Khi AI học cách "hợp tác để chiến đấu với quái vật": MCP và A2A tái thiết tự động hóa doanh nghiệp như thế nào

Hiểu MCP và A2A: Hai giao thức như thế nào thúc đẩy kỷ nguyên hệ thống thông minh đầy kích thích Hệ thống đa tác nhân thông qua việc gọi các mô hình AI chuyên nghiệp có khả năng hợp tác, điều phối và giao tiếp, thể hiện tiềm năng to lớn trong việc giải quyết các nhiệm vụ phức tạp. Tuy nhiên, trong lịch sử, sự thiếu vắng các giao thức tiêu chuẩn đã cản trở khả năng tương tác của hệ thống, dẫn đến việc các tác nhân khó có thể phối hợp để giải quyết các vấn đề thực tế. Gần đây, hai giao thức chính - Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) của Anthropic và Giao thức Giữa các Tác nhân (A2A) của Google - đã ra đời. Chúng giải quyết các thách thức từ các góc độ khác nhau, nhưng chia sẻ cùng một viễn cảnh mong đợi: làm cho các tác nhân trở nên hữu ích hơn thông qua việc tăng cường khả năng kết nối. Bài viết này sẽ khám phá toàn diện MCP và A2A, làm rõ ý nghĩa quan trọng của chúng và phân tích các tác động tiềm ẩn. Chúng tôi sẽ chỉ ra làm thế nào các giao thức này có thể mở rộng khả năng trên nền tảng kiến trúc AI hiện có thông qua việc giới thiệu khả năng tương tác đa tác nhân, giao tiếp có cấu trúc và các tiêu chuẩn trao đổi ngữ cảnh, từ đó thúc đẩy làn sóng ứng dụng AI cho các kịch bản thực tế nâng cao. [Phần còn lại của văn bản được dịch tương tự, tuân thủ các quy tắc dịch đã được đặt ra]

Ý nghĩa đối với những người làm nghề AI

1. Hợp tác đa tác nhân liền mạch: Nhà phát triển có thể kết hợp nhiều dịch vụ tác nhân chuyên nghiệp, thay vì xây dựng một hệ thống duy nhất khổng lồ

2. Hỗ trợ nhiệm vụ dài hạn: Tác nhân có thể theo dõi các nhiệm vụ kéo dài hàng giờ thậm chí hàng ngày, cung cấp cập nhật trạng thái theo tiến độ (như R&D, phân tích dữ liệu dài hạn)

3. Giảm độ phức tạp: Cơ chế "bắt tay" tác nhân chung có nghĩa là chi phí mã hóa sẽ ít hơn khi kết nối các dịch vụ AI khác nhau

Tác động đến doanh nghiệp

• Nâng cao năng suất: Nhiều giải pháp AI có thể "trò chuyện" với nhau, tự động hóa quy trình làm việc liên bộ phận (như tác nhân HR hợp tác với tác nhân lương)

• Hệ sinh thái xuyên nền tảng: Sau khi áp dụng tiêu chuẩn A2A, doanh nghiệp có thể đầu tư vào các nhà cung cấp AI chuyên nghiệp đồng thời đảm bảo tính tương tác của tất cả các giải pháp

• Khả năng thích ứng trong tương lai: Khi các khả năng AI mới xuất hiện, doanh nghiệp có thể dễ dàng kết nối, "cắm và sử dụng" với các tác nhân hiện có

Các kịch bản ứng dụng điển hình

• Hỗ trợ robot phát hiện vấn đề phức tạp, sau đó gọi tác nhân chẩn đoán, và cuối cùng robot tự động hóa sẽ thực hiện sửa chữa

• Tác nhân lập kế hoạch du lịch điều phối hậu trường các chuyến bay, khách sạn và tác nhân dịch thuật

• Kịch bản HR: Chuỗi tác nhân từ sàng lọc CV → sắp xếp phỏng vấn → trả lời ứng viên

• CNTT vận hành: Quy trình nhân viên mới trải qua các tác nhân HR, mua sắm và quản lý quyền

4. So sánh MCP và A2A

Mặc dù MCP của Anthropic và A2A của Google đều thúc đẩy khả năng tương tác của nhiều tác nhân hoặc dịch vụ, nhưng cả hai nhắm đến các lớp khác nhau trong ngăn xếp công nghệ AI:

Về lý thuyết, các giao thức có thể hoạt động độc lập, nhưng thực tế thường được sử dụng bổ sung. Tác nhân LLM có thể sử dụng MCP để tích hợp dữ liệu/công cụ mới, sau đó cộng tác thông qua A2A với tác nhân thứ hai chuyên về phân tích dữ liệu, truy xuất kiến thức hoặc lập kế hoạch tài nguyên doanh nghiệp. Bằng cách sử dụng kết hợp hai giao thức này, doanh nghiệp có thể xây dựng hệ sinh thái AI đa lớp mạnh mẽ với kết nối tùy chỉnh tối thiểu. Các kịch bản kết hợp điển hình bao gồm:

(Phần còn lại của bản dịch tương tự, tuân thủ các nguyên tắc dịch thuật đã nêu)