Сила команды — в каждом участнике.
Сила каждого участника — в команде.
Фил Джексон
ИИ-агенты – перспективная архитектура построения сложных программных систем, в которых LLM играет роль координатора выполнения задач. Координатор определяет, какое внешнее приложение, в какой момент и с какими параметрами нужно запустить. Он же должен принять и оценить результаты работы внешней системы.
И здесь разработчики ИИ-агентов сталкиваются с серьезной проблемой. Многие информационные системы открыты к взаимодействию с другими системами и для этого используют специальный программный интерфейс (Application Programming Interface, API).
Для разработки API используются форматы и протоколы, которые понятны и детально описаны. Каждая информационная система предлагает свой собственный API, который позволяет с ней взаимодействовать. К каждому такому API разработчики ИИ-агентов должны писать отдельный программный код. Чем с большим числом внешних систем должна взаимодействовать LLM, тем большее число API нужно учитывать и больше программного кода для организации взаимодействия нужно писать и сопровождать.
Разработчик ПО – одна из тех профессий, где цениться лень (в хорошем смысле этого слова). Программисты стараются любую задачу, которая более-менее повторяется, стандартизировать и впоследствии решать быстро и не сильно напрягаясь. Так в свое время появились стандарты для разработки API, которые существенно упростили взаимодействие программных продуктов разных разработчиков.
Понятно, что разработчики LLM стремились организовать взаимодействие своих моделей с максимальным числом внешних систем. Понятно, что это в итоге побудило пытливый программистский разум к поиску путей стандартизации такого взаимодействия.
В конце 2024 года ИТ-сообществу был предложен открытый протокол контекста модели (Model Context Protocol, MCP). MCP предлагался для «стандартизации интеграции ИИ-моделей в приложения и экосистемы, предоставления унифицированного способа обмена контекстом между моделью, клиентом и сервером». Другими словами, чтобы LLM автономно взаимодействовала с внешними системами и при этом учитывала текущий контекст.
В статье на Википедии авторами MCP названа «группа разработчиков из сообщества open source». В других публикациях авторство разработки MCP принадлежит одному из ИИ-лидеров – компании Anthropic. Правда, компания сразу же провозгласила MCP открытым протоколом, опубликовала его в полном объеме и предложила ИТ-сообществу развивать протокол коллективными усилиями как open source.
MCP считается ключевой инновацией на стремительно развивающемся рынке ИИ-агентов, появившейся очень вовремя. Протокол поддержали ведущие игроки рынка – OpenAI, Google, Microsoft, Amazon. Прошло несколько месяцев с момента опубликования протокола, и его поддержка появилась в большинстве моделей, генерирующих программный код. Сотни компаний заявили о практических разработках с применением MCP.
То, что инициаторами нововведения выступили разработчики Anthropic, не удивительно. Модель компании Claude Sonnet в гонке LLM показывает лучшие результаты именно в генерации программного кода и пользуется большой популярностью у разработчиков.
... читайте сюжет в полной версии