Poznaj, dlaczego Model Context Protocol (MCP) może nie być idealną abstrakcją dla agentów AI i odkryj przewagę wykonywania kodu, które zmniejsza zużycie tokenów o 98%, poprawiając jednocześnie autonomię i wydajność agentów.
Krajobraz rozwoju agentów AI przechodzi fundamentalną zmianę. Ostatnie spostrzeżenia liderów branży podważają jeden z najpowszechniej stosowanych standardów w tej dziedzinie: Model Context Protocol (MCP). Choć MCP miał na celu standaryzację interakcji agentów AI z zewnętrznymi systemami, pojawiające się dowody sugerują, że ta abstrakcja może w rzeczywistości ograniczać wydajność agentów, zwiększać koszty i zmniejszać ich autonomię. W tym kompleksowym przewodniku wyjaśniamy, dlaczego wykonywanie kodu wyłania się jako lepsza alternatywa dla MCP, jak może ograniczyć zużycie tokenów nawet o 98% oraz co to oznacza dla przyszłości architektury agentów AI. Niezależnie od tego, czy tworzysz systemy AI dla przedsiębiorstw, czy eksperymentujesz z automatyzacją opartą na agentach, zrozumienie tej zmiany paradygmatu jest kluczowe dla podejmowania właściwych decyzji architektonicznych.
Model Context Protocol to znacząca próba standaryzacji rozwoju agentów AI. U podstaw MCP leży otwarty standard służący do łączenia agentów AI z zewnętrznymi systemami, API i źródłami danych. Fundamentalny koncept MCP jest elegancki: zamiast budowania przez każdego dewelopera własnych integracji między agentami AI a narzędziami, MCP zapewnia uniwersalny protokół, który pozwala wdrożyć integrację raz i dzielić się nią w całym ekosystemie. Ta standaryzacja była przełomowa dla społeczności AI, umożliwiając niespotykaną wcześniej współpracę i wymianę narzędzi między programistami na całym świecie.
Z technicznego punktu widzenia MCP to w zasadzie specyfikacja API zoptymalizowana pod kątem konsumpcji przez agentów AI, a nie przez programistów. Podczas gdy tradycyjne API projektowane są z myślą o doświadczeniu dewelopera, MCP zaprojektowano specjalnie pod kątem konsumpcji przez duże modele językowe i autonomicznych agentów. Protokół definiuje, jak agenci powinni żądać informacji, jak opisywać narzędzia i jak formatować wyniki dla optymalnego zrozumienia przez agenta. Przełomem MCP nie był sam protokół, ale powszechna adopcja, która zbudowała zjednoczony ekosystem. Gdy Anthropic i inni duzi gracze przyjęli MCP jako standard, oznaczało to, że deweloperzy mogli tworzyć narzędzia raz i mieć pewność, że będą one działać na wielu platformach i implementacjach agentów.
Propozycja wartości MCP jest przekonująca: obiecuje odblokowanie całego ekosystemu integracji, skrócenie czasu wdrożenia i umożliwienie agentom dostępu do tysięcy narzędzi bez każdorazowego opracowywania dedykowanej integracji. Ta standaryzacja doprowadziła do szybkiego rozprzestrzeniania się serwerów MCP w branży — deweloperzy tworzyli wyspecjalizowane serwery do wszystkiego, od dostępu do baz danych po integracje z zewnętrznymi API. Obietnicą było, że wraz ze wzrostem liczby dostępnych serwerów MCP, agenci staną się coraz bardziej kompetentni i autonomiczni, mogąc obsługiwać coraz bardziej złożone zadania dzięki bogatemu ekosystemowi gotowych narzędzi.
Choć MCP rozwiązał problem standaryzacji, wprowadził nowy zestaw wyzwań, które stają się coraz bardziej widoczne w miarę, jak agenci AI stają się bardziej zaawansowani i wdrażani na większą skalę. Najważniejszym problemem jest nadmierne zużycie tokenów, które bezpośrednio wpływa zarówno na koszt, jak i wydajność agentów AI. By zrozumieć, dlaczego tak się dzieje, trzeba przyjrzeć się, jak zwykle implementowane są serwery MCP i jak agenci z nich korzystają w praktyce.
Gdy agent AI łączy się z serwerem MCP, otrzymuje pełną dokumentację każdego dostępnego w nim narzędzia. Typowy serwer MCP zawiera od 20 do 30 różnych narzędzi, każde z dokładnym opisem, specyfikacją parametrów i przykładami użycia. W rzeczywistych wdrożeniach organizacje rzadko podłączają tylko jeden serwer MCP — zwykle integrują pięć, sześć lub więcej serwerów, by zapewnić agentom szerokie możliwości. Oznacza to, że nawet jeśli agent musi użyć tylko jednego konkretnego narzędzia, całe okno kontekstu wypełnione jest opisami i metadanymi wszystkich dostępnych narzędzi ze wszystkich podłączonych serwerów. To pierwszy główny powód marnotrawstwa tokenów: agenci są zmuszeni “przenosić” informacje o narzędziach, których nie potrzebują, co zwiększa opóźnienia, koszty i ryzyko halucynacji.
Drugim znaczącym źródłem zużycia tokenów są pośrednie wyniki narzędzi. Przykład z praktyki: agent musi pobrać transkrypcję z Google Drive, by wyodrębnić konkretne informacje. Narzędzie MCP do pobierania dokumentów może zwrócić 50 000 tokenów treści, a w przypadku większych dokumentów nawet przekroczyć limity okna kontekstu. Jednak agent potrzebuje tylko pierwszego akapitu lub konkretnej sekcji tej transkrypcji. Mimo to cały dokument przekazywany jest przez okno kontekstu, zużywając tokeny niepotrzebnie i czasem przekraczając dostępne limity. Ta nieefektywność kumuluje się przy wielu wywołaniach narzędzi, a w złożonych przepływach agentów z dziesiątkami kroków marnotrawstwo tokenów staje się ogromne.
Poza zużyciem tokenów pojawia się głębszy problem architektoniczny: MCP ogranicza autonomię agentów. Każda warstwa abstrakcji dodana do systemu agentów ogranicza ich możliwości i elastyczność w rozwiązywaniu problemów. Gdy agenci muszą działać w ramach z góry określonych definicji narzędzi i sztywnych interfejsów MCP, tracą możliwość adaptacji, nowatorskich przekształceń danych czy tworzenia niestandardowych rozwiązań dla unikalnych problemów. Fundamentalnym celem budowy agentów AI jest osiągnięcie autonomicznej realizacji zadań, tymczasem warstwa abstrakcji MCP działa przeciwko temu celowi, ograniczając elastyczność i decyzyjność agenta.
Alternatywne podejście, które zyskuje na popularności, rozwiązuje te ograniczenia, wykorzystując fundamentalną zdolność nowoczesnych dużych modeli językowych: generowanie kodu. Zamiast polegać na z góry zdefiniowanych narzędziach i sztywnych interfejsach MCP, to podejście pozwala agentom generować i wykonywać kod bezpośrednio, wywołując API i narzędzia poprzez kod, a nie przez standardowy protokół. Ta zmiana to fundamentalne przemyślenie sposobu, w jaki agenci powinni komunikować się z zewnętrznymi systemami.
Architektura tego podejścia jest elegancko prosta. Zamiast łączyć się z serwerami MCP, system utrzymuje uporządkowaną hierarchię folderów, gdzie każdy folder reprezentuje serwer MCP, a w nim znajdują się podfoldery z kategoriami narzędzi i prostymi plikami TypeScript implementującymi konkretne narzędzia. Gdy agent potrzebuje narzędzia, nie szuka jego definicji w oknie kontekstu — zamiast tego generuje kod, który importuje potrzebne narzędzie z odpowiedniego folderu i wywołuje je bezpośrednio. To zasadniczo zmienia sposób przepływu informacji w systemie i interakcji agentów z możliwościami zewnętrznymi.
Poprawa wydajności tego podejścia jest imponująca. Przekazując do okna kontekstu tylko konkretne narzędzie, którego agent musi użyć, a nie wszystkie dostępne narzędzia ze wszystkich podłączonych serwerów, zużycie tokenów na definicje narzędzi drastycznie spada. Jeszcze ważniejsze jest to, że agenci mogą teraz inteligentnie obsługiwać wyniki pośrednie. Zamiast przekazywać 50 000 tokenów dokumentu przez okno kontekstu, agent może zapisać ten dokument w systemie plików i wyodrębnić tylko potrzebne informacje. W rzeczywistych wdrożeniach podejście to pozwoliło zmniejszyć zużycie tokenów nawet o 98% w porównaniu z tradycyjnymi implementacjami MCP, jednocześnie poprawiając wydajność i autonomię agentów.
Jedną z najpotężniejszych korzyści podejścia opartego na wykonywaniu kodu jest tzw. “progresywne ujawnianie” (progressive disclosure). W tradycyjnym MCP agentów ogranicza rozmiar okna kontekstu — istnieje praktyczny limit liczby narzędzi, które można podłączyć, zanim okno kontekstu stanie się zbyt przepełnione. Przy wykonywaniu kodu ten limit praktycznie znika. Agent może teoretycznie mieć dostęp do tysięcy serwerów MCP i narzędzi, ale ładuje tylko te, które są mu w danym momencie potrzebne.
Jest to możliwe dzięki mechanizmowi wyszukiwania, który pozwala agentom odkrywać dostępne narzędzia i serwery MCP. Gdy agent napotyka zadanie wymagające narzędzia, którego wcześniej nie używał, może przeszukać dostępne narzędzia, znaleźć właściwe, zaimportować je i wykorzystać. Tworzy to fundamentalnie bardziej skalowalną architekturę, gdzie liczba dostępnych narzędzi nie wpływa negatywnie na wydajność agenta. Organizacje mogą budować rozległe ekosystemy narzędzi bez obaw o ograniczenia okna kontekstu, a agenci mogą samodzielnie odkrywać i używać nowych narzędzi bez konieczności ponownego wdrażania czy rekonfiguracji.
Konsekwencje praktyczne są istotne. Duże przedsiębiorstwo może posiadać setki wewnętrznych API, baz danych i usług, do których chce dać agentom dostęp. W tradycyjnym MCP podłączenie ich wszystkich skutkowałoby nieakceptowalnie przeładowanym oknem kontekstu. Przy progresywnym ujawnianiu poprzez wykonywanie kodu agenci mogą efektywnie korzystać z całego ekosystemu, odkrywając i wykorzystując narzędzia wedle potrzeb. Umożliwia to prawdziwie kompleksowe możliwości agentów bez kar wydajnościowych znanych z tradycyjnych implementacji MCP.
Przedsiębiorstwa, szczególnie z regulowanych branż, mają poważne obawy dotyczące prywatności danych i ich ekspozycji. W przypadku tradycyjnego MCP z zewnętrznymi dostawcami modeli, takimi jak Anthropic czy OpenAI, wszystkie dane przepływające przez agenta — w tym wrażliwe informacje biznesowe, dane klientów czy informacje poufne — przesyłane są do infrastruktury dostawcy modelu. Dla organizacji ze ścisłymi wymaganiami w zakresie zarządzania lub zgodności danych jest to często nie do zaakceptowania.
Podejście oparte na wykonywaniu kodu rozwiązuje ten problem dzięki tzw. “data harness” — warstwie anonimizacji. Implementując wykonywanie kodu w kontrolowanym środowisku, organizacje mogą dodać warstwę, która automatycznie anonimizuje lub zaciemnia wrażliwe dane przed ich przekazaniem do zewnętrznych dostawców modeli. Na przykład, narzędzie pobierające dane klientów z arkusza kalkulacyjnego może automatycznie anonimizować adresy e-mail, numery telefonów i inne dane osobowe. Agent nadal ma dostęp do potrzebnych informacji, ale dane wrażliwe są chronione przed ekspozycją na zewnętrzne podmioty.
Rozwiązanie to jest szczególnie cenne dla firm przetwarzających dane medyczne, finansowe czy inne dane regulowane. Zamiast wybierać pomiędzy możliwościami agentów a prywatnością danych, organizacje mogą mieć obie te korzyści. Agent uzyskuje dostęp do potrzebnych informacji, ale dane wrażliwe są automatycznie chronione przez warstwę data harness. Podejście to jest szczególnie atrakcyjne dla klientów korporacyjnych, którzy chcą korzystać z agentów AI, ale nie mogą zaakceptować zagrożenia prywatności wynikającego z tradycyjnego MCP.
Być może najbardziej przełomową korzyścią podejścia opartego na wykonywaniu kodu jest możliwość tworzenia, zapisywania i rozwijania własnych umiejętności przez agentów. W tradycyjnych implementacjach MCP zestaw dostępnych narzędzi jest ustalany w momencie wdrożenia. Agent może korzystać tylko z tych narzędzi, które mu przydzielono, nie może tworzyć nowych ani modyfikować istniejących. Przy wykonywaniu kodu agenci mogą generować nowe funkcje i zapisywać je w systemie plików, tworząc trwałe umiejętności, z których mogą korzystać przy kolejnych zadaniach.
Możliwość ta jest powiązana z pojawiającą się koncepcją “umiejętności” (skills) w architekturze agentów, niedawno wprowadzoną przez czołowe organizacje badawcze AI. Zamiast postrzegać agentów jako posiadających stały zestaw możliwości, możemy myśleć o nich jako o podmiotach, których zestaw umiejętności rośnie i ewoluuje z czasem. Gdy agent napotka zadanie wymagające nowej kompetencji, może ją stworzyć, przetestować i zapisać do późniejszego użytku. Z czasem agenci stają się coraz bardziej kompetentni i wyspecjalizowani dla swojego zakresu i zastosowań.
Konsekwencje dla rozwoju agentów są ogromne. Zamiast oczekiwać od deweloperów przewidywania każdego możliwego narzędzia, którego agent może potrzebować, agenci mogą tworzyć własne narzędzia na bieżąco. Powoduje to bardziej adaptacyjne, uczące się podejście do rozwoju agentów, gdzie kompetencje pojawiają się organicznie w odpowiedzi na rzeczywiste potrzeby. Agent działający w określonej dziedzinie może rozwinąć bogaty zestaw wyspecjalizowanych umiejętności, których deweloper mógłby nigdy nie przewidzieć.
FlowHunt dostrzegł ograniczenia tradycyjnych implementacji MCP i zbudował swoją infrastrukturę agentów w oparciu o wykonywanie kodu. Taki wybór architektoniczny odzwierciedla dogłębne zrozumienie tego, co czyni agentów naprawdę autonomicznymi i efektywnymi. Dzięki wdrożeniu wykonywania kodu jako głównego mechanizmu interakcji agent-narzędzie, FlowHunt umożliwia użytkownikom tworzenie agentów wydajniejszych, bardziej autonomicznych i tańszych w utrzymaniu niż te bazujące na MCP.
Platforma FlowHunt dostarcza infrastrukturę potrzebną do bezpiecznego i niezawodnego wykonywania kodu. Obejmuje to bezpieczne środowisko sandbox, w którym agenci mogą generować i wykonywać kod, kompleksowe logowanie i monitoring do śledzenia zachowań agentów oraz wbudowane mechanizmy ochrony danych, które zapewniają odpowiednie traktowanie informacji wrażliwych. Zamiast wymagać od użytkowników samodzielnego budowania tej infrastruktury, FlowHunt oferuje ją jako usługę zarządzaną, pozwalając użytkownikom skupić się na tworzeniu skutecznych agentów, a nie na zarządzaniu infrastrukturą.
Podejście FlowHunt obejmuje także progresywne ujawnianie, pozwalając użytkownikom podłączać setki czy tysiące narzędzi i API bez pogorszenia wydajności. Platforma obsługuje wykrywanie narzędzi, generowanie kodu i jego wykonywanie w sposób zoptymalizowany zarówno pod kątem wydajności, jak i niezawodności. Użytkownicy mogą budować rozbudowane ekosystemy agentów, które rosną i ewoluują w czasie, a agenci odkrywają i wykorzystują nowe możliwości wedle potrzeb.
Choć podejście oparte na wykonywaniu kodu oferuje znaczące korzyści, trzeba mieć świadomość jego ograniczeń i kompromisów. Pierwszym poważnym ograniczeniem jest niezawodność. Gdy agenci muszą za każdym razem generować kod do wywołania narzędzia, pojawia się większa szansa na błędy. Agent może wygenerować kod z błędami składniowymi, logicznymi lub błędnie zrozumieć parametry wywołania API. Wymaga to solidnego obsługi błędów, mechanizmów powtórzeń i potencjalnie nadzoru ludzkiego przy krytycznych operacjach. Tradycyjny MCP z z góry określonymi narzędziami i sztywnymi interfejsami jest z natury bardziej niezawodny, bo zostawia agentowi mniej miejsca na popełnienie błędu.
Drugim istotnym ograniczeniem jest narzut infrastrukturalny. Bezpieczne wdrożenie wykonywania kodu wymaga uruchomienia bezpiecznego środowiska sandbox, gdzie agenci mogą wykonywać kod bez ryzyka dla bezpieczeństwa systemu lub nieautoryzowanego dostępu do zasobów. Sandbox musi być odizolowany od głównych systemów, mieć kontrolowany dostęp do zewnętrznych API i być monitorowany pod kątem bezpieczeństwa. Wdrożenie takiej infrastruktury wymaga znacznego nakładu pracy i wiedzy technicznej. Organizacje, które rozważają podejście oparte na wykonywaniu kodu, muszą albo zbudować tę infrastrukturę samodzielnie, albo skorzystać z platformy takiej jak FlowHunt, oferującej ją jako usługę zarządzaną.
Warto też pamiętać o wymaganiach operacyjnych. Wykonywanie kodu wymaga bardziej zaawansowanego monitoringu i logowania, by rozumieć działania agentów i szybko diagnozować problemy. Tradycyjny MCP z sztywnymi definicjami narzędzi jest łatwiejszy do monitorowania, bo możliwe działania agenta są ograniczone. Przy wykonywaniu kodu agent ma większą swobodę, a to oznacza więcej nieprzewidzianych zachowań, które trzeba analizować i rozumieć.
Mimo przewagi wykonywania kodu, MCP nie odchodzi do lamusa. Istnieją scenariusze, w których MCP pozostaje właściwym wyborem. Proste, jasno zdefiniowane przypadki z niewielką złożonością API to dobre zastosowania dla MCP. Przykładem są scenariusze obsługi klienta, gdzie agent ma utworzyć zgłoszenie, sprawdzić jego status lub uzyskać dostęp do bazy wiedzy — nie jest tu potrzebna elastyczność wykonywania kodu. API są proste, transformacje danych minimalne, a korzyści z niezawodności sztywnych interfejsów MCP przewyższają elastyczność wykonywania kodu.
MCP ma sens również wtedy, gdy budujesz narzędzia udostępniane wielu agentom i organizacjom. Jeśli tworzysz narzędzie, które ma być szeroko dzielone w ekosystemie, wdrożenie go jako serwera MCP czyni je dostępnym dla wielu użytkowników i platform. Standaryzacja MCP jest cenna dla dystrybucji narzędzi i budowy ekosystemu, nawet jeśli nie jest optymalna pod kątem wydajności pojedynczego agenta.
Dodatkowo, dla organizacji niemających zasobów lub wiedzy do bezpiecznego wdrożenia wykonywania kodu, MCP oferuje prostszą ścieżkę do rozwoju agentów. Trzeba się liczyć z kompromisem w zakresie wydajności i autonomii, ale prostota i niezawodność mogą być ważniejsze w niektórych przypadkach lub dla konkretnych firm.
Przejście od MCP do wykonywania kodu odzwierciedla szerszą zasadę architektoniczną: każda dodatkowa warstwa abstrakcji w systemie agentów ogranicza ich autonomię i elastyczność. Zmuszając agentów do działania przez z góry określone interfejsy i definicje narzędzi, ograniczamy ich możliwości. Współczesne duże modele językowe są na tyle dobre w generowaniu kodu, że warto pozwolić im współpracować bezpośrednio z kodem i API, zamiast zmuszać do użycia pośrednich warstw abstrakcji.
Zasada ta dotyczy nie tylko MCP. Sugeruje, że wraz ze wzrostem możliwości agentów AI powinniśmy dążyć do zapewnienia im jak najbardziej bezpośredniego dostępu do systemów i danych, których potrzebują, zamiast budowania kolejnych warstw pośrednich. Każda dodatkowa warstwa zwiększa złożoność, zużycie tokenów i ogranicza zdolność agenta do adaptacji i rozwiązywania nowych problemów. Najskuteczniejsze architektury agentów to te, które minimalizują niepotrzebne abstrakcje i pozwalają agentom działać jak najbliżej systemów, z którymi mają współpracować.
To nie oznacza całkowitej rezygnacji z abstrakcji — pewien poziom struktury i zabezpieczeń jest konieczny. Oznacza to jednak świadome podejście do tego, jakie abstrakcje wprowadzamy i w jakim celu. Wykonywanie kodu to bardziej bezpośredni, mniej złożony sposób budowania agentów, a poprawa wydajności pokazuje, że warto rozważyć ten kompromis infrastrukturalny.
Dla organizacji rozważających przejście z MCP na wykonywanie kodu istnieje kilka kluczowych aspektów wdrożeniowych. Po pierwsze, trzeba zbudować bezpieczne środowisko sandbox. Może to być środowisko kontenerowe, maszyna wirtualna lub wyspecjalizowana usługa do bezpiecznego wykonywania kodu. Sandbox musi być odizolowany od głównych systemów, mieć kontrolowany dostęp do sieci i być monitorowany pod kątem bezpieczeństwa. Po drugie, trzeba wdrożyć kompleksową obsługę błędów i mechanizmy powtórzeń. Agenci generują kod, więc musisz być przygotowany na błędy składniowe, logiczne i niepowodzenia API. System musi wykrywać te błędy, przekazywać agentowi czytelne informacje zwrotne i umożliwiać powtórzenia lub alternatywne rozwiązania.
Po trzecie, należy ustalić jasne konwencje organizacji i nazewnictwa narzędzi. Struktura folderów i konwencje nazewnictwa mają ogromny wpływ na łatwość odnajdywania i poprawnego używania narzędzi przez agentów. Dobrze zorganizowane i jasno nazwane narzędzia są łatwiejsze do odnalezienia i poprawnego użycia. Po czwarte, od początku należy wdrożyć mechanizmy ochrony danych. Niezależnie czy poprzez anonimizację, zaciemnianie czy inne techniki, powinieneś mieć jasną strategię ochrony wrażliwych danych przepływających przez system agentów.
Na koniec, trzeba zainwestować w monitoring i obserwowalność. Wykonywanie kodu zwiększa złożoność i potencjał nieprzewidzianych zachowań. Kompleksowe logowanie, monitoring i alertowanie pomagają zrozumieć działania agentów i szybko reagować na pojawiające się problemy.
Przejście od MCP do wykonywania kodu to element szerszej ewolucji postrzegania architektury agentów AI. Wraz ze wzrostem możliwości i powszechności agentów okazuje się, że abstrakcje budowane dla wcześniejszych, mniej zaawansowanych systemów, stają się ograniczeniem zamiast wsparcia. Przyszłość architektury agentów to prawdopodobnie jeszcze bardziej bezpośrednia interakcja agentów z systemami, z którymi muszą współpracować, przy minimalnej liczbie warstw pośrednich.
Ta ewolucja będzie zapewne przebiegać równolegle z poprawą niezawodności i bezpieczeństwa agentów. Dając agentom coraz większy dostęp do systemów, musimy wdrażać lepsze mechanizmy zapewniające odpowiedzialne korzystanie z tego dostępu. Może to oznaczać bardziej zaawansowane sandboxy, lepszy monitoring i audyt czy nowe podejścia do kontroli i zgodności działania agentów. Celem jest maksymalizacja autonomii i skuteczności agentów przy zachowaniu właściwych zabezpieczeń.
Prawdopodobnie będziemy też obserwować dalszy rozwój sposobów odkrywania i używania narzędzi przez agentów. Progresywne ujawnianie to krok naprzód, ale wraz z dojrzewaniem branży pojawią się jeszcze bardziej zaawansowane metody selekcji i wykrywania narzędzi. Agenci mogą nauczyć się przewidywać, jakich narzędzi będą potrzebować, zanim zaistnieje taka potrzeba, lub optymalizować wybór narzędzi pod kątem wydajności i kosztów.
Wykonywanie kodu otwiera też możliwości optymalizacji przez samych agentów. Agent może wygenerować kod do rozwiązania problemu, a potem go przeanalizować i samodzielnie zoptymalizować lub ulepszyć. Z czasem agenci mogą rozwijać coraz bardziej zaawansowane i wydajne rozwiązania dla powtarzających się problemów, ucząc się i doskonaląc poprzez doświadczenie.
Pojawienie się wykonywania kodu jako alternatywy dla MCP oznacza fundamentalną zmianę w sposobie myślenia o architekturze agentów AI. Pozwalając agentom na bezpośrednie generowanie i wykonywanie kodu zamiast pracy poprzez z góry zdefiniowane narzędzia i sztywne interfejsy, możemy radykalnie zmniejszyć zużycie tokenów, poprawić autonomię agentów i umożliwić realizację bardziej zaawansowanych scenariuszy. Choć MCP wciąż będzie miał zastosowanie w określonych przypadkach i jako standard dystrybucji narzędzi, to wykonywanie kodu okazuje się lepszym podejściem do budowy wydajnych, autonomicznych agentów AI. Redukcja zużycia tokenów o 98% wraz z poprawą wydajności i autonomii agenta dowodzi, że ta zmiana architektoniczna jest nie tylko teoretycznie uzasadniona, ale i praktycznie wartościowa. W miarę rozwoju coraz bardziej zaawansowanych systemów agentów AI, zrozumienie tej ewolucji architektury i świadomy wybór odpowiedniego podejścia będą kluczowe dla sukcesu. Przyszłość agentów AI leży nie w dodawaniu kolejnych warstw abstrakcji, lecz w eliminowaniu zbędnych i zapewnianiu agentom bezpośredniego dostępu oraz elastyczności niezbędnej do samodzielnego, efektywnego rozwiązywania złożonych problemów.
MCP to otwarty standard służący do łączenia agentów AI z zewnętrznymi systemami i API. Zapewnia uniwersalny protokół, który pozwala deweloperom tworzyć narzędzia raz i udostępniać je w całym ekosystemie agentów AI, umożliwiając łatwiejszą współpracę i integrację.
MCP zużywa wiele tokenów z dwóch głównych powodów: po pierwsze, definicje narzędzi ze wszystkich podłączonych serwerów MCP ładowane są do okna kontekstu z góry, nawet jeśli potrzebne jest tylko jedno narzędzie; po drugie, pośrednie wyniki działania narzędzi (jak pełne transkrypcje dokumentów) przekazywane są przez okno kontekstu, nawet gdy potrzebna jest tylko część danych.
Wykonywanie kodu pozwala agentom importować i wywoływać tylko te narzędzia, które są im rzeczywiście potrzebne, zamiast ładowania wszystkich definicji narzędzi z góry. Dodatkowo, agenci mogą zapisywać pośrednie wyniki jako zmienne lub pliki i pobierać jedynie niezbędne szczegóły, co ogranicza ilość danych przekazywanych przez okno kontekstu nawet o 98%.
Najważniejsze korzyści to redukcja zużycia tokenów (nawet o 98% mniej), zwiększona autonomia agenta, progresywne ujawnianie narzędzi, lepsza ochrona prywatności dzięki anonimizacji danych, trwałość stanu oraz możliwość dynamicznego tworzenia i rozwijania własnych umiejętności przez agentów.
Tak, główne ograniczenia to mniejsza niezawodność (agent musi za każdym razem poprawnie wygenerować kod) oraz większe wymagania infrastrukturalne (potrzeba bezpiecznego środowiska sandbox do bezpiecznego wykonywania kodu i obsługi interakcji z API).
Nie, MCP nadal będzie użyteczne w prostszych przypadkach, np. w obsłudze klienta, gdzie złożoność API jest niska i nie są potrzebne zaawansowane przekształcenia danych. Jednak dla bardziej złożonych zastosowań wymagających wysokiej autonomii i efektywności, wykonywanie kodu jest lepszym podejściem.
Arshia jest Inżynierką Przepływów Pracy AI w FlowHunt. Z wykształceniem informatycznym i pasją do sztucznej inteligencji, specjalizuje się w tworzeniu wydajnych przepływów pracy, które integrują narzędzia AI z codziennymi zadaniami, zwiększając produktywność i kreatywność.
Dowiedz się, jak zaawansowana architektura agentów FlowHunt ogranicza zużycie tokenów i maksymalizuje autonomię Twoich przepływów AI.
Dowiedz się, dlaczego ograniczenia MCP w Claude nie sprawdzają się w pracy agentów AI i jak zaawansowany serwer MCP FlowHunt zapewnia lepszą integrację z Google...
Agentowe AI redefiniuje automatyzację przepływów pracy dzięki Model Context Protocol (MCP), umożliwiając skalowalną, dynamiczną integrację agentów AI z różnorod...
Dowiedz się, czym są serwery MCP (Model Context Protocol), jak działają i dlaczego rewolucjonizują integrację AI. Odkryj, jak MCP upraszcza łączenie agentów AI ...
Zgoda na Pliki Cookie
Używamy plików cookie, aby poprawić jakość przeglądania i analizować nasz ruch. See our privacy policy.
