Агенти майбутнього: Чи зможе A2A змінити правила гри в світі штучного інтелекту?
Привіт, друзі! Я Ліла Гарт, і сьогодні я запрошую вас на захопливу подорож у світ, де алгоритми розмовляють між собою, а штучний інтелект стає ще більш інтерактивним і складним. Нашою точкою відправлення буде свіже відео від Blue Collar Coder, яке знайомить нас із концепцією A2A – Agent-to-Agent Protocol, або протоколу “агент-агент”, розробленого Google. Чи справді це наступний великий крок у сфері штучного інтелекту, і як він співвідноситься з уже знайомим нам Model Contract Protocol (MCP)? Давайте розберемося разом.
Від MCP до A2A: Нова ера взаємодії
Щоб повністю оцінити потенціал A2A, потрібно спочатку згадати, що таке MCP. По суті, MCP – це протокол, який дозволяє клієнтам, наприклад, таким як Claude Desktop, взаємодіяти з серверами, які надають інструменти для виконання певних завдань. Уявіть собі, що ви хочете забронювати квиток на літак. Ваш клієнт MCP звертається до сервера авіакомпанії, запитує доступні інструменти (наприклад, пошук рейсів, бронювання), отримує відповідь, надсилає запит на пошук рейсу, а потім, обравши рейс, використовує інструмент бронювання. Все це відбувається за допомогою обміну даними у форматі JSON. MCP – це як USB для штучного інтелекту: простий, ефективний і дозволяє інтегрувати інструменти.
Але A2A – це зовсім інший рівень. A2A працює за принципом “агент до агента”. Агент у цій парадигмі – це поєднання великої мовної моделі (LLM) та інструментів. Агент отримує завдання, використовує LLM для його розуміння та інструменти для виконання. A2A дозволяє агентам спілкуватися між собою.
Уявіть сценарій: ви хочете забронювати всю подорож до Гонолулу. Ви маєте доступ до клієнта A2A (хоча, як зазначає автор відео, це поки що лише перспектива, адже реальних споживчих клієнтів A2A ще немає). Цей клієнт відправляє повідомлення у стилі чату з проханням забронювати політ. Сервер A2A, який використовує власний LLM та інструменти пошуку та бронювання, виконує завдання. Що робить його ще цікавішим, так це можливість взаємодії з агентом туристичної агенції, яке має доступ до цілого ланцюжка агентів: авіакомпаній, готелів, прокату авто. У результаті, одним запитом ви отримуєте сплановану подорож.
Подорож у світ A2A: Демонстрація та підводні камені
Автор відео, відзначивши перспективність A2A, демонструє роботу з прикладами коду, доступними на GitHub платформи Google. Він будує готельного та авіаційного агента, а потім підключається до демонстраційної програми, щоб показати, як це працює. Хоча це все ще бета-версія, з’являється можливість побачити реальну взаємодію між агентами.
Судячи з демонстрації, система непогано справляється з запитами щодо пошуку рейсів та готелів. Автор також звертає увагу на ключову особливість: кожен агент має свою “візитну картку” (card), яка містить інформацію про нього: назва, опис, URL (адреса), версія, можливості та перелік навичок. Саме ці навички дозволяють мульти-агенту, тобто агенту, який взаємодіє з іншими агентами, вирішувати, яких агентів використовувати та коли.
Але автор не обмежується демонстрацією. Він також розкриває технічні аспекти, занурюючись у код. За його словами, A2A використовує JSON RPC як схему взаємодії, що є чудовим вибором для комунікації між машинами, і аналогічно MCP. Він бачить великий потенціал в ідеї маркетплейсу агентів, де мульти-агенти можуть шукати необхідні інструменти. Також він відзначає переваги в можливості обирати відповідну модель для кожного випадку, налаштовуючи модель для кожного агента. Крім того, аутентифікація вбудована в протокол з самого початку, що є важливим аспектом безпеки.
Але, як завжди, у бочці меду є ложка дьогтю. Автор відео виділяє деякі недоліки на поточній стадії:
- Необхідність глибоких технічних знань. Налаштувати та запустити A2A може виявитися складно для тих, хто не має досвіду роботи з JavaScript та Python.
- Обмеженість зворотного зв’язку. У разі помилок буде важко зрозуміти, що саме пішло не так.
- Складність багатоагентних систем. Мульти-агенти, які взаємодіють з багатьма іншими агентами, стають дуже складними. Відстеження їх взаємодій, згенеруваних запитів, та налагоджування буде вимагати значних зусиль.
- Відсутність централізованих систем ідентифікації та оплати. У разі використання маркетплейсу агентів потрібна система розрахунків з кожним з них.
A2A vs. MCP: Хто переможе?
Чи замінить A2A MCP? Автор вважає, що ні. MCP залишається нижчим рівнем, що забезпечує інструменти для LLM. A2A не надає такого рівня деталізації. Проте, a2a – це те, що дозволить краще ці інструменти об’єднати. Фактично, A2A використовує MCP для виконання завдань.
Висновки та перспективи
A2A – це перспективна технологія, яка може значно розширити можливості штучного інтелекту. Об’єднання агентів, кожен з яких має свої унікальні навички та моделі, відкриває двері для створення складних систем, які здатні вирішувати комплексні завдання.
Проте, наразі A2A знаходиться на ранній стадії розвитку. Розробникам потрібно подолати технічні та організаційні проблеми, щоб створити стабільні, надійні та зручні у використанні рішення.
В результаті, A2A не замінить MCP, а доповнить його. MCP залишиться основою, що надає інструменти, а A2A стане платформою для інтелектуальної взаємодії між цими інструментами.
Сподіваюся, ця подорож у світ A2A була для вас цікавою та корисною. До нових зустрічей!
