جیسا کہ مصنوعی ذہانت (AI) کا ارتقاء جاری ہے، معیاری مواصلاتی پروٹوکول کی ضرورت تیزی سے اہم ہوتی جا رہی ہے۔ اس علاقے میں دو اہم پیش رفت ہیں۔ گوگل کا ایجنٹ سے ایجنٹ (A2A) پروٹوکول اور اینتھروپکس ماڈل سیاق و سباق پروٹوکول (MCP)۔ جب کہ دونوں کا مقصد AI انٹرآپریبلٹی کو بڑھانا ہے، وہ AI انضمام کے مختلف پہلوؤں پر توجہ دیتے ہیں۔ یہ مضمون A2A اور MCP کے درمیان فعالیتوں، اختلافات اور ممکنہ ہم آہنگی کے بارے میں بات کرتا ہے، جو AI زمین کی تزئین میں تشریف لے جانے والے ڈویلپرز اور کاروباری اداروں کے لیے بصیرت فراہم کرتا ہے۔
گوگل کا A2A کیا ہے؟
Google کا A2A، مختصر طور پر "ایجنٹ سے ایجنٹ"، ایک فریم ورک ہے جو AI ایجنٹوں اور بیرونی ڈیٹا کے ذرائع یا ٹولز کے درمیان ہموار مواصلات اور تعاون کو آسان بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اگرچہ A2A کے فن تعمیر اور فعالیت کے بارے میں مخصوص تفصیلات اب بھی سامنے آرہی ہیں، یہ اینتھروپک کے MCP کے مدمقابل کے طور پر پوزیشن میں ہے، جس کا مقصد AI-ڈیٹا انٹیگریشن میں اسی طرح کے چیلنجوں سے نمٹنا ہے۔
کلیدی خصوصیات:
- انٹر ایجنٹ مواصلات: مختلف پلیٹ فارمز پر AI ایجنٹوں کے درمیان براہ راست رابطے کی سہولت فراہم کرتا ہے۔
- مانکیکرن: AI ایجنٹوں کو مشترکہ معلومات کو سمجھنے اور اس پر کارروائی کرنے کے لیے ایک مشترکہ فریم ورک فراہم کرتا ہے۔
- سکالٹیبل: مختلف صنعتوں میں بڑے پیمانے پر تعیناتیوں کی حمایت کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
Anthropic's MCP کیا ہے؟
Anthropic's Model Context Protocol (MCP) ایک اوپن سورس اسٹینڈرڈ ہے جسے نومبر 2024 میں متعارف کرایا گیا تھا تاکہ LLMs کو بیرونی ڈیٹا کے ذرائع اور ٹولز کے ساتھ ضم کرنے کی پیچیدگیوں کو دور کیا جا سکے۔ MCP ایک منظم فریم ورک فراہم کرتا ہے جو AI ایپلیکیشنز کو بغیر کسی رکاوٹ کے متنوع ڈیٹاسیٹس تک رسائی اور ان کے ساتھ تعامل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
کلیدی خصوصیات:
- یونیورسل انٹیگریشن: AI ماڈلز کو ایک پروٹوکول کا استعمال کرتے ہوئے متنوع ڈیٹا ذرائع سے مربوط ہونے کے قابل بناتا ہے۔
- سیاق و سباق کا تحفظ: سیاق و سباق کی معلومات کو برقرار رکھتا ہے کیونکہ AI سسٹم مختلف ٹولز اور ڈیٹاسیٹس کے ساتھ تعامل کرتے ہیں۔
- آزاد مصدر: کمیونٹی کے تعاون اور وسیع پیمانے پر اپنانے کی حوصلہ افزائی کرتا ہے۔
A2A اور MCP کے درمیان کلیدی فرق
مواصلاتی دائرہ کار
- A2A: AI ایجنٹوں کے درمیان افقی مواصلات پر توجہ مرکوز کرتا ہے، جس سے وہ تعاون کرنے اور معلومات کو مؤثر طریقے سے شیئر کرنے کے قابل بناتا ہے۔
- ایم سی سی: عمودی انضمام پر زور دیتا ہے، AI ماڈلز کو بیرونی ڈیٹا کے ذرائع اور ٹولز تک رسائی اور استعمال کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
انضمام کا نقطہ نظر
- A2A: ایجنٹ سے ایجنٹ مواصلات کے لیے ایک معیاری پروٹوکول فراہم کرتا ہے، مختلف AI فریم ورکس میں انٹرآپریبلٹی کی سہولت فراہم کرتا ہے۔
- ایم سی سی: ایک ماڈیولر کلائنٹ سرور آرکیٹیکچر پیش کرتا ہے، بیک اینڈ سروسز سے AI معاونین کو الگ کرتا ہے اور انضمام کے عمل کو آسان بناتا ہے۔
مقدمات کا استعمال کریں
- A2A: ایسے منظرناموں کے لیے مثالی جن میں متعدد AI ایجنٹوں کے درمیان ہم آہنگی کی ضرورت ہوتی ہے، جیسے کہ باہمی تعاون کے ساتھ مسئلہ حل کرنا یا تقسیم شدہ ٹاسک ایگزیکیوشن۔
- ایم سی سی: ایپلی کیشنز کے لیے موزوں ہے جہاں AI ماڈلز کو ڈیٹا بیس تک رسائی یا افعال کو انجام دینے جیسے ڈیٹا کے مختلف ذرائع اور ٹولز کے ساتھ تعامل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔
صنعت کو اپنانا اور اثر
گوگل کی ایمبریس آف ایم سی پی
ایک اہم اقدام میں، Google نے Anthropic کے MCP کے لیے اپنی حمایت کا اعلان کیا، اسے اپنے Gemini ماڈلز اور سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کٹ (SDK) میں ضم کر دیا۔ یہ اختیار بیرونی ڈیٹا ذرائع کے ساتھ AI انضمام کو معیاری بنانے میں MCP کی قدر کی صنعت کی پہچان کو واضح کرتا ہے۔
انتھروپک کی ترقی
Anthropic اپنے AI ماڈلز کو بڑھانا جاری رکھے ہوئے ہے، جیسے Claude 3.5 Sonnet، جس میں اب "کمپیوٹر کے استعمال" جیسی خصوصیات شامل ہیں، جو AI کو کمپیوٹر پر کام انجام دینے کی اجازت دیتی ہے، جیسے کہ انٹرنیٹ براؤز کرنا اور ٹائپ کرنا۔ یہ پیش رفت AI ماڈلز کو مختلف ٹولز اور سسٹمز کے ساتھ تعامل کرنے کے قابل بنانے میں MCP کے عملی استعمال کو ظاہر کرتی ہے۔
کیا A2A اور MCP مختلف استعمال کے معاملات کو حل کر رہے ہیں؟
جبکہ A2A اور MCP دونوں کا مقصد بیرونی ڈیٹا ذرائع کے ساتھ AI سسٹمز کے انضمام کو بڑھانا ہے، وہ مختلف استعمال کے معاملات اور تنظیمی ضروریات کو پورا کر سکتے ہیں۔
- A2A کا فوکس: خود مختار ایجنٹ کے تعاون اور متحرک سیاق و سباق کے انتظام پر زور دیتا ہے، ممکنہ طور پر ایسے ماحول میں زیادہ لچک پیش کرتا ہے جہاں AI ایجنٹوں کو ایک دوسرے کے ساتھ بات چیت کرنے اور ڈیٹا لینڈ اسکیپس کو تبدیل کرنے کے لیے اپنانے کی ضرورت ہوتی ہے۔
- MCP کی طاقتیں۔: سٹرکچرڈ ڈیٹا انضمام کے لیے ایک مضبوط اور معیاری فریم ورک فراہم کرتا ہے، جس سے یہ ان ایپلی کیشنز کے لیے موزوں ہے جن کے لیے ڈیٹا کے مخصوص ذرائع تک مستقل اور محفوظ رسائی کی ضرورت ہوتی ہے۔
تنظیمیں اپنے ڈیٹا کے ماحول کی پیچیدگی، ایجنٹ کے تعاون کی ضرورت، اور معیاری پروٹوکول کی اہمیت جیسے عوامل کی بنیاد پر A2A اور MCP کے درمیان انتخاب کر سکتی ہیں۔
مستقبل کا نظریہ
A2A اور MCP کا انضمام زیادہ باہم مربوط اور قابل AI سسٹمز کی جانب ایک اہم قدم کی نمائندگی کرتا ہے۔ جیسا کہ یہ پروٹوکول کرشن حاصل کرتے ہیں، ڈویلپرز اور انٹرپرائزز زیادہ ہموار AI انضمام کے عمل کی توقع کر سکتے ہیں، جو جدید، خود مختار ایپلی کیشنز کی ترقی کا باعث بنتے ہیں۔
A2A اور MCP دونوں کی طاقتوں سے فائدہ اٹھاتے ہوئے، AI کمیونٹی ایسے نظام بنا سکتی ہے جو نہ صرف آپس میں کام کرنے کے قابل ہوں بلکہ مختلف کاموں اور ماحول کے مطابق بھی موافق ہوں۔ یہ باہمی تعاون مستقبل میں زیادہ ذہین اور موثر AI حل کی راہ ہموار کرتا ہے۔
CometAPI A2A پر کس قسم کی مدد فراہم کر سکتا ہے؟
CometAPI, ایک متحد پلیٹ فارم کے طور پر جو کہ مختلف AI ماڈل APIs کو جمع کرتا ہے—بشمول تصویر بنانے، ویڈیو کی ترکیب، بات چیت کے لیے AI، ٹیکسٹ ٹو اسپیچ (TTS)، اور اسپیچ ٹو ٹیکسٹ (STT) — Agent2Agent (A2A) ماحولیاتی نظام میں ایک اہم کردار ادا کرنے کے لیے اچھی پوزیشن میں ہے۔ A2A پروٹوکول کے ساتھ ضم ہو کر، CometAPI AI ایجنٹوں کے درمیان باہمی تعاون کو بڑھا سکتا ہے، پیچیدہ کام کے بہاؤ کو ہموار کر سکتا ہے، اور زیادہ مربوط AI ماحول کو فروغ دے سکتا ہے۔
- تصویری جنریشن: ایک ڈیزائن ایجنٹ CometAPI کے ذریعے جنریٹیو ماڈل ایجنٹ سے امیج اثاثوں کی درخواست کر سکتا ہے۔
- ویڈیو کی ترکیب: ایک مارکیٹنگ ایجنٹ پروموشنل مواد تیار کرنے کے لیے ویڈیو جنریشن ایجنٹ کے ساتھ تعاون کر سکتا ہے۔
- بات چیت AI: کسٹمر سروس ایجنٹ پوچھ گچھ کو سنبھالنے کے لیے چیٹ ایجنٹوں کے ساتھ بات چیت کر سکتے ہیں۔
- ٹی ٹی ایس اور ایس ٹی ٹی: وائس اسسٹنٹ ٹی ٹی ایس اور ایس ٹی ٹی ایجنٹس کو اسپیچ پروسیسنگ کے کاموں کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔
A2A کا فائدہ اٹھا کر، یہ ایجنٹ مؤثر طریقے سے بات چیت کر سکتے ہیں، کاموں کو مربوط کر سکتے ہیں اور بغیر کسی رکاوٹ کے ڈیٹا کا اشتراک کر سکتے ہیں۔
CometAPI تازہ ترین کو مربوط کرتا ہے۔ GPT-4o-image API اور Gemini 2.5 Pro API.