Google A2A vs. Anthropic MCP: технический анализ и перспективы протоколов для ИИ-экосистем
Современные системы искусственного интеллекта перестали быть изолированными инструментами — они стали частью распределённых экосистем, где взаимодействие между агентами, данными и инфраструктурой требует стандартизации. Два протокола — Google A2A (Agent-to-Agent) и Anthropic MCP (Model Context Protocol) — предлагают разные подходы к решению этой задачи. В статье проведём техническое сравнение их архитектур, сфер применения и потенциала для формирования будущего ИИ.
Учим ИИ-агентов размышлять — новые алгоритмы для тренировки нейросетей
Представьте, что вы учите собаку командам. Даёте лакомство за правильное действие и игнорируете, либо даже наказываете за ошибки. Примерно так и работает обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) — метод, который превращает большие языковые модели (БЯМ) из «статистических попугаев» в рассуждающих агентов.
Стратегии промптинга: от CoT до GoT
Промптинг — искусство задавать большим языковым моделям правильные вопросы. Но если раньше мы просто писали «напиши стихотворение про кота», то сегодня стратегии промптинга превратились в сложные методологии, которые заставляют языковые модели думать, а не просто генерировать текст. Расскажем, как развивались эти подходы и чем стратегии Tree-of-Thoughts и Graph-og-Thoughts отличаются от обычного запроса в ChatGPT.
Метрики для оценки производительности ИИ-агентов
Эффективная работа ИИ-агентов зависит от постоянного мониторинга и анализа их деятельности. Давайте в этой статье разберём ключевые метрики и инструменты, которые помогут контролировать качество ИИ-агентов на всех этапах их жизненного цикла.