เนื่องจากปัญญาประดิษฐ์ (AI) ยังคงมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ความต้องการโปรโตคอลการสื่อสารมาตรฐานจึงมีความสำคัญเพิ่มมากขึ้น การพัฒนาที่สำคัญสองประการในพื้นที่นี้ ได้แก่ ตัวแทนถึงตัวแทนของ Google (A2A) โปรโตคอล A2A และ Model Context Protocol (MCP) ของ Anthropic ทั้งสองโปรโตคอลมีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงการทำงานร่วมกันของ AI แต่ทั้งสองโปรโตคอลยังกล่าวถึงประเด็นต่างๆ ของการบูรณาการ AI บทความนี้จะเจาะลึกถึงฟังก์ชัน ความแตกต่าง และการทำงานร่วมกันที่เป็นไปได้ระหว่าง AXNUMXA และ MCP โดยให้ข้อมูลเชิงลึกสำหรับนักพัฒนาและองค์กรต่างๆ ที่กำลังนำทางภูมิทัศน์ของ AI
A2A ของ Google คืออะไร?
A2A ของ Google ซึ่งย่อมาจาก "Agent-to-Agent" เป็นกรอบงานที่ได้รับการออกแบบมาเพื่ออำนวยความสะดวกในการสื่อสารและการทำงานร่วมกันอย่างราบรื่นระหว่างตัวแทน AI กับแหล่งข้อมูลหรือเครื่องมือภายนอก แม้ว่ารายละเอียดเฉพาะเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมและฟังก์ชันการทำงานของ A2A จะยังไม่ชัดเจนนัก แต่ก็ถือเป็นคู่แข่งของ MCP ของ Anthropic โดยมุ่งเป้าที่จะแก้ไขความท้าทายที่คล้ายคลึงกันในการผสานรวมข้อมูล AI
คุณสมบัติเด่น:
- การสื่อสารระหว่างตัวแทน: อำนวยความสะดวกในการสื่อสารโดยตรงระหว่างตัวแทน AI บนแพลตฟอร์มที่แตกต่างกัน
- มาตรฐาน: ให้กรอบงานทั่วไปสำหรับตัวแทน AI เพื่อทำความเข้าใจและประมวลผลข้อมูลที่แบ่งปัน
- scalability: ออกแบบมาเพื่อรองรับการใช้งานในระดับขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมต่างๆ
MCP ของ Anthropic คืออะไร?
Model Context Protocol (MCP) ของ Anthropic เป็นมาตรฐานโอเพ่นซอร์สที่เปิดตัวในเดือนพฤศจิกายน 2024 เพื่อแก้ไขความซับซ้อนในการบูรณาการ LLM กับแหล่งข้อมูลและเครื่องมือภายนอก MCP จัดทำกรอบงานที่มีโครงสร้างซึ่งช่วยให้แอปพลิเคชัน AI สามารถเข้าถึงและโต้ตอบกับชุดข้อมูลที่หลากหลายได้อย่างราบรื่น
คุณสมบัติเด่น:
- การบูรณาการสากล: ช่วยให้โมเดล AI เชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลที่หลากหลายโดยใช้โปรโตคอลเดียว
- การอนุรักษ์บริบท: รักษาข้อมูลบริบทในขณะที่ระบบ AI โต้ตอบกับเครื่องมือและชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน
- โอเพ่นซอร์ส: ส่งเสริมการมีส่วนร่วมของชุมชนและการนำไปใช้อย่างแพร่หลาย
ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง A2A และ MCP
ขอบเขตการสื่อสาร
- A2A:เน้นการสื่อสารในแนวนอนระหว่างตัวแทน AI เพื่อให้ทำงานร่วมกันและแบ่งปันข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- MCP:เน้นการบูรณาการแนวตั้ง ช่วยให้โมเดล AI สามารถเข้าถึงและใช้งานแหล่งข้อมูลและเครื่องมือภายนอกได้
แนวทางบูรณาการ
- A2A:จัดทำโปรโตคอลมาตรฐานสำหรับการสื่อสารระหว่างตัวแทน อำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันระหว่างกรอบงาน AI ต่างๆ
- MCP:นำเสนอสถาปัตยกรรมไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์แบบโมดูลาร์ แยกผู้ช่วย AI ออกจากบริการแบ็กเอนด์ และลดความซับซ้อนของกระบวนการบูรณาการ
ใช้กรณี
- A2A:เหมาะอย่างยิ่งสำหรับสถานการณ์ที่ต้องมีการทำงานร่วมกันระหว่างตัวแทน AI หลายตัว เช่น การแก้ปัญหาแบบร่วมมือกันหรือการดำเนินงานแบบกระจายงาน
- MCP:เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่โมเดล AI จำเป็นต้องโต้ตอบกับแหล่งข้อมูลและเครื่องมือต่างๆ เช่น การเข้าถึงฐานข้อมูลหรือการดำเนินการฟังก์ชัน
การยอมรับในอุตสาหกรรมและผลกระทบ
การยอมรับ MCP ของ Google
Google ได้ประกาศสนับสนุน MCP ของ Anthropic โดยบูรณาการเข้ากับโมเดล Gemini และชุดพัฒนาซอฟต์แวร์ (SDK) การนำ MCP มาใช้ถือเป็นก้าวสำคัญ การนำไปใช้ครั้งนี้ตอกย้ำถึงการยอมรับของอุตสาหกรรมที่มีต่อคุณค่าของ MCP ในการกำหนดมาตรฐานการบูรณาการ AI กับแหล่งข้อมูลภายนอก
ความก้าวหน้าของ Anthropic
Anthropic ยังคงพัฒนาโมเดล AI ของตนต่อไป เช่น Claude 3.5 Sonnet ซึ่งขณะนี้มีฟีเจอร์ต่างๆ เช่น "การใช้งานคอมพิวเตอร์" ซึ่งช่วยให้ AI สามารถทำงานต่างๆ บนคอมพิวเตอร์ได้ เช่น การท่องอินเทอร์เน็ตและการพิมพ์ การพัฒนาเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงการใช้งานจริงของ MCP ในการช่วยให้โมเดล AI สามารถโต้ตอบกับเครื่องมือและระบบต่างๆ ได้
A2A และ MCP กำลังจัดการกับกรณีการใช้งานที่แตกต่างกันหรือไม่?
แม้ว่าทั้ง A2A และ MCP มีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงการบูรณาการระบบ AI เข้ากับแหล่งข้อมูลภายนอก แต่ทั้งสองอาจรองรับกรณีการใช้งานและความต้องการขององค์กรที่แตกต่างกัน
- จุดเน้นของ A2A:เน้นการทำงานร่วมกันของตัวแทนอิสระและการจัดการบริบทแบบไดนามิก ซึ่งอาจนำเสนอความยืดหยุ่นมากขึ้นในสภาพแวดล้อมที่ตัวแทน AI จำเป็นต้องโต้ตอบกันและปรับตัวให้เข้ากับภูมิทัศน์ข้อมูลที่เปลี่ยนแปลง
- จุดแข็งของ MCP:มอบกรอบงานที่แข็งแกร่งและเป็นมาตรฐานสำหรับการรวมข้อมูลที่มีโครงสร้าง ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการเข้าถึงแหล่งข้อมูลเฉพาะที่สอดคล้องและปลอดภัย
องค์กรต่างๆ อาจเลือกใช้ได้ระหว่าง A2A หรือ MCP โดยพิจารณาจากปัจจัย เช่น ความซับซ้อนของสภาพแวดล้อมข้อมูล ความต้องการความร่วมมือของตัวแทน และความสำคัญของโปรโตคอลมาตรฐาน
อนาคตของ Outlook
การบูรณาการ A2A และ MCP ถือเป็นก้าวสำคัญสู่ระบบ AI ที่เชื่อมต่อกันและมีประสิทธิภาพมากขึ้น เมื่อโปรโตคอลเหล่านี้ได้รับความนิยม นักพัฒนาและองค์กรต่างๆ สามารถคาดหวังได้ว่ากระบวนการบูรณาการ AI จะมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งจะนำไปสู่การพัฒนาแอปพลิเคชันขั้นสูงที่ทำงานอัตโนมัติ
ด้วยการใช้จุดแข็งของทั้ง A2A และ MCP ชุมชน AI สามารถสร้างระบบที่ไม่เพียงแต่ใช้งานร่วมกันได้เท่านั้น แต่ยังปรับให้เข้ากับงานและสภาพแวดล้อมต่างๆ ได้อีกด้วย แนวทางการทำงานร่วมกันนี้จะช่วยปูทางไปสู่โซลูชัน AI ที่ชาญฉลาดและมีประสิทธิภาพมากขึ้นในอนาคต
CometAPI สามารถให้ความช่วยเหลือ A2A ได้อย่างไร?
โคเมทเอพีไอซึ่งเป็นแพลตฟอร์มรวมที่รวบรวม API ของโมเดล AI ต่างๆ ไว้ด้วยกัน—รวมถึง API สำหรับการสร้างภาพ การสังเคราะห์วิดีโอ AI เชิงสนทนา การแปลงข้อความเป็นเสียง (TTS) และการแปลงคำพูดเป็นข้อความ (STT)—จึงอยู่ในตำแหน่งที่เหมาะสมที่จะมีบทบาทสำคัญในระบบนิเวศ Agent2Agent (A2A) ด้วยการบูรณาการกับโปรโตคอล A2A CometAPI จึงสามารถปรับปรุงการทำงานร่วมกันระหว่างตัวแทน AI ปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน และส่งเสริมสภาพแวดล้อม AI ที่สอดประสานกันมากขึ้น
- การสร้างภาพ:ตัวแทนการออกแบบสามารถร้องขอทรัพยากรภาพจากตัวแทนโมเดลกำเนิดผ่าน CometAPI
- การสังเคราะห์วิดีโอ:ตัวแทนการตลาดสามารถทำงานร่วมกับตัวแทนสร้างวิดีโอเพื่อผลิตเนื้อหาส่งเสริมการขาย
- AI สนทนา:เจ้าหน้าที่ฝ่ายบริการลูกค้าสามารถโต้ตอบกับเจ้าหน้าที่แชทเพื่อจัดการการสอบถามได้
- TTS และ STT:ผู้ช่วยเสียงสามารถใช้ตัวแทน TTS และ STT สำหรับงานการประมวลผลคำพูด
การใช้ประโยชน์จาก A2A ตัวแทนเหล่านี้จะสามารถสื่อสารได้อย่างมีประสิทธิภาพ ประสานงานงาน และแบ่งปันข้อมูลได้อย่างราบรื่น
โคเมทเอพีไอ ผสานรวมเทคโนโลยีล่าสุด GPT-4o-ภาพ API และ API เจมินี่ 2.5 โปร.