عوامل هوش مصنوعی ، پروتکل های MCP و آینده سیستم های هوشمند

عوامل دارای مغز: ظهور کارگران هوش مصنوعی

بیایید با آن روبرو شویم-اتوماسیون با کد سخت خبرهای قدیمی است. نمایندگان هوش مصنوعی گام بعدی به جلو هستند: برنامه های پویا و تصمیم گیری که فقط منتظر دستورات نیستند بلکه به تنهایی عمل می کنند. آنها را به عنوان کارمندان فعال در شرکت دیجیتال خود فکر کنید.

چند نوع وجود دارد که به آن دست می زنید:

• عوامل واکنشی: منتظر دستورات ، مانند API های با شکوه باشید.
• عوامل پیشرو: آنچه را که اتفاق می افتد حس کنید و اولین حرکت را انجام دهید. یخچال هوشمند شما که به شما می گوید از شیر خارج هستید؟ این یکی است
• عوامل خودمختار: به صورت انفرادی در محیط های پیچیده حرکت کنید. سلام ، ماشین های بدون راننده.

در اینجا نحوه نگاه اساسی در پایتون آورده شده است:

class SmartAgent:
    def __init__(self, temp):
        self.temp = temp

    def decide(self):
        if self.temp > 25:
            return "Turn on the fan."
        return "All good."

agent = SmartAgent(28)
print(agent.decide())

جایی که نمایندگان هوش مصنوعی در تجارت می درخشند

1 خودکار کردن چیزهای خسته کننده

وظایف تجاری تکراری؟ عوامل هوش مصنوعی با کسانی مانند جوانب مثبت رفتار می کنند.

class BusinessBot:
    def __init__(self, task):
        self.task = task

    def run(self):
        match self.task:
            case "inventory": return "Inventory synced."
            case "billing": return "Billing report completed."
            case _: return "Unknown task."

bot = BusinessBot("inventory")
print(bot.run())

2 خلبان تصمیم گیری

برای فهمیدن مراحل بعدی به کمک نیاز دارید؟ عوامل هوش مصنوعی می توانند روندها را تجزیه و تحلیل کنند و اقدامات را توصیه کنند.

class StrategyHelper:
    def __init__(self, actual, expected):
        self.actual = actual
        self.expected = expected

    def suggest(self):
        return "Boost ads." if self.actual < self.expected else "Stay the course."

helper = StrategyHelper(75000, 90000)
print(helper.suggest())

مشکل: صحبت با یکدیگر سخت است

هوش مصنوعی به سرعت در حال رشد است ، اما یک صید وجود دارد – سیستم ها به همان زبان صحبت نمی کنند. ERP شما نمی تواند به طور بومی با دستیار هوشمند شما صحبت کند. Chatbot شما پایگاه داده موجودی داخلی شما را دریافت نمی کند.

چرا؟

• قالبهای مختلف داده
• API های ناسازگار
• پروتکل های سفارشی

اینجاست استاندارد سازی مراحل وارد. و در دنیای هوش مصنوعی ، MCP رهبری این اتهام را دارد.

پروتکل MCP: ساخت عوامل AI خوب بازی می کند

پروتکل زمینه مدل (MCP) مانند مترجم در سازمان ملل است. این تعریف را تعریف می کند که چگونه عوامل تبادل داده ها ، اقدامات تحریک شده و برنامه ریزی کار را انجام می دهند.

در اینجا یک نمونه ادغام پایتون وجود دارد:

import requests

class MCPClient:
    def __init__(self, url):
        self.url = url

    def send(self, payload):
        response = requests.post(self.url, json=payload)
        return response.json()

client = MCPClient("https://api.mocksystem.com/trigger")
print(client.send({"task": "refresh_dashboard"}))

این رابط استاندارد باعث می شود مبادله ، به روزرسانی یا ادغام عوامل بدون بازنویسی نیمی از باطن خود را ساده کنید.

از مورد استفاده کنید: عامل AI به عنوان نماینده خدمات مشتری هوشمند

نمایندگان هوشمند فقط روبات های کارخانه یا کارگران با پس زمینه نیستند. آنها همچنین صدای دوستانه (یا متن) هستند که به سؤالات مشتری شما پاسخ می دهند.

اصول اولیه

با استفاده از NLP (پردازش زبان طبیعی) ، این عوامل هدف کاربر را درک می کنند و به درستی پاسخ می دهند.

import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

class SupportAgent:
    def __init__(self):
        self.intents = {
            "availability": ["available", "stock"],
            "price": ["price", "cost"],
            "order": ["order", "status"]
        }

    def get_intent(self, text):
        doc = nlp(text)
        for token in doc:
            for intent, keywords in self.intents.items():
                if token.text.lower() in keywords:
                    return intent
        return "unknown"

    def respond(self, text):
        intent = self.get_intent(text)
        match intent:
            case "availability": return "Sure, let me check stock levels for you."
            case "price": return "Product X is $49.99."
            case "order": return "Please provide your order ID."
            case _: return "Can you rephrase that for me?"

agent = SupportAgent()
print(agent.respond("What’s the price of the new headphones?"))

افکار نهایی

از آنجا که هوش مصنوعی همچنان به حوزه های مختلف تجاری گسترش می یابد ، توانایی سیستم های مختلف برای همکاری یکپارچه به طور فزاینده ای اهمیت می یابد. نمایندگان هوش مصنوعی در حال حاضر نقش های کلیدی در اتوماسیون ، پشتیبانی از تصمیم گیری و تعامل با مشتری دارند. با این حال ، اثربخشی آنها از نزدیک با چگونگی ارتباط آنها در سیستم ها ارتباط دارد.

پروتکل هایی مانند MCP یک رویکرد ساختار یافته و استاندارد را ارائه می دهند که قابلیت همکاری را امکان پذیر می کند ، پیچیدگی ادغام را کاهش می دهد و به سازمانها کمک می کند تا راه حل های هوش مصنوعی خود را به طور کارآمد مقیاس دهند. هرچه اکوسیستم های دیجیتالی پیچیده تر می شوند ، چنین چارچوب هایی برای اطمینان از کار اجزای مختلف هوش مصنوعی در هماهنگی مؤثر خواهند بود.

برای توسعه دهندگان و سازمانهایی که به دنبال اتخاذ گسترده تر عوامل هوش مصنوعی هستند ، سرمایه گذاری در طراحی قابل تعامل و اتخاذ استانداردهایی مانند MCP می تواند به طور قابل توجهی چابکی و قابلیت حفظ طولانی مدت را افزایش دهد.