Hatékonyabb AI-ügynökök az MCP és a kódvégrehajtás segítségével
Az AI-ügynökök és külső rendszerek összekapcsolása eddig gyakran egyedi integrációkat igényelt, ami megnehezítette a skálázhatóságot és a hatékony együttműködést. A Model Context Protocol (MCP) egy nyílt szabvány, amely azt célozza, hogy egységes módon kapcsolja össze az AI-ügynököket különféle eszközökkel és adatforrásokkal. Az MCP bevezetése óta gyorsan terjedt, és mára az iparág alapértelmezett protokolljává vált az AI-eszközök integrálására. Ugyanakkor a kapcsolódó eszközök számának növekedésével egyre nagyobb kihívást jelent az erőforrások hatékony kezelése, különösen a tokenhasználat és a működési sebesség szempontjából. Cikkünkben bemutatjuk, hogyan segíthet a kódvégrehajtás az MCP-alapú ügynökök hatékonyabb működésében.
Az MCP és a skálázódás kihívásai
Az MCP lehetővé teszi, hogy a fejlesztők egyszer implementálják az ügynökökben a protokollt, amely így egy egész ökoszisztéma eszközhöz és adatforráshoz való hozzáférést biztosít. A rendszer használata során azonban gyakori problémát okoz, hogy az összes eszköz definícióját előre be kell tölteni a modell kontextusába. Ez hatalmas mennyiségű token használatát eredményezi, ami lassítja a válaszidőt és növeli a költségeket. Például, ha egy ügynök több ezer eszközhöz kapcsolódik, akár több százezer token feldolgozására is szükség lehet, még mielőtt az aktuális kérés feldolgozásra kerülne.
Ezen túlmenően az eszközök közötti adatátvitel során az eredmények ismételten beépülnek a kontextusba, így a tokenhasználat tovább nő. Egy konkrét esetben például egy kétórás értékesítési értekezlet átiratának többszöri betöltése akár 50 000 plusz token feldolgozását is jelentheti, ami nemcsak költséges, de meg is akadályozhatja a hatékony munkafolyamatot.
Kódvégrehajtás: új megközelítés az MCP használatában
A kódvégrehajtás megjelenése új lehetőséget kínál az MCP hatékonyabb alkalmazására. Ahelyett, hogy az ügynökök közvetlenül hívnák meg az eszközöket, a MCP szervereket kód API-ként kezelhetik. Ez azt jelenti, hogy az ügynökök csak az adott feladathoz szükséges eszközöket töltik be, és az adatok előfeldolgozását a végrehajtási környezetben végzik el, mielőtt az eredményeket továbbítanák a modellnek.
Ez a módszer jelentősen csökkenti a tokenhasználatot: például egy Google Drive dokumentum és egy Salesforce rekord frissítése esetén a tokenfelhasználás akár 98,7%-kal is csökkenhet, ami drasztikus idő- és költségmegtakarítást jelent.
Előnyök és gyakorlati példák
A kód alapú kommunikáció lehetővé teszi, hogy az ügynökök csak az éppen szükséges eszközöket olvassák be, és az adatok szűrését, összesítését vagy átalakítását már a végrehajtási környezetben végezzék el. Például egy nagy méretű táblázatból csak a releváns sorokat dolgozzák fel, így nem kell az egész adatbázist a modell kontextusába tölteni.
Ezen túl a kód segítségével bonyolultabb vezérlési struktúrák, például ciklusok, feltételek vagy hibakezelés is megvalósíthatóak hatékonyabban, mint amikor minden lépést külön eszközhívásokkal kell végrehajtani.
A kódvégrehajtás emellett adatvédelmi előnyöket is kínál, hiszen a köztes eredmények alapértelmezetten a végrehajtási környezetben maradnak, és csak a kifejezetten megjelölt adatok jutnak el a modellhez. Ez megakadályozza, hogy érzékeny információk kerüljenek véletlenül a modell kontextusába.
Állapotkezelés és újrafelhasználható képességek
A kódvégrehajtás lehetővé teszi az állapot megőrzését is, így az ügynökök köztes eredményeket írhatnak fájlokba, és később folytathatják a munkát ott, ahol abbahagyták. Emellett a fejlesztők által létrehozott újrafelhasználható funkciók – úgynevezett „Skills” – segítségével az ügynökök egyre hatékonyabb eszköztárat építhetnek ki, amely megkönnyíti az összetett feladatok megoldását.
Összegzés
Az MCP egy kulcsfontosságú protokoll az AI-ügynökök és különféle eszközök közötti integrációban, azonban a skálázódás során felmerülő tokenhasználati és teljesítménybeli problémák komoly kihívást jelentenek. A kódvégrehajtás alkalmazása a protokoll mellett hatékony megoldást kínál ezekre a problémákra, lehetővé téve az eszközök dinamikus betöltését, az adatfeldolgozás optimalizálását és az állapot kezelését. Mindez gyorsabb, költséghatékonyabb és biztonságosabb AI-ügynököket eredményez.
A fejlesztőknek érdemes kísérletezniük ezzel a megközelítéssel, és megosztani tapasztalataikat az MCP közösséggel, hogy tovább fejlesszék ezt az ígéretes technológiát.
