معماری آینده عامل‌های هوشمند
به گزارش پردیس هوش مصنوعی و نوآوری دیجیتال ایران؛ سال ۲۰۲۵ را می‌توان سال شکوفایی دو ستون زیرساختی در معماری عامل‌های هوش مصنوعی دانست. پروتکل MCP از Anthropic و پروتکل A2A از Google.
درحالی که گفت‌وگو پیرامون عامل‌های هوشمند (AI Agents) در محافل علمی و صنعتی داغ‌تر از همیشه شده، آنچه هنوز به‌درستی درک نشده، تفاوت بنیادین این دو پروتکل و نقش مکملی آن‌ها در زیست‌بوم آینده هوش مصنوعی است.
از ابزارمحوری تا همکارمحوری
اگر دوران اولیه AI بر محور «مدل» و قدرت پیش‌بینی آن متمرکز بود، آنچه امروز در حال وقوع است، گذار از مدل‌محوری به معماری‌محوری است. ما دیگر صرفاً به مدل‌های قوی‌تر نیاز نداریم؛ بلکه به زیرساخت‌هایی نیاز داریم که این مدل‌ها را به درستی به جهان واقعی متصل کنند هم از نظر داده و ابزار (MCP) و هم از نظر تعامل با سایر عامل‌ها (A2A).
در MCP مغز به ابزار متصل می‌شود
در MCP، مسیر حرکت کاملاً عمودی است:
برنامه کاربردی → کلاینت MCP → سرور MCP → داده یا API → مدل زبانی
هدف غلبه بر محدودیت‌های کلاسیک مدل‌ها مثل کمبود حافظه متنی و ناتوانی در استفاده مستقیم از ابزارها و پایگاه‌های داده. MCP به ما این امکان را می‌دهد که مدل‌مان بتواند مثل یک انسان حرفه‌ای عمل کند که در کنار قدرت تحلیل، به ابزار، اسناد و حافظه شخصی هم دسترسی دارد.
کاربردهای کلیدی:
- ساخت دستیارهای شخصی که می‌توانند به داده‌های شما دسترسی داشته باشند
- طراحی سیستم‌هایی که اسناد پیچیده را به‌درستی پاسخ می‌دهند
- ساخت کدیارهایی که هم زبان برنامه‌نویسی و هم زمینه پروژه را می‌فهمند
A2A از همکاری انسانی تا همکاری عامل‌ها
در A2A، حرکت افقی است. ایده اصلی A2A نه اتصال مدل به ابزار، بلکه امکان‌پذیر کردن تعامل بین عامل‌هایی است که هرکدام کار خودشان را بلدند. این همان نقطه‌ای است که هوش مصنوعی از «ابزار هوشمند» بودن، به «شبکه‌ای از همکاران دیجیتال» تبدیل می‌شود.
در A2A:
- عامل‌ها همدیگر را کشف می‌کنند
- باهم مذاکره می‌کنند، وظایف تقسیم می‌شود
- اجرا به‌صورت هم‌زمان یا غیرهم‌زمان انجام می‌شود
- خروجی نهایی به‌صورت یک کار هماهنگ و توزیع‌شده ظاهر می‌شود
کاربردهای کلیدی:
- اتوماسیون در سطح سازمانی (مثلاً بین تیم حقوقی، مالی، منابع انسانی)
- ایجاد بازارهای عامل‌ها (Agent Marketplaces)
- ساخت اکوسیستم‌های حل مسئله توزیعی، شبیه به تیم‌های مشاوران انسانی
یک لایه، دو جریان ترکیب MCP و A2A
آنچه این دو پروتکل را جذاب می‌کند، نه رقابت، بلکه قابلیت هم‌افزایی آن‌هاست.
در واقع، اگر بخواهیم سیستم‌های AI آینده را مثل بدن انسان ببینیم:
- MCP نقش نخاع و اعصاب حرکتی را دارد و اتصال مغز (مدل) به ابزار و داده را برعهده دارد.
- A2A نقش زبان و تعامل اجتماعی را دارد، در واقع هماهنگی بین چند مغز مستقل را انجام می‌دهد
اگر این ساختارها به بلوغ برسند، ما به دنیایی نزدیک می‌شویم که در آن:
- شما به‌جای اینکه یک دستور به یک مدل بدهید، یک پروژه را به یک شبکه عامل واگذار می‌کنید.
- عامل‌ها، مانند تیم‌های انسانی، مسئولیت تقسیم می‌کنند، ابزار مناسب انتخاب می‌کنند و خروجی نهایی را تحویل می‌دهند.
در نهایت، A2A و MCP نه تنها نیاز ما به هوش مصنوعی قوی‌تر را پاسخ می‌دهند، بلکه تعریف جدیدی از همکاری، زیرساخت و حتی وظیفه ارائه می‌دهند.