AI ಏಜೆಂಟ್ vs MCP? ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು (& ನಿಮಗೆ ಎರಡೂ ಯಾವಾಗ ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ)

AI ಏಜೆಂಟ್ ಎಂದರೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುರಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ತನ್ನದೇ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಉಪಕರಣ ಕರೆಯಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್; Model Context Protocol (MCP) ಎಂದರೆ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂಪರ್ಕಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಇರುವ ಓಪನ್ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್. ಆದ್ದರಿಂದ MCP, AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಆ್ಯಪ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಕ್ವೆರಿ ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಈ ಲೇಖನವು ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು MCP‌ಗಳು ಏನು, ಅವು ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನ, ಮತ್ತು ಅವು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಹಾಗೂ MCP‌ಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನೂ ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ.

AI ಏಜೆಂಟ್ MCP‌ಗಿಂತ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ? ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು.

AI ಏಜೆಂಟ್ ಎಂದರೆ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಸ್ವತಂತ್ರ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಘಟಕ; MCP ಎಂದರೆ AI ಉಪಕರಣಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಿ ಇತರ ಆ್ಯಪ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಬಳಸುವ ಸಂಪರ್ಕ.

AI ಏಜೆಂಟ್ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ?

AI ಏಜೆಂಟ್ ಎಂದರೆ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಕ್ರಮವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಬಳಸಿದಾಗ, AI ಏಜೆಂಟ್ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಉಪ-ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಒಂದನ್ನು ವಿವಿಧ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಉಪ-ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು "ವರದಿ" ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಮುಖ್ಯ ಏಜೆಂಟ್ ಕಂಡುಕೊಂಡ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಶೋಧನಾ ತಂತ್ರವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ, ಖಾಲಿ ಭಾಗಗಳನ್ನು ತುಂಬಲು ಇನ್ನಷ್ಟು ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಹೊರಬರುವುದನ್ನು ವರದಿಯಾಗಿಸಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾಲಕ್ರಮೇಣ, ಅದು ಉಪಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನೂ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ.

AI ಏಜೆಂಟ್ ಮೂರು ಘಟಕಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ:

• ತಾರ್ಕಿಕೀಕರಣ ಕೋರ್: ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿ, ಯೋಜಿಸಿ, ಮತ್ತು ಏನು ಮಾಡಬೇಕು ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವ LLM
• ಟೂಲ್ ಏಕೀಕರಣಗಳು: ಬಾಹ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಗಳು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅದು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಿ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಅಥವಾ API‌ಗಳು.
• ಸ್ಮೃತಿ: ವಿಭಾಗಗಳಾದ್ಯಂತ ಬಳಸಲಾಗುವ ಕಡಕಾಲಿಕ ಸೆಷನ್ ಸನ್ನಿವೇಶ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಕಾಲಿಕ ಸಂಗ್ರಹಿತ ಜ್ಞಾನ

ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ಗಡಿಪಾರುಗಳ ಒಳಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 3 ವರ್ಷಕ್ಕಿಂತ ಹಳೆಯ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ದ್ವಿತೀಯಿಕ ಅಂಕಿಅಂಶ ಸಂಗ್ರಹಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಡಿ), ಆದರೆ ಅವರು ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಬೇಕು ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಗುರಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವ ಈ ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯೇ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು AI ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಿಂದ ವಿಭಿನ್ನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡನೆಯವು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ, ನಿರ್ಧಿಷ್ಟ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತವೆ; ಇದು ರಚನಾತ್ಮಕ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ, ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕೀಕರಣ ಹಾಗೂ ನಿರ್ಧಾರಮಾಡುವಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ.

MCP ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ?

MCP ಅಂದರೆ Model Context Protocol, ಮತ್ತು ಇದು Perplexity‌ನಂತಹ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಸುರಕ್ಷಿತ, ಮಾನಕೀಕೃತ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನನ್ನ ವೈಯಕ್ತಿಕ AI ಸಹಾಯಕವು Notion‌ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು MCP ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ನಾನು ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಲೈಂಟ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು, ನನ್ನ Google Calendar ಅನ್ನು, ಮತ್ತು ಸಮಯ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್‌ಗೆ ನಾನು ಬಳಸುವ Clockify ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತೇನೆ.

ಇದರಿಂದ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತಿಂಗಳಲ್ಲಿ ನಾನು ಯಾವ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಹಿಂದೆ ಎಷ್ಟು ಸಮಯ ಬೇಕಾಯಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ಅದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ; ಹೀಗಾಗಿ ಅದು ನನ್ನ ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ಸಮಯವನ್ನು ಕಾಯ್ದಿರಿಸಿ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ನನ್ನ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬಹುದು.

MCP ಒಂದು ಹಂಚಿಕೊಂಡ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಆಗಿರುವುದರಿಂದ, ಡೆವಲಪರ್ ಭಿನ್ನಾತ್ಮಕ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಕೋಡ್ ಮಾಡದೇ, ಎರಡೂ MCP ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವವರೆಗೆ ಯಾವುದೇ AI ಉಪಕರಣವು ಯಾವುದೇ ಆ್ಯಪ್‌ಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು; REST API ಯಲ್ಲಿ ಇರುವಂತೆ.

ತಾಂತ್ರಿಕ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ, MCP ಮೂರು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ:

• MCP Host: ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ (ಉದಾ., Perplexity)
• MCP Client: host ಒಳಗಿನ ಒಂದು "ಬ್ರೋಕರ್", ಅದು MCP ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಿ, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು MCP host‌ಗೆ ಸಾಗಿಸುತ್ತದೆ
• MCP Server: ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅಥವಾ SaaS ಆ್ಯಪ್‌ನಂತಹ ಸಂಪನ್ಮೂಲದ ಫ್ರಂಟ್ ಎಂಡ್, ಇದು MCP client‌ಗೆ ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶ ನೀಡುತ್ತದೆ (Notion, Google Calendar, Clockify, ಇತ್ಯಾದಿ).

ಏಜೆಂಟ್, MCP, ಅಥವಾ ಎರಡನ್ನೂ ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು. ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ ಯಾವುದನ್ನೂ ಬಳಸಬಾರದು.

AI ಏಜೆಂಟ್ ಮತ್ತು MCP ನಡುವಿನ ಆಯ್ಕೆ ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಇಳಿಯುತ್ತದೆ: ನೀವು ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಬೇಕೇ, ಅಥವಾ AI ಉಪಕರಣವನ್ನು ಬಾಹ್ಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಾ?

ಆದರೆ, ಎಲ್ಲ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೂ agentic AI ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ; ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವವುಗಳಿಗೆ ಬಹುಸಾರಿ MCP ಕೂಡ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

ಯಾವಾಗ ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು, ಅವುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಯಾವಾಗ ಬಳಸಬೇಕು, ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ ಇತರ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಇಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ವಿಭಜನೆ ಇದೆ:

• ನೀವು ನಿಖರ ಹಂತಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತಕ್ಕೂ ವಿವೇಕ ಹಾಗೂ ನಿರ್ಧಾರಮಾಡುವಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು AI ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ನಿಶ್ಚಿತ ಹಂತಗಳಿರುವ ನಿಯಮಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ನೇರ ಟೂಲ್ ಕರೆಗಳಿರುವ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹವನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಡೆವಲಪರ್ ಆಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಆ್ಯಪ್ ಈಗಿರುವ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ AI ಉಪಕರಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂದಾಗ MCP ಅನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ಅಂತಿಮ ಬಳಕೆದಾರರಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ AI ಸಹಾಯಕವನ್ನು ಇತರ ಆ್ಯಪ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು MCP ಅನ್ನು ಬಳಸಿ.
• ನೀವು ಸ್ವಾಯತ್ತತೆ ಮತ್ತು ತೃತೀಯ-ಪಕ್ಷದ ಉಪಕರಣಗಳು ಹಾಗೂ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಂಕೀರ್ಣ, ವಿಶಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬಯಸಿದಾಗ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು MCP ಅನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಬಳಸಿ.

ವಿಸ್ತರಿಸಿ

AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು MCP ಹೇಗೆ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ?

AI ಏಜೆಂಟ್ ಏನು ಮಾಡಬೇಕು ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು MCP ಪ್ರತಿ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಸಂಬಂಧಿತ ಆ್ಯಪ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ನೀವು ಚಿಕ್ಕ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಅಂಗಡಿಯ ಮಾಲೀಕರಾಗಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ; ನಿಮ್ಮ ಮಾರಾಟವು ಕಳೆದ ತಿಂಗಳು ಏಕೆ ಕುಸಿದಿತು ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ, ಆದ್ದರಿಂದ ನೀವು ನಿಮ್ಮ AI ಸಹಾಯಕನಿಗೆ ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ಹೇಳುತ್ತೀರಿ. ಅಗತ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು AI ಸಹಾಯಕವು MCP ಬಳಸುವ ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ:

1. ಏಜೆಂಟ್: ಕಳೆದ ತಿಂಗಳ ಮಾರಾಟವನ್ನು ಅದಕ್ಕೆ ಮೊದಲು ಇದ್ದ ತಿಂಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲು ಸಹಾಯಕನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.
2. MCP: ಎರಡೂ ತಿಂಗಳುಗಳ ಉತ್ಪನ್ನವಾರು ಮಾರಾಟಕ್ಕಾಗಿ ಅದು ecommerce ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗೆ ಕೇಳುತ್ತದೆ.
3. ಏಜೆಂಟ್: ಒಂದು ಉತ್ಪನ್ನವು ಕುಸಿತದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಭಾಗಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅದು ಕಂಡು, ಆದ್ದರಿಂದ ಆ ಉತ್ಪನ್ನದ ಸ್ಟಾಕ್ ಮತ್ತು ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.
4. MCP: ಆ ಉತ್ಪನ್ನದ ಸ್ಟಾಕ್ ಮಟ್ಟಗಳು ಮತ್ತು ಅದರ ಜಾಹೀರಾತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ಅದು shop ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಮತ್ತು ad ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗೆ ಕೇಳುತ್ತದೆ.
5. ಏಜೆಂಟ್: ಸ್ಟಾಕ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿತ್ತು, ಆದರೆ ತಿಂಗಳ ಮಧ್ಯಭಾಗದಲ್ಲಿ ಜಾಹೀರಾತುಗಳು ನಿಂತುಹೋಯ್ದವು; ಆದ್ದರಿಂದ ಏಕೆ ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಅದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.
6. MCP: ಜಾಹೀರಾತು ಅಭಿಯಾನದ ಇತಿಹಾಸಕ್ಕಾಗಿ ಅದು ad ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗೆ ಕೇಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಭಿಯಾನವು ತನ್ನ ಮಾಸಿಕ ಬಜೆಟ್ ಮಿತಿಯನ್ನು ತಲುಪಿತ್ತು ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯುತ್ತದೆ.
7. ಏಜೆಂಟ್: ಅದು ಸಂಭವನೀಯ ಕಾರಣವನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮಿತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಅಥವಾ ಬಜೆಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಳಾಂತರಿಸಲು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾಲೀಕರಿಗೆ ಬಿಡುತ್ತದೆ.

ಪ್ರತಿ ಹಂತವೂ ಹಿಂದಿನದಿನ ಕಂಡುಕೊಂಡ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಊಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. MCP ಮೂಲಕ ಪಡೆದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಏಜೆಂಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ, ಅದನ್ನು ನಂತರದ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸಲು ಬಳಸುತ್ತದೆ.

ಏಜೆಂಟ್ ಮತ್ತು MCP ಅಪಾಯಗಳು ಹಾಗೂ ಗಡಿಪಾರುಗಳು

MCP ಮೂಲಕ ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಇತರ ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಆ್ಯಪ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಅಪಾಯಗಳಿಗೆ ಒಡ್ಡುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಚಿಂತೆಗಳು ಎಂದರೆ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರವೇಶ ಇರುವುದೂ, ಮತ್ತು ತೃತೀಯ ಪಕ್ಷಗಳು MCP ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಹೈಜ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವುದೂ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ indirect prompt injection ಅಥವಾ excessive agency ಮೂಲಕ.

ಬಹುತೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕೈಯಾರೆ ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು, ಅದರ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು, ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಮಾತ್ರ ಕನೆಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ.

Perplexity ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು MCP ಅನ್ನು ಬಳಸಿ

Perplexity ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು MCP ಅನ್ನು ಎರಡು ದಿಕ್ಕುಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಅದರ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ Computer, MCP ಬಳಸಿ ಬಾಹ್ಯ ಆ್ಯಪ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಇತರ AI ಸಹಾಯಕರು ತಮ್ಮ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡಲು MCP ಮೂಲಕ Perplexity‌ಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು.

Perplexity Computer ಎಂದರೆ ತೃತೀಯ-ಪಕ್ಷ ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು MCP ಬಳಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ AI ಏಜೆಂಟ್. ಅದು ವೆಬ್ ಅನ್ನು ಹುಡುಕಿ ಬ್ರೌಸ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಕೋಡ್ ಬರೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ಇಮೇಲ್ ಓದಿ ಕಳುಹಿಸಬಹುದು, Jira, Slack, ಅಥವಾ Notion ನಂತಹ ಉಪಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.

ಸಂಪರ್ಕವು ಇನ್ನೊಂದು ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿಯೂ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. Claude, ChatGPT, ಅಥವಾ Cursor ನಂತಹ MCP ಬೆಂಬಲಿಸುವ AI ಸಹಾಯಕವು Perplexity‌ನ MCP ಸರ್ವರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ ವೆಬ್ ಹುಡುಕಾಟ ನಡೆಸಿ, ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು, URLs, ಮತ್ತು snippets ಸಹಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮರಳಿ ಪಡೆಯಬಹುದು, ಅಥವಾ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಬಹು-ಹಂತದ ಕಾರ್ಯವನ್ನು Computer‌ಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು.

ಪದೇಪದೇ ಕೇಳುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು MCP ಒಂದೇನಾ?

ಇಲ್ಲ, AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು MCP ಒಂದೇ ಅಲ್ಲ; ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ವಿಭಿನ್ನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಬಳಕೆದಾರರ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಉಪಕರಣಗಳು, ಆದರೆ MCP ಎಂದರೆ AI ಉಪಕರಣಗಳು ಇತರ ಆ್ಯಪ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಇರುವ ಮಾನಕೀಕೃತ ವಿಧಾನ.

AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು MCP ಬಹುಸಾರಿ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ನಿಯೋಜಿತ ಗುರಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು AI ಏಜೆಂಟ್ ಇನ್ನೊಂದು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು MCP ಬಳಸಬಹುದು.

MCP ಮತ್ತು agent skills ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಏನು?

MCP (Model Context Protocol) AI ಉಪಕರಣವನ್ನು ಬಾಹ್ಯ ಆ್ಯಪ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ agent skillsಗಳು AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗೆ ವಿಶೇಷ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಗಡಿಪಾರುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಸುವ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಸೂಚನೆಗಳು, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು, ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳಾಗಿವೆ.

MCP APIಯೇ ಸಮಾನವೇ?

ಇಲ್ಲ, MCP ಮತ್ತು API ಒಂದೇ ಅಲ್ಲ. API ಎಂದರೆ ಡೆವಲಪರ್ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸುವ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಒಂದು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನ ಭಾಗವನ್ನು ಮತ್ತೊಂದು ಕರೆ ಮಾಡಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದು; ಆದರೆ MCP ಎಂದರೆ ಯಾವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಲಭ್ಯವಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ತೋರಿಸಿ, ಡೆವಲಪರ್ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಕೋಡ್ ಮಾಡದೇ ಯಾವುವನ್ನು ಕರೆಬೇಕು ಎಂದು ಅವುಗಳಿಗೆ ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದು.

ಆದಾಗ್ಯೂ, MCP ಸರ್ವರ್‌ಗಳು ಉಪಕರಣಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು ಬಹುಸಾರಿ APIಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.

MCP A2Aಗಿಂತ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ?

MCP (Model Context Protocol) AI ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ A2A (Agent2Agent) AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ತಂಡವು ಎರಡನ್ನೂ ಬಳಸಬಹುದು; MCP ಉಪಕರಣ ಏಕೀಕರಣವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು A2A ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಹಕಾರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

MCP RAGಗಿಂತ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ?

RAG (retrieval-augmented generation) ಎಂದರೆ AI ಉಪಕರಣಗಳು ಹೊರಗಿನ ಜ್ಞಾನ ಮೂಲದಿಂದ ಬಂದ ನಂಬಲರ್ಹ ಮಾಹಿತಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೆಲೆಗೊಳಿಸಲು ಬಳಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆ; ಆದರೆ MCP ಎಂದರೆ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊರಗಿನ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಉಪಕರಣಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮಾನಕ. ಹೀಗಾಗಿ, RAG ತನ್ನ ಜ್ಞಾನ ಭಂಡಾರವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು MCP ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಡೆವಲಪರ್ ಆಗದೆ MCP ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದೇ?

ಹೌದು, ಈಗಾಗಲೇ ಅದನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಸೇವೆಗೆ MCP-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ AI ಉಪಕರಣವನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮೂಲಕ ಯಾವುದೇ ಕೋಡ್ ಬರೆಯದೇ ನೀವು MCP ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, Perplexity ಬಳಕೆದಾರರು Gmail, ClickUp, ಅಥವಾ Figma ನಂತಹ ಜನಪ್ರಿಯ ಆ್ಯಪ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಲು MCP ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.