รูปแบบ MCP Agent Server เกิดขึ้นเป็นวิวัฒนาการถัดไปในระบบหลายตัวแทน

ชุมชนนักพัฒนากำลังตื่นเต้นเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในสถาปัตยกรรมของตัวแทน: รูปแบบ MCP Agent Server นี้กลับความสัมพันธ์แบบไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์แบบดั้งเดิม โดยการบรรจุเวิร์กโฟลว์ของตัวแทนเป็นเซิร์ฟเวอร์ Model Context Protocol (MCP) ทำให้เกิดปฏิสัมพันธ์ระหว่างหลายตัวแทนที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น และแก้ไขความท้าทายสำคัญในการรวมตัวแทนและการขยายขนาด

ตัวแทนในรูปแบบเซิร์ฟเวอร์: วิวัฒนาการตามธรรมชาติ

รูปแบบ MCP Agent Server เป็นตัวแทนของสิ่งที่นักพัฒนาหลายคนเรียกว่าเป็นขั้นตอนถัดไปที่ชัดเจนสำหรับระบบตัวแทน แทนที่ตัวแทนจะเป็นเพียงผู้ใช้เครื่องมือในฐานะไคลเอนต์ รูปแบบนี้ช่วยให้ตัวแทนเองสามารถเปิดเผยเป็นบริการมาตรฐานที่ตัวแทนอื่นๆ สามารถโต้ตอบด้วยได้ วิธีการนี้ช่วยให้เวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนถูกห่อหุ้มไว้ด้านหลังอินเตอร์เฟซที่สะอาด ในขณะที่ยังคงความสามารถในการทำงานร่วมกันผ่านโปรโตคอล MCP

กระบวนทัศน์นี้รู้สึกเหมือนเป็นขั้นตอนถัดไปที่ชัดเจนสำหรับตัวแทน มันจำลองการปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ได้ใกล้เคียงมากขึ้น (ในระดับที่พึงประสงค์) และปลดล็อกการเพิ่มประสิทธิภาพและฟังก์ชันการทำงานที่ทรงพลังมากมาย

การเปลี่ยนไปสู่สถาปัตยกรรมตัวแทนในรูปแบบเซิร์ฟเวอร์นี้มีคุณค่าเป็นพิเศษสำหรับองค์กรที่กำลังสร้างระบบ AI ที่ซับซ้อนซึ่งต้องการการประสานงานระหว่างตัวแทนเฉพาะทางหลายตัว ด้วยการทำให้การสื่อสารเป็นมาตรฐานผ่าน MCP นักพัฒนาสามารถสร้างองค์ประกอบตัวแทนที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้ซึ่งทำงานได้อย่างราบรื่นในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน

ข้อได้เปรียบหลักของ MCP Agent Server

ทางเลือกในการนำไปใช้งาน

• การใช้งานด้วย Asyncio: การประมวลผลในหน่วยความจำที่ต้องการการตั้งค่าน้อย การติดตั้งง่าย เริ่มทำงานได้เร็ว
• การใช้งานด้วย Temporal: การประมวลผลแบบคงทน มีความสามารถในการหยุดชั่วคราว/ทำงานต่อ การลองใหม่อัตโนมัติ และการสังเกตการณ์เวิร์กโฟลว์

การจัดการความซับซ้อนในระบบหลายตัวแทน

ความกังวลที่สำคัญที่เกิดขึ้นในการสนทนาของชุมชนคือความเป็นไปได้ของ นรกไมโครเซอร์วิส เมื่อระบบตัวแทนมีความเชื่อมโยงและซ้อนกันมากขึ้น เมื่อตัวแทนสามารถเรียกตัวแทนอื่นๆ ซึ่งจะเรียกตัวแทนเพิ่มเติม ความซับซ้อนสามารถเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วจนควบคุมไม่ได้

ชุมชนได้เสนอแนวทางแก้ไขที่ปฏิบัติได้จริงหลายประการ การจัดสรรเวลาดูเหมือนจะเป็นวิธีที่ได้รับความนิยม โดยตัวแทนจะได้รับการจัดสรรทรัพยากรเวลาเฉพาะที่พวกเขาสามารถกระจายให้กับตัวแทนย่อยตามความจำเป็น การกำหนดเพดานค่าใช้จ่ายและงบประมาณโทเค็นก็กำลังถูกพิจารณาเป็นคุณสมบัติเพิ่มเติมเพื่อช่วยจัดการการใช้ทรัพยากรในห่วงโซ่ตัวแทนที่ซับซ้อน

การใช้งาน Temporal ที่เน้นในตัวอย่าง MCP Agent Server นำเสนอแนวทางที่มีแนวโน้มดีเป็นพิเศษสำหรับการจัดการเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน ด้วยคุณสมบัติเช่น การดำเนินการที่คงทน กลไกการลองใหม่อัตโนมัติ และความสามารถในการสังเกตเวิร์กโฟลว์ ซึ่งอาจช่วยจัดการความซับซ้อนของระบบหลายตัวแทนได้

ความท้าทายด้านการตรวจสอบสิทธิ์และการสังเกตการณ์

เมื่อตัวแทนเริ่มทำหน้าที่เป็นทั้งไคลเอนต์และเซิร์ฟเวอร์ ความท้าทายใหม่ๆ เกี่ยวกับการตรวจสอบสิทธิ์ การอนุญาต และการสังเกตการณ์กำลังเกิดขึ้น ชุมชนกำลังทำงานอย่างแข็งขันในการหาแนวทางแก้ไขที่สอดคล้องกับกรอบการตรวจสอบสิทธิ์ของข้อกำหนด MCP โดยมุ่งเน้นไปที่การส่งต่อคำขออนุญาตกลับไปยังผู้ใช้ในรูปแบบที่มีโครงสร้าง

สิ่งที่น่าตื่นเต้นเป็นพิเศษคือการทำงานเกี่ยวกับการติดตามแบบกระจายผ่าน OpenTelemetry (OTEL) เพื่อบันทึกห่วงโซ่ของหลายตัวแทน แนวทางนี้ใช้ประโยชน์จากรูปแบบการสังเกตการณ์ที่มีอยู่จากสถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิสและนำมาใช้กับเวิร์กโฟลว์ของตัวแทน ทำให้สามารถดีบักปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างตัวแทนหลายตัวข้ามขอบเขตของโครงสร้างพื้นฐานได้

ทีมพัฒนากำลังทำงานเกี่ยวกับคุณสมบัติการติดตามแบบกระจายที่ปฏิบัติตามข้อตกลงทางความหมายของ LLM จาก OpenTelemetry ซึ่งช่วยให้สามารถตรวจสอบกิจกรรมของตัวแทนอย่างครอบคลุมในเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนได้

รูปแบบ MCP Agent Server เป็นก้าวสำคัญในการสร้างระบบ AI ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น ด้วยการทำให้วิธีการสื่อสารและปฏิสัมพันธ์ของตัวแทนเป็นมาตรฐาน จึงเปิดประตูสู่เวิร์กโฟลว์ AI ที่สามารถประกอบเข้าด้วยกันได้อย่างแท้จริง ซึ่งตัวแทนเฉพาะทางสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่ยังคงรักษาความซับซ้อนให้จัดการได้ ดังที่สมาชิกชุมชนคนหนึ่งอธิบายไว้อย่างเหมาะสมว่า ตัวแทน MCP เหล่านี้กำลังกลายเป็นรูปแบบสคริปต์สมัยใหม่ - ช่วยให้เกิดเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติที่ทรงพลังซึ่งสามารถรวมเข้ากับเครื่องมือและระบบที่มีอยู่ได้อย่างง่ายดาย

อ้างอิง: MCP Agent Server Examples