INSIDE_AI_TECH Telegram 52
Коммуникация Agent <-> Agent : чем полезна и куда развивается

ИИ-агенты уже умеют ставить встречи, выдавать доступы, проводить онбординг, искать и анализировать информацию. На наш взгляд, больше 80% задач может решать один агент, работающий в конкретной предметной области. Однако есть задачи, которые охватывают сразу несколько процессов или систем и требуют участия нескольких агентов.

Например, онбординг нового сотрудника, которому нужно создать учетную запись, выдать доступы, завести почту и познакомить его с документацией.

В простом случае этим управляет агент-оркестратор: он поочередно вызывает агентов, передаёт им входные данные и собирает результат.

Но если нужно, чтобы агенты координировали работу между собой, встает вопрос о создании межагентного взаимодействия. Например, один агент вызывает другого, передаёт ему задачу, получает артефакт и инициирует следующий шаг, агенты отслеживают прогресс друг друга и доводят процесс до завершения.

И здесь напрашивается некоторая стандартизация коммуникации агентов, в которую должны быть заложены базовые принципы:

Обнаружение агентов. Каждый агент декларирует свои возможности в каком-то формате и это позволяет другим агентам или оркестратору находить подходящего исполнителя под конкретную задачу.

Управление заданиями. Агент получает задачу, отслеживает её статус и возвращает результат — артефакт. Если задача длительная, агенты синхронизируют статусы и сохраняют контекст.

Коллаборация. Агенты могут передавать друг другу инструкции, промежуточные артефакты, ответы и контекст. Это позволяет выстраивать сложные цепочки действий.

На 2025 год уже существуют протоколы, реализующих эти принципы. В свежем обзоре исследователей из университета Shanghai Jiao Tong проведено детальное сравнение и категоризация таких протоколов (и не только).

Наиболее нашумевшие в последнее время:

A2A от Google — протокол и библиотека ADK, ориентированные на промышленное применение. ADK доступен на GitHub и позволяет быстро строить системы взаимодействия агентов на основе A2A.

ACP от IBM — так же протокол взаимодействия агентов между собой, который немного отличается от A2A выбором технологий и форматом общения агентов.

Главная проблема всех протоколов на данный момент — отсутствие широкого adoption в индустрии, и как следствие, фрагментированность в сообществе.

В интеграции LLM с внешними системами роль стандарта уже выполняет MCP и на наш (и не только) взгляд может в будущем стать основой стандартизации даже и в системах агентного взаимодействия.

В следующих постах разберём, можно ли считать MCP агентным протоколом и в каких сценариях это применимо.

#игорь_латкин #MCP #Agents
👍8🔥21



tgoop.com/inside_ai_tech/52
Create:
Last Update:

Коммуникация Agent <-> Agent : чем полезна и куда развивается

ИИ-агенты уже умеют ставить встречи, выдавать доступы, проводить онбординг, искать и анализировать информацию. На наш взгляд, больше 80% задач может решать один агент, работающий в конкретной предметной области. Однако есть задачи, которые охватывают сразу несколько процессов или систем и требуют участия нескольких агентов.

Например, онбординг нового сотрудника, которому нужно создать учетную запись, выдать доступы, завести почту и познакомить его с документацией.

В простом случае этим управляет агент-оркестратор: он поочередно вызывает агентов, передаёт им входные данные и собирает результат.

Но если нужно, чтобы агенты координировали работу между собой, встает вопрос о создании межагентного взаимодействия. Например, один агент вызывает другого, передаёт ему задачу, получает артефакт и инициирует следующий шаг, агенты отслеживают прогресс друг друга и доводят процесс до завершения.

И здесь напрашивается некоторая стандартизация коммуникации агентов, в которую должны быть заложены базовые принципы:

Обнаружение агентов. Каждый агент декларирует свои возможности в каком-то формате и это позволяет другим агентам или оркестратору находить подходящего исполнителя под конкретную задачу.

Управление заданиями. Агент получает задачу, отслеживает её статус и возвращает результат — артефакт. Если задача длительная, агенты синхронизируют статусы и сохраняют контекст.

Коллаборация. Агенты могут передавать друг другу инструкции, промежуточные артефакты, ответы и контекст. Это позволяет выстраивать сложные цепочки действий.

На 2025 год уже существуют протоколы, реализующих эти принципы. В свежем обзоре исследователей из университета Shanghai Jiao Tong проведено детальное сравнение и категоризация таких протоколов (и не только).

Наиболее нашумевшие в последнее время:

A2A от Google — протокол и библиотека ADK, ориентированные на промышленное применение. ADK доступен на GitHub и позволяет быстро строить системы взаимодействия агентов на основе A2A.

ACP от IBM — так же протокол взаимодействия агентов между собой, который немного отличается от A2A выбором технологий и форматом общения агентов.

Главная проблема всех протоколов на данный момент — отсутствие широкого adoption в индустрии, и как следствие, фрагментированность в сообществе.

В интеграции LLM с внешними системами роль стандарта уже выполняет MCP и на наш (и не только) взгляд может в будущем стать основой стандартизации даже и в системах агентного взаимодействия.

В следующих постах разберём, можно ли считать MCP агентным протоколом и в каких сценариях это применимо.

#игорь_латкин #MCP #Agents

BY Внутри AI | Кейсы ИИ Агентов в бизнесе




Share with your friend now:
tgoop.com/inside_ai_tech/52

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

How to create a business channel on Telegram? (Tutorial) More>> Informative Your posting frequency depends on the topic of your channel. If you have a news channel, it’s OK to publish new content every day (or even every hour). For other industries, stick with 2-3 large posts a week. The public channel had more than 109,000 subscribers, Judge Hui said. Ng had the power to remove or amend the messages in the channel, but he “allowed them to exist.”
from us


Telegram Внутри AI | Кейсы ИИ Агентов в бизнесе
FROM American