وكيل ذكاء اصطناعي أم MCP؟ متى تستخدم كلًا منهما (& عندما تحتاج إلى كليهما)

وكيل الذكاء الاصطناعي هو برنامج يقرر أفعاله واستدعاءات الأدوات بنفسه لتحقيق هدف محدد، وبروتوكول سياق النموذج (MCP) هو معيار مفتوح لكيفية اتصال تطبيقات الذكاء الاصطناعي بالأدوات والبيانات الخارجية. لذلك يتيح MCP لوكلاء الذكاء الاصطناعي التفاعل مع التطبيقات والاستعلام عن قواعد البيانات لإكمال المهام.

تشرح المقالة ما الوكلاء وMCP، وكيف يختلفان، وكيف يعملان. ستتعلم أيضًا متى تستخدم كلًا منهما ومتى تستخدم الوكلاء وMCP معًا.

كيف يختلف وكيل الذكاء الاصطناعي عن MCP؟ الفروق الرئيسية.

وكيل الذكاء الاصطناعي هو الفاعل المستقل الذي يقرر ما ينبغي فعله لحل مشكلة، أما MCP فهو الاتصال الذي تستخدمه أدوات الذكاء الاصطناعي للوصول إلى البيانات وتنفيذ المهام مع التطبيقات الأخرى.

ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي وكيف يعمل؟

وكيل الذكاء الاصطناعي هو نظام برمجي يختار بشكل مستقل أفضل مسار عمل لإكمال مهمة.

على سبيل المثال، عند استخدامه للبحث، يحلل وكيل الذكاء الاصطناعي سؤال البحث، ويقسّمه إلى أسئلة فرعية، ويفوض كلًا منها إلى وكيل فرعي يبحث عن المعلومات ذات الصلة عبر مصادر مختلفة، ثم "يبلغ" بالنتيجة.

يحلل الوكيل الرئيسي النتائج، ويعدّل استراتيجية البحث، ويرسل المزيد من الوكلاء لسد الثغرات، ويجمع المخرجات في تقرير. ومع مرور الوقت، يتعلم أيضًا كيفية تنفيذ المهام الفرعية بأكبر قدر من الكفاءة.

يعتمد وكيل الذكاء الاصطناعي على ثلاثة مكونات:

• نواة الاستدلال: نموذج LLM الذي يفسر المدخلات ويخطط ويقرر ما يجب فعله
• تكاملات الأدوات: اتصالات بالأنظمة الخارجية. على سبيل المثال، قواعد البيانات أو واجهات البرمجة (APIs) التي تتيح له الوصول إلى المعلومات وتنفيذ الإجراءات.
• الذاكرة: سياق الجلسة قصير المدى والمعرفة المخزنة طويل المدى المستخدمة عبر الأقسام

تعمل الوكلاء ضمن حدود وضوابط معدة مسبقًا (على سبيل المثال، لا تستخدم مصادر أقدم من 3 سنوات أو تجميعات إحصائية ثانوية)، لكنها تقرر كيف تُكمل المهمة.

هذه الاستقلالية في اختيار كيفية تحقيق الهدف تميز وكلاء الذكاء الاصطناعي عن مسارات عمل الذكاء الاصطناعي. فالأخيرة تتبع مسارًا محددًا مسبقًا وحتميًا، وهو مثالي للمهام المنظمة والمتكررة التي لا تتطلب الاستدلال واتخاذ القرار.

ما هو MCP وكيف يعمل؟

MCP اختصار لـ Model Context Protocol، وهو طريقة آمنة وموحدة لتوصيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل Perplexity بالأدوات الخارجية ومصادر البيانات الخارجية.

على سبيل المثال، يستخدم مساعدي الذكي الشخصي MCP للاتصال بـ Notion، حيث أحتفظ بجميع معلومات مشاريع العملاء، وبـ Google Calendar، وبـ Clockify الذي أستخدمه لتتبع الوقت.

وبفضل ذلك، يعرف ما العمل الذي أحتاج إلى إنجازه في شهر معين وكم استغرقت مهام مماثلة في الماضي، لذا يمكنه حجز وقت كافٍ في جدولي وتقييم توافري لأعمال إضافية.

MCP بروتوكول مشترك، لذا يمكن لأي أداة ذكاء اصطناعي الوصول إلى أي تطبيق طالما أن كليهما يدعم MCP من دون أن يبرمج مطور اتصالًا مخصصًا، كما هو الحال مع واجهة REST API.

على المستوى التقني، يتكون MCP من ثلاثة عناصر:

• مضيف MCP: تطبيق الذكاء الاصطناعي الذي ينسق العملاء ويديرهم (مثلًا، Perplexity)
• عميل MCP: "وسيط" داخل المضيف يدعم الاتصال بخادم MCP ويمرر المعلومات إلى مضيف MCP
• خادم MCP: الواجهة الأمامية لمورد مثل قاعدة بيانات أو تطبيق SaaS تمنح عميل MCP الوصول إلى قدراته (Notion وGoogle Calendar وClockify وما إلى ذلك).

متى تستخدم وكيلًا أو MCP أو كليهما. ومتى لا تستخدم أيًا منهما.

يعود الاختيار بين وكيل ذكاء اصطناعي وMCP إلى سؤال واحد: هل تحتاج إلى مساعدة في إكمال مهمة معقدة أم تريد ربط أداة ذكاء اصطناعي بالموارد الخارجية؟

ومع ذلك، لا تتطلب كل المهام ذكاءً اصطناعيًا وكيلًا، وغالبًا ما تحتاج المهام التي تتطلبه إلى MCP أيضًا.

إليك تقسيمًا أكثر دقة لمتى تستخدم كلًا منهما، ومتى تستخدمهما معًا، ومتى تستخدم خيارات أخرى:

• استخدم وكيل ذكاء اصطناعي لإكمال المهام المعقدة التي لا يمكنك التنبؤ بخطواتها الدقيقة وتتطلب كل خطوة منها حكمًا واتخاذ قرار.
• استخدم سير عمل مع استدعاءات مباشرة للأدوات لإكمال المهام الروتينية ذات الخطوات الثابتة.
• بصفتك مطورًا، استخدم MCP عندما تريد لتطبيقك أن يكون متوافقًا مع أدوات الذكاء الاصطناعي الحالية والمستقبلية.
• بصفتك مستخدمًا نهائيًا، استخدم MCP لزيادة قدرات مساعدك الذكي عبر ربطه بتطبيقات وموارد أخرى.
• استخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي وMCP معًا عندما تريد حل مهام معقدة وفريدة تتطلب الاستقلالية والوصول إلى أدوات وبيانات أطراف ثالثة.

تكبير

كيف يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي وMCP معًا؟

يقرر وكيل الذكاء الاصطناعي ما يجب فعله، بينما ينقل MCP كل طلب إلى التطبيقات المعنية.

تخيل أنك مالك متجر صغير عبر الإنترنت، وتريد معرفة سبب انخفاض مبيعاتك الشهر الماضي، فتطلب من مساعدك الذكي التحقيق. ينشر المساعد الذكي وكيلًا يستخدم MCP للحصول على المعلومات المطلوبة:

1. الوكيل: يقرر المساعد مقارنة مبيعات الشهر الماضي بالشهر الذي سبقه.
2. MCP: يطلب من منصة التجارة الإلكترونية بيانات المبيعات حسب المنتج لكلا الشهرين.
3. الوكيل: يرى أن منتجًا واحدًا يمثل معظم الانخفاض، فيقرر التحقق من مخزون المنتج وإعلاناته.
4. MCP: يطلب من منصة المتجر مستويات مخزون المنتج ومنصة الإعلانات أداء إعلاناته.
5. الوكيل: كان المخزون طبيعيًا، لكن الإعلانات توقفت عن العمل في منتصف الشهر، لذا يقرر معرفة السبب.
6. MCP: يطلب من منصة الإعلانات سجل الحملة، ويتعلم أن الحملة وصلت إلى حد ميزانيتها الشهرية.
7. الوكيل: يبلغ عن السبب المحتمل، ويقترح رفع الحد أو نقل الميزانية، ويترك القرار للمالك.

وبما أن كل خطوة تعتمد على نتائج الخطوة السابقة، فلا يمكنك التنبؤ بها مسبقًا. يحلل الوكيل البيانات التي تم الحصول عليها عبر MCP ويستخدمها للتخطيط للإجراءات اللاحقة.

مخاطر الوكلاء وMCP والضوابط

إن ربط وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين بأدوات وتطبيقات أخرى عبر MCP يعرّضك لمخاطر. تدور المخاوف الشائعة حول امتلاك وكلاء الذكاء الاصطناعي وصولًا أكبر مما يحتاجون إليه، واحتمال استيلاء أطراف ثالثة على اتصال MCP، على سبيل المثال عبر حقن أوامر غير مباشر أو وكالة مفرطة.

في معظم الحالات، يتمثل الحل في التحكم يدويًا في المعلومات التي يمكن للوكيل الوصول إليها، ومراقبة نشاطه، واستخدام الموصلات من مصادر موثوقة فقط.

استخدم وكلاء Perplexity وMCP

تستخدم Perplexity الوكلاء وMCP في الاتجاهين. فالوكلاء لديها، مثل Computer، تستخدم MCP للاتصال بالتطبيقات الخارجية، ويمكن لمساعدين ذكيين آخرين الاتصال بـ Perplexity عبر MCP لتشغيل البحث لديها.

Perplexity Computer هو وكيل ذكاء اصطناعي متعدد الأغراض يستخدم MCP للاتصال بخدمات الطرف الثالث. ويمكنه البحث في الويب وتصفحه، وكتابة التعليمات البرمجية وتشغيلها، وإنشاء المستندات، وقراءة البريد الإلكتروني وإرساله، وإدارة المهام في أدوات مثل Jira وSlack وNotion، وغير ذلك.

ويعمل الاتصال أيضًا في الاتجاه الآخر. يمكن لمساعد ذكي يدعم MCP، مثل Claude أو ChatGPT أو Cursor، استخدام خادم MCP الخاص بـ Perplexity لتشغيل بحث على الويب والحصول على النتائج مع العناوين وعناوين URL والمقتطفات، أو إسناد مهمة متعددة الخطوات إلى Computer لإكمالها.

الأسئلة الشائعة

هل وكلاء الذكاء الاصطناعي وMCP متشابهان؟

لا، وكلاء الذكاء الاصطناعي وMCP ليسا الشيء نفسه، وكل منهما يحل مشكلات مختلفة. وكلاء الذكاء الاصطناعي هي أدوات برمجية تُكمل مهام المستخدمين بشكل مستقل، بينما MCP هو طريقة موحدة تتيح لأدوات الذكاء الاصطناعي الوصول إلى تطبيقات أخرى.

غالبًا ما يعمل وكلاء الذكاء الاصطناعي وMCP معًا. قد يستخدم وكيل الذكاء الاصطناعي MCP للوصول إلى بيانات من تطبيق برمجي آخر لتحقيق الهدف المكلّف به.

ما الفرق بين MCP ومهارات الوكيل؟

MCP (Model Context Protocol) يربط أداة ذكاء اصطناعي بالتطبيقات والبيانات الخارجية، بينما مهارات الوكيل هي تعليمات ونصوص ومصادر قابلة لإعادة الاستخدام تعلم وكيل الذكاء الاصطناعي كيفية تنفيذ مهمة متخصصة وتضع الضوابط.

هل MCP هو نفسه API؟

لا، MCP وAPI ليسا الشيء نفسه. تتيح API لجزء من البرنامج استدعاء برنامج آخر باستخدام قواعد ينشئها مطور مسبقًا، بينما يتيح MCP لوكلاء الذكاء الاصطناعي رؤية القدرات المتاحة وتحديد أيٍّ منها يستدعون من دون أن يبرمج مطور الاتصال مسبقًا.

ومع ذلك، غالبًا ما تستخدم خوادم MCP واجهات API للاتصال بالأدوات.

كيف يختلف MCP عن A2A؟

MCP (Model Context Protocol) يربط وكيل ذكاء اصطناعي بالأدوات والبيانات، بينما A2A (Agent2Agent) يربط وكلاء الذكاء الاصطناعي. يمكن للفِرق استخدام كليهما، مع تولي MCP تكامل الأدوات وتولي A2A التعاون بين الوكلاء.

كيف يختلف MCP عن RAG؟

RAG (التوليد المعزز بالاسترجاع) هو نظام تستخدمه أدوات الذكاء الاصطناعي لترسيخ الإجابات في معلومات موثوقة من مصدر معرفة خارجي، بينما MCP هو معيار لربط تطبيقات الذكاء الاصطناعي بالبيانات والأدوات الخارجية. لذلك، يمكن لـ RAG أن يستخدم MCP للوصول إلى قاعدة معارفه.

هل يمكنك استخدام MCP من دون أن تكون مطورًا؟

نعم، يمكنك استخدام MCP من دون كتابة أي كود من خلال ربط أداة ذكاء اصطناعي متوافقة مع MCP بخدمة تدعمه بالفعل. على سبيل المثال، يمكن لمستخدمي Perplexity استخدام MCP للاتصال بتطبيقات شائعة مثل Gmail وClickUp وFigma.