ai-agents-for-beginners

ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ಗಳ ಬಳಕೆ (MCP, A2A ಮತ್ತು NLWeb)

(ಈ ಪಾಠದ ವೀಡಿಯೊನನ್ನು ನೋಡಲು ಮೇಲಿನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ)

AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳ ಬಳಕೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದ್ದು, ಮಾದರೀಕರಣ, ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಮುಕ್ತ ನವೋದ್ಯಮವನ್ನು ಖಾತ್ರಿ ಪಡಿಸುವ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ಗಳ ಅಗತ್ಯವೂ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದೆ. ಈ ಪಾಠದಲ್ಲಿ, ಈ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ತೃಪ್ತಿಪಡಿಸಲು ಮೂರು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ - ಮಾದರಿ ಸನ್ನಾಹ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ (MCP), ಏಜೆಂಟ್-ಟು-ಏಜೆಂಟ್ (A2A) ಮತ್ತು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆ ವೆಬ್ (NLWeb).

ಪರಿಚಯ

ಈ ಪಾಠದಲ್ಲಿ ನಾವು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು:

• MCP ಬಳಸಿ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಬಳಕೆದಾರ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಹೊರಗಿನ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವಿಗೆ எப்படி ಪ್ರಾಪ್ತಿಯಾಗುತ್ತವೆ.

• A2A ವಿಭಿನ್ನ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಸಹಕಾರವನ್ನು ಹೇಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

• NLWeb ಯಾವುದೇ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳನ್ನು ತಂದು AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ವಿಷಯವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಕರ್ಮಶೀಲ ಗುರಿಗಳು

• AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ MCP, A2A, ಮತ್ತು NLWeb ನ ಮೂಲ ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ಲಾಭಗಳನ್ನು ಅರಿವು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ.

• ಪ್ರತಿ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಹೇಗೆ LLMಗಳು, ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳ ನಡುವಣ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಸಂವಹನವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಣೆ ಮಾಡಿ.

• ಸಂಕೀರ್ಣ ಏಜೆಂಟಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪ್ರತಿ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ವಿಭಿನ್ನ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಓರಿಸಿಕೊಂಡು.

ಮಾದರಿ ಸನ್ನಾಹ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್

ಮಾದರಿ ಸನ್ನಾಹ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ (MCP) ಒಂದು ಮುಕ್ತ ಮಾನಕವಾಗಿದೆ ಇದು ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ LLMಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಸನ್ನಾಹ ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಕ್ರಮವನ್ನಿಡುತ್ತದೆ. ಇದು ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳಿಗೆ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಸರಬರಾಜು ಮಾಡುವ “ವಿಶ್ವವ್ಯಾಪಿ ಅಡಾಪ್ಟರ್” ಅನ್ನು ಸಾಧ್ಯಮಾಡುತ್ತದೆ.

MCP ರಚನೆಗಳ ಅವಯವಗಳು, ನೇರ API ಬಳಕೆಯಿಗಾದ ಹೋಲಿಕೆಯ ಲಾಭಗಳು, ಮತ್ತು AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು MCP ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂಬ ಉದಾಹರಣೆ ನೋಡೋಣ.

MCP ಮೂಲ Avayavagalu

MCP ಕ್ಲೈಂಟ್-ಸರ್ವರ್ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ Avayavagalu ಇವು:

• ಹೋಸ್ಟ್‌ಗಳು LLM ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ VSCode ಮುಂತಾದ ಕೋಡ್ ಸಂಪಾದಕಗಳು) ಆಗಿದ್ದು MCP ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಆರಂಭಿಸುತ್ತವೆ.

• ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳು ಹೋಸ್ಟ್ ಅನ್ವಯಿಕೆಯೊಳಗಿನ ಘಟಕಗಳು, ಸರ್ವರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಬ್ಬರೊಬ್ಬರ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.

• ಸರ್ವರ್‌ಗಳು ವಿಶೇಷ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಲಘುಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು.

ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಒಳಗೆ ಮೂವರು ಮೂಲ ಪ್ರಿಮಿಟಿವ್ಗಳು ಇವೆ, ಇವು MCP ಸರ್ವರ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು:

• ಸಾಧನಗಳು: AI ಏಜೆಂಟ್ ಕರೆಮಾಡಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ವಿಭಿನ್ನ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಗಳು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹವಾಮಾನ ಸೇವೆ “ಹವಾಮಾನ ಪಡೆಯಿರಿ” ಸಾಧನವನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಸರ್ವರ್ “ಉತ್ಪನ್ನ ಖರೀದಿ” ಸಾಧನವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು. MCP ಸರ್ವರ್‌ಗಳು ಪ್ರತಿ ಸಾಧನದ ಹೆಸರು, ವಿವರಣೆ ಮತ್ತು ಇನ್‌ಪುಟ್/ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ತಮ್ಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತವೆ.

• ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು: MCP ಸರ್ವರ್ ಒದಗಿಸಬಲ್ಲ ಓದುವ ಮಾತ್ರ ಡೇಟಾ ಐಟಂಗಳು ಅಥವಾ ದಾಖಲೆಗಳು, ಮತ್ತು ಕ್ಲೈಂಟ್‌ಗಳು ಅವುಗಳನ್ನು ಬೇಡಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಪಡೆದ可以. ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಫೈಲ್ ವಿಷಯಗಳು, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ದಾಖಲೆಗಳು ಅಥವಾ ಲಾಗ್ ಫೈಲ್‌ಗಳು. ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಪಠ್ಯ (ಕೋಡ್ ಅಥವಾ JSON ಹೋಲುವ) ಅಥವಾ ದ್ವಿಬಿಣಿ (ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ PDF ಗಳು) ಆಗಿರಬಹುದು.

• ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು: ಇದು ಸೂಚಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳ ಪೂರ್ವನಿಶ್ಚಿತ ಮಾದರಿಗಳು, ಹೆಚ್ಚು ಜಟಿಲ ಕಾರ್ಯವಾಹಕಿಗಳಿಗಾಗಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.

MCP ಲಾಭಗಳು

MCP AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಲಾಭಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:

• Dynamic Tool Discovery: ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಸರ್ವರ್‌ನಿಂದ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಸಾಧನಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಾಪ್ತಿಮಾಡಬಹುದು. ಸಾಮಾನ್ಯ API ಗಳು ಸ್ಥಿರ ಕೋಡಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದು ಯಾವುದೇ API ಬದಲಾವಣೆಗೆ ಕೋಡ್ ನವೀಕರಣ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ MCP “ಒಮ್ಮೆ ಏಕೀಕರಿಸಿ” ವಿಧಾನದಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

• LLMಗಳ ನಡುವೆ ಸಂವಹನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ: MCP ವಿಭಿನ್ನ LLMಗಳ ನಡುವೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸ್ವತಂತ್ರತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

• ನಿಯಮಿತ ಭದ್ರತೆ: MCP ಮಾನಕ ಪ್ರಾಮಾಣೀಕರಣ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದು ಹೊಸ MCP ಸರ್ವರ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶ ಸೇರಿಸುವಾಗ ಸಾಕಷ್ಟು ಗಾತ್ರಹೊಂದುವಿಕೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವಿವಿಧ API ಕೀಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಮಾಣೀಕರಣ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಸುಲಭವಾಗಿದೆ.

MCP ಉದಾಹರಣೆ

ಬಳಕೆದಾರನು MCP ಮೂಲಕ ಚಾಲಿತ AI ಸಹಾಯಕನೊಂದಿಗೆ ವಿಮಾನ ಟಿಕೆಟ್ ಬುಕ್ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಕಲ್ಪಿಸೋಣ.

1. ಸಂಪರ್ಕ: AI ಸಹಾಯಕ (MCP ಕ್ಲೈంట్) ವಿಮಾನ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಒದಗಿಸುವ MCP ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

2. ಸಾಧನ ಪತ್ತೆ: ಕ್ಲೈಂಟ್ ವಿಮಾನ ಸಂಸ್ಥೆಯ MCP ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ಕೇಳುತ್ತದೆ, “ನಿಮ್ಮ ಬಳಿ ಯಾವ ಸಾಧನಗಳಿವೆ?” ಸರ್ವರ್ “ವಿಮಾನ ಹುಡುಕು” ಮತ್ತು “ವಿಮಾನ ಬುಕ್ ಮಾಡು” ಸೇರಿದಂತೆ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ.

3. ಸಾಧನ ಕರೆಮಾಡುವುದು: ನೀವು AI ಸಹಾಯಕರಿಗೆ ಕೇಳುತ್ತೀರ, “ಪೋರ್ಟ್ಲೆಂಡ್ ನಿಂದ ಹೊನೊಲುಲುಗೆ ವಿಮಾನ ಹುಡುಕಿ” ಎಂದು. ಸಹಾಯಕ LLM ಬಳಸಿ “ವಿಮಾನ ಹುಡುಕು” ಸಾಧನವನ್ನು ಕರೆಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಗುರುತಿಸಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಪರಾಮಿತಿ (ಆಧಾರ, ಗಮ್ಯ) MCP ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.

4. ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ: MCP ಸರ್ವರ್ ವಿಮಾನ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಆಂತರಿಕ ಬುಕ್ಕಿಂಗ್ API ಗೆ ಕರೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ನಂತರ ವಿಮಾನ ಮಾಹಿತಿ (JSON ಡೇಟಾ) AI ಸಹಾಯಕನಿಗೆ ಮೇಲುಮರೆದಿದೆ.

5. ಮುಂದುವರಿದ ಸಂವಹನ: AI ಸಹಾಯಕ ವಿಮಾನ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ವಿಮಾನ ಆಯ್ದ ಮೇಲೆ ಸಹಾಯಕ “ವಿಮಾನ ಬುಕ್ ಮಾಡಿ” ಸಾಧನವನ್ನು ಅದೇ MCP ಸರ್ವರ್‌ನಲ್ಲಿ ಕರೆಮಾಡಬಹುದು.

ಏಜೆಂಟ್-ಟು-ಏಜೆಂಟ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ (A2A)

MCP LLMಗಳನ್ನು ಸಾಧನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವಲ್ಲಿ ಗಂಭೀರವಾದರೆ, ಏಜೆಂಟ್-ಟು-ಏಜೆಂಟ್ (A2A) ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ವಿವಿಧ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಸಹಕಾರವನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಮುಂದುವರೆಸುತ್ತದೆ. A2A ವಿಭಿನ್ನ ಸಂಸ್ಥೆ, ಪರಿಸರ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ತಳದಲ್ಲಿ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ನಾವು A2A ರಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಲಾಭಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವೆವು, ಮತ್ತು ನಾವು ಪ್ರವಾಸ ಅನ್ವಯಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು ಎಂಬ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನೂ ನೋಡೋಣ.

A2A ಮೂಲ Avayavagalu

A2A ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳ ಮಧ್ಯೆ ಸಂವಹನವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಉಪಕರ್ಮವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಸಹಕರಿಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಪ್ರತಿಯೊಂದು Avayava ಈ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಸಹಕಾರ ಕೊಡುತ್ತದೆ:

ಏಜೆಂಟ್ ಕಾರ್ಡ್

MCP ಸರ್ವರ್ ಸಾಧನ ಪಟ್ಟಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ, ಏಜೆಂಟ್ ಕಾರ್ಡ್ ಇವುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದು:

• ಏಜೆಂಟ್ ಹೆಸರು.
• ಅದು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳ ವಿವರಣೆ.
• ಇತರ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು (ಅಥವಾ ಮಾನವ ಬಳಕೆದಾರರು) ಅದು ಯಾವಾಗ ಮತ್ತು ಏಕೆ ಕರೆಮಾಡಬೇಕೆಂದು ತಿಳಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಪಟ್ಟಿ.
• ಏಜೆಂಟ್‌ನ ಪ್ರಸ್ತುತ ಎಂಡ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ URL.
• ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಪುಷ್ ಸೂಚನೆಗಳಂತಹ ಎಡಿಷನಲ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಆವೃತ್ತಿ.

ಏಜೆಂಟ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆ

ಏಜೆಂಟ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆ ಬಾಹ್ಯ ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ಬಳಕೆದಾರ ಚಾಟ್ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಹೊತ್ತಿದೆ. ದೂರದ ಏಜೆಂಟ್ ತನ್ನ LLM ಬಳಸಿ ಬಂದ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ಒಳಗಿನ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಡೆಯುತ್ತಾನೆ.

ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್

ಬೇಡಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ಮೇಲೆ, ಅದರ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಎಂದು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಏಜೆಂಟ್ ಕೆಲಸದ ಫಲಿತಾಂಶ, ಏನು ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳಿತು ಎಂಬ ವಿವರಣೆ, ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಮೂಲಕ ಕಳುಹಿಸಲಾದ ಪಠ್ಯ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಕಳುಹಿಸಿದ ಬಳಿಕ, ದೂರದ ಏಜೆಂಟ್ ಜೊತೆಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಮುಚ್ಚಲ್ಪಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಮತ್ತೆ ತೆರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಘಟನಾ ಸಾಲು

ಈ Avayava ನವೀಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಸಂದೇಶ ಕಳುಹಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಕಾರ್ಯ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವ ಮುಂಚೆ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕ ಮುಚ್ಚದಂತೆ ಮಾಡುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕಾರ್ಯ ಪೂರ್ಣಗೊಳ್ಳುವ ಸಮಯ ಉದ್ದವಾಗಿತ್ತಾದರೆ.

A2A ಲಾಭಗಳು

• ಸುಧಾರಿತ ಸಹಕಾರ: ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಮಾರಾಟಗಾರರು ಮತ್ತು ವೇದಿಕೆಗಳಿಂದ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಪರಸ್ಪರ ಸಂವಹನ ಮಾಡು, ಸನ್ನಿವೇಶ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳು ಮತ್ತು ಗಣತರ್ಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಸರಾಗ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತತೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

• ಮಾದರಿ ಆಯ್ಕೆ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯ: ಪ್ರತೀ A2A ಏಜೆಂಟ್ ತನ್ನ ವಿನಂತಿಗಳಿಗೆ ಸೇವೆ ನೀಡಲು ಯಾವ LLM ಬಳಸುವುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಬಹುದು, ಇದು ಕೆಲವು MCP ಕೃತಕಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ರೂಪುಗೊಂಡ ಅಥವಾ ಸೂಕ್ತ ಮಾಡಿದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

• ಒಳನಿರ್ಮಿತ ಪ್ರಾಮಾಣೀಕರಣ: A2A ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಅಂತರ್ಮುಖವಾಗಿ ಪ್ರಾಮಾಣೀಕರಣವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದು, ಏಜೆಂಟ್ ಸಂವಹನಗಳಿಗೆ ಭದ್ರತೆಯ ದೃಢ ಗಡುವಿನಾಗಿದೆ.

A2A ಉದಾಹರಣೆ

ನಮ್ಮ ಪ್ರಯಾಣ ಬುಕ್ಕಿಂಗ್ ದೃಶ್ಯವನ್ನು A2A ಬಳಸಿ ವಿಸ್ತರಿಸೋಣ.

1. ಬಳಕೆದಾರ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಬಹುಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ಕಳುಹಿಸುವುದು: ಬಳಕೆದಾರ “ಹೋನೋಲುಲುಗೆ ಮುಂದಿನ ವಾರ ವಿಮಾನ, ಹೋಟೆಲ್ ಮತ್ತು ಕಾರು ಬಾಡಿಗೆ ಸೇರಿ ಪೂರ್ಣ ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ಬುಕ್ ಮಾಡಿ” ಎಂದು “ಪ್ರಯಾಣ ಏಜೆಂಟ್” A2A ಕ್ಲೈಂಟ್/ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ಕೇಳುತ್ತಾನೆ.

2. ಪ್ರಯಾಣ ಏಜೆಂಟ್ ನಿಯೋಜನೆ: ಪ್ರಯಾಣ ಏಜೆಂಟ್ ಈ ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಿ ತನ್ನ LLM ಬಳಸಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ, ಇತರ ವಿಶಿಷ್ಟ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ.

3. ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳ ನಡುವಣ ಸಂವಹನ: ಪ್ರಯಾಣ ಏಜೆಂಟ್ A2A ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಬಳಸಿ “ವಿಮಾನ ಏಜೆಂಟ್”, “ಹೋಟೆಲ್ ಏಜೆಂಟ್” ಮತ್ತು “ಕಾರ ಬಾಡಿಗೆ ಏಜೆಂಟ್” ಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇವು ವಿಭಿನ್ನ ಕಂಪನಿಗಳಿಂದ ಸೃಷ್ಟಿಸಲಾದವು.

4. ಕಾರ್ಯ ಹಂಚಿಕೆ: ಪ್ರಯಾಣ ಏಜೆಂಟ್ ಈ ವಿಶಿಷ್ಟ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ “ಹೋನೋಲುಲುಗೆ ವಿಮಾನ ಹುಡುಕಿ”, “ಹೋಟೆಲ್ ಬುಕ್ ಮಾಡು”, “ಕಾರು ಬಾಡಿಗೆ” ಎಂಬ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಏಜೆಂಟ್ ತನ್ನ LLM ಮತ್ತು ತನ್ನ ಸಾಧನಗಳು (MCP ಸರ್ವರ್‌ಗಳೂ ಆಗಬಹುದು) ಬಳಸಿ ತನ್ನ ಭಾಗದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ.

5. ಸಮಗ್ರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ: ಎಲ್ಲಾ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಕಾರ್ಯ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ ಮೇಲೆ, ಪ್ರಯಾಣ ಏಜೆಂಟ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು (ವಿಮಾನ ವಿವರಗಳು, ಹೋಟೆಲ್ ದೃಢೀಕರಣ, ಕಾರು ಬಾಡಿಗೆ ಬುಕ್ಕಿಂಗ್) ಸಂಯೋಜಿಸಿ ಬಳಕೆದಾರನಿಗೆ ಚಾಟ್ ಶೈಲಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ.

ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆ ವೆಬ್ (NLWeb)

ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪ್ರವೇಶ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.

NLWeb ರ ವಿಭಿನ್ನ Avayavagalu, ಇದರ ಲಾಭಗಳು ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಪ್ರಯಾಣ ಅನ್ವಯಿಕೆಯಿಂದ NLWeb ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡೋಣ.

NLWeb Avayavagalu

• NLWeb ಅನ್ವಯಿಕೆ (ಮೂಲ ಸೇವೆ ಕೋಡ್): ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆ. ಇದು ವೇದಿಕೆಯ ವಿಭಿನ್ನ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ ಚಾಲಕ ಎನ್ನಬಹುದು.

• NLWeb ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್: ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ೊಂದಿಗೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆ ಸಂವಹನಕ್ಕಾಗಿ ಮೂಲ ನಿಯಮಗಳ ಸಮೂಹ. ಇದು JSON ಪ್ರಕಾರದಲ್ಲಿ (ಅಧಿಕವಾಗಿ Schema.org ಬಳಸಿ) ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರಿಂದ “AI ವೆಬ್” ಮಾಡಲು ಸರಳ ಪ್ರಥಮ ಹಂತ ಸೃಷ್ಟಿಯಾಗುತ್ತದೆ, ಹೀಗಾಗಿ HTML ಡಾಕ್ಯೂಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಆನ್ಲೈನ್ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು.

• MCP ಸರ್ವರ್ (ಮಾದರಿ ಸನ್ನಾಹ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಎಂಡ್‌ಪಾಯಿಂಟ್): ಪ್ರತಿ NLWeb ವ್ಯವಸ್ಥೆ MCP ಸರ್ವರ್ ಆಗಿಯೂ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರಿಂದ ಮತ್ತೆ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸಾಧನಗಳನ್ನು (“ಅಸ್ಕ್” ವಿಧಾನ ಹೋಲಿನ) ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಇದು ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಆ ಏಜೆಂಟ್ ಪರಿಷರದ ಭಾಗವಾಗುತ್ತದೆ.

• ಎಂಬೆಡ್ಡಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು: ವೇಬ್‌ಸೈಟ್ ವಿಷಯವನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿನಿಧಿಗಳಾದ ವೆಕ್ಟರ್‌ಗಳಿಗೆ (ಎಂಬೆಡ್ಡಿಂಗ್‌ಗಳು) ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಬಳಸುವ ಮಾದರಿಗಳು. ಇವು ಅರ್ಥವನ್ನು ಹಿಡಿದುಕೊಂಡು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಹುಡುಕಲು ಅನುಕೂಲವಾಗಿವೆಯಾದರು. ಅವು ವಿಶೇಷ ಡೇಟಾಬೇಸಿನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರು ಬಳಸಬೇಕಾದ ಎಂಬೆಡ್ಡಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು.

• ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ (ರಿಟ್ರೀವಲ್ ಮೆಕ್ಯಾನಿಸಂ): ಈ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ವಿಷಯದ ಎಂಬೆಡ್ಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾರಾದರೂ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳಿದಾಗ, NLWeb ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಾದೃಶ್ಯತೆ ಆಧಾರಿತ ಸೂಕ್ತ ಉತ್ತರಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. NLWeb Qdrant, Snowflake, Milvus, Azure AI Search, ಮತ್ತು Elasticsearch ಮುಂತಾದ ವಿಭಿನ್ನ ವೆಕ್ಟರ್ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಪೋಷಿಸುತ್ತದೆ.

NLWeb ಉದಾಹರಣೆ

ನಮ್ಮ ಪ್ರಯಾಣ ಬುಕ್ಕಿಂಗ್ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಮತ್ತೆ ಪರಿಶీలಿಸಿ, ಆದರೆ ಈ ಬಾರಿ ಅದು NLWeb ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆ.

1. ಡೇಟಾ ಸೇರ್ಪಡೆ: ಪ್ರಯಾಣ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಉತ್ಪನ್ನ ಕಾಟಲಾಗ್‌ಗಳು (ಉದಾ: ವಿಮಾನ ಪಟ್ಟಿ, ಹೋಟೆಲ್ ವಿವರಣೆ, ಪ್ರವಾಸ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳು) Schema.org ಅಥವಾ RSS ಫೀಡ್‌ಗಳಿಂದ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. NLWeb ಸಾಧನಗಳು ಈ ಮರುನಿರ್ಮಿತ 데이터를 ಪ್ರಕರಣವಶಾತ್ ಎಳೆದಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಅಥವಾ ಬಾಹ್ಯ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸಿಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ.

2. ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆ ಪ್ರಶ್ನೆ (ಮಾನವ): ಬಳಕೆದಾರನು ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗೆ ಬಂದು ಮೆನುಗಳನ್ನು ಸಹಾಯವಿಲ್ಲದೆ ಚಾಟ್ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ “ಮುಂದಿನ ವಾರ ಹೊನೊಲುಲುವಿನಲ್ಲಿ ಫಲಪೂರ್ವಕ ಕುಟುಂಬ ಸ್ನೇಹಿ ಹೋಟೆಲ್ ಹುಡುಕಿರಿ” ಎಂದು ಟೈಪ್ ಮಾಡುತ್ತಾನೆ.

3. NLWeb ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ: NLWeb ಅನ್ವಯಿಕೆ ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಲ್ಲಮ್‌ಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕ್ಕಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕಳುಹಿಸಿ, ಅಥವೇ ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ತನ್ನ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಹೋಟೆಲ್ ಪಟ್ಟಿ ಹುಡುಕುತ್ತದೆ.

4. ಸತ್ಯವಂತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು: ಲ್ಲಮ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನ ಶೋಧ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡು “ಕುಟುಂಬ ಸ್ನೇಹಿ,” “ತೊರೆ,” ಮತ್ತು “ಹೊನೊಲುಲು” ಮಾನದಂಡಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ನಾವುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮುಖವಾಗಿ, ಈ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ನ ವಾಸ್ತವಿಕ ಹೋಟೆಲ್ ಪಟ್ಟಿ ಕುರಿತು ವಿವರ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಕಲ್ಪಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ.

5. AI ಏಜೆಂಟ್ ಸಂವಹನ: NLWeb MCP ಸರ್ವರ್ ಆಗಿಯೂ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದರಿಂದ, ಹೊರಗಿನ AI ಪ್ರಯಾಣ ಏಜೆಂಟ್ ಕೂಡ ಈ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ನ NLWeb ಘಟಕದೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಮಾಡಬಹುದು. AI ಏಜೆಂಟ್ ask MCP ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನೇರವಾಗಿ ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳಬಹುದು: ask("ಹೊನೊಲುಲು ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಹೋಟೆಲ್ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿದ ನೀವು ಯಾವುದೇ ವೆಗನ್ ಸ್ನೇಹಿ ಭೋಜನಾಲಯಗಳಿವೆಯೇ?"). NLWeb ಇನ್‌ಸ್ಟಾನ್ಸ್ ಈ ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮಾಡಿಕೊಂಡು, ರೆಸ್ಟೋರೆಂಟ್ ಮಾಹಿತಿಯ ಡೇಟಾಬೇಸನ್ನು (ಲೋಡ್ ಆಗಿದ್ದರೆ) ಉಪಯೋಗಿಸಿ ಸಂರಚಿತ JSON ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

MCP/A2A/NLWeb ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿವೆಯೇ?

Microsoft Foundry Discord ಸೇರಲು, ಇತರ ಅಧ್ಯಯನಾರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಭೇಟಿ ಮಾಡಲು, ಕಾರ್ಯಾಲಯ ಸಮಯಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರ ಪಡೆಯಲು.

ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು

• MCP for Beginners
• MCP Documentation
• NLWeb Repo
• Microsoft Agent Framework

ಹಿಂದಿನ ಪಾಠ

AI Agents in Production

ಮುಂದಿನ ಪಾಠ

Context Engineering for AI Agents

---

ಅಸ್ವೀಕಾರ: ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸಡ್ಡೆಗಳು ಇರಬಹುದು. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಗಳ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಲ್ಲ.

This site is open source. Improve this page.