W miarę rozwoju sztucznej inteligencji (AI) potrzeba standaryzowanych protokołów komunikacyjnych staje się coraz bardziej istotna. Dwa istotne wydarzenia w tej dziedzinie to Agent-do-agenta (A2A) Google Protocol i Model Context Protocol (MCP) firmy Anthropic. Chociaż oba mają na celu zwiększenie interoperacyjności AI, dotyczą różnych aspektów integracji AI. W tym artykule zagłębiamy się w funkcjonalności, różnice i potencjalne synergie między A2A i MCP, dostarczając wglądu deweloperom i przedsiębiorstwom poruszającym się po krajobrazie AI.
Czym jest A2A Google?
A2A firmy Google, skrót od „Agent-to-Agent”, to struktura zaprojektowana w celu ułatwienia bezproblemowej komunikacji i współpracy między agentami AI a zewnętrznymi źródłami danych lub narzędziami. Podczas gdy szczegółowe informacje na temat architektury i funkcjonalności A2A wciąż się pojawiają, jest ona pozycjonowana jako konkurent MCP firmy Anthropic, mając na celu rozwiązanie podobnych wyzwań w integracji danych AI.
Kluczowe cechy:
- Komunikacja międzyagentowa: Ułatwia bezpośrednią komunikację między agentami AI na różnych platformach.
- Normalizacja: Zapewnia wspólną strukturę, dzięki której agenci AI mogą rozumieć i przetwarzać współdzielone informacje.
- Skalowalność: Zaprojektowane z myślą o obsłudze wdrożeń na dużą skalę w różnych branżach.
Czym jest MCP firmy Anthropic?
Model Context Protocol (MCP) firmy Anthropic to standard typu open source wprowadzony w listopadzie 2024 r. w celu rozwiązania problemów związanych ze złożonością integracji LLM z zewnętrznymi źródłami danych i narzędziami. MCP zapewnia ustrukturyzowane ramy, które umożliwiają aplikacjom AI bezproblemowy dostęp do różnych zestawów danych i interakcję z nimi.
Kluczowe cechy:
- Uniwersalna integracja: Umożliwia modelom sztucznej inteligencji łączenie się z różnymi źródłami danych przy użyciu jednego protokołu.
- Zachowanie kontekstu: Przechowuje informacje kontekstowe w czasie, gdy systemy sztucznej inteligencji wchodzą w interakcje z różnymi narzędziami i zbiorami danych.
- Otwarte źródło: Zachęca do wnoszenia wkładu przez społeczność i powszechnego stosowania.
Kluczowe różnice między A2A i MCP
Zakres komunikacji
- A2A:Koncentruje się na komunikacji poziomej między agentami AI, umożliwiając im skuteczną współpracę i dzielenie się informacjami.
- MCP:Kładzie nacisk na integrację pionową, umożliwiając modelom AI dostęp do zewnętrznych źródeł danych i narzędzi oraz ich wykorzystywanie.
Podejście integracyjne
- A2A:Zapewnia standardowy protokół komunikacji między agentami, ułatwiając współdziałanie różnych struktur sztucznej inteligencji.
- MCP: Oferuje modułową architekturę klient-serwer, oddzielając asystentów AI od usług zaplecza i upraszczając proces integracji.
Przypadków użycia
- A2A:Idealne rozwiązanie w scenariuszach wymagających koordynacji działań wielu agentów AI, np. przy wspólnym rozwiązywaniu problemów lub rozproszonym wykonywaniu zadań.
- MCP:Nadaje się do zastosowań, w których modele sztucznej inteligencji muszą współdziałać z różnymi źródłami danych i narzędziami, np. w celu uzyskania dostępu do baz danych lub wykonywania funkcji.
Przyjęcie i wpływ w branży
Google akceptuje MCP
W znaczącym ruchu Google ogłosiło swoje wsparcie dla MCP firmy Anthropic, integrując go ze swoimi modelami Gemini i zestawem narzędzi programistycznych (SDK). Ta adopcja podkreśla uznanie przez branżę wartości MCP w standaryzacji integracji AI z zewnętrznymi źródłami danych.
Postępy Anthropic'a
Anthropic nadal ulepsza swoje modele AI, takie jak Claude 3.5 Sonnet, który teraz zawiera funkcje takie jak „użytkowanie komputera”, umożliwiając AI wykonywanie zadań na komputerze, takich jak przeglądanie Internetu i pisanie. Te zmiany pokazują praktyczne zastosowania MCP w umożliwianiu modelom AI interakcji z różnymi narzędziami i systemami.
Czy A2A i MCP odnoszą się do różnych przypadków użycia?
Chociaż zarówno A2A, jak i MCP mają na celu usprawnienie integracji systemów AI z zewnętrznymi źródłami danych, mogą być przeznaczone do różnych przypadków użycia i różnych potrzeb organizacyjnych.
- Skupienie A2A:Kładzie nacisk na autonomiczną współpracę agentów i dynamiczne zarządzanie kontekstem, co potencjalnie oferuje większą elastyczność w środowiskach, w których agenci AI muszą ze sobą wchodzić w interakcje i dostosowywać się do zmieniających się krajobrazów danych.
- Mocne strony MCP:Zapewnia solidną i znormalizowaną infrastrukturę do integracji uporządkowanych danych, dzięki czemu doskonale nadaje się do zastosowań wymagających spójnego i bezpiecznego dostępu do określonych źródeł danych.
Organizacje mogą wybierać pomiędzy protokołami A2A i MCP, biorąc pod uwagę takie czynniki, jak złożoność środowisk danych, konieczność współpracy agentów i znaczenie standardowych protokołów.
Perspektywy na przyszłość
Integracja A2A i MCP stanowi znaczący krok w kierunku bardziej połączonych i wydajnych systemów AI. W miarę jak protokoły te zyskują popularność, deweloperzy i przedsiębiorstwa mogą spodziewać się bardziej usprawnionych procesów integracji AI, co prowadzi do rozwoju zaawansowanych, autonomicznych aplikacji.
Wykorzystując mocne strony A2A i MCP, społeczność AI może budować systemy, które są nie tylko interoperacyjne, ale także adaptowalne do różnych zadań i środowisk. To podejście oparte na współpracy otwiera drogę do bardziej inteligentnych i wydajnych rozwiązań AI w przyszłości.
Jakiego rodzaju pomocy CometAPI może udzielić w ramach A2A?
Interfejs API Comet, jako ujednolicona platforma agregująca różne interfejsy API modeli AI — w tym te do generowania obrazów, syntezy wideo, konwersacyjnej AI, zamiany tekstu na mowę (TTS) i zamiany mowy na tekst (STT) — jest dobrze przygotowana do odegrania kluczowej roli w ekosystemie Agent2Agent (A2A). Poprzez integrację z protokołem A2A, CometAPI może zwiększyć interoperacyjność między agentami AI, usprawnić złożone przepływy pracy i wspierać bardziej spójne środowisko AI.
- Generowanie obrazu:Agent projektowy może zażądać zasobów obrazów od agenta modelu generatywnego za pośrednictwem CometAPI.
- Synteza wideo:Agent marketingowy może współpracować z agentem zajmującym się generowaniem materiałów wideo w celu produkcji treści promocyjnych.
- Konwersacja AI:Agenci obsługi klienta mogą komunikować się z agentami czatu w celu udzielenia odpowiedzi na zapytania.
- TTS i STT:Asystenci głosowi mogą wykorzystywać agentów TTS i STT do przetwarzania mowy.
Wykorzystując A2A, agenci mogą komunikować się skutecznie, koordynować zadania i bezproblemowo udostępniać dane.
Interfejs API Comet integruje najnowsze Interfejs API obrazu GPT-4o oraz Interfejs API Gemini 2.5 Pro.