Apa itu protokol agen AI?

Sistem AI berbasis agen sering berjalan dalam silo. Mereka dibangun oleh penyedia yang berbeda menggunakan kerangka kerja agen AI yang beragam dan menggunakan arsitektur agen yang berbeda. Integrasi dunia nyata menjadi sebuah tantangan, dan menggabungkan sistem yang terfragmentasi ini membutuhkan konektor yang disesuaikan untuk semua jenis interaksi agen yang mungkin terjadi.

Di sinilah protokol berperan. Mereka mengubah sistem multiagen yang berbeda menjadi ekosistem yang saling terkait di mana agen yang didukung AI berbagi cara untuk menemukan, memahami, dan berkolaborasi satu sama lain.

Meski protokol agen adalah bagian dari orkestrasi agen AI, mereka tidak bertindak sebagai orkestra. Mereka menstandarkan komunikasi tetapi tidak mengelola koordinasi alur kerja agen, eksekusi, dan pengoptimalan.

Protokol agen AI menawarkan keuntungan berikut:

• Interoperabilitas

• Mengurangi kompleksitas pengembangan agen

• Standardisasi dan integrasi yang lebih lancar

Protokol agen memecah silo, memungkinkan AI agen untuk berkomunikasi satu sama lain terlepas dari implementasi yang mendasarinya sendiri. Mereka memfasilitasi kolaborasi agen yang mulus di berbagai perangkat, lingkungan, dan platform.

Karena protokol mengatasi seluk-beluk interaksi agen dan kompleksitas abstrak melalui perangkat pengembangan perangkat lunak (SDK), mereka membantu merampingkan proses membangun sistem multi-agen. Pengembang AI dapat lebih fokus pada pembuatan fungsionalitas agen baru dan meningkatkan yang sudah ada.

Protokol agen AI menawarkan sarana komunikasi yang terstruktur dan terstruktur. Dan karena banyak dari protokol standar ini dibangun di atas teknologi yang sudah mapan, mereka membantu memastikan kompatibilitas dengan tumpukan teknologi saat ini, sehingga integrasi perusahaan menjadi lebih lancar.

Banyak protokol masih dalam tahap awal, sehingga belum banyak digunakan atau diterapkan dalam skala besar. Kurangnya kematangan ini berarti bahwa organisasi harus siap untuk bertindak sebagai pengadopsi awal, menyesuaikan diri dengan perubahan yang terjadi dan spesifikasi yang berkembang.

Seiring berkembangnya teknologi agen, protokol baru mungkin muncul. Berikut adalah beberapa protokol agen AI saat ini:

• Protokol Agent2Agent (A2A)

• Protokol Komunikasi Agen (ACP)

• Protokol jaringan agen (ANP)

• Protokol interaksi agen-pengguna (AG-UI)

• Agora

• Protokol LMOS

• Protokol konteks model (MCP) 

Protokol A2A adalah standar terbuka untuk komunikasi agen AI yang awalnya diluncurkan oleh Google dan sekarang dikelola di bawah Linux Foundation. Ini mengikuti pengaturan model client-server dengan alur kerja tiga langkah:

1. Penemuan terjadi ketika entitas (pengguna manusia atau agen AI) memulai permintaan tugas ke agen klien, yang kemudian mencari agen jarak jauh untuk menentukan kecocokan terbaik.
2. Setelah agen klien mengidentifikasi agen jarak jauh yang mampu memenuhi tugas tersebut, agen tersebut kemudian menjalani autentikasi. Agen jarak jauh bertanggung jawab atas otorisasi dan pemberian izin kontrol akses .
3. Komunikasi dilanjutkan dengan agen klien yang mengirimkan tugas dan agen jarak jauh yang memprosesnya. Komunikasi antara agen terjadi melalui HTTPS untuk transportasi yang aman, dengan JSON-RPC (Remote Procedure Call) 2.0 sebagai format pertukaran data.

Seperti A2A, Protokol Komunikasi Agen (ACP) adalah standar terbuka lainnya untuk komunikasi antara agen, yang pada awalnya diperkenalkan oleh BeeAI dari IBM dan sekarang menjadi bagian dari Linux Foundation.

Komponen utamanya termasuk klien ACP dan server ACP. Klien ACP mengirim permintaan ke server ACP melalui RESTful API melalui HTTP. Server ACP menghosting satu atau beberapa agen di belakang satu titik akhir HTTP dan merutekan tugas ke agen yang sesuai.

Berikut adalah fitur utama ACP lainnya:

• Protokol dapat digunakan dengan alat HTTP standar seperti Postman atau bahkan browser, tetapi SDK juga tersedia.

• Penemuan dapat terjadi secara online dengan menanyakan server ACP secara langsung dan file manifes publik di URL terkenal. Penemuan offline terjadi melalui registri terpusat atau dengan menanamkan metadata agen langsung ke dalam paket distribusi mereka.

• ACP menerima berbagai jenis pesan, seperti audio, gambar, teks, video, atau format biner khusus.

Protokol Jaringan Agen (ANP) adalah protokol sumber terbuka yang tujuannya adalah menjadi "HTTP dari era web agen." Dengan demikian, ia menggunakan HTTP untuk transportasi data dan JSON-LD (JSON untuk Data Tertaut) untuk pemformatan data.

ANP mengadopsi arsitektur peer-to-peer yang terdiri dari tiga lapisan:

• Lapisan identitas mengimplementasikan enkripsi menyeluruh untuk komunikasi yang aman dan autentikasi identitas terdesentralisasi berdasarkan standar W3C DID (Decentralized Identifiers).

• Lapisan meta-protokol memungkinkan para agen bernegosiasi dan menyepakati cara berkomunikasi.

• Lapisan protokol aplikasi memungkinkan agen otonom untuk menggambarkan kemampuan mereka dan memberikan dukungan untuk penemuan agen.

Protokol Interaksi Agen-Pengguna (AG-UI) bermaksud untuk menstandarkan bagaimana agen AI back-end terhubung ke aplikasi front-end atau aplikasi yang berinteraksi dengan pengguna. Ini dirancang untuk interaksi manusia-agen secara real-time seperti mengobrol dengan asisten AI dan chatbot, pembaruan status streaming langsung, dan otomatisasi agen lainnya yang memerlukan pendekatan keterlibatan manusia.

Arsitektur AG-UI berbasis peristiwa memungkinkan agen AI menghasilkan peristiwa berdasarkan pemicu sistem tertentu atau input dari pengguna. Protokol mendefinisikan sejumlah kategori peristiwa, termasuk kategori untuk mengirim dan menerima pesan, memanggil alat, dan menyelesaikan tugas.

Lapisan middleware mendukung beberapa metode transportasi, seperti peristiwa yang dikirim oleh server (SSE), webhooks, dan WebSockets. AG-UI juga memungkinkan proxy aman untuk mengarahkan permintaan dengan aman antara agen dan antarmuka pengguna.

Agora adalah protokol komunikasi untuk agen yang didukung oleh model bahasa besar (LLM). Ini bergantung pada beberapa kemampuan inti agen LLM: natural language understanding, mengikuti instruksi, menulis dan menjalankan kode, dan negosiasi otonom.

Agen LLM dapat mengimplementasikan dan mendukung protokol mereka sendiri, yang mereka jelaskan dalam teks biasa dalam dokumen protokol. Bagian pertama dari dokumen berisi metadata yang mengidentifikasi nama protokol, deskripsi, dan apakah protokol tersebut untuk satu atau beberapa putaran percakapan. Bagian kedua menguraikan bagaimana komunikasi berlangsung, dengan instruksi dalam campuran bahasa alami dan kode. Agen kemudian dibiarkan secara mandiri menegosiasikan protokol mana yang akan diadopsi.

Agora menggunakan HTTPS untuk mentransmisikan data dan JSON untuk memformat. Ini juga menggunakan sistem identifikasi berbasis hash untuk dokumen protokol.

Dikembangkan oleh Eclipse Foundation, protokol Language Model Operating System (LMOS) bertujuan untuk mengantarkan Internet of Agents (IoA), sebuah ekosistem multiagen, pada skala internet. Mirip dengan ANP, arsitektur terstrukturnya terdiri dari tiga lapisan:

• Lapisan identitas dan keamanan menyediakan komunikasi terenkripsi dan mendukung berbagai skema autentikasi, seperti W3C DID dan OAuth 2.0.

• Lapisan protokol transportasi memungkinkan agen untuk memilih dan mengadaptasi protokol transport yang sesuai dengan tujuan mereka untuk setiap interaksi.

• Lapisan protokol aplikasi menguraikan format untuk deskripsi agen dan alat, metode penemuan, model data semantik, dan subprotokol websocket.

Protokol LMOS menggunakan JSON-LD untuk mendeskripsikan kemampuan alat dan agen serta metadata lainnya. Penemuan terjadi baik secara dinamis, dengan menanyakan direktori pusat atau melalui jaringan terdesentralisasi.

Diperkenalkan oleh Anthropic, Model Context Protocol (MCP ) menyediakan cara standar bagi model AI untuk mendapatkan konteks yang mereka butuhkan untuk menjalankan tugas. Di ranah agen, MCP bertindak sebagai tingkat bagi agen AI untuk terhubung dan berkomunikasi dengan layanan dan alat eksternal, seperti API, database, file, pencarian web, dan sumber data lainnya.

MCP mencakup tiga elemen arsitektur utama ini:

• Host MCP berisi logika orkestrasi dan dapat menghubungkan setiap klien MCP ke server MCP. Ini dapat menampung beberapa klien.

• Klien MCP mengubah permintaan pengguna menjadi format terstruktur yang dapat diproses oleh protokol. Setiap klien memiliki hubungan personal dengan server MCP. Klien mengelola sesi, menguraikan, dan memverifikasi respons, dan menangani kesalahan.

• Server MCP mengubah permintaan pengguna menjadi tindakan server. Server biasanya repositori GitHub yang tersedia dalam berbagai bahasa pemrograman dan menyediakan akses ke alat. Mereka juga dapat digunakan untuk menghubungkan inferensi LLM ke MCP SDK melalui penyedia platform AI seperti IBM dan OpenAI.

Di lapisan transportasi antara klien dan server, pesan ditransmisikan dalam format JSON-RPC 2.0 menggunakan input/output standar (stdio) untuk pesan ringan dan sinkron atau SSE untuk panggilan asinkron yang digerakkan oleh peristiwa.

Dengan kurangnya tolok ukur untuk evaluasi standar, perusahaan harus melakukan penilaian sendiri terhadap protokol yang paling sesuai dengan kebutuhan bisnis mereka. Mereka mungkin perlu memulai dengan contoh penggunaan kecil yang dikombinasikan dengan pengujian menyeluruh dan ketat.

Berikut adalah beberapa aspek yang perlu diingat ketika menilai protokol agen:

• Efisiensi

• Keandalan

• Skalabilitas

• Keamanan

Idealnya, protokol dirancang untuk membatasi latensi, menghasilkan transfer data yang cepat dan waktu respons yang cepat. Sementara beberapa overhead komunikasi diharapkan, itu harus dijaga seminimal mungkin.

Protokol agen AI harus mampu menangani perubahan kondisi jaringan di seluruh alur kerja agen, dengan mekanisme untuk mengelola kegagalan atau gangguan. Misalnya, ACP didesain dengan komunikasi asinkron sebagai default, yang sesuai dengan tugas-tugas yang kompleks atau berjalan lama. Sementara itu, A2A mendukung streaming real-time menggunakan SSE untuk output besar atau panjang atau pembaruan status berkelanjutan.

Protokol harus cukup kuat untuk melayani ekosistem agen yang berkembang tanpa penurunan kinerjanya. Mengevaluasi skalabilitas dapat mencakup peningkatan jumlah agen atau tautan ke alat eksternal selama periode waktu tertentu, baik secara bertahap maupun tiba-tiba, untuk mengamati bagaimana protokol beroperasi dalam kondisi tersebut.

Menjaga keamanan adalah yang terpenting, dan protokol agen semakin menggabungkan pagar pengaman keselamatan. Ini termasuk otentikasi, enkripsi, dan kontrol akses.