AI智能体标准
作者：微信文章之前个人就觉得目前智能体框架这么多，包含扣子、dify、langchain、crewAI、AutoGen等等。怎么才能将不同平台的智能体融合起来供用户使用。没想到老外又开始定标准了。
背景与目标：当前智能体（AI agents）的发展面临一个重要的挑战，即不同组织开发的智能体可能使用不同的底层技术，如大型语言模型（LLMs）、数据框架和代码，导致它们之间难以自由且无缝地通信。为了解决这个问题，实现智能体的开放互操作性，一个名为AGNTCY的开源组织应运而生，其目标是创建一个行业标准的Agent互操作语言。AGNTCY 的愿景是构建“智能体的互联网”，类似于互联网早期的 TCP/IP 和 DNS，以加速全球范围内的人类工作。
AGNTCY的核心方案与组成：AGNTCY 的核心解决方案是制定一个行业标准的智能体互操作语言，使得任何 AI 智能体都能够方便地与其他智能体通信和交换数据。除了定义通信协议，AGNTCY 还计划构建一个平台，让用户能够发现、组合、部署和评估遵循该标准的由不同开发者创建的智能体，从而构建自己的工作流程。
AGNTCY的核心维护者：包括 Cisco、LangChain 和 Galileo，而 Glean 和 LlamaIndex 是其贡献者。这个结构可能会随着更多成员的加入而变化。
互操作性的重要性：AI 智能体不能是孤立存在的。为了充分发挥潜力，它们必须能够与企业网络之外的其他智能体进行通信，这就是互操作性的重要性所在。Galileo 的联合创始人 Yash Sheth 认为，标准化对于推动Agent技术的加速采用至关重要。他指出，目前团队都在孤立地开发，需要从头开始构建基础设施组件，而多智能体系统的标准化只有在这些由非确定性模型驱动的智能体能够对其性能、准确性和可靠性进行强有力的衡量和报告时才能实现。
标准化面临的挑战与机遇：尽管标准化在快速发展的AI领域充满挑战，因为技术升级和模型变更频繁发生，但这并非首次有生成式AI标准的提议。LangChain 已经推出了自己的Agent Protocol，允许LangChain构建的智能体与使用其他框架（如 AutoGen 和 CrewAI）创建的智能体进行通信。此外，Anthropic 也发布了 Model Context Protocol (MCP)，旨在标准化模型和AI工具连接数据源的方式。尽管 MCP 获得了许多开发者的认可，但尚未成为真正的标准。
LangChain的CEO Harrison Chase认为，现在构建代理已经成为可能，下一步就是允许它们相互连接，而标准的Agent协议将有助于实现这一点。他指出，Replit、Klarna、LinkedIn、Uber、Appfolio 等公司已经在使用 AI智能体，因此现在是推动互操作性的合适时机。
AGNTCY 的未来展望与挑战：AGNTCY的愿景不仅仅是定义一套代码，更希望通过其平台实现智能体的发现和组合。为了成为真正的行业标准，AGNTCY 需要争取更广泛的采用，避免出现过多的竞争标准。Cisco 的 Vijoy Pandey承认，AGNTCY面临着艰巨的挑战，他们正在与许多其他行业参与者进行沟通，希望在开发平台时尽可能地听取多方意见，这需要时间。尽管如此，企业仍在继续试验和部署AI智能体，未来这些智能体有望能够相互通信。
总而言之，AGNTCY致力于通过创建一个开放的、行业标准的智能体互操作语言和相应的平台，打破当前AI智能体之间的壁垒，最终实现“智能体的互联网”，从而极大地促进AI技术的应用和发展。标准化被认为是推动代理技术普及的关键，尽管面临快速发展的行业带来的挑战，但随着构建代理的技术日益成熟，实现互操作性已成为下一步的重要目标。
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