معماری سیستم‌های هوش مصنوعی چند عاملی هوشمند: A2A در مقابل MCP

همزمان با تکامل هوش مصنوعی فراتر از تعاملات تک مدلی، شاهد تحولی عمیق در نحوه طراحی، ساخت و استقرار سیستم‌های هوشمند هستیم. شرکت‌ها دیگر به ابزارهای مستقل مبتنی بر مدل زبانی بزرگ (LLM) راضی نیستند. در عوض، آنها از

- اکوسیستم‌هایی از عوامل هوش مصنوعی مستقل که برای حل وظایف پیچیده و ارزشمند با یکدیگر همکاری می‌کنند - استقبال می‌کنند.

این تغییر بیش از یک مدل هوشمندتر را می‌طلبد. این امر نیازمند پروتکل‌های ارتباطی قوی، مقیاس‌پذیری معماری، مدیریت حافظه، سازماندهی و بازنگری در نحوه تعامل عوامل هوش مصنوعی با یکدیگر است.

دو رویکرد معماری بر این چشم‌انداز غالب هستند:

و . هر کدام عوامل هوش مصنوعی را قادر می‌سازند تا با یکدیگر همکاری کنند - اما به روش‌های کاملاً متفاوت. در این مقاله، ما به بررسی عمیق معماری‌ها، مبادلات فنی، موارد استفاده و پیامدهای آتی آنها برای طراحی هوش مصنوعی سازمانی می‌پردازیم.

چرا سازمان‌ها به سمت طراحی‌های چند عاملی روی می‌آورند؟

زیرا هیچ مدل یا عامل هوش مصنوعی نمی‌تواند به طور موثر از عهده پیچیدگی وظایف تجاری مدرن مانند تجزیه و تحلیل قراردادهای قانونی، رسیدگی به سیاست‌های منابع انسانی، اتوماسیون بین سیستمی و خلاصه‌سازی چند زبانه برآید. در عوض، چندین عامل تخصصی - که هر کدام برای استدلال، بازیابی، سازماندهی، اعتبارسنجی و انطباق بهینه شده‌اند - با هم کار می‌کنند تا نتایج غنی‌تر و قوی‌تری ایجاد کنند.

اما همکاری بین عوامل کار آسانی نیست. بدون یک مدل ارتباطی خوش‌ساختار، سیستم به سرعت شکننده، مبهم و مقیاس‌پذیری آن دشوار می‌شود.

اینجاست که

و وارد عمل می‌شوند.

مدل

یک رویکرد مستقیم و غیرمتمرکز است که در آن هر عامل هوش مصنوعی رابط کاربری خود را (معمولاً از طریق API یا گذرگاه پیام) در معرض دید قرار می‌دهد و به طور مستقل با سایر عوامل ارتباط برقرار می‌کند. عوامل می‌توانند یکدیگر را فراخوانی کنند، داده‌ها را منتقل کنند و منتظر پاسخ باشند - درست مانند میکروسرویس‌ها در معماری نرم‌افزار سنتی.

هر عامل در یک سیستم A2A:

• به طور مستقل میزبانی و مستقر می‌شود (اغلب در کانتینرها یا توابع بدون سرور)
• حافظه داخلی و زمینه محلی خود را نگهداری می‌کند
• از طریق API (REST/gRPC)، صف‌های پیام یا پیام‌رسانی بدون واسطه ارتباط برقرار می‌کند
• نیاز دارد که نقطه پایانی، طرحواره مورد انتظار و ساختار پاسخ سایر عوامل را بداند

سیستم معمولی A2A در نهایت یک

را تشکیل می‌دهد که در آن عوامل در صورت نیاز به هم متصل می‌شوند. با گذشت زمان، این به یک تبدیل می‌شود - یک شبکه درهم‌تنیده از وابستگی‌ها که پیچیدگی عملیاتی را افزایش می‌دهد.

• عوامل به شدت به هم پیوسته اما مستقل هستند
• ارتباط اغلب همزمان است اما ممکن است شامل وظایف غیرهمزمان نیز باشد
• هر عامل ممکن است منطق سازماندهی را به صورت محلی مدیریت کند
• رسیدگی به خطا و تلاش مجدد باید در هر نقطه فراخوانی پیاده‌سازی شود
• هیچ حافظه متمرکز یا تاریخچه مشترکی وجود ندارد - هر عامل فقط زمینه محلی دارد

• انعطاف‌پذیری
  : عوامل جدید را می‌توان به راحتی با منطق منحصربه‌فرد خود معرفی کرد
• استقلال
  : هر عامل می‌تواند به طور مستقل تکامل یابد، از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) یا دستورات مختلف استفاده کند
• موازی‌سازی
  : چندین عامل می‌توانند وظایف را به طور همزمان اجرا کنند
• سازگاری با میکروسرویس
  : به خوبی با سیستم‌های سازمانی مدرن همسو می‌شود

• تنگناهای مقیاس‌پذیری
  : سیستم با پیچیدگی O(n²) برای n عامل رشد می‌کند
• پیچیدگی اشکال‌زدایی
  : ردیابی توزیع‌شده و نقاط شکست را مدیریت کردن سخت‌تر است
• هزینه سربار نگهداری
  : تغییرات در یک عامل می‌تواند در بسیاری از عوامل وابسته تاثیر بگذارد
• تکه تکه شدن زمینه
  : عدم وجود حافظه یکپارچه یا سابقه وظایف به معنای هماهنگی ضعیف است

این مدل اغلب در سیستم‌های کوچک قوی شروع می‌شود اما در مقیاس بزرگ با مشکل مواجه می‌شود. بسیاری از سازمان‌هایی که از A2A استفاده می‌کنند، با گسترش تعداد عوامل با محدودیت‌هایی مواجه می‌شوند و این امر باعث می‌شود معماری خود را دوباره ارزیابی کنند.

به عنوان پاسخی به رشد آشفته سیستم‌های A2A معرفی شد. MCP یک رویکرد برای سازماندهی عامل ارائه می‌دهد. به جای اینکه عوامل مستقیماً با یکدیگر تماس بگیرند، یک سازمان‌دهنده مرکزی (که اغلب توسط یک مدل زبانی بزرگ (LLM) تغذیه می‌شود) اجرای، وضعیت، حافظه و زنجیره‌سازی عملکرد تمام ابزارها و عوامل را مدیریت می‌کند.

در سیستم‌های مبتنی بر MCP:

• یک
  سازمان‌دهنده مرکزی
  پرس و جوی کاربر یا هدف سیستم را دریافت می‌کند
• این سازمان‌دهنده یک
  زمینه مشترک
  را نگهداری می‌کند، از جمله:
  • پیام‌های سیستم
  • توضیحات ابزار و عامل
  • حافظه/سابقه مراحل قبلی
  • نتایج میانی
• سازمان‌دهنده از دستورات ساختاریافته و بازتاب برای انتخاب اقدام بعدی استفاده می‌کند
• ابزارها/عوامل به عنوان
  توابع
  فراخوانی می‌شوند که هر کدام طرحواره مشخصی دارند

عوامل از وجود یکدیگر آگاه نیستند - آنها ابزارهایی هستند که منتظر فراخوانی هستند و سازمان‌دهنده تعیین می‌کند که چگونه آنها را در یک برنامه راه حل ترکیب کند.

• ابزارهای بدون حالت (عوامل) از طریق فراخوانی‌های توصیف‌شده معنایی فراخوانی می‌شوند
• حافظه در سطح سازمان‌دهنده نگهداری می‌شود و در بین فراخوانی‌ها به اشتراک گذاشته می‌شود
• پاسخ‌ها با استفاده از JSON یا جداکننده‌های فراخوانی تابع ساختاریافته می‌شوند
• خودبازتابی، تلاش مجدد و اعتبارسنجی را می‌توان در حلقه سازمان‌دهنده جاسازی کرد
• ادغام آسان با پلاگین‌ها، APIها و ابزارهای سنتی را امکان‌پذیر می‌کند

• حافظه متمرکز
  : هر مرحله ثبت می‌شود و برای اطلاع‌رسانی به مرحله بعدی استفاده می‌شود
• استدلال بهبودیافته
  : سازمان‌دهنده می‌تواند به طور پویا برنامه‌ریزی، بازتاب و تنظیم کند
• قابلیت گسترش
  : ابزارهای جدید از طریق طرحواره به جای کد سفارشی به هم متصل می‌شوند
• قابلیت ردیابی
  : گزارش‌های اجرا، زمینه و جریان‌های تصمیم‌گیری به صورت مرکزی در دسترس هستند
• امنیت
  : برای حکمرانی سازمانی، ممیزی و انطباق بهتر است

• پیچیدگی اولیه
  : نیاز به برنامه‌ریزی اولیه زمینه، طرحواره و فراداده ابزار دارد
• انعطاف‌پذیری کمتر در لبه
  : ابزارها باید با ساختار سازمان‌دهنده مطابقت داشته باشند
• وابستگی به کیفیت مدل زبانی بزرگ (LLM)
  : سازمان‌دهنده باید به خوبی استدلال کند تا از برنامه‌های بد جلوگیری شود

به طور کلی، MCP قابلیت پیش‌بینی و قدرت را وارد سیستم‌های عامل می‌کند، اما به قیمت چابکی اولیه.

سیستم‌های A2A در محیط‌های مدولار و پرسرعت که تیم‌های مختلف عوامل مختلف را کنترل می‌کنند و تکرار سریع مورد نیاز است، برتری دارند. مثال‌ها:

• اتوماسیون پشتیبانی مشتری
  : عوامل بازیابی، خلاصه‌سازها، تحلیل‌گران احساسات
• خطوط لوله با تأخیر کم
  : زنجیره‌های استنتاج با توافق‌نامه‌های سطح خدمات (SLA) سختگیرانه
• نمونه‌سازی اولیه گردش کار هوش مصنوعی
  : اثبات مفهوم سریع با استفاده از عوامل کانتینری

A2A اغلب اولین معماری است که تیم‌ها هنگام انتقال به طراحی چند عاملی امتحان می‌کنند.

MCP واقعاً در

که نیازمند موارد زیر هستند، می‌درخشد:

• حافظه مشترک، مانند
  درک سند قانونی
• جریان‌های تنظیم‌شده مانند
  مراقبت‌های بهداشتی یا مالی
• منطق چند چرخشی،
  بازتاب
  یا
  بهینه‌سازی ابزار
• قابلیت ممیزی و ردیابی زنجیره تفکر

بسیاری از شرکت‌هایی که برای

، یا خلبان خودکار می‌سازند، MCP را به دلیل ساختار و قابلیت اطمینان آن ترجیح می‌دهند.

با بالغ شدن اکوسیستم‌های عامل، مدل‌های ترکیبی در حال ظهور هستند:

• A2A در لبه
  برای ابزارهای تخصصی و سریع
• MCP در هسته
  برای بازتاب، سازماندهی و حکمرانی

سیستم‌های آینده ممکن است شامل موارد زیر باشند:

• مسیریابی معنایی
  : انتخاب خودکار بهترین عامل برای یک وظیفه با استفاده از جاسازی‌ها
• گراف‌های حافظه پویا
  : عوامل مشترک در به‌روزرسانی‌های حافظه
• بازارهای ابزار
  : قابلیت‌های پلاگین و بازی برای عوامل مدل زبانی بزرگ (LLM)

در همه اینها، پروتکل‌هایی که

را ارائه می‌دهند، موج بعدی طراحی سیستم هوش مصنوعی را تعریف خواهند کرد.

از دیدگاه طراحی، انتخاب بین A2A و MCP بر همه چیز از سرعت توسعه تا وضعیت انطباق تأثیر می‌گذارد. شرکت‌ها باید بپرسند:

• محیط عامل ما چقدر پویا است؟
• آیا به حافظه مشترک و سازماندهی نیاز داریم؟
• هزینه شکست و ناهماهنگی چقدر است؟
• آیا می‌توانیم ادغام سفارشی را تحمل کنیم یا به طراحی اول طرحواره نیاز داریم؟

به طور فزاینده‌ای،

نه تنها به دلیل برتری فنی، بلکه به این دلیل که به سیستم‌ها اجازه می‌دهد تا به طور هوشمندانه رشد کنند، سازگار شوند و قابل حکمرانی باقی بمانند، مورد استفاده قرار می‌گیرد.

اینها فقط تصمیمات طراحی نیستند. آنها

سیستم‌های هوش مصنوعی را شکل می‌دهند - اینکه چگونه رفتار می‌کنند، تعامل می‌کنند و با گذشت زمان یاد می‌گیرند.

آینده سیستم‌های هوش مصنوعی

است - اما مهمتر از آن، است. پروتکل‌های A2A سادگی و چابکی را ارائه می‌دهند، در حالی که MCP استدلال، ساختار و کنترل را به ارمغان می‌آورد.

معماری‌هایی که امروز انتخاب می‌کنیم، پایه‌های سیستم‌های مستقل فردا هستند. کسانی که نه تنها درک می‌کنند که عوامل چگونه کار می‌کنند، بلکه چگونه با هم کار می‌کنند - نسل بعدی نرم‌افزارهای هوشمند را تعریف خواهند کرد.

هم A2A و هم MCP نشان‌دهنده تغییری اساسی در طراحی هوش مصنوعی هستند: از چت‌بات‌های تک چرخشی به اکوسیستم‌های عاملی که برنامه‌ریزی می‌کنند، استدلال می‌کنند و همکاری می‌کنند. برای متخصصان، معماران و محققان، درک این الگوها دروازه‌ای برای ساخت راه‌حل‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر، ایمن و قدرتمند است.