Vai vēlaties gudrāku ieskatu iesūtnē? Reģistrējieties mūsu iknedēļas biļeteniem, lai iegūtu tikai to, kas ir svarīgi uzņēmuma AI, datu un drošības vadītājiem. Abonēt tūlīt
Par kaut ko novembrī uzsākts, modeļa konteksta protokols (MCP) ir sācis uzkrāt lielu skaitu lietotāju, visi garantējot masveida adopciju, kas nepieciešama, lai to padarītu par nozares standartu.
Wager pastāv uzņēmumu apakškopa, kas pagaidām nepievienojas hype: regulētās nozares, īpaši finanšu iestādes.
Bankas un citi uzņēmumi, kas piedāvā piekļuvi aizdevumiem un finanšu risinājumiem, nav svešinieki AI. Daudzi ir bijuši pionieri mašīnu apguvē un algoritmos, pat spēlē būtisku lomu, veidojot ideju par ieguldījumiem, izmantojot robotus ārkārtīgi populārus. Tomēr tas nenozīmē, ka finanšu pakalpojumu uzņēmumi vēlas nekavējoties pāriet uz MCP un Agent2Agent (A2A) vagoniņu.
Kaut arī daudzi regulēti uzņēmumi, piemēram, bankas, finanšu iestādes un slimnīcas, ir sākuši eksperimentēt ar AI aģentiem, tie parasti ir iekšējie aģenti. Regulētiem uzņēmumiem ir API. Tomēr tik liela daļa no integrācijas, ko šie uzņēmumi veic, ir vajadzīgas vairākus gadus ilgu pārbaudi, lai nodrošinātu atbilstību un drošību.
“Ir ļoti agras dienas ātri paātrinātā domēnā, guess ir daži pamatelementi, kuru trūkst, vismaz kā standarti vai paraugprakse, kas saistīta ar savietojamību un komunikāciju,” sacīja Šons Nevils, līdzdibinātājs, līdzdibinātājs Catena LabsApvidū “Tīmekļa pirmajās dienās nebija e-komercijas, jo nebija HTTP un nekādi droši veikt darījumus, tāpēc jūs nevarat veidot Amazon. Jums ir nepieciešami šie pamatelementi, un tagad tie, kas atrodas tīmeklī, pastāv, un mēs pat par tiem nedomājam.”
Arvien vairāk uzņēmumu un AI platformu pakalpojumu sniedzēji izveido MCP serverus, izstrādājot vairāku aģentu sistēmas, kas mijiedarbojas ar aģentiem no ārējiem avotiem. MCP nodrošina iespēju identificēt aģentu, ļaujot serverim noteikt rīkus un datus, kuriem tam ir piekļuve. Tomēr daudzas finanšu iestādes vēlas vairāk pārliecināties, ka tās var kontrolēt integrāciju un nodrošināt tikai apstiprinātus uzdevumus, rīkus un informāciju.
Džons Valdons, vecākais viceprezidents Elavonsmeitasuzņēmums ASV bankaintervijā sacīja VentureBeat, ka, kamēr viņi pēta MCP izmantošanu, standartam ir daudz jautājumu.
“Notiek daudz standarta risinājumu, tāpēc mēs joprojām pēta daudz veidu, kā to izdarīt, ieskaitot varbūt šo savienojumu bez MCP apmaiņas, ja aģenta tehnoloģija ir kopīga starp abiem un tā ir tikai divas dažādas jomas,” sacīja Valdons. “Wager kāda ir datu apmaiņas izsekojamība bez citas ekspozīcijas šajā ziņojumā? Daudz kas notiek MCP novērtējumā, šobrīd ir izdomāt, vai protokols tikai rīkojas ar apmaiņu un nesniedz turpmāku riska noplūdi. Ja tas ir, tad tas ir dzīvotspējīgs ceļš, kuru mēs izpētīsim, lai apstrādātu šo apmaiņu.”
Modeļi un aģenti ir atšķirīgi
Finanšu iestādes un citi regulētie uzņēmumi nav svešinieki AI modeļiem. Galu galā liela daļa pasīvo investīciju pieauga, kad Roboadvisers – kur algoritmi pieņēma lēmumus par finanšu plānošanu un ieguldījumiem ar nelielu cilvēku iejaukšanos vai bez tās, – to bija populārs. Daudzas bankas un aktīvu pārvaldītāji jau agri ieguldīja dabiskās valodas apstrādē, lai uzlabotu dokumentu analīzes efektivitāti.
Tomēr Salesforce Banku nozares risinājumu un stratēģijas viceprezidents un ģenerāldirektors Gregs Džeikobi sacīja VentureBeat, ka dažiem viņu finanšu klientiem jau ir izveidots course of modeļu novērtēšanai, un viņi uzskata, ka ir grūti integrēt AI modeļus un aģentus ar pašreizējiem riska scenārijiem.
“Mašīnmācīšanās un paredzamie modeļi diezgan labi atbilst šim riska sistēmai, jo tie ir deterministiski un paredzami,” sacīja Jacobi. “Šie uzņēmumi nekavējoties ved LLM viņu riska komitejās un atklāja, ka LLMS rada nedeterministisku iznākumu. Tā ir bijusi šo finanšu pakalpojumu firmu eksistenciāla krīze.”
Jacobi sacīja, ka šiem uzņēmumiem ir riska pārvaldības ietvari, kur, ja tie dod ieguldījumus modeļiem, viņi katru reizi sagaida tādu pašu produkciju. Visas variācijas tiek uzskatītas par problēmu, tāpēc tām ir nepieciešama kvalitātes kontroles metode. Un, lai arī regulētie uzņēmumi ir pieņēmuši API, ar visām tur iesaistītajām pārbaudēm, vairums regulēto vienību “baidās no atvērtības, kaut ko tik publisku” izlikšanu, ka viņi nevar kontrolēt.
Elavona Valdons tomēr neatbrīvo iespēju, ka finanšu iestādes nākotnē varētu strādāt, lai atbalstītu MCP vai A2A.
“Raugoties uz to no biznesa viedokļa un pieprasījuma, es domāju, ka MCP ir ļoti kritiska sastāvdaļa, kur, manuprāt, notiek biznesa loģika,” viņš teica.
Valdons sacīja, ka viņa komanda joprojām ir novērtēšanas posmā un “mēs vēl neesam izveidojuši serveri izmēģinājuma nolūkos, guess mēs redzēsim, kā rīkoties ar šo ziņojumu apmaiņu ar bot-bot.”
Aģenti nevar Kyc citu aģentu
Catena Lab’s Nevils sacīja, ka viņš ar lielu interesi vēro sarunu par savietojamības protokoliem, piemēram, MCP un A2A, jo īpaši tāpēc, ka viņš uzskata, ka nākotnē AI aģenti būs tikpat daudz klientu bankām kā cilvēku patērētāji. Pirms Catena Labs uzsākšanas Nevils Cofounded Circle – uzņēmums, kas izveidoja USDC Stablecoin, tāpēc viņam ir pirmā pieredze ar izaicinājumiem, kas saistīti ar jaunas tehnoloģijas ieviešanu regulētā biznesā.
Tā kā MCP ir atvērtā pirmkoda un jauns, tas joprojām notiek pastāvīgi atjauninājumi. Nevils sacīja, ka, lai gan MCP piedāvā aģentu identificēšanu, kas ir galvenais daudziem uzņēmumiem, joprojām ir dažas trūkstošās funkcijas, piemēram, sargātnes komunikācijai un, pats galvenais, revīzijas takai. Šos jautājumus var atrisināt, izmantojot MCP, A2A vai pat pilnīgi atšķirīgu standartu, piemēram, Loka.
Viņš sacīja, ka viena no lielākajām problēmām ar pašreizējo MCP griežas ap autentifikāciju. Kad aģenti kļūst par finanšu sistēmas daļu, pat MCP vai A2A, nav īsta veida, kā aģentus darīt “zināms jūsu klientam”. Nevils sacīja, ka finanšu iestādēm jāzina, ka viņu aģenti nodarbojas ar licencētām vienībām, tāpēc aģentam jāspēj norādīt uz šo pārbaudi.
“Ir jābūt tādam, lai aģents teiktu:” Tas ir tas, kas es esmu kā aģents, šeit ir mana identitāte, mans dangers un tas, ko es darbojos vārdā. ” Galvenā būtu šī pārbaudāma identitāte tādā veidā, kā to var saprast visi šie dažādie aģentu ietvari. ”
avots