Preskúmajte, prečo Model Context Protocol (MCP) nemusí byť ideálnou abstrakciou pre AI agentov, a objavte lepší prístup vykonávania kódu, ktorý znižuje spotrebu tokenov o 98% a zároveň zlepšuje autonómiu a výkon agentov.
Oblasť vývoja AI agentov prechádza zásadnou zmenou. Najnovšie poznatky od lídrov z odvetvia spochybnili jeden z najrozšírenejších štandardov v tejto oblasti: Model Context Protocol (MCP). Hoci MCP bol navrhnutý na štandardizáciu spôsobu, akým AI agenti komunikujú s externými systémami, objavujú sa dôkazy, že táto abstrakcia môže v skutočnosti obmedzovať výkon agentov, zvyšovať náklady a znižovať autonómiu. V tomto komplexnom sprievodcovi preskúmame, prečo sa vykonávanie kódu stáva lepšou alternatívou k MCP, ako môže znížiť spotrebu tokenov až o 98% a čo to znamená pre budúcnosť architektúry AI agentov. Či už budujete podnikové AI systémy alebo skúmate automatizáciu na báze agentov, pochopenie tejto zmeny paradigmy je kľúčové pre správne architektonické rozhodnutia.
Model Context Protocol predstavuje významný pokus o štandardizáciu vývoja AI agentov. V jadre je MCP otvorený štandard navrhnutý na prepojenie AI agentov s externými systémami, API a dátovými zdrojmi. Základná myšlienka MCP je elegantná: namiesto toho, aby každý vývojár budoval vlastné integrácie medzi svojimi agentmi a externými nástrojmi, MCP poskytuje univerzálny protokol, ktorý umožňuje vývojárom implementovať integrácie raz a zdieľať ich naprieč celým ekosystémom. Táto štandardizácia bola pre AI komunitu prelomová a umožnila bezprecedentnú spoluprácu a zdieľanie nástrojov medzi vývojármi po celom svete.
Z technického pohľadu je MCP v podstate špecifikácia API optimalizovaná pre spotrebu AI agentmi, nie pre ľudských vývojárov. Zatiaľ čo tradičné API sú navrhnuté s ohľadom na zážitok vývojára, MCP je špecificky navrhnuté tak, aby ho využívali veľké jazykové modely a autonómni agenti. Protokol definuje, ako majú agenti žiadať informácie, ako majú byť nástroje popísané a ako majú byť výsledky formátované pre optimálne pochopenie agentom. Prelom MCP nebol nutne v samotnom protokole – bola to celoplošná adopcia v odvetví, ktorá vytvorila jednotný ekosystém. Keď sa Anthropic a ďalší veľkí hráči zjednotili okolo MCP, znamenalo to, že vývojári mohli vytvárať nástroje raz a tie fungovali naprieč viacerými platformami a implementáciami agentov.
Hodnota MCP je lákavá: sľubuje odomknutie celého ekosystému integrácií, skrátenie vývojového času a umožňuje agentom prístup k tisícom nástrojov bez potreby individuálnych úprav každej integrácie. Táto štandardizácia viedla k rýchlemu rozmachu MCP serverov v odvetví, pričom vývojári vytvárali špecializované servery pre všetko od prístupu k databázam po integrácie s API tretích strán. Prísľubom bolo, že čím viac MCP serverov bude dostupných, tým schopnejší a autonómnejší budú agenti, schopní riešiť komplexnejšie úlohy vďaka bohatému ekosystému hotových nástrojov.
Zatiaľ čo MCP vyriešilo problém štandardizácie, zaviedlo novú sadu výziev, ktoré sa stávajú čoraz zreteľnejšími, keď AI agenti dosahujú vyššiu úroveň sofistikovanosti a sú nasadzovaní vo veľkom. Najvýznamnejším problémom je nadmerná spotreba tokenov, ktorá priamo ovplyvňuje náklady aj výkon AI agentov. Pochopenie tohto problému si vyžaduje preskúmanie spôsobu, akým sú MCP servery zvyčajne implementované a ako s nimi agenti pracujú v praxi.
Keď sa AI agent pripojí na MCP server, dostane komplexnú dokumentáciu ku každému dostupnému nástroju na danom serveri. Typický MCP server obsahuje 20 až 30 rôznych nástrojov, každý s detailným popisom, špecifikáciou parametrov a príkladmi použitia. V reálnych nasadeniach organizácie len zriedka pripájajú jediný MCP server k svojim agentom. Zvyčajne ich integrujú päť, šesť alebo ešte viac, aby agenti získali prístup k rôznym schopnostiam. To znamená, že aj keď agent potrebuje použiť iba jeden špecifický nástroj, celé kontextové okno je zaplnené popismi a metadátami ku všetkým dostupným nástrojom naprieč pripojenými servermi. Toto je prvý hlavný zdroj plytvania tokmi: agenti sú nútení prenášať informácie o nástrojoch, ktoré nepotrebujú, čo zvyšuje latenciu, náklady a môže zvýšiť aj mieru halucinácií.
Druhý veľký zdroj spotreby tokenov prichádza z medzivýsledkov nástrojov. Predstavte si praktický scenár: agent potrebuje získať prepis z Google Drive, aby z neho vybral konkrétne informácie. MCP nástroj na získanie dokumentov môže vrátiť 50 000 tokenov obsahu, alebo v prípade väčších dokumentov môže dokonca prekročiť limity kontextového okna. Agent však môže potrebovať len prvý odsek alebo konkrétnu časť prepisu. Napriek tomu je celý dokument odovzdaný cez kontextové okno, čím sa zbytočne spotrebúvajú tokeny a je možné prekročiť dostupné limity kontextu. Táto neefektivita sa násobí pri viacerých volaniach nástrojov a pri zložitých workflowoch agentov s desiatkami krokov je plytvanie tokmi obrovské.
Nad rámec spotreby tokenov je tu aj hlbší architektonický problém: MCP znižuje autonómiu agenta. Každá pridaná vrstva abstrakcie v systéme agenta obmedzuje, čo agent môže robiť a akou flexibilitou môže riešiť problémy. Keď sú agenti nútení pracovať v rámci vopred definovaných definícií nástrojov a pevných MCP rozhraní, strácajú schopnosť adaptovať sa, transformovať dáta novými spôsobmi alebo vytvárať vlastné riešenia na jedinečné problémy. Základným cieľom budovania AI agentov je dosiahnuť autonómne vykonávanie úloh, avšak abstrakčná vrstva MCP v skutočnosti tento cieľ oslabuje tým, že obmedzuje flexibilitu a rozhodovaciu schopnosť agenta.
Alternatívny prístup, ktorý získava na popularite, rieši tieto obmedzenia využitím základnej schopnosti moderných veľkých jazykových modelov: generovania kódu. Namiesto spoliehania sa na vopred pripravené definície nástrojov a pevné MCP rozhrania tento prístup umožňuje agentom generovať a priamo vykonávať kód, volať API a nástroje podľa potreby cez kód, nie cez štandardizovaný protokol. Tento posun predstavuje zásadné prehodnotenie spôsobu, akým by agenti mali komunikovať s externými systémami.
Architektúra pre tento prístup je elegantne jednoduchá. Namiesto pripájania sa k MCP serverom si systém udržiava štruktúrovanú hierarchiu priečinkov, kde každý priečinok reprezentuje MCP server a v ňom sú podpriečinky pre konkrétne kategórie nástrojov obsahujúce jednoduché TypeScript súbory, ktoré implementujú jednotlivé nástroje. Keď agent potrebuje použiť nástroj, nehľadá vopred pripravenú definíciu v kontextovom okne – namiesto toho generuje kód, ktorý importuje potrebný nástroj z príslušného priečinka a priamo ho volá. Tento prístup zásadne mení spôsob, akým prebieha tok informácií v systéme a ako agenti komunikujú s externými schopnosťami.
Výkonové zlepšenia z tohto prístupu sú dramatické. Prenášaním len konkrétneho nástroja, ktorý agent potrebuje, namiesto všetkých dostupných nástrojov zo všetkých pripojených serverov, spotreba tokenov na definície nástrojov výrazne klesá. Ešte významnejšie je, že agenti môžu teraz inteligentne pracovať s medzivýsledkami. Namiesto prenášania 50 000-tokenového dokumentu cez kontextové okno môže agent dokument uložiť do súborového systému a vybrať si len konkrétne informácie, ktoré potrebuje. V reálnych implementáciách tento prístup preukázal zníženie spotreby tokenov až o 98% v porovnaní s tradičnými MCP implementáciami, pričom súčasne zlepšuje výkon a autonómiu agentov.
Jedným z najsilnejších benefitov prístupu cez vykonávanie kódu je tzv. “progresívne sprístupňovanie”. Pri tradičnom MCP sú agenti limitovaní veľkosťou kontextového okna – existuje praktický strop, koľko nástrojov možno pripojiť, než sa kontext preplní. Pri vykonávaní kódu toto obmedzenie v podstate mizne. Agent môže teoreticky získať prístup k tisícom MCP serverov a nástrojov, no načíta len tie, ktoré v danom momente potrebuje.
To umožňuje vyhľadávací mechanizmus, ktorý agentom umožňuje objaviť, aké nástroje a MCP servery sú dostupné. Keď agent potrebuje nástroj, ktorý ešte nepoužil, môže prehľadať dostupné nástroje, nájsť vhodný a importovať ho. Vzniká tak škálovateľná architektúra, kde počet dostupných nástrojov neovplyvňuje výkon agenta. Organizácie môžu budovať rozsiahle ekosystémy nástrojov bez obáv z obmedzení kontextového okna a agenti môžu objavovať a používať nové nástroje podľa potreby bez nutnosti opakovaného nasadenia či konfigurácie.
Praktické dôsledky sú významné. Veľký podnik môže mať stovky interných API, databáz a služieb, ktoré chce sprístupniť agentom. Pri tradičnom MCP by pripojenie všetkých spôsobilo neúnosné zahltenie kontextového okna. S progresívnym sprístupňovaním cez vykonávanie kódu môžu agenti efektívne pristupovať k celému ekosystému, objavovať a používať nástroje podľa potreby. To umožňuje skutočne komplexné schopnosti agentov bez výkonnostných trestov typických pre tradičné MCP implementácie.
Podnikové organizácie, najmä tie v regulovaných odvetviach, majú veľké obavy o ochranu dát a ich zverejnenie. Pri použití tradičného MCP s externými poskytovateľmi modelov ako Anthropic alebo OpenAI sú všetky dáta, ktoré prechádzajú cez agenta – vrátane citlivých obchodných informácií, údajov o zákazníkoch a proprietárnych informácií – prenášané do infraštruktúry poskytovateľa modelu. Pre organizácie so striktnými požiadavkami na správu dát alebo súlad s reguláciami je to často neakceptovateľné.
Prístup cez vykonávanie kódu ponúka riešenie pomocou tzv. “data harness”. Implementáciou vykonávania kódu v kontrolovanom prostredí môžu organizácie pridať vrstvu, ktorá automaticky anonymizuje alebo rediguje citlivé údaje skôr, než sa dostanú k externému poskytovateľovi modelu. Napríklad nástroj na získanie údajov o zákazníkoch z tabuľky môže byť upravený tak, aby automaticky anonymizoval e-mailové adresy, telefónne čísla a iné osobné údaje. Agent má stále prístup k potrebným dátam pre svoju úlohu, ale citlivé informácie sú chránené pred tretími stranami.
Táto schopnosť je obzvlášť cenná pre organizácie pracujúce so zdravotníckymi, finančnými alebo inými regulovanými dátami. Organizácie už nemusia voliť medzi schopnosťami agenta a ochranou údajov – môžu mať oboje. Agent môže pristupovať k potrebným dátam, pričom citlivé informácie sú automaticky chránené prostredníctvom vrstvy data harness. Tento prístup je mimoriadne atraktívny pre firemných klientov, ktorí chcú využívať AI agentov, ale nemôžu akceptovať riziká tradičných MCP implementácií.
Možno najtransformačnejším benefitom prístupu cez vykonávanie kódu je schopnosť agentov vytvárať, uchovávať a rozvíjať vlastné zručnosti. Pri tradičných MCP implementáciách je sada dostupných nástrojov fixná v čase nasadenia. Agent môže používať len nástroje, ktoré mu boli pridelené, no nemôže vytvárať nové alebo upravovať existujúce. S vykonávaním kódu však agenti môžu generovať nové funkcie a ukladať ich do súborového systému, čím vytvárajú trvalé zručnosti použiteľné aj v budúcich úlohách.
Táto schopnosť súvisí s novým konceptom “zručností” v architektúre agentov, ktorý nedávno predstavili popredné výskumné AI organizácie. Namiesto toho, aby sme vnímali agentov ako entity s fixnou sadou schopností, môžeme ich vnímať ako bytosti so súborom zručností, ktorý rastie a vyvíja sa v čase. Keď agent narazí na úlohu, na ktorú nemá schopnosť, môže si ju vytvoriť, otestovať a uložiť pre budúce využitie. Postupom času sa agenti stávajú čoraz schopnejšími a špecializovanejšími pre svoje domény a prípady použitia.
Dôsledky pre vývoj agentov sú zásadné. Namiesto toho, aby vývojári museli predvídať každý možný nástroj, ktorý môže agent potrebovať, môžu si agenti potrebné nástroje vytvárať sami. Vzniká tak adaptívnejší, na učenie orientovaný prístup k vývoju agentov, kde schopnosti vznikajú organicky podľa skutočných potrieb a používania. Agent pracujúci v konkrétnej oblasti si môže vyvinúť bohatú sadu špecializovaných zručností, ktoré by vývojár nikdy manuálne nevytváral.
FlowHunt rozpoznal limity tradičných MCP implementácií a postavil infraštruktúru agentov na prístupe vykonávania kódu. Toto architektonické rozhodnutie odráža hlboké pochopenie toho, čo robí agenta naozaj autonómnym a efektívnym. Implementáciou vykonávania kódu ako hlavného mechanizmu interakcie agent-nástroj umožňuje FlowHunt svojim používateľom budovať agentov, ktorí sú efektívnejší, autonómnejší a cenovo výhodnejší než tí postavení na tradičných MCP základoch.
Platforma FlowHunt poskytuje infraštruktúru potrebnú na bezpečnú a spoľahlivú implementáciu vykonávania kódu. Zahŕňa to bezpečné sandboxové prostredie, kde môžu agenti bezpečne generovať a vykonávať kód, komplexné logovanie a monitoring na sledovanie správania agentov a zabudované mechanizmy ochrany dát, aby boli citlivé informácie náležite spracované. Namiesto toho, aby si používatelia museli túto infraštruktúru budovať sami, FlowHunt ju poskytuje ako službu, čím umožňuje sústrediť sa na budovanie efektívnych agentov namiesto správy infraštruktúry.
Prístup FlowHunt zahŕňa aj progresívne sprístupňovanie, ktoré používateľom umožňuje pripojiť stovky až tisíce nástrojov a API bez zhoršenia výkonu. Platforma rieši objavovanie nástrojov, generovanie kódu a jeho vykonávanie spôsobom optimalizovaným pre výkon aj spoľahlivosť. Používatelia môžu budovať rozsiahle ekosystémy agentov, ktoré sa v čase rozvíjajú, pričom agenti objavujú a využívajú nové schopnosti podľa potreby.
Hoci prístup cez vykonávanie kódu prináša významné výhody, je dôležité priznať si jeho limity a kompromisy. Prvým veľkým limitom je spoľahlivosť. Ak agenti musia zakaždým generovať kód pri volaní nástroja, zvyšuje sa pravdepodobnosť výskytu chýb. Agent môže generovať syntakticky nesprávny kód, spraviť logické chyby vo volaní nástroja alebo nesprávne pochopiť požadované parametre API. Vyžaduje to robustné spracovanie chýb, mechanizmy opakovania a prípadne ľudský dohľad pri kritických operáciách. Tradičné MCP s vopred definovanými nástrojmi a pevnými rozhraniami je spoľahlivejšie, pretože agent má menší priestor na chyby.
Druhým veľkým limitom je infraštruktúrna záťaž. Implementovať bezpečné vykonávanie kódu si vyžaduje zriadiť bezpečné sandboxové prostredie, kde môžu agenti vykonávať kód bez ohrozenia bezpečnosti systému alebo prístupu k neoprávneným zdrojom. Tento sandbox musí byť izolovaný od hlavného systému, mať kontrolovaný prístup k externým API a byť monitorovaný pre bezpečnostné incidenty. Nastavenie takejto infraštruktúry vyžaduje značné inžinierske úsilie a expertízu. Organizácie, ktoré zvažujú prístup cez vykonávanie kódu, si musia túto infraštruktúru buď vybudovať sami alebo využiť platformu ako FlowHunt, ktorá ju poskytuje ako službu.
Sú tu aj prevádzkové aspekty. Vykonávanie kódu si vyžaduje sofistikovanejší monitoring a logovanie na pochopenie správania agentov a riešenie problémov. Tradičné MCP s fixnými definíciami nástrojov je jednoduchšie na monitorovanie, pretože možné akcie sú viac obmedzené. Pri vykonávaní kódu majú agenti väčšiu slobodu, čo znamená viac možností nečakaného správania, ktoré je potrebné analyzovať.
Napriek výhodám vykonávania kódu MCP nezaniká. Existujú konkrétne scenáre, kde je MCP stále vhodnou voľbou. Jednoduché, dobre definované prípady s nízkou komplexnosťou API sú dobrými kandidátmi pre MCP. Napríklad scenáre zákazníckej podpory, kde agent potrebuje vytvoriť tiket, zistiť stav tiketu alebo pristupovať k znalostnej báze, nevyžadujú flexibilitu vykonávania kódu. API sú jednoduché, transformácie dát minimálne a spoľahlivosť MCP s pevnými rozhraniami prevyšuje flexibilitu vykonávania kódu.
MCP má tiež zmysel, keď budujete nástroje, ktoré budú používať mnohí agenti a organizácie. Ak vytvárate nástroj, ktorý chcete zdieľať naprieč ekosystémom, implementácia ako MCP server ho sprístupní širokému spektru používateľov a platforiem. Štandardizácia MCP je cenná na distribúciu nástrojov a budovanie ekosystému, aj keď nemusí byť optimálna na výkon individuálneho agenta.
Okrem toho, pre organizácie, ktoré nemajú expertízu alebo zdroje na bezpečnú implementáciu vykonávania kódu, MCP ponúka jednoduchšiu cestu k vývoju agentov. Kompromisom je nižší výkon a autonómia, no jednoduchosť a spoľahlivosť môžu byť pre niektoré organizácie či prípady použitia dôležitejšie.
Posun od MCP k vykonávaniu kódu odráža širší architektonický princíp: každá vrstva abstrakcie pridaná do systému agenta znižuje jeho autonómiu a flexibilitu. Keď nútite agentov pracovať cez vopred definované rozhrania a pevné definície nástrojov, obmedzujete, čo môžu robiť. Moderné veľké jazykové modely sú dnes výnimočne dobré v generovaní kódu, preto má zmysel umožniť im pracovať priamo s kódom a API namiesto vynucovania medzivrstiev abstrakcie.
Tento princíp presahuje MCP. Naznačuje, že ako AI agenti získavajú na schopnostiach, mali by sme im dávať priamejší prístup k systémom a dátam, s ktorými potrebujú pracovať, namiesto budovania ďalších a ďalších vrstiev abstrakcie. Každá vrstva pridáva komplexnosť, zvyšuje spotrebu tokenov a znižuje schopnosť agenta adaptovať sa a riešiť nové problémy. Najefektívnejšie architektúry agentov budú pravdepodobne tie, ktoré minimalizujú zbytočnú abstrakciu a umožnia agentom čo najpriamejšiu prácu s podkladovými systémami.
To však neznamená úplné zrušenie všetkých abstrakcií – určitá úroveň štruktúry a bezpečnostných opatrení je nevyhnutná. Znamená to však, že by sme mali byť úmyselní v pridávaní abstrakcií a jasne si uvedomovať ich účel. Prístup vykonávania kódu je priamy, menej abstraktný spôsob budovania agentov a výkonnostné zlepšenia ukazujú, že táto cesta stojí za zvýšenú komplexnosť infraštruktúry.
Pre organizácie, ktoré zvažujú prechod z MCP na vykonávanie kódu, existuje niekoľko implementačných odporúčaní. Najskôr je potrebné vytvoriť bezpečné sandboxové prostredie. Môže to byť kontajnerizované prostredie, virtuálny stroj alebo špecializovaná služba na bezpečné vykonávanie kódu. Sandbox musí byť izolovaný od hlavných systémov, mať kontrolovaný prístup na sieť a byť monitorovaný z hľadiska bezpečnosti. Ďalej je potrebné implementovať komplexné spracovanie chýb a logiku opakovania. Keďže agenti generujú kód, treba byť pripravený na syntaxové chyby, logické chyby a zlyhania API. Systém musí tieto chyby rozpoznať, poskytnúť zmysluplnú spätnú väzbu agentovi a umožniť opakovanie alebo alternatívny postup.
Tretím odporúčaním je zaviesť jasné konvencie pre organizáciu a pomenovanie nástrojov. Štruktúra priečinkov a pomenovanie nástrojov výrazne ovplyvňujú, ako ľahko ich agenti objavia a správne použijú. Dobre organizované a jasne pomenované nástroje sú pre agentov ľahšie použiteľné. Štvrtou radou je od začiatku implementovať mechanizmy ochrany dát. Či už cez anonymizáciu, redakciu alebo iné techniky, treba mať jasnú stratégiu na ochranu citlivých údajov, ktoré prechádzajú agentovým systémom.
Napokon je potrebné investovať do monitorovania a pozorovateľnosti. Vykonávanie kódu prináša väčšiu komplexnosť a viac možností nečakaného správania. Komplexné logovanie, monitoring a alertovanie pomôžu pochopiť, čo agenti robia a rýchlo identifikovať a riešiť vzniknuté problémy.
Posun od MCP k vykonávaniu kódu predstavuje širšiu evolúciu spôsobu, akým uvažujeme o architektúre AI agentov. Ako agenti získavajú na schopnostiach a sú nasadzovaní vo väčšom meradle, zistili sme, že abstrakcie, ktoré sme vytvorili pre skoršie, menej schopné systémy, sa stávajú skôr prekážkami než pomocou. Budúcnosť architektúry agentov pravdepodobne zahŕňa ešte priamejšiu interakciu medzi agentmi a systémami, s ktorými potrebujú pracovať, s menším počtom medziľahlých abstrakčných vrstiev.
Táto evolúcia bude pravdepodobne sprevádzaná zlepšovaním spoľahlivosti a bezpečnosti agentov. Keď agentom dávame priamejší prístup k systémom, potrebujeme lepšie mechanizmy na zabezpečenie zodpovedného využívania tohto prístupu. Môže to zahŕňať sofistikovanejšie sandboxovanie, lepší monitoring a auditovanie alebo nové prístupy k zarovnaniu a kontrole agentov. Cieľom je maximalizovať autonómiu a efektivitu agentov pri zachovaní primeraných bezpečnostných opatrení.
S najväčšou pravdepodobnosťou budeme ďalej sledovať vývoj v spôsobe, akým agenti objavujú a používajú nástroje. Progresívne sprístupňovanie je krok vpred, no s vývojom oblasti sa objavia ešte sofistikovanejšie prístupy k objavovaniu a výberu nástrojov. Agenti sa môžu naučiť predikovať, aké nástroje budú potrebovať skôr, než ich budú reálne potrebovať, alebo optimalizovať výber nástrojov na základe výkonu či nákladov.
Prístup cez vykonávanie kódu taktiež otvára možnosti pre agentov optimalizovať vlastný výkon v čase. Agent môže vygenerovať kód na riešenie problému, následne tento kód analyzovať a identifikovať optimalizácie či vylepšenia. Postupom času by agenti mohli vyvíjať stále sofistikovanejšie a efektívnejšie riešenia opakujúcich sa problémov, teda učiť sa a zlepšovať skúsenosťami.
Záver
Vznik vykonávania kódu ako alternatívy k MCP predstavuje zásadný posun v uvažovaní o architektúre AI agentov. Umožnením agentom generovať a priamo vykonávať kód – namiesto práce cez vopred pripravené definície nástrojov a pevné rozhrania – môžeme dramaticky znížiť spotrebu tokenov, zvýšiť autonómiu a umožniť sofistikovanejšie schopnosti agentov. Hoci MCP bude aj naďalej zohrávať úlohu v konkrétnych scenároch a pri distribúcii nástrojov, vykonávanie kódu sa ukazuje ako lepší prístup pre budovanie výkonných a autonómnych AI agentov. Redukcia spotreby tokenov o 98%, v kombinácii so zlepšeným výkonom a autonómiou agentov, dokazuje, že tento architektonický posun je nielen teoreticky opodstatnený, ale aj prakticky hodnotný. Ako budú organizácie budovať sofistikovanejšie systémy AI agentov, pochopenie tejto architektonickej evolúcie a správny výber prístupu bude kľúčom k úspechu
MCP je otvorený štandard na prepojenie AI agentov s externými systémami a API. Poskytuje univerzálny protokol, ktorý umožňuje vývojárom vytvoriť nástroje raz a zdieľať ich naprieč ekosystémom AI agentov, čím uľahčuje spoluprácu a integráciu.
MCP spotrebúva nadmerné množstvo tokenov z dvoch hlavných dôvodov: po prvé, definície nástrojov zo všetkých pripojených MCP serverov sa načítavajú do kontextového okna vopred, aj keď je potrebný iba jeden nástroj; po druhé, medzivýsledky nástrojov (napríklad celé prepisy dokumentov) sa prenášajú cez kontextové okno, aj keď je potrebná len časť údajov.
Vykonávanie kódu umožňuje agentom importovať a volať len tie konkrétne nástroje, ktoré potrebujú, namiesto načítania všetkých definícií nástrojov vopred. Navyše môžu agenti ukladať medzivýsledky ako premenné alebo súbory a načítať len potrebné detaily, čím sa objem dát prenášaných kontextovým oknom znižuje až o 98%.
Hlavné výhody zahŕňajú zníženú spotrebu tokenov (až o 98% menej), zvýšenú autonómiu agenta, progresívne sprístupňovanie nástrojov, lepšie súkromie vďaka anonymizácii údajov, pretrvávanie stavu a schopnosť agentov dynamicky vytvárať a rozvíjať vlastné zručnosti.
Áno, hlavnými obmedzeniami sú nižšia spoľahlivosť (agenti musia zakaždým generovať správny kód) a vyššie nároky na infraštruktúru (vyžaduje sa bezpečné sandboxové prostredie pre bezpečné vykonávanie kódu a API interakcie).
Nie, MCP bude naďalej užitočné pre jednoduchšie prípady použitia ako je zákaznícka podpora, kde je API jednoduché a potrebné sú len minimálne transformácie dát. Pre zložitejšie prípady s vysokou mierou autonómie a efektivity je však vykonávanie kódu lepším prístupom.
Arshia je inžinierka AI workflowov v spoločnosti FlowHunt. S pozadím v informatike a vášňou pre umelú inteligenciu sa špecializuje na tvorbu efektívnych workflowov, ktoré integrujú AI nástroje do každodenných úloh, čím zvyšuje produktivitu a kreativitu.
Objavte, ako pokročilá architektúra agentov FlowHunt znižuje spotrebu tokenov a maximalizuje autonómiu pre vaše AI workflowy.
Agentická AI nanovo definuje automatizáciu pracovných procesov vďaka Model Context Protocol (MCP), ktorý umožňuje škálovateľnú, dynamickú integráciu AI agentov ...
Zistite, čo sú MCP (Model Context Protocol) servery, ako fungujú a prečo prinášajú revolúciu v AI integrácii. Objavte, ako MCP zjednodušuje prepojenie AI agento...
Zistite, prečo MCP obmedzenia Claude nestačia pre workflow AI agentov a ako pokročilý MCP server FlowHunt poskytuje lepšiu integráciu s Google Kalendárom, GitHu...
Súhlas s cookies
Používame cookies na vylepšenie vášho prehliadania a analýzu našej návštevnosti. See our privacy policy.
