ਜਿਵੇਂ AI ਏਜੈਂਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ, ਤਿਵੇਂ ਹੀ ਮਿਆਰੀਕਰਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਨਵੀਨਤਾ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਲੋੜ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਸ ਪਾਠ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ 3 ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ ਇਸ ਲੋੜ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ - ਮਾਡਲ ਕਾਂਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (MCP), ਏਜੈਂਟ ਤੋਂ ਏਜੈਂਟ (A2A) ਅਤੇ ਨੈਚਰਲ ਲੈਂਗਵੇਜ ਵੈਬ (NLWeb)।
ਇਸ ਪਾਠ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ:
• MCP ਕਿਵੇਂ AI ਏਜੈਂਟਸ ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਯੂਜ਼ਰ ਦੇ ਕੰਮ ਪੂਰੇ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਣ।
• A2A ਕਿਵੇਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ AI ਏਜੈਂਟਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• NLWeb ਕਿਵੇਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵੈਬਸਾਈਟ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ AI ਏਜੈਂਟਸ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਅੰਤਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਪਛਾਣ ਕਰੋ MCP, A2A, ਅਤੇ NLWeb ਦੇ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਫਾਇਦੇ AI ਏਜੈਂਟਸ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ।
• ਸਮਝਾਓ ਕਿ ਹਰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਕਿਵੇਂ LLMs, ਟੂਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਏਜੈਂਟਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਅੰਤਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਹੂਲਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਪਛਾਣ ਕਰੋ ਕਿ ਹਰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਕਿਵੇਂ ਜਟਿਲ ਏਜੈਂਟਿਕ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਕਾਂਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (MCP) ਇੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਮਿਆਰ ਹੈ ਜੋ LLMs ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਮਿਆਰੀਕ੍ਰਿਤ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ AI ਏਜੈਂਟਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਲਈ "ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਐਡਾਪਟਰ" ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਆਓ MCP ਦੇ ਘਟਕਾਂ, ਸਿੱਧੇ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਫਾਇਦੇ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਦੇਖੀਏ ਕਿ AI ਏਜੈਂਟਸ ਕਿਵੇਂ MCP ਸਰਵਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
MCP ਕਲਾਇੰਟ-ਸਰਵਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਘਟਕ ਹਨ:
• ਹੋਸਟਸ LLM ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ VSCode ਵਰਗਾ ਕੋਡ ਐਡੀਟਰ) ਜੋ MCP ਸਰਵਰ ਨਾਲ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਕਲਾਇੰਟਸ ਹੋਸਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਘਟਕ ਹਨ ਜੋ ਸਰਵਰਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ-ਤੋਂ-ਇੱਕ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
• ਸਰਵਰਸ ਹਲਕੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਹਨ ਜੋ ਖਾਸ ਸਮਰਥਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਿਮਿਟਿਵ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ MCP ਸਰਵਰ ਦੀ ਸਮਰਥਾਵਾਂ ਹਨ:
• ਟੂਲਸ: ਇਹ ਵੱਖਰੇ ਕਾਰਵਾਈ ਜਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹਨ ਜੋ AI ਏਜੈਂਟਸ ਕਿਸੇ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਮੌਸਮ ਸੇਵਾ "ਮੌਸਮ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ" ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਸਰਵਰ "ਉਤਪਾਦ ਖਰੀਦੋ" ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। MCP ਸਰਵਰ ਹਰ ਟੂਲ ਦਾ ਨਾਮ, ਵੇਰਵਾ, ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ/ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਕੀਮਾ ਆਪਣੀ ਸਮਰਥਾਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਵਿਗਿਆਪਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਸਰੋਤ: ਇਹ ਪੜ੍ਹਨ-ਯੋਗ ਡਾਟਾ ਆਈਟਮ ਜਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹਨ ਜੋ MCP ਸਰਵਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਲਾਇੰਟਸ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮੰਗ 'ਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਫਾਈਲ ਸਮੱਗਰੀ, ਡਾਟਾਬੇਸ ਰਿਕਾਰਡ ਜਾਂ ਲੌਗ ਫਾਈਲਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਸਰੋਤ ਟੈਕਸਟ (ਜਿਵੇਂ ਕੋਡ ਜਾਂ JSON) ਜਾਂ ਬਾਈਨਰੀ (ਜਿਵੇਂ ਚਿੱਤਰ ਜਾਂ PDFs) ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਪ੍ਰੋਮਪਟਸ: ਇਹ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਟੈਂਪਲੇਟ ਹਨ ਜੋ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਪ੍ਰੋਮਪਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਟਿਲ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
MCP AI ਏਜੈਂਟਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ:
• ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਟੂਲ ਖੋਜ: ਏਜੈਂਟਸ ਸਰਵਰ ਤੋਂ ਉਪਲਬਧ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਉਹ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਵੇਰਵਾ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਰਵਾਇਤੀ APIs ਨਾਲ ਵਿਰੋਧ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਸਥਿਰ ਕੋਡਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ API ਬਦਲਾਅ ਕੋਡ ਅਪਡੇਟ ਦੀ ਲੋੜ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। MCP "ਇੱਕ ਵਾਰ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਟ ਕਰੋ" ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
• LLMs ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ-ਸੰਚਾਲਨਯੋਗਤਾ: MCP ਵੱਖ-ਵੱਖ LLMs 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮੁੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਮੁਲਾਂਕਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵਿੱਚ ਕਰਨ ਦੀ ਲਚਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਮਿਆਰੀਕ੍ਰਿਤ ਸੁਰੱਖਿਆ: MCP ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਵਿਧੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਧੇਰੇ MCP ਸਰਵਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਸਮੇਂ ਸਕੇਲਬਿਲਟੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰਵਾਇਤੀ APIs ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੁੰਜੀਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਧਾਰਨ ਹੈ।
ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ MCP ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ AI ਸਹਾਇਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਉਡਾਨ ਬੁੱਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ।
-
ਕਨੈਕਸ਼ਨ: AI ਸਹਾਇਕ (MCP ਕਲਾਇੰਟ) ਇੱਕ ਏਅਰਲਾਈਨ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ MCP ਸਰਵਰ ਨਾਲ ਕਨੈਕਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
-
ਟੂਲ ਖੋਜ: ਕਲਾਇੰਟ ਏਅਰਲਾਈਨ ਦੇ MCP ਸਰਵਰ ਨੂੰ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, "ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਿਹੜੇ ਟੂਲ ਉਪਲਬਧ ਹਨ?" ਸਰਵਰ "ਉਡਾਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ" ਅਤੇ "ਉਡਾਨਾਂ ਬੁੱਕ ਕਰੋ" ਵਰਗੇ ਟੂਲਾਂ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
-
ਟੂਲ ਕਾਲ: ਤੁਸੀਂ AI ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ, "ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਪੋਰਟਲੈਂਡ ਤੋਂ ਹੋਨੋਲੂਲੂ ਲਈ ਉਡਾਨ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ।" AI ਸਹਾਇਕ, ਆਪਣੇ LLM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ "ਉਡਾਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ" ਟੂਲ ਕਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਪੈਰਾਮੀਟਰ (ਮੂਲ, ਮੰਜ਼ਿਲ) MCP ਸਰਵਰ ਨੂੰ ਭੇਜਦਾ ਹੈ।
-
ਕਾਰਵਾਈ ਅਤੇ ਜਵਾਬ: MCP ਸਰਵਰ, ਇੱਕ ਰੈਪਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਏਅਰਲਾਈਨ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬੁਕਿੰਗ API ਨੂੰ ਅਸਲ ਕਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫਿਰ ਉਡਾਨ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਜਿਵੇਂ JSON ਡਾਟਾ) ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਵਾਪਸ AI ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਭੇਜਦਾ ਹੈ।
-
ਅਗਲੀ ਅੰਤਰਕਿਰਿਆ: AI ਸਹਾਇਕ ਉਡਾਨ ਦੇ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਉਡਾਨ ਚੁਣਦੇ ਹੋ, ਸਹਾਇਕ ਇੱਕੋ MCP ਸਰਵਰ 'ਤੇ "ਉਡਾਨ ਬੁੱਕ ਕਰੋ" ਟੂਲ ਕਾਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਬੁਕਿੰਗ ਪੂਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ MCP LLMs ਨੂੰ ਟੂਲਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਏਜੈਂਟ-ਤੋਂ-ਏਜੈਂਟ (A2A) ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਕਦਮ ਅੱਗੇ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ AI ਏਜੈਂਟਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। A2A ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਗਠਨਾਂ, ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਟੈਕਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ AI ਏਜੈਂਟਸ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸਾਂਝੇ ਕੰਮ ਪੂਰੇ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਣ।
ਅਸੀਂ A2A ਦੇ ਘਟਕਾਂ ਅਤੇ ਫਾਇਦੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂਗੇ, ਨਾਲ ਹੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਦੇਖਾਂਗੇ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਸਾਡੇ ਯਾਤਰਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
A2A ਏਜੈਂਟਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਚਾਰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਯੂਜ਼ਰ ਦੇ ਉਪ-ਕੰਮ ਪੂਰੇ ਕਰਨ ਲਈ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦਾ ਹਰ ਘਟਕ ਇਸ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ:
ਜਿਵੇਂ MCP ਸਰਵਰ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਸਾਂਝੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਏਜੈਂਟ ਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:
◦ ਏਜੈਂਟ ਦਾ ਨਾਮ।
◦ ਜਨਰਲ ਕੰਮਾਂ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਜੋ ਇਹ ਪੂਰੇ ਕਰਦਾ ਹੈ।
◦ ਖਾਸ ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨਾਲ, ਹੋਰ ਏਜੈਂਟਸ (ਜਾਂ ਇਨਸਾਨੀ ਯੂਜ਼ਰ) ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕਦੋਂ ਅਤੇ ਕਿਉਂ ਉਹ ਇਸ ਏਜੈਂਟ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
◦ ਏਜੈਂਟ ਦਾ ਮੌਜੂਦਾ ਐਂਡਪੌਇੰਟ URL।
◦ ਏਜੈਂਟ ਦਾ ਵਰਜਨ ਅਤੇ ਸਮਰਥਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਜਵਾਬ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ।
ਏਜੈਂਟ ਐਗਜ਼ਿਕਿਊਟਰ ਯੂਜ਼ਰ ਚੈਟ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਦੂਰ-ਦਰਾਜ ਦੇ ਏਜੈਂਟ ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ, ਦੂਰ-ਦਰਾਜ ਦੇ ਏਜੈਂਟ ਨੂੰ ਇਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। A2A ਸਰਵਰ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਏਜੈਂਟ ਆਪਣੀ ਵੱਡੀ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (LLM) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਪੂਰੇ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਦੂਰ-ਦਰਾਜ ਦੇ ਏਜੈਂਟ ਨੇ ਮੰਗੇ ਗਏ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਲਿਆ, ਇਸ ਦਾ ਕੰਮ ਉਤਪਾਦ ਇੱਕ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਵਜੋਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਏਜੈਂਟ ਦੇ ਕੰਮ ਦਾ ਨਤੀਜਾ, ਕੀ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਦਾ ਵੇਰਵਾ, ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਸੰਦਰਭ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਰਾਹੀਂ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਦੂਰ-ਦਰਾਜ ਦੇ ਏਜੈਂਟ ਨਾਲ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਸ ਦੀ ਫਿਰ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ।
ਇਹ ਘਟਕ ਅਪਡੇਟਸ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਸੁਨੇਹੇ ਭੇਜਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਏਜੈਂਟਿਕ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਏਜੈਂਟਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬੰਦ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਲੰਬਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਵਧੇਰੇ ਸਹਿਯੋਗ: ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਕਰੇਤਾ ਅਤੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਏਜੈਂਟਸ ਨੂੰ ਅੰਤਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ, ਸੰਦਰਭ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਲੱਗ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਹੂਲਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਮਾਡਲ ਚੋਣ ਦੀ ਲਚਕਤਾ: ਹਰ A2A ਏਜੈਂਟ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਪਣੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹੜਾ LLM ਵਰਤਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਤੀ ਏਜੈਂਟ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਜਾਂ ਸੁਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, MCP ਦੇ ਕੁਝ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ LLM ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਦੇ ਵਿਰੋਧ ਵਿੱਚ।
• ਅੰਦਰ-ਅੰਦਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ: ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸਿੱਧੇ A2A ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਏਜੈਂਟ ਅੰਤਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਫਰੇਮਵਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਆਓ ਸਾਡੇ ਯਾਤਰਾ ਬੁਕਿੰਗ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ, ਪਰ ਇਸ ਵਾਰ A2A ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ।
-
ਯੂਜ਼ਰ ਬੇਨਤੀ ਮਲਟੀ-ਏਜੈਂਟ ਨੂੰ: ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ "ਟ੍ਰੈਵਲ ਏਜੈਂਟ" A2A ਕਲਾਇੰਟ/ਏਜੈਂਟ ਨਾਲ ਅੰਤਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸ਼ਾਇਦ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, "ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਹੋਨੋਲੂਲੂ ਲਈ ਪੂਰੀ ਯਾਤਰਾ ਬੁੱਕ ਕਰੋ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਡਾਨਾਂ, ਇੱਕ ਹੋਟਲ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਿਰਾਏ ਦੀ ਕਾਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।"
-
ਟ੍ਰੈਵਲ ਏਜੈਂਟ ਦੁਆਰਾ ਆਰਕਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ: ਟ੍ਰੈਵਲ ਏਜੈਂਟ ਇਸ ਜਟਿਲ ਬੇਨਤੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਮ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੀ LLM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਏਜੈਂਟਸ ਨਾਲ ਅੰਤਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
-
ਇੰਟਰ-ਏਜੈਂਟ ਸੰਚਾਰ: ਟ੍ਰੈਵਲ ਏਜੈਂਟ ਫਿਰ A2A ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਏਜੈਂਟਸ ਨਾਲ ਕਨੈਕਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ "ਏਅਰਲਾਈਨ ਏਜੈਂਟ," "ਹੋਟਲ ਏਜੈਂਟ," ਅਤੇ "ਕਾਰ ਰੈਂਟਲ ਏਜੈਂਟ" ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ
ਅਸਵੀਕਰਤੀ:
ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ Co-op Translator ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀ ਹੋਣ ਦਾ ਯਤਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸੁੱਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਦੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤਫਹਿਮੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ।
