В последнее время многие разработки в экосистеме агентов сосредоточены на том, чтобы позволить AI-агентам более эффективно взаимодействовать с внешними инструментами и получать доступ к знаниям в предметных областях. Два распространённых подхода — это навыки (skills) и MCP. Хотя на первый взгляд они могут показаться похожими, они различаются по способу настройки, выполнения задач и целевой аудитории. В этой статье мы рассмотрим, что предлагает каждый подход, и изучим их ключевые различия.
Model Context Protocol (MCP)
MCP — это стандарт с открытым исходным кодом, который позволяет приложениям с искусственным интеллектом (ИИ) подключаться к внешним системам, таким как базы данных, локальные файлы, API или специализированные инструменты. Он расширяет возможности больших языковых моделей, предоставляя инструменты, ресурсы (структурированный контекст, например, документы или файлы) и подсказки, которые модель может использовать в процессе рассуждений.
Проще говоря, MCP действует как стандартизированный интерфейс — подобно тому, как порт USB-C соединяет устройства, — облегчая взаимодействие таких систем, как ChatGPT или Claude, с внешними данными и сервисами.
Хотя настройка серверов MCP не слишком сложна, они в первую очередь предназначены для разработчиков, которые знакомы с такими понятиями, как аутентификация, транспорт и интерфейсы командной строки. После настройки MCP обеспечивает высоко предсказуемое и структурированное взаимодействие.
Типичный поток MCP:
1. Пользовательский запрос → AI-агент → Вызов инструмента MCP → Сервер MCP выполняет логику → Возвращает структурированный ответ → Агент использует результат, чтобы ответить пользователю.
Ограничения MCP
Хотя MCP предоставляет мощный способ взаимодействия агентов с внешними системами, он также вводит несколько ограничений в контексте рабочих процессов AI-агентов. Одно из ключевых — масштабируемость инструментов и их обнаружение. По мере увеличения количества инструментов MCP агенту приходится полагаться на имена инструментов и описания, чтобы идентифицировать нужный, одновременно соблюдая конкретную схему ввода каждого инструмента.
Это может усложнить выбор инструмента и привело к разработке таких решений, как шлюзы MCP или уровни обнаружения, чтобы помочь агентам ориентироваться в больших экосистемах инструментов. Кроме того, если инструменты плохо спроектированы, они могут возвращать чрезмерно большие ответы, которые могут загромождать контекстное окно агента и снижать эффективность рассуждений.
Ещё одно важное ограничение — задержка и операционные накладные расходы. Поскольку инструменты MCP обычно включают сетевые вызовы к внешним сервисам, каждый вызов приводит к дополнительной задержке по сравнению с локальными операциями. Это может замедлить многоэтапные рабочие процессы агентов, где необходимо последовательно вызывать несколько инструментов.
Кроме того, для взаимодействия с MCP требуются структурированные серверные настройки и сеансовая коммуникация, что усложняет развёртывание и обслуживание. Хотя такие компромиссы часто приемлемы при доступе к внешним данным или сервисам, они могут оказаться неэффективными для задач, которые можно было бы решить локально в рамках агента.
Навыки (Skills)
Навыки — это инструкции для конкретной предметной области, которые определяют поведение AI-агента при выполнении определённых задач. В отличие от инструментов MCP, которые полагаются на внешние сервисы, навыки обычно являются локальными ресурсами — часто написанными в файлах Markdown, — которые содержат структурированные инструкции, ссылки и иногда фрагменты кода.
Когда запрос пользователя соответствует описанию навыка, агент загружает соответствующие инструкции в свой контекст и следует им при решении задачи. Таким образом, навыки действуют как поведенческий слой, формируя подход агента к конкретным проблемам, используя руководство на естественном языке, а не внешние вызовы инструментов.
Типичный рабочий процесс навыков:
1. Пользовательский запрос → AI-агент → Соответствие релевантному навыку → Загрузка инструкций навыка в контекст → Выполнение задачи в соответствии с инструкциями → Возврат ответа пользователю.
Структура директории навыков
Типичная структура директории навыков организует каждый навык в отдельную папку, облегчая агенту поиск и активацию навыков при необходимости. Каждая папка обычно содержит основной файл инструкций вместе с дополнительными скриптами или справочными документами, которые поддерживают задачу.
Ограничения навыков
Хотя навыки предлагают гибкость и лёгкость настройки, они также вводят определённые ограничения при использовании в рабочих процессах AI-агентов. Основная проблема заключается в том, что навыки написаны в виде инструкций на естественном языке, а не в виде детерминированного кода. Это означает, что агент должен интерпретировать, как выполнять инструкции, что иногда может привести к неправильному толкованию, непоследовательному выполнению или галлюцинациям.
Другое ограничение заключается в том, что навыки возлагают на агента большую нагрузку по рассуждению. Агент должен не только решить, какой навык использовать и когда, но и определить, как выполнять инструкции внутри навыка. Это увеличивает вероятность сбоя, если инструкции неоднозначны или задача требует точного выполнения.
Кроме того, поскольку навыки полагаются на внедрение контекста, загрузка нескольких или сложных навыков может потреблять ценное контекстное пространство и влиять на производительность в более длинных диалогах. В результате, хотя навыки обладают высокой гибкостью для управления поведением, они могут быть менее надёжными, чем структурированные инструменты, когда задачи требуют последовательного, детерминированного выполнения.
Методология Groundsource от Google AI
Команда исследователей Google недавно выпустила Groundsource — новую методологию, которая использует модель Gemini для извлечения структурированных исторических данных из неструктурированных публичных новостных отчётов. Проект направлен на устранение нехватки исторических данных о быстронаступающих стихийных бедствиях. Его первый результат — набор данных с открытым исходным кодом, содержащий 2,6 миллиона исторических сообщений об urban flash flood (внезапных городских наводнениях) более чем в 150 странах.
Гидрометеорологический дефицит данных
Модели машинного обучения для систем раннего предупреждения (EWS) требуют обширных исторических базовых данных для обучения и проверки. Однако гидрометеорологические опасности, такие как внезапные наводнения, не имеют стандартизированных глобальных сетей наблюдений.
Влияние внезапных наводнений: по данным Всемирной метеорологической организации (ВМО), внезапные наводнения становятся причиной примерно 85% смертей, связанных с наводнениями, приводя к более чем 5 тысячам смертей ежегодно.
Ограничения существующих данных: спутниковые базы данных, такие как Global Flood Database (GFD) и Dartmouth Flood Observatory (DFO), ограничены облачным покровом, временем повторного посещения спутников и предвзятостью в отношении долгосрочных событий.
Масштаб дефицита: Глобальная система оповещения о стихийных бедствиях и координации (GDACS) предоставляет список примерно из 10 тысяч высокозначимых событий. Этого объёма недостаточно для обучения глобальным прогностическим моделям.
Методология Groundsource
Для создания более крупного обучающего корпуса команда исследователей Google разработала конвейер, который обрабатывает десятилетия локализованных новостных отчётов для синтеза исторического базового уровня.
Семантический анализ с помощью Gemini: модель LLM используется для извлечения сущностей. Она обрабатывает неструктурированный многоязычный текст, чтобы идентифицировать конкретные опасные события, классифицировать их серьёзность и отфильтровывать нерелевантный шум.
Геопространственное картирование: извлечённые текстовые описания мест наводнений интегрируются с API Google Maps для присвоения точных географических координат и полигональных границ каждому событию.
Этот конвейер успешно преобразует качественные журналистские репортажи в высокоструктурированный, машиночитаемый набор данных.
Применение: прогнозирование внезапных наводнений
Исторически инициатива Google по прогнозированию наводнений была сосредоточена на речных наводнениях, которые развиваются медленно и их легче отслеживать. Внезапные наводнения требуют иных подходов к прогнозированию из-за их быстрого начала.
Используя набор данных Groundsource, содержащий 2,6 миллиона записей, исследовательская группа обучила новую модель искусственного интеллекта для прогнозирования рисков внезапных городских наводнений на срок до 24 часов. Эмпирические исследования показывают, что даже 12-часовой прогноз может снизить ущерб от внезапных наводнений на 60%. Эти прогнозы теперь доступны на платформе Google Flood Hub. Основной набор данных был открыт для общественности, чтобы позволить более широкому сообществу специалистов по обработке данных обучать свои собственные локализованные прогностические модели.
Ключевые выводы:
* Конвейер на основе LLM: Groundsource использует модель Gemini для семантического анализа, чтобы извлечь структурированные исторические данные о стихийных бедствиях из неструктурированных, многоязычных публичных новостных отчётов.
* Генерация массивного набора данных: конвейер успешно создал набор данных с открытым исходным кодом, содержащий 2,6 миллиона исторических сообщений о городских внезапных наводнениях более чем в 150 странах.
* Преодоление ограничений датчиков: этот подход на основе НЛП позволяет преодолеть историческую «пустыню данных», минуя физические ограничения дистанционного зондирования (например, облачный покров или время повторного посещения спутников) и ограниченный объём существующих традиционных баз данных, таких как GDACS.
* Геопространственная интеграция: извлечённые описания мест возникновения опасностей интегрируются с API Google Maps для присвоения точных географических координат и полигональных границ каждому событию.
* Развёртывание прогнозной модели: полученный набор данных был использован для обучения новой модели искусственного интеллекта, способной прогнозировать риски внезапных городских наводнений на срок до 24 часов, которая в настоящее время активно развёрнута на платформе Google Flood Hub.
1. Какие ключевые различия между подходами MCP и навыками AI-агентов?
MCP и навыки AI-агентов различаются по способу настройки, выполнения задач и целевой аудитории. MCP — это стандарт с открытым исходным кодом, который позволяет приложениям с искусственным интеллектом подключаться к внешним системам, таким как базы данных, локальные файлы, API или специализированные инструменты. Навыки — это инструкции для конкретной предметной области, которые определяют поведение AI-агента при выполнении определённых задач. Они обычно являются локальными ресурсами, которые содержат структурированные инструкции, ссылки и иногда фрагменты кода.
2. Какие ограничения есть у MCP?
У MCP есть несколько ограничений. Одно из ключевых — масштабируемость инструментов и их обнаружение. По мере увеличения количества инструментов MCP агенту приходится полагаться на имена инструментов и описания, чтобы идентифицировать нужный, одновременно соблюдая конкретную схему ввода каждого инструмента. Это может усложнить выбор инструмента. Кроме того, для взаимодействия с MCP требуются структурированные серверные настройки и сеансовая коммуникация, что усложняет развёртывание и обслуживание.
3. Какие ограничения есть у навыков?
Хотя навыки предлагают гибкость и лёгкость настройки, они также вводят определённые ограничения при использовании в рабочих процессах AI-агентов. Основная проблема заключается в том, что навыки написаны в виде инструкций на естественном языке, а не в виде детерминированного кода. Это означает, что агент должен интерпретировать, как выполнять инструкции, что иногда может привести к неправильному толкованию, непоследовательному выполнению или галлюцинациям. Другое ограничение заключается в том, что навыки возлагают на агента большую нагрузку по рассуждению. Агент должен не только решить, какой навык использовать и когда, но и определить, как выполнять инструкции внутри навыка.
4. Как методология Groundsource от Google AI решает проблему нехватки исторических данных о внезапных стихийных бедствиях?
Методология Groundsource от Google AI использует модель Gemini для извлечения структурированных исторических данных из неструктурированных публичных новостных отчётов. Проект направлен на устранение нехватки исторических данных о быстронаступающих стихийных бедствиях. Его первый результат — набор данных с открытым исходным кодом, содержащий 2,6 миллиона исторических сообщений об urban flash flood (внезапных городских наводнениях) более чем в 150 странах.
5. Какие преимущества предоставляет набор данных, созданный с помощью Groundsource?
Набор данных, созданный с помощью Groundsource, предоставляет несколько преимуществ. Во-первых, он позволяет преодолеть историческую «пустыню данных», минуя физические ограничения дистанционного зондирования (например, облачный покров или время повторного посещения спутников) и ограниченный объём существующих традиционных баз данных. Во-вторых, он позволяет обучать новые модели искусственного интеллекта для прогнозирования рисков внезапных городских наводнений на срок до 24 часов.