העידן של צ'אטובטים פסיביים AI נגמר.אנחנו כעת נכנסים בעידן של מערכות שמחשבות, מתכננות ומבצעות משימות באופן פעיל. Agentic AI עבור ארגונים, זה מייצג קפיצה פוטנציאלית בפרודוקטיביות, אבל זה גם מציג אתגרים הנדסיים חדשים. במאמר זה נחקור את האנטומיה של סוכני AI, כיצד סוף סוף פותר את מחסום האינטגרציה, וכיצד ניתן לארגן מערכות מאובטחות וגמישות שבהן בני אדם וסוכנים משתפים פעולה ביעילות. Model Context Protocol (MCP) מהו סוכן AI? סוכני AI מסוימים הם פשוט פקודה למערכת ואוסף של כלים שנשלחים למודל שעושה את כל המחשבה. עם זאת, ישנם גם סוכנים AI חזקים יותר המשתמשים ב- LLM כדי להמליץ ולהציע פעולות, ואז הסוכן AI פועל את הקוד שלו כדי לבצע פונקציות כגון: • ביצוע בקרה: מכונות מצב, תרשימים של משימות, retries, timeouts מדיניות אימוץ: auth, scope, RBAC, allow / deny rules • אימות פעולות: בדיקות תוכנית, מסנני בטיחות, sandboxing ניהול זיכרון/מצב: מסדי נתונים, אחסון וקטור, מצב הפגישה • סוכני קואורדינט: העברת הודעות, חלוקת תפקידים, הצבעה • כשל התמודדות: rollbacks, circuit breakers, human-in-the-loop בעוד LLM סטנדרטי (מודל שפה גדולה) הוא פסיבי ומחכה לתרומה שלך כדי ליצור תגובה, סוכן AI הוא פעיל. מערכות AI סוכנות להתחיל פגישה על ידי שליחת LLM הודעת מערכת, אשר עשוי לכלול את ההגדרה של סוכנים מרובים וכלים אלה עשויים לאפשר לסוכנים להתקשר לסוכנים אחרים, לנהל את הקשר עצמו, ואפילו לבחור את המודל לשלב הבא. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 LLM Chatbot 
 AI Agent 
 
 
 
 
 Flow 
 User Input -> Model -> Output 
 User Goal -> LLM -> Reasoning/Planning ->  Tool Use -> Action -> Verification -> Output 
 
 
 
 
 Summary 
 Gives you advice but you have to do the work. 
 You give the agents a goal and access to software, they come back when the job is done. זרם כניסה למשתמש > מודל > יציאה מטרה של המשתמש -> LLM -> סיבה / תכנון -> שימוש בכלים -> פעולה -> אימות -> תוצאת סיכום הוא נותן לך עצות, אבל אתה צריך לעשות את העבודה. אתה נותן לסוכנים מטרה וגישה לתוכנה, הם חוזרים כאשר העבודה נעשתה. הכישרון של בניית מערכות AI אגנטיות הוא למצוא את התערובת הנכונה של סוכנים, כלים ומבקשים המאפשרים ל- LLM להשיג את המטרות שלך תוך כדי מתן שומרים מספיקים ואמות. לשם כך, ניהול הכלים והמשאבים האחרים הזמינים לסוכני AI הוא מוקד עיקרי. פרוטוקול הקשר המודל זהו תקן פתוח שהוקם על ידי בנובמבר 2024.זה סטנדרטיזציה כיצד מערכות AI להתחבר לנתונים ושירותים חיצוניים. MCP אנתרופי הרעיון מאחורי MCP הוא שכל ספקי API של LLM מאפשרים ל- LLM להזמין כלים. לפני MCP, השילוב של כלים של צד שלישי במערכות AI של Agentic הוסיף הרבה חיכוך.אבל על ידי מתן ממשק אוניברסלי לקריאת קבצים, ביצוע פונקציות וטיפול בהמלצות הקשר, MCP מאפשר למודלים AI לגשת לנתונים שהם צריכים בבטחה ובאופן עקבי, לא משנה היכן המידע הזה חי. מאז שחרורו, הפרוטוקול נלקח על ידי ספקי AI גדולים, כולל OpenAI ו- Google, ומדגיש את תפקידו כסטנדרט בתעשייה לאינטגרציה של מערכות AI. MCP פועל באמצעות ארכיטקטורה לקוח-שרת פשוטה עם ארבעה מרכיבים מרכזיים: 
 
 
 
 
 האפליקציה המארחת כגון Claude Desktop, IDEs מודרניים, או מערכת AI שלך. הלקוח MCP שמקים חיבור אחד לאחד מהארח לשרת, לעתים קרובות יכולת מובנית של מסגרות AI. שרת ה- MCP המציג כלים, משאבים ומבקרים. שכבת ההובלה שמנהלת את התקשורת בין הלקוחות לבין השרתים. MCP גם פתח את הדלת לאקולוגיה שבה פלטפורמות צד שלישי חושפות את יכולותיהן לסוכני AI על ידי פרסום שרתי MCP הרשמיים שלהם. , , , ו כל השרתים של MCP. מיקרוסופט AWS אטלסיה תגית: sumo logic MCP פותר בעיה חשובה, אבל זה רק אחד בין רבים עבור סוכנים. עיצוב מערכות AI אגנטיות בטוחות סוכנות AI יכולה לטעות באופן קטלני.יש סיכונים מרובים כגון: 
 
 
 
 
 
 הזרקת דחיסה שמחפשת את זרימי העבודה כדי לסנן נתונים או להפעיל ransomware. הזכות להתדרדרות באמצעות שרשרת כלים שמסירה חשבונות או מוחקת מערכות ייצור. מעגלים אינסופיים ששרפו מיליוני עלויות API. פעולות הלהיטות המעוררות עסקאות בלתי הפיכות או הפרות תאימות. **Token Torching ** שבו שחקנים זדוניים לחטוף מטבעות להוציא דרך MCP. לעתים קרובות נמסר לסוכנים גישה ל-API, לדפדפנים ולמערכות אינטרא.ללא אבטחה, זה מגדיל מאוד את הסיכונים שלך.Safe Agentic AI דורש גישה "הגנה עמוקה" המבוססת על שכבות מרובות. 
 
 
 
 
 
 
 אימות כניסה, אודיטינג פתיחה, והדרגה אנושית במעגל מהווים את עמוד השדרה של אימות. החלטות לעולם אינן אוטונומיות לחלוטין כאשר רדיוס הפיצוץ או ההשפעה הפיננסית גבוהה. קופסת חול ומגבלות הרשאה מפורשות מונעות גישה לא מורשית. כל סוכן צריך לקבל זהות ייחודית עם אישורים בעלות הזכות הנמוכה ביותר וטוקינים נרחבים, ולא יורש רשיונות משתמשים. סובלנות לפגמים באמצעות לוגיקה מחדש, מודלים אחוריים וזיהוי אנמוניה מבטיחים שהמערכות מתדרדרות בהצלחה תחת כישלון. התצפית העמוקה המבוצעת באמצעות טלמטיקה סטנדרטית, רישום מבוסס, איסוף מטריקים, ודגמי מעקב בזמן אמת מאפשרים זיהוי מהיר ותגובה. הנדסה יעילה של מערכות מרובות סוכנים דורשת תכנון ארכיטקטוני מכוון הכולל דפוס אחד או יותר של שיתוף פעולה: 
 
 
 
 תזמורת מרכזית שבה סוכן מפקח מתאם עובדים מיוחדים ומחזיק במצב גלובלי. תקשורת פייר-ל-פייר מתרכזת המאפשרת אינטראקציה גמישה בין סוכנים לסוכנים. נציגות הירוארכית שמארגנת את הסוכנים לרמות של חשיפה. סביבות פיתוח כמו Sumo Logic's (פלטפורמה של Agentic AI עבור מרכזי פעולות אבטחה) יכולה לעזור באופן משמעותי, לספק תשתית חיונית לאיטראציה בטוחה על מערכות סוכנות לפני הפצת הייצור. Dojo AI מתוכננת בקפידה על פי עקרונות העיצוב והגנות שלה. מאפשר לך להפעיל שאילתות נתונים ולעשות שיחות סוכן AI של Dojo כאשר יש צורך מאנשי ה- AI שלך. דוקו AI סומו לוגי MCP Server לאחר מכן, בואו נסתכל על כמה מהדרכים השונות שבהן אנשים אינטראקציה עם מערכות AI של Agentic. כיצד אנשים משתפים פעולה עם סוכנים AI מערכות מסורתיות עוקבות אחר זרימת עבודה מוגדרת היטב ואלגוריתמים מתוכנתים מראש.ההכנסות וההוצאות של המשתמשים מבוססות לחלוטין.אפילו במערכות דינמיות, ההכנסות של המשתמש יכולות לשלוט באופן דטרמיסטי על זרימת המשתמש. מערכות AI סוכנות, עם זאת, הם שונים. LLM שולט זרימת (בתוך שורות המשמר שלה). המשתמשים מספקים כוונה ראשונית ומוטיבציה, ומאוחר יותר פועלים כאישורים ותפקוד gating. אז איך אנחנו עובדים בצורה הטובה ביותר עם הסוכנים האלה? אחת הדרכים הנפוצות ביותר לאינטראקציה עם סוכני AI היא באמצעות צ'אטובטים, שבו אתה יכול להחליף טקסט, תמונות וקבצים עם LLMs וסוכניהם. כמובן, צ'אטובטים כלליים כמו ChatGPT, Gemini, ו- Claude Desktop אינם מודעים לסוכנים שלך מחוץ לקופסה. אפשרות מעניינת נוספת היא לבנות יישום Slack המאפשר לסוכנים להצטרף לערוצים, אינטראקציה עם משתמשים, מעקב אוטומטי על הערוצים ולהגיב באופן אוטומטי לאירועים. חוויית המשתמש של Slack כבר תומכת בערוצים וקווי קבוצה, כך שסוכנים יכולים להוסיף פרטים כגון שרשרת מחשבותיהם או ציטוטים מבלי לבלבל את המסך. אם אתה צריך חוויה משתמש מיוחדת יותר, אתה יכול לבנות אינטרנט מותאם אישית, שולחן עבודה, או יישום נייד עבור הסוכנים שלך. אתה יכול אפילו ליצור chatbot כמו , שילוב יישומים של Slack, או סדרה מותאמת אישית של סוכנים כגון . מוטה דוקו AI עתיד הסוכנים אולי הדבר החשוב ביותר להבין על סוכני AI הוא שהם מגיעים מהר יותר ממה שאתה חושב בעבר, המהפכות הטכנולוגיות העיקריות כמו המחשב האישי, האינטרנט והטלפונים הניידים לקחו עשרות שנים כדי להפוך לכל מקום ואת קצב החדשנות היה ניתן לניהול. מומחים רבים צופים כי רק בשנים הקרובות, סוכני AI יוכלו לבצע כל עבודה של ידע טוב יותר מאשר בני האדם הטובים ביותר.הם יפתחו תגליות מדעיות ויספקו רווחים פרודוקטיביים חסרי תקדים. LLMs כבר יכול לבצע משימות רבות, כמו גם בני אדם, אם כי הם חסרים את היכולת לתכנן ולפעול לאורך אופקים ארוכים, להתמודד עם המורכבות, ולשמור על עקביות. אבל עם רשת נבנית בקפידה של סוכנים ומערכה משותפת של כלים שמשתפים פעולה על פני iterations מרובות כדי להשיג משימות אופקים ארוכים, המגבלות האלה נמחקות. יש הרבה חדשנות בתחום זה מעבר רק MCP כגון תזמור סוכנים, כלים, שכבות אימות. סטנדרטים תעשייתיים אנחנו מתחילים עכשיו לראות את סטנדרטיזציה של טכניקות, כלים ופורמטים עבור סוכני AI. זהו יוזמה חדשה תחת קרן לינוקס כדי להבטיח ש-Agentic AI מתפתחת באופן פתוח ושיתוף פעולה. כולל אנתרופי, OpenAI, אמזון, גוגל, מיקרוסופט ובלוק. הוא מארח מספר טכנולוגיות סוכן מפורסמות, כולל MCP, זבוב, ו . קרן Agentic AI Foundation (AAIF) חברי תגית: MD יש גם פעילויות פתוחות אחרות, כולל Google. ו (הוא גם מגיע מאנדרואיד) פרוטוקול Agent2Agent (A2A) מיומנויות סוכן חוויות משתמש דינמיות העתיד של חוויית המשתמש הוא הכל על UI גנרטורי.ה- LLM וסוכנים ינוצרו UI מתאים על העופף בהתאם לשאילתה, למשתמש, להיסטוריה של שיחות ועוד. לדוגמה, אם אתה שואל על שוק המניות, במקום לספק סקירה כללית של חדשות עסקיות של היום, מערכת AI עשויה להחליט להציג לוח זמנים היסטורי וגרף עוגה עם המיקומים הנוכחיים שלך, כמו גם קישורים לחומרים חינוכיים רלוונטיים. החליפו את הסוכנים השינוי האגנטי הוא כאן.אנחנו עובר מהיצירת טקסט פסיבי לעבודה פעילה, אוטונומית.כפי שראינו, השינוי הזה דורש יותר מאשר רק מודלים חדשים. כדי להצליח, ארגונים צריכים להתמקד: 
 
 
 
 שימוש בפרוטוקול MCP (Model Context Protocol). לעבור מעבר לדרישות פשוטות לאסטרטגיית "הגנה עמוקה". עיצוב ממשקים, כגון אפליקציות Slack ו- UI מותאמים אישית, שבהם בני אדם מספקים את הכוונה והסוכנים מתמודדים עם הביצוע. סוכני AI עשויים בקרוב להתגבר על עובדי הידע האנושי העליונים, לפתוח רווחים מדעיים ופרודוקטיביים גדולים, ובסופו של דבר להתרחב לעבודה פיזית באמצעות רובוטים. שיהיה לכם יום נהדר באמת!

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Cloud Computing

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Design

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Heroku

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Javascript

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Salesforce

2022 - Hackernoons Tech Storyteller of the Year

I ♥ writing code. Find me on GitLab.

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Javascript

Nominated for 2022 - Hackernoons Tech Storyteller of the Year

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Cloud Computing

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Heroku

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Design

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Salesforce

האודיו הזה מופק בשפת המקור של הסיפור!

יותר מדי זמן; לקרוא

MCP הסביר: הפרוטוקול שהשחרר את מערכות האקולוגיה של סוכני AI אמיתיים

MCP הסביר: הפרוטוקול שהשחרר את מערכות האקולוגיה של סוכני AI אמיתיים

About Author

הערות

תלו תגים

מאמר זה הוצג ב

Related Stories

The TechBeat: 5 Low-Cost Cybersecurity Measures SMBs Can’t Afford to Not Implement (3/4/2024)

The TechBeat: To Focus or Not Focus: How to Find the Right Product-Market Fit (3/10/2024)

ברכות עונות מ-HackerNoon: Boost Stories עם תרגומים, דיבור לטקסט ועוד

The TechBeat: Investigating Internet Freedom: Unseen Aspects of Our Online Existence (1/22/2024)

The TechBeat: 5 Low-Cost Cybersecurity Measures SMBs Can’t Afford to Not Implement (3/4/2024)

The TechBeat: To Focus or Not Focus: How to Find the Right Product-Market Fit (3/10/2024)

ברכות עונות מ-HackerNoon: Boost Stories עם תרגומים, דיבור לטקסט ועוד

The TechBeat: Investigating Internet Freedom: Unseen Aspects of Our Online Existence (1/22/2024)

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps