Architektura przyszłości AI: Analiza kluczowych protokołów komunikacyjnych dla agentów

Rewolucja w dziedzinie sztucznej inteligencji nie polega jedynie na tworzeniu coraz potężniejszych modeli językowych (LLM). Równie istotne, a często niedoceniane, jest stworzenie efektywnych mechanizmów ich integracji i komunikacji. W tym kontekście, trzy protokoły – Model Context Protocol (MCP), Agent Communication Protocol (ACP) oraz Agent-to-Agent Protocol (A2A) – wyróżniają się jako kluczowe elementy architektury przyszłościowej dla systemów opartych na agentach AI.

MCP: Most do danych zewnętrznych

Model Context Protocol (MCP), wprowadzony przez Anthropic, ma za zadanie standaryzację dynamicznego dostarczania kontekstu do dużych modeli językowych. Zamiast 'upychać’ wszystko w pojedynczym zapytaniu (prompt), MCP umożliwia LLM dostęp do zasobów zewnętrznych – plików, rekordów baz danych czy odpowiedzi API – poprzez ustandaryzowany interfejs. To znaczące usprawnienie, które pozwala modelom na pozostanie lekkimi i elastycznymi, jednocześnie zwiększając ich zdolność do angażowania się w złożone interakcje.

Co więcej, MCP wprowadza mechanizm dynamicznego wywoływania narzędzi. Agenci mogą rejestrować swoje możliwości, takie jak wyszukiwanie danych klienta czy generowanie raportów, a LLM jest w stanie je wywołać na żądanie. To sprawia, że AI zyskuje dostęp do 'skrzynki z narzędziami’ bez konieczności rygidnego kodowania tych narzędzi w samej architekturze modelu. Implementacyjnie, MCP działa na standardzie HTTP(S) z deskryptorami możliwości opartymi na JSON, co czyni go agnostycznym względem konkretnych modeli i kompatybilnym z istniejącymi bramami API i standardami uwierzytelniania.

ACP: Lokalna orkiestracja i autonomia

W przeciwieństwie do protokołów zorientowanych na chmurę, Agent Communication Protocol (ACP), zaproponowany przez BeeAI i IBM, skupia się na lokalnej komunikacji i koordynacji między agentami. Jego celem jest umożliwienie strukturyzowanej, szybkiej wymiany informacji między agentami działającymi w tym samym środowisku lokalnym lub brzegowym. Architektura ACP zakłada zdecentralizowane środowisko, gdzie każdy agent ogłasza swoją tożsamość, możliwości i stan za pomocą lokalnej warstwy odkrywania i komunikuje się poprzez mechanizmy oparte na zdarzeniach, często wykorzystując lokalne magistrale lub systemy IPC (Inter-Process Communication).

ACP jest projektowany z myślą o środowiskach o niskich opóźnieniach, takich jak robotyka, drony czy autonomiczne urządzenia IoT. Kładzie nacisk na lokalną suwerenność, co oznacza brak zależności od chmury czy zewnętrznych rejestracji usług. To czyni go idealnym rozwiązaniem dla scenariuszy, gdzie kluczowa jest prywatność, ograniczona przepustowość sieci, lub całkowity brak dostępu do internetu, jak w przypadku autonomicznych fabryk czy operacji brzegowych. Agenci ACP działają zazwyczaj jako lekkie, bezstanowe usługi, co sprzyja ich efektywności.

A2A: Globalna interoperacyjność między agentami

Agent-to-Agent Protocol (A2A), wprowadzony przez Google, koncentruje się na horyzontalnej interoperacyjności. Jego celem jest standaryzacja sposobu, w jaki agenci od różnych dostawców i systemów mogą wymieniać możliwości i koordynować przepływ pracy w obręgnie otwartej sieci. A2A definiuje model komunikacji oparty na HTTP, gdzie agenci są traktowani jako usługi interoperacyjne. Kluczowym elementem jest 'Karta Agenta’ – deskryptor JSON, zawierający informacje o tożsamości, możliwościach, punktach końcowych i wymaganiach uwierzytelniania agenta.

Dzięki Karcie Agenta, agenci mogą programistycznie odkrywać się nawzajem, negocjować zadania i role, a także wymieniać wiadomości, dane i aktualizacje strumieniowe. Choć A2A jest transportowo agnostyczny, obecnie wykorzystuje JSON-RPC 2.0 przez HTTPS jako podstawowy mechanizm interakcji. Protokół wspiera także złożone zadania z kontekstem, strumieniowanie danych i operacje wieloprotokołowe. Bezpieczeństwo jest zapewnione poprzez OAuth 2.0 i API keys, z możliwością działania agentów w trybie 'nieprzeźroczystym’, ujawniając jedynie wywoływalne usługi, a nie wewnętrzną logikę.

Współpraca czy konkurencja? Przyszłość protokołów AI

Istotne jest zrozumienie, że MCP, ACP i A2A nie są konkurencyjnymi protokołami. Wręcz przeciwnie, stanowią uzupełniające się elementy szerszej układanki w dziedzinie agentowych systemów AI. MCP pełni rolę mostu łączącego AI z narzędziami i danymi, dostarczając kontekst niezbędny do działania. A2A natomiast umożliwia agentom komunikację i współpracę między sobą, niezależnie od ich pochodzenia czy platformy. Można więc powiedzieć, że MCP łączy AI z narzędziami, a A2A łączy AI z innym AI.

ACP, ze swoim skupieniem na lokalnej orkiestracji, wypełnia zupełnie inną niszę. Jest idealny dla środowisk brzegowych, gdzie kluczowe są niskie opóźnienia, autonomiczne działanie bez połączenia z chmurą i wysokie wymagania dotyczące prywatności. W niektórych scenariuszach, szczególnie w ściśle kontrolowanych środowiskach, ACP może nawet całkowicie zastąpić A2A, redukując narzut protokołów webowych i zapewniając natychmiastową lokalną koordynację.

Patrząc w przyszłość, istnieją dwa główne scenariusze. Optymistyczny zakłada konwergencję, gdzie te protokoły będą działać w spójnym ekosystemie: A2A będzie zarządzać komunikacją agent-agent, MCP obsługiwać dostęp do danych i narzędzi, a ACP-podobne środowiska będą odpowiadać za scenariusze brzegowe. W takim świecie deweloperzy będą mogli tworzyć złożone systemy bez martwienia się o szczegóły implementacji poszczególnych protokołów.

Pesymistyczny scenariusz to fragmentacja, gdzie różni dostawcy będą promować własne, niekompatybilne wersje protokołów, prowadząc do chaosu i utrudniając integrację. Środkiem pośrednim może być rozwój otwartych narzędzi i oprogramowania pośredniczącego, które będą abstrahować różnice między protokołami, oferując deweloperom ujednolicony interfejs API, jednocześnie tłumacząc go na odpowiednie protokoły w tle. Jesteśmy na początkowym etapie rozwoju tych standardów, a sposób, w jaki je wdrożymy, zadecyduje o tym, czy agenci AI staną się spójnym ekosystemem, czy pozostaną zbiorem izolowanych silosów.