A Model Context Protocol és a kódvégrehajtás forradalmasítja az AI-ügynökök hatékonyságát
Az AI-ügynökök külső rendszerekhez való kapcsolódása eddig egyedi integrációkat igényelt, ami megnehezítette a skálázhatóságot és sokszorozta a fejlesztési erőfeszítéseket. A Model Context Protocol (MCP) egy nyílt szabvány, amely egységes keretet kínál az ügynökök és a különféle eszközök, adatok összekapcsolásához. Az MCP bevezetése óta – 2024 novemberében – rendkívül gyorsan terjedt a közösségben és az iparágban, így mára ez vált a sztenderddé az AI-ügynökök integrációjában. Ugyanakkor a bővülő eszközkészlet és az egyre nagyobb adatmennyiség miatt a hagyományos működés lassulást és költségnövekedést eredményez, amelyeket a kódvégrehajtás hatékonyan képes orvosolni.
Az MCP kihívásai: tokenfogyasztás és lassú működés
A Model Context Protocol lényege, hogy az AI-ügynökök egyetlen protokoll implementálásával hozzáférhetnek egy egész integrációs ökoszisztémához. Azonban az ügynökök gyakran az összes eszköz definícióját egyszerre betöltik a modell kontextusába, ami jelentősen megnöveli a feldolgozandó tokenek számát. Ez különösen akkor probléma, ha több száz vagy akár ezer eszközhöz kapcsolódnak, hiszen így akár százezres nagyságrendű token feldolgozására is szükség lehet minden lekérdezés előtt.
Másrészt az eszközök közötti eredmények, például dokumentumok vagy nagyobb adathalmazok átadása többször is megtörténik a modell kontextusán keresztül, ami tovább növeli a tokenfogyasztást, lassítja a működést és jelentős többletköltséget okoz. Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy például egy kétnapos értékesítési megbeszélés teljes jegyzőkönyvének többszöri betöltése akár 50 000 plusz token feldolgozását is eredményezheti, ami nemcsak lassítja az ügynököt, de akár túl is terhelheti a modell kontextusát.
Kódvégrehajtás: hatékonyabb és költségtakarékosabb MCP használat
A megoldás a kódvégrehajtás bevezetése, amely lehetővé teszi, hogy az MCP szervereket ne közvetlen eszközhívásokként, hanem kódként kezeljék az ügynökök. Ez azt jelenti, hogy az ügynökök csak a ténylegesen szükséges eszközök definícióit töltik be, és az adatokat közvetlenül a végrehajtási környezetben dolgozzák fel, mielőtt az eredményt a modellnek továbbítanák. Ez a megközelítés jelentősen csökkenti a tokenfogyasztást, akár 98,7%-kal is, miközben gyorsabbá és költséghatékonyabbá teszi a működést.
A fejlesztők például egy fájlrendszer-szerű struktúrát hozhatnak létre, ahol minden MCP szerver egy mappaként jelenik meg, az egyes eszközök pedig külön fájlokként vannak kezelve. Ez az eljárás megkönnyíti az ügynökök számára, hogy dinamikusan, igény szerint töltsék be az adott feladathoz szükséges eszközöket, és ne terheljék túl feleslegesen a modellt.
Előnyök és további lehetőségek a kódalapú MCP integrációban
A kódvégrehajtás nemcsak a tokenhasználatot optimalizálja, hanem lehetőséget teremt összetett logikai műveletek végrehajtására is, mint például ciklusok, feltételek vagy hibakezelés alkalmazása, mindezt programozói eszközökkel. Ez gyorsabb reagálást és kisebb késleltetést eredményez, hiszen a döntéshozatalt nem a modell végzi el, hanem a kód.
További előny, hogy az adatok szűrése, összesítése vagy átalakítása közvetlenül a végrehajtási környezetben történik, így például egy több ezer soros táblázatból az ügynök csak a releváns részhalmazzal dolgozik, jelentősen csökkentve a szükséges kontextusméretet.
A megoldás emellett hozzájárul az adatvédelemhez is: az érzékeny adatok – például személyes információk – tokenizálva maradnak a modell számára, így azok nem kerülnek közvetlenül a modell kontextusába, ezzel is növelve a biztonságot.
Állapotkezelés és újrafelhasználható tudás
A kódvégrehajtás további haszna, hogy lehetővé teszi az állapot megőrzését, például köztes eredmények fájlba mentését, így az ügynök később folytathatja a munkát ugyanonnan, ahol abbahagyta. Ez a megközelítés lehetőséget ad a „Skills” koncepció kialakítására is, ahol az ismétlődő feladatokhoz használt kódok és scriptek külön mappákba szervezve tárolhatók, és az ügynökök ezeket újra és újra felhasználhatják.
Ezzel a módszerrel az AI-ügynökök egyre fejlettebb, összetettebb képességekre tehetnek szert, így egyre hatékonyabbá válik a munkájuk.
Összegzés
A Model Context Protocol alapvető szabványt teremt az AI-ügynökök és külső eszközök összekapcsolásához, azonban a skálázódás során jelentkező tokenfogyasztási és teljesítménybeli problémák új megközelítést igényelnek. A kódvégrehajtás alkalmazása ezen a területen bevált szoftverfejlesztési mintákat ültet át az AI-ügynökök világába, lehetővé téve az erőforrások optimalizált használatát, gyorsabb és költséghatékonyabb működést, valamint magasabb szintű biztonságot.
A fejlesztők és kutatók számára érdemes megfontolniuk e megoldás bevezetését, és megosztani tapasztalataikat a MCP közösséggel, hogy tovább fejlődhessen ez az ígéretes technológia.
—
Az eredeti cikk szerzői: Adam Jones és Conor Kelly, köszönet a szakmai hozzájárulásokért Jeremy Foxnak, Jerome Swannacknek, Stuart Ritchienek, Molly Vorwercknek, Matt Samuelnek és Maggie Vonak.
