یک آن تقاضا:
- حافظه مشترک ، مانند درک سند قانونی
- جریان تنظیم شده مانند مراقبت های بهداشتی یا دارایی
- منطق چند چرخش ، بازتاب، یا بهینه سازی ابزار
- قابلیت شنیدن و قابلیت ردیابی زنجیره ای از آن
بسیاری ساعتبا عمل، یا رعایت MCP را برای ساختار و قابلیت اطمینان خود ترجیح دهید.
روند نوظهور
به عنوان اکوسیستم های عامل بالغ ، مدل های ترکیبی در حال ظهور هستند:
- A2a در لبه برای ابزارهای سریع و تخصصی
- MCP در هسته برای تأمل ، ارکستراسیون و حاکمیت
سیستم های آینده ممکن است شامل موارد زیر باشد:
- مسیریابی معنایی: انتخاب خودکار بهترین عامل برای یک کار با استفاده از تعبیه
- نمودارهای حافظه پویا: نمایندگان مشترک در به روزرسانی های حافظه
- بازارهای ابزار: قابلیت های پلاگین و بازی برای عوامل LLM
در همه اینها ، پروتکل هایی که ارائه می دهند مدولار بودن ، مشاهده و برنامه ریزی موج بعدی طراحی سیستم AI را تعریف می کند.
ملاحظات استراتژیک برای شرکت ها
از دیدگاه طراحی ، انتخاب بین A2A و MCP همه چیز را از سرعت انحراف گرفته تا وضعیت انطباق تأثیر می گذارد. شرکت ها باید بپرسند:
- محیط عامل ما چقدر پویا است؟
- آیا به حافظه مشترک و ارکستراسیون نیاز داریم؟
- هزینه عدم موفقیت و سوء استفاده چقدر است؟
- آیا می توانیم ادغام سفارشی را تحمل کنیم یا به طرح اول طرحواره نیاز داشته باشیم؟
به طور فزاینده ای ، ارکستراسیون سبک MCP نه تنها برای برتری فنی ، بلکه به این دلیل که به سیستم ها اجازه می دهد تا از لحاظ هوشمندانه رشد کنند ، سازگار شوند و حاکم باشند.
اینها فقط تصمیمات طراحی نیستند. آنها شکل می دهند شخصیت از سیستم های هوش مصنوعی – نحوه رفتار ، تعامل و یادگیری با گذشت زمان.
افکار نهایی
آینده سیستم های هوش مصنوعی است چند عامل – اما مهمتر از همه ، این است چند معماریبشر پروتکل های A2A سادگی و چابکی را ارائه می دهند ، در حالی که MCP استدلال ، ساختار و کنترل را به ارمغان می آورد.
معماری که امروز انتخاب می کنیم پایه های سیستم های خودمختار فردا است. کسانی که نه تنها چگونگی کار نمایندگان را می فهمند بلکه چگونه کار می کنند با هم – نسل بعدی نرم افزار هوشمند را تعریف می کند.
هر دو A2A و MCP یک تغییر اساسی در طراحی AI را نشان می دهند: از چت های تک نوبت به اکوسیستم های عامل که برنامه ریزی ، عقل و همکاری می کنند. برای پزشکان ، معماران و محققان ، درک این پارادایم ها دروازه ایجاد راه حل های مقیاس پذیر ، امن و قدرتمند هوش مصنوعی است.
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی