Una nueva era de agentes de IA: MCP y los protocolos de comunicación cambiarán el futuro

El camino para convertirse en un creador de IA | Introducción del artículo: ¡Las posibilidades de los agentes de IA son infinitas! ¿Por qué el MCP y los protocolos de comunicación acelerarán el futuro del trabajo y la innovación tecnológica? #AgenteIA #MCP #ProtocoloDeComunicación

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El futuro abierto por los agentes de IA: ¡Una explicación sencilla del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) y los mecanismos de comunicación!

Hola, soy John, un bloguero veterano. ¡El mundo de la IA ha evolucionado a una velocidad increíble últimamente! En particular, puede que hayas oído el término "agente de IA" cada vez con más frecuencia. Sin embargo, estoy seguro de que mucha gente se pregunta: "¿Qué es un agente de IA?" o "Parece un poco difícil...". Así que, en esta ocasión, me gustaría hablar sobre los agentes de IA y la tecnología esencial que los hace más inteligentes y fáciles de usar.Protocolo de Contexto Modelo (MCP)OProtocolo de comunicación del agenteLo explicaré de forma sencilla, evitando los tecnicismos al máximo, para que incluso los principiantes puedan entenderlo. ¡Echemos un vistazo al futuro de la IA juntos!

¿Qué es un agente de IA? Conceptos básicos

Primero, comencemos con lo básico: ¿qué es un “agente de IA”?

La IA convencional, por ejemplo, los chatbots como ChatGPT, funciona principalmente haciéndonos preguntas y dándonos una respuesta. Puede ser más fácil de entender si lo consideramos como un "modo de preguntas y respuestas".

Mientras tantoAgente de IA (programa de IA que toma decisiones autónomas y ejecuta tareas) Es una IA más proactiva y capaz de realizar tareas complejas. No se trata solo de responder preguntas, sino que, al darle un objetivo, intentará alcanzarlo.Planifique sus propias acciones, recopile información, use las herramientas que necesita y, a veces, colabore con otros agentes de IA para completar tareas de varios pasos.Imagínelo como un asistente inteligente que trabaja en nuestro nombre.

Por ejemplo, supongamos que le pide a un agente de IA que "me dé una previsión de ingresos del tercer trimestre para nuestro producto en la nube". El agente de IA comprenderá esta instrucción y creará de forma autónoma un plan para lograr ese objetivo. La forma en que lo haga dependerá de las herramientas a las que tenga acceso (por ejemplo, herramientas para conectarse a bases de datos internas, analizar datos, generar informes, etc.).

El agente de IA primero verificaría qué herramientas tiene a su disposición y luego podría proceder con la tarea a través de los siguientes pasos:

1. Controlador (el agente principal que recibe instrucciones y administra el flujo general) llama al agente de planificación.
2. El agente de planificación devuelve un plan de ejecución.
3. El agente evaluador revisa el plan de ejecución.
4. El controlador ejecuta el plan utilizando la herramienta Generar consulta de base de datos (GenSQL) y la herramienta Ejecutar consulta de base de datos (ExecSQL).
5. Finalmente, el agente evaluador revisa los resultados finales y aconseja la revisión y re-ejecución del plan si es necesario.

De esta manera, un agente de IA puede gestionar tareas complejas trabajando con múltiples agentes y herramientas internamente en respuesta a una sola instrucción. Esta es la característica principal de un agente de IA y el problema que intenta resolver, es decir,Automatización de tareas complejas" es la respuesta.

Las características únicas incluyen:Autonomía (la capacidad de pensar y actuar de forma independiente),Capacidad de planificación (capacidad de pensar en los procedimientos),Uso de herramientas (capacidad de utilizar herramientas externas)YCooperatividad (capacidad de cooperar con otros agentes) Es mencionado

¿Por qué son importantes los protocolos de comunicación? Desafíos para los agentes de IA

De hecho, es un gran desafío para un agente de IA trabajar de manera tan inteligente.Interoperabilidad (la capacidad de diferentes sistemas e IA para trabajar bien juntos)" es una falta de.

Actualmente, se dice que el desarrollo de agentes de IA se encuentra en la "etapa de pre-estandarización", lo que significa que cada empresa desarrolla sus propios agentes de IA a su manera, lo que dificulta que los agentes de IA creados por diferentes empresas intercambien información sin problemas o cooperen entre sí.

Piénselo. En nuestro trabajo, necesitamos acceder a muchos sistemas de datos a diario, como sistemas de gestión de clientes como Salesforce, wikis internas y otros sistemas empresariales. Si estos sistemas no estuvieran conectados o los formatos de datos fueran diferentes, la eficiencia del trabajo disminuiría drásticamente. Lo mismo ocurre con los agentes de IA. Sin un medio de comunicación estandarizado, se crearía un nuevo tipo de "silo de datos" (un estado en el que la información está aislada).

Entonces lo que es importante es,Protocolo de comunicación: un conjunto de reglas o procedimientos comunes para la comunicación entre computadoras."Se trata de un conjunto de reglas que permiten a los agentes de IA comunicarse entre sí, y entre agentes de IA y herramientas externas, en un "lenguaje común". Este protocolo permite que diferentes agentes de IA trabajen juntos sin problemas y realicen tareas más complejas y valiosas.

¡Echemos un vistazo a los protocolos más populares! MCP, A2A, ACP

Actualmente, varios protocolos han cobrado relevancia para estandarizar la comunicación entre agentes de IA. Cada protocolo se centra en resolver problemas ligeramente diferentes. Aquí presentamos tres protocolos particularmente importantes: el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), el Protocolo de Comunicación de Agente a Agente (A3A) y el Protocolo de Comunicación de Agente (ACP).

¿Qué es el Protocolo de Contexto Modelo (MCP)?

Primero, déjame presentarteProtocolo de contexto de modelo (MCP) desarrollado por Anthropic (la empresa que desarrolló Claude AI, un rival de ChatGPT)El MCP es un conjunto de herramientas que permiten a los agentes y modelos de IA integrar sin problemas tareas, herramientas y razonamiento de varios pasos.Estandarizar cómo gestionar, compartir y utilizar el "contexto" (es decir, el contexto, la situación y la información relacionada que es importante para que la IA comprenda y ejecute tareas).El propósito es:Un puente para conectar agentes de IA con herramientas y fuentes de datos externasで す.

MCP esArquitectura cliente-servidor: un sistema que consta de un cliente que solicita servicios y un servidor que proporciona servicios. En este enfoque, las aplicaciones de IA actúan como clientes, solicitando información a un servidor que proporciona acceso a recursos externos.

Por ejemplo, todos los datosApache Kafka: un sistema de mensajería distribuida para procesar grandes cantidades de datos en tiempo real Supongamos que todos los datos se almacenan en temas (donde se almacena cada tipo de dato). En este caso, se puede crear un servidor MCP de Kafka dedicado y ejecutar Claude, el modelo de IA de Anthropic, como cliente MCP. El usuario indica a Claude que se conecte a un bróker de Kafka (el servidor principal del sistema Kafka) y enumere todos los temas. Gracias a MCP, Claude no necesita saber cómo acceder específicamente al bróker de Kafka. En segundo plano, Claude (el cliente) envía una solicitud al servidor MCP, que la interpreta y ejecuta la función de Kafka correspondiente.

Para lograr esto, necesitamos definir qué puede hacer el servidor MCP. Por ejemplo,handler.goEste archivo contiene una lista de funciones que el servidor puede gestionar (p. ej., la capacidad de crear un nuevo tema de Kafka). De esta forma, el servidor MCP expone las capacidades de sistemas externos, como bases de datos, a agentes de IA mediante una interfaz estandarizada.

Lo bueno de MCP es que no solo te brinda las herramientas para usarlo.Plantillas de indicaciones (instrucciones estandarizadas) La ventaja es que se puede definir qué se considera confidencial y establecer medidas de seguridad para proteger la información sensible o privada. Esto facilita la obtención de resultados precisos, a la vez que se protege la privacidad de los datos de los pacientes al trabajar con bases de datos médicas, por ejemplo.

MCP es un estándar abierto (un estándar público que está disponible gratuitamente para cualquier persona) y muchas empresas, incluidas Microsoft Azure y Cloudflare, están promoviendo su adopción.

¿Qué es el Protocolo Agente2Agente (A2A)?

A continuación, presentaremosProtocolo de comunicación de agente a agente (A2A) desarrollado por GoogleEl protocolo permite que los agentes de IA se comuniquen a través de múltiples plataformas sin estar atados a un marco o proveedor específico.Permitiéndoles comunicarse directamente entre sí, colaborar y trabajar juntos para resolver tareas complejas.Eso es,Estandarizar la colaboración entre agentes de IA creados por diferentes desarrolladoresEs una cosa

El modelo A2A se caracteriza por una comunicación opaca, lo que significa que los agentes cooperantes pueden intercambiar información sin exponer ni coordinar la estructura interna ni la lógica de cada uno. Esto permite que diferentes equipos y organizaciones creen y conecten agentes libremente sin añadir nuevas restricciones.

Específicamente, A2A requiere que los agentes se describan mediante metadatos (datos sobre datos) en un archivo de identificación conocido como "tarjeta de agente". Los clientes de A2A envían solicitudes como mensajes estructurados al servidor de A2A y reciben actualizaciones en tiempo real para las tareas de larga duración.

Un ejemplo útil de A2A es el caso de uso de atención médica, donde un agente de una organización de atención médica se comunica con un agente de otra organización de atención médica en una región diferente utilizando el protocolo A2A, donde los agentes necesitan garantizar el cifrado de datos, la autorización (por ejemplo, OAuth/JWT) y la transferencia asincrónica de datos de atención médica estructurados utilizando Kafka.

¿Qué es el Protocolo de Comunicación del Agente (ACP)?

Finalmente,"Protocolo de comunicación del agente (ACP)" desarrollado por IBMEs un protocolo abierto para la comunicación entre agentes de IA, aplicaciones y humanos. Según IBM, «En ACP, los agentes son servicios de software que se comunican principalmente mediante mensajes multimodales basados ​​en lenguaje natural». El protocolo es independiente del funcionamiento interno de los agentes y especifica únicamente los requisitos mínimos necesarios para una interoperabilidad fluida.

ACP y A2A son similares, ya que eliminan la dependencia de un proveedor de agentes, aceleran el desarrollo y facilitan el descubrimiento de agentes desarrollados por la comunidad, independientemente de los detalles de implementación. Sin embargo, existe una diferencia clave:ACP aprovecha el marco de código abierto BeeAI de IBM para permitir la comunicación entre agentesMientras que A2A ayuda a los agentes de diferentes marcos a comunicarse entre sí, ACP se centra específicamente en la colaboración de agentes dentro del ecosistema BeeAI de IBM.

El proyecto BeeAI actualmente consta de tres componentes principales:

1. Plataforma BeeAI: para descubrir, ejecutar y configurar agentes de IA
2. BeeAI Framework: para crear agentes en Python o TypeScript
3. Protocolo de comunicación de agentes (ACP): para la comunicación entre agentes

Detalles técnicos: Más información

Profundicemos un poco más en cómo estos protocolos permiten específicamente que los agentes de IA se comuniquen.

Cómo funciona MCP
MCP actúa como un intérprete y adaptador que permite a los agentes de IA comunicarse con herramientas y bases de datos externas. Cuando un agente de IA envía una solicitud en un formato estandarizado al servidor MCP, indicando "Quiero estos datos" o "Quiero que realices este proceso", el servidor MCP la entiende, la traduce a un lenguaje comprensible para la herramienta o base de datos de destino, emite instrucciones y devuelve los resultados al agente de IA en un formato estandarizado. Este intercambio de contexto es importante, ya que el agente de IA puede recibir la información necesaria para ejecutar una tarea a través de MCP, como si fuera una hoja de referencia. Esto permite a los agentes de IA utilizar una amplia variedad de recursos externos de forma unificada.

Cómo funcionan A2A y ACP
A2A y ACP son manuales que permiten a los agentes de IA comunicarse directamente entre sí. Definen formatos de mensajes y procedimientos comunes que los agentes de IA de diferentes empresas pueden reconocerse entre sí (mediante metadatos como "tarjetas de agente") y comprender. Esto permite que agentes de IA con diferentes especialidades colaboren para abordar problemas más complejos. Por ejemplo, un agente con experiencia en investigación, un agente con experiencia en análisis y un agente con experiencia en redacción de informes pueden colaborar a través de A2A para completar un único informe. ACP tiene un propósito similar, pero está diseñado para ser especialmente compatible con el marco BeeAI de IBM.

Estos protocolos pueden considerarse tecnologías fundamentales que no sólo permitirán que los agentes de IA se vuelvan más inteligentes por sí mismos, sino que también ayudarán a construir sistemas inteligentes más avanzados para la sociedad en su conjunto.

Equipo de desarrollo y comunidad: confiabilidad y actividad

¿Quiénes están desarrollando estos protocolos líderes y qué tan activa es la comunidad?

• MCP (Protocolo de Contexto Modelo):
  El desarrollador es conocido por su modelo de IA de alto rendimiento "Claude".AntrópicoAnthropic también está comprometido con la ética de la IA y ha sido ampliamente elogiado por su liderazgo tecnológico. MCP se publica como un estándar abierto y su adopción está progresando en las principales plataformas de nube, como Microsoft Azure, lo que ha generalizado la compatibilidad con MCP. Empresas como Cloudflare también proporcionan información sobre MCP, y se espera que el ecosistema se expanda.
• A2A (Protocolo de comunicación de agente a agente):
  El desarrollador es un conocido gigante tecnológico.GoogleGoogle es líder mundial en investigación y desarrollo de IA, con enormes capacidades y recursos técnicos. A2A también se publica como código abierto en GitHub, lo que proporciona un entorno al que una amplia gama de desarrolladores puede acceder y contribuir.
• ACP (Protocolo de comunicación del agente):
  El desarrollador ha estado proporcionando soluciones de TI empresariales durante muchos años.IBMIBM también invierte activamente en el campo de la IA, con especial énfasis en aplicaciones empresariales. ACP está estrechamente relacionado con el framework BeeAI de IBM y se está desarrollando como código abierto.

Aunque estos protocolos son relativamente nuevos, son promovidos por empresas con gran influencia en el campo de la IA y cuentan con un sólido respaldo. Las comunidades también se están formando gradualmente, y su desarrollo y difusión futuros serán de gran interés.

Casos de uso y perspectivas futuras: ¿Qué pueden hacer los agentes de IA?

Entonces, ¿en qué situaciones específicas serán útiles los agentes de IA que utilizan estos protocolos de comunicación y cómo cambiarán nuestro futuro?

Casos de uso comunes de agentes de IA:

• Automatizar procesos empresariales complejosLos agentes de IA se harán cargo de tareas rutinarias y de recopilación y organización de información que antes requerían mucho tiempo de los humanos, como investigación de mercado, redacción de informes, análisis de datos y respuesta a consultas de clientes.
• Asistente personal avanzadoManeja de forma autónoma tareas como gestión de horarios, organización de viajes e integración con múltiples servicios en línea al comprender las intenciones del usuario.
• Soporte para el desarrollo de software:Mejora drásticamente la productividad del desarrollador al generar código automáticamente, ejecutar pruebas, encontrar errores y sugerir soluciones, y más.
• Automatización de la ciberseguridadLos agentes de IA respaldan las operaciones de seguridad (SecOps), como la detección, el análisis y la respuesta ante amenazas, creando un sistema de defensa más rápido y eficaz. Swimlane y otros han presentado esto como un ejemplo de cómo se utiliza MCP.

Valores que aporta el protocolo:

• MCPLos agentes de IA ahora pueden acceder a una variedad más amplia de herramientas y fuentes de datos, lo que los hace mucho más capaces: por ejemplo, un agente de IA podría usar MCP para acceder a datos bursátiles en tiempo real para realizar análisis de mercado, o un agente de IA podría consultar temas de Kafka en lenguaje natural.
• A2A/ACPSerá posible construir un "sistema multiagente" en el que múltiples agentes de IA con diferentes especialidades cooperen para compartir y ejecutar tareas más complejas. Por ejemplo, podemos imaginar un futuro en el que un agente de IA especializado en la recopilación de información, un agente de IA especializado en el análisis de datos y un agente de IA especializado en la creación de informes resumidos trabajen juntos mediante A2A o ACP para generar automáticamente un único informe de investigación de alta calidad sobre un tema de investigación específico. También se espera un intercambio seguro de datos entre diferentes instituciones del ámbito médico.

Perspectivas futuras:
Con el desarrollo de estas tecnologías, la IA se volverá más avanzada y se ampliará el alcance de su funcionamiento autónomo. La IA se integrará a la perfección en diversas aplicaciones e industrias, lo que podría generar nuevos servicios y valor antes inimaginables. Se espera que los agentes de IA desempeñen un papel activo como «soluciones prácticas y sostenibles a problemas complejos del mundo real».

Comparación con competidores: fortalezas de cada uno

¿Cuáles son las fortalezas de MCP, A2A y ACP? Más que competidores directos, son protocolos creados para abordar los diferentes desafíos que enfrentan los agentes de IA y presentan aspectos complementarios.

• MCP (Protocolo de Contexto Modelo):
  Puntos fuertes: Se especializa en conectar agentes de IA con herramientas externas y fuentes de datos, así como en la gestión del contexto. Constituye una base sólida para que los agentes de IA accedan a recursos externos y obtengan eficientemente la información necesaria para ejecutar tareas. Su propósito es claro: conectar agentes con herramientas y datos.
• A2A (Protocolo de comunicación de agente a agente):
  Puntos fuertes: El objetivo es estandarizar la comunicación directa entre agentes sin depender de un marco específico. Resulta eficaz al construir un sistema multiagente abierto en el que agentes de IA creados por varios desarrolladores colaboran. El objetivo principal es estandarizar la colaboración entre agentes.
• ACP (Protocolo de comunicación del agente):
  Puntos fuertes: Está optimizado para la comunicación entre agentes dentro del ecosistema BeeAI de IBM. Los desarrolladores que ya utilizan o consideran utilizar el framework BeeAI pueden disfrutar de una integración fluida. Está centrado en la colaboración entre agentes de BeeAI.

Actualmente, el MCP de Anthropic ha atraído la atención primero, y en respuesta, Google lanzó A2A e IBM lanzó ACP. En el futuro, podríamos ver escenarios donde estos protocolos se utilicen en combinación.

Riesgos y precauciones: lo que necesita saber

Los agentes de IA y estos protocolos de comunicación tienen un gran potencial, pero también existen algunos riesgos y precauciones que debemos tener en cuenta al utilizarlos.

• Madurez tecnológicaNota: Estos protocolos aún están evolucionando y en la etapa “pre-estándares”, por lo que es importante tener en cuenta que las especificaciones pueden cambiar o pueden surgir nuevos estándares en el futuro.
• complejidadDesarrollar agentes de IA de alto rendimiento y gestionar los sistemas en los que se comunican sin problemas todavía puede ser una tarea compleja.
• SeguridadA medida que los agentes de IA obtienen acceso a más herramientas y datos, la seguridad se convierte en una prioridad absoluta. Es fundamental contar con medidas de seguridad robustas para hacer frente a nuevas amenazas, como la fuga de datos debido a accesos no autorizados y fallos del sistema debido a operaciones imprevistas. Empresas de seguridad como Zenity.io y Orca.security también han advertido sobre los riesgos de seguridad asociados con los agentes de IA y los MCP.
• Confiabilidad e imprevisibilidadEl comportamiento de los agentes de IA no siempre es 100% predecible y pueden producir resultados inesperados, especialmente cuando se enfrentan a tareas complejas o situaciones desconocidas.
• preocupaciones éticasA medida que se utilicen agentes de IA que puedan tomar decisiones autónomas y actuar de forma autónoma en diversos aspectos de la sociedad, será necesario discutir cuestiones éticas como los criterios para tomar decisiones y dónde recae la responsabilidad.

Comprender plenamente estos riesgos y realizar un diseño y una operación cuidadosos son esenciales para el desarrollo saludable de la tecnología de los agentes de IA.

Opiniones y análisis de expertos

¿Qué ven los expertos en el campo como el presente y el futuro de los agentes de IA y los protocolos de comunicación?

Adi Polak, de Confluent (empresa de tecnología de transmisión de datos), señala que «los agentes de IA se encuentran en una fase preestandarizada. Sin una comunicación estandarizada para los agentes de IA, simplemente estamos construyendo un nuevo tipo de silo de datos». Su colega Sean Falconer añade: «Los agentes de IA actuales carecen de la interoperabilidad que necesitan no solo para hacer algo, sino para realizar un trabajo realmente significativo».

Estos comentarios sugieren la importancia de que protocolos de comunicación como MCP, A2A y ACP se estandaricen y adopten para que los agentes de IA sean realmente valiosos. Existe un intenso debate en la industria sobre qué protocolos se convertirán en el estándar y cómo coexistirán y evolucionarán.

IBM explica su filosofía de diseño para ACP como "independiente del funcionamiento interno de los agentes, especificando únicamente los prerrequisitos mínimos necesarios para una interoperabilidad fluida", lo que demuestra que la empresa valora la apertura. La documentación de MCP de Anthropic también es una fuente importante de información para comprender su visión.

En general, los expertos reconocen que estos protocolos son clave para acelerar la evolución y la aplicación práctica de los agentes de IA, y están entusiasmados con sus desarrollos.

Últimas noticias y aspectos destacados de la hoja de ruta

El campo de los agentes de IA y los protocolos de comunicación está evolucionando a un ritmo acelerado. Analicemos algunos de los últimos avances.

• Surgimiento de protocolos importantesTras el éxito del MCP de Anthropic, Google lanzó A2A e IBM lanzó ACP en rápida sucesión. Esto demuestra que el movimiento hacia la estandarización de la colaboración entre agentes de IA y entre agentes y herramientas está cobrando impulso.
• Compatibilidad de MCP en Microsoft AzureMicrosoft ha puesto a disposición de todos en Azure el "Modo Agente" para crear agentes de IA mediante MCP (Protocolo de Contexto de Modelo). Esta es una gran noticia, ya que demuestra que MCP está empezando a desempeñar un papel importante en el desarrollo de aplicaciones prácticas.
• Activando la comunidad de código abiertoLas comunidades de desarrolladores debaten y contribuyen activamente a cada protocolo a través de sus repositorios de GitHub. Diariamente surgen nuevas ideas para la integración de herramientas y propuestas de mejora del protocolo.
• Hoja de ruta futuraTendremos que esperar los detalles de cada desarrollador para anunciar la hoja de ruta específica, pero en general, se espera que el enfoque se centre en una mayor difusión del protocolo, la expansión de herramientas compatibles (especialmente MCP), una mayor facilidad de uso y el fortalecimiento de las funciones de seguridad. Además, la investigación y el desarrollo avanzarán hacia la cooperación entre diferentes protocolos y la creación de sistemas multiagente más avanzados.

Este campo está en constante evolución, por lo que le recomendamos estar al tanto de los anuncios de importantes empresas como Anthropic, Google e IBM, así como de las noticias tecnológicas relacionadas. Priorizar su aprendizaje y adopción es fundamental, y adoptar protocolos, herramientas y enfoques que le ahorren tiempo y esfuerzo será clave para tener éxito en el cambiante mundo de la IA.

Preguntas frecuentes (FAQ)

P1: ¿En qué se diferencia un agente de IA de la IA anterior?

A1: La IA convencional suele especializarse en una tarea específica, como un chatbot que responde a una pregunta. Por otro lado, un agente de IA tiene un objetivo y puede pensar en maneras de lograrlo.Puede ejecutar de forma autónoma tareas complejas de varios pasos, elaborando planes, recopilando información, utilizando las herramientas necesarias y, a veces, trabajando con otros agentes de IA.Es como tener un asistente inteligente que puede pensar y actuar por sí solo.

P2: ¿Para qué sirve MCP (Protocolo de Contexto Modelo)?

A2: MCP es un sistema que permite a los agentes de IA comunicarse con bases de datos externas y API (un mecanismo para conectar software)."Procedimientos" estándar para conectarse de manera eficiente a herramientas y fuentes de datos y compartir la información necesaria (contexto) con precisiónEsto permite que los agentes de IA utilicen una variedad de fuentes de información para volverse más inteligentes y hábiles en sus tareas.

P3: Hay tantos protocolos, ¿cuál debería usar?

A3: El protocolo que elija dependerá de lo que quiera que haga su agente de IA.MCPEs excelente para conectar agentes de IA con herramientas y datos.A2AEstá diseñado para permitir que los agentes de IA creados por diferentes desarrolladores se comuniquen entre sí.Comunicación AceleradaEn particular, nos centramos en la comunicación entre agentes en el entorno de desarrollo BeeAI de IBM. Cada uno de ellos busca resolver problemas ligeramente diferentes, por lo que pueden utilizarse en combinación en algunos casos.

P4: ¿Es seguro utilizar agentes de IA?

A4: A medida que los agentes de IA se vuelven más inteligentes y tienen acceso a más datos y herramientas,La seguridad es un tema muy importantePara evitar el acceso no autorizado y el uso indebido de los datos, es fundamental elegir un protocolo seguro y diseñar el sistema teniendo en cuenta la seguridad. Tanto los desarrolladores como los usuarios deben ser muy conscientes de la seguridad.

P5: ¿Estas tecnologías ya se utilizan en la práctica?

A5: Sí, algunas de ellas ya se han puesto en práctica. En particular, MCP cuenta con el respaldo de importantes servicios en la nube como Microsoft Azure y está empezando a utilizarse en aplicaciones específicas. Sin embargo, en general, sigue siendo un campo tecnológico nuevo.Actualmente en rápido desarrolloSe espera que en el futuro surjan muchas más aplicaciones prácticas que provoquen cambios importantes en nuestras vidas y en nuestro trabajo.

Enlaces relacionados

Si desea obtener más información, aquí hay algunas fuentes relevantes:

• Documentación oficial del Protocolo de Contexto Modelo (MCP): https://modelcontextprotocol.io/introduction
• Repositorio de GitHub de Google A2A: https://github.com/google-a2a/A2A
• Repositorio de GitHub de IBM ACP: https://github.com/i-am-bee/ACP
• Marco de trabajo de IBM BeeAI: https://github.com/i-am-bee/beeai-framework
• Antrópico (desarrollador de MCP): https://www.anthropic.com/
• InfoWorld (una de las fuentes de referencia de este artículo): Guía para desarrolladores sobre protocolos de IA: MCP, A2A y ACP

El mundo de los agentes de IA y los protocolos de comunicación que los conectan aún está en sus inicios, pero las posibilidades son infinitas. Espero que este artículo te inspire a dar tus primeros pasos en este apasionante campo tecnológico.

免責 事項 ：Este artículo pretende proporcionar información sobre la tecnología de IA y no recomienda invertir en ninguna tecnología o producto en particular. Cualquier decisión sobre la adopción o implementación de cualquier tecnología debe tomarse bajo su propia discreción y responsabilidad, tras una investigación exhaustiva.

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