Ako sa AI agenti a LLM-ky spájajú s nástrojmi?

V dnešnej dobe, kedy sú jazykové modely (LLM) čoraz výkonnejšie, vzniká otázka: ako tieto modely efektívne komunikujú s externými službami a získavajú prístup k potrebným dátam? Video od IBM Technology sa zameriava na dva protokoly – Model Context Protocol (MCP) a gRPC – a porovnáva ich silné stránky a slabosti v kontexte agentického AI. Zistíme, ako tieto technológie pomáhajú LLM-kam prekonať obmedzenia kontextového okna a umožňujú im inteligentnejšie interakcie s nástrojmi a dátami.

Kľúčové poznatky z videa

• MCP vs. gRPC: MCP je navrhnutý špeciálne pre AI agentov, zatiaľ čo gRPC je starší framework pre mikroslužby.
• Obmedzenia LLM-iek: Jazykové modely majú obmedzené kontextové okno a sú závislé od tréningových dát. Namiesto toho, aby sa všetko zmestilo do kontextu, môžu AI agenti na požiadanie pristupovať k externým systémom.
• MCP – „AI-natívny“ protokol: MCP ponúka nástroje (functions), zdroje (dáta) a šablóny interakcií (prompts) s prirodzeným jazykovým popisom, ktoré LLM-ky ľahko chápu.
• gRPC – rýchlosť a škálovateľnosť: gRPC je rýchlejší a efektívnejší vďaka binárnym protokolom a podpore HTTP/2, ale vyžaduje dodatočnú vrstvu pre preklad prirodzeného jazyka do RPC volaní.
• Architektúra: MCP používa JSON-RPC 2.0, čo je textové (a teda ľahko čitateľné) formátovanie. gRPC využíva binárne protokoly a HTTP/2 pre vyššiu rýchlosť.

Model Context Protocol (MCP): Navrhnutý pre AI agentov

MCP bol predstavený koncom roka 2024 spoločnosťou Anthropic a je špeciálne navrhnutý pre AI agentov, ktorí potrebujú efektívne sa spájať s nástrojmi a dátami. Jeho hlavnou výhodou je, že je „AI-natívny“, čo znamená, že zohľadňuje špecifické potreby jazykových modelov.

MCP ponúka tri základné prvky:

• Nástroje (Tools): Funkcie ako „získaj počasie“ alebo „over stav objednávky“.
• Zdroje (Resources): Dátové zdroje, napríklad schémy databáz.
• Šablóny interakcií (Prompts): Vopred definované šablóny pre rôzne typy interakcií s LLM-kami.

MCP umožňuje agentom pýtať sa na dostupné možnosti pomocou príkazu tool/list a získať tak zrozumiteľný popis dostupných nástrojov, vrátane toho, kedy ich použiť. To znamená, že AI agenti sa môžu adaptovať na nové funkcie bez nutnosti pretrénovania.

gRPC: Overená rýchlosť a škálovateľnosť

gRPC (Google Remote Procedure Call) je zavedený framework pre mikroslužby, ktorý ponúka vysoký výkon a spoľahlivosť. Používa protokoly bufferov na efektívnu binárnu serializáciu a HTTP/2 pre real-time komunikáciu.

Hoci gRPC nie je špeciálne navrhnutý pre AI agentov, môže byť použitý s dodatočnou vrstvou prekladania prirodzeného jazyka do RPC volaní. Táto vrstva zabezpečuje, že AI agent rozumie, ako a kedy použiť jednotlivé služby.

Hlavným rozdielom oproti MCP je, že gRPC poskytuje štruktúrne informácie (napríklad názvy metód), ale nie sémantický kontext (kedy a prečo službu používať). To znamená, že vývojári musia pridať dodatočný krok pre „AI preklad“.

Architektúra a komunikačné toky

MCP: Host aplikácia spravuje MCP klientov. Klienti sa pripoja k MCP serveru pomocou JSON-RPC 2.0. Server potom zaisťuje prístup k externým službám (databázy, API, súborové systémy). Komunikácia prebieha od host aplikácie cez klienta a server až po externú službu a späť.

gRPC: AI agent používa gRPC klienta na priame volanie HTTP/2 s protokolmi bufferov. Medzi agentom a klientom je potrebná vrstva prekladania prirodzeného jazyka do RPC volaní.

Rýchlosť vs. Pochopenie: Porovnanie výkonu

MCP používa JSON-RPC 2.0, čo znamená textové správy, ktoré sú ľahko čitateľné a debugovateľné, ale zároveň objemnejšie. gRPC využíva binárne protokoly, vďaka čomu sú správy menšie a rýchlejšie na spracovanie. Napríklad, požiadavka na počasie môže byť v MCP 60+ bytov, zatiaľ čo v gRPC len 20 bytov.

gRPC tiež využíva HTTP/2, ktoré umožňuje multiplexing (viaceré žiadosti na jednej prípojke) a streaming (real-time dátový tok). Pre chatboty s malým počtom požiadaviek to nemusí byť kritické, ale pre agentov spracujúcich tisíce požiadaviek sa rýchlosť stáva dôležitou.

Záver: Budúcnosť AI integrácie

MCP a gRPC predstavujú dva rôzne prístupy k riešeniu problému komunikácie medzi AI agentmi a externými službami. MCP je navrhnutý špeciálne pre AI, zatiaľ čo gRPC prináša overenú rýchlosť a škálovateľnosť zo sveta mikroslužieb.

Ako sa AI agenti vyvíjajú od jednoduchých chatbotov k sofistikovaným systémom, očakávame, že budeme vidieť kombináciu oboch technológií: MCP ako „vstupnú bránu“ pre objavovanie nástrojov a gRPC ako „motor“ pre vysokovýkonné úlohy.

Dôležité odkazy

• Model Context Protocol (MCP): https://ibm.biz/BdeNSJ
• gRPC: https://ibm.biz/BdeNSA

Približne 145 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.73 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.