Hatékonyabb AI-ügynökök az MCP protokoll és kódvégrehajtás segítségével
Az AI-ügynökök és külső rendszerek összekapcsolása gyakran bonyolult, egyedi integrációkat igényel, ami megnehezíti a valóban összekapcsolt rendszerek skálázását. Az OpenAI által 2024 novemberében bevezetett Model Context Protocol (MCP) azonban egy nyílt szabványt kínál erre a problémára, amely egységes protokollként szolgál a különböző eszközök és adatforrások eléréséhez. Az MCP gyorsan népszerűvé vált a fejlesztők körében, több ezer MCP szerver és minden jelentős programozási nyelvhez elérhető SDK-k állnak rendelkezésre. Az iparág ma már szinte szabványként használja az MCP-t, lehetővé téve, hogy az ügynökök több száz vagy akár több ezer eszközzel is kapcsolatba léphessenek.
Azonban az eszközök számának növekedésével egyre nagyobb kihívást jelent, hogy az összes eszköz definícióját előre betöltsük és az eszközök köztes eredményeit a modell kontextusában kezeljük. Ez nemcsak lassítja az ügynökök működését, de jelentősen növeli a működési költségeket is. Cikkünkben bemutatjuk, hogyan teszi hatékonyabbá az MCP-vel való együttműködést a kódvégrehajtás, amely csökkenti a tokenhasználatot és javítja az erőforrások kihasználtságát.
A tokenhasználat problémái az MCP-ben
Az MCP-t használó rendszerekben két fő tényező okozza a költségek és a válaszidő növekedését. Az első a sok eszköz definíciójának egyszerre történő betöltése a modell kontextusába. A legtöbb MCP kliens az összes eszköz leírását előre betölti, így a modellnek ezek között kell keresnie, amikor egy adott eszközt használ. Ez nagy mennyiségű token feldolgozását jelenti, különösen, ha az ügynök több ezer eszközhöz kapcsolódik.
A második probléma az eszközök között áramló köztes eredmények kezelése. Amikor például egy Google Drive dokumentumot kell letölteni és a szöveget feltölteni egy Salesforce rekordba, a teljes dokumentum kétszer is átmegy a modell kontextusán. Ez jelentős tokenfelhasználást eredményez, különösen hosszú dokumentumok vagy összetett adatok esetén, ami korlátozhatja a rendszer működését és növeli a hibák esélyét.
Kódvégrehajtás az MCP-vel: hatékonyabb és rugalmasabb megoldás
A megoldás a kódvégrehajtás alkalmazása, amely lehetővé teszi, hogy az MCP szervereket ne közvetlen eszközhívásokként, hanem kódfájlokként kezelje az ügynök. Így az ügynök csak az adott feladathoz szükséges eszközöket tölti be, és a feldolgozást a végrehajtási környezetben végzi el, mielőtt az eredményt visszaküldené a modellnek. Ez jelentősen csökkenti a tokenhasználatot és a késleltetést.
Például egy TypeScript-alapú megoldás esetén minden eszköz egy-egy fájlnak felel meg egy fájlrendszerben, amelyet az ügynök bejárhat, és csak az aktuálisan szükséges eszközöket tölti be. Ez a megközelítés akár 98,7%-os megtakarítást eredményezhet a tokenhasználatban, ami drasztikusan csökkenti a költségeket és gyorsítja a működést.
A kódvégrehajtás további előnyei
A kódvégrehajtás nemcsak a tokenfelhasználást csökkenti, hanem lehetővé teszi a fejlettebb logikai műveletek elvégzését is, mint például ciklusok, feltételek és hibakezelés, mindezt natív programozási eszközökkel. Ezáltal az ügynökök képesek komplex munkafolyamatokat hatékonyabban kezelni, miközben csökken a válaszidő.
Emellett a kódvégrehajtás hozzájárul az adatvédelmi szempontok érvényesítéséhez is, hiszen a köztes eredmények alapértelmezés szerint a végrehajtási környezetben maradnak, így az érzékeny adatok nem kerülnek be automatikusan a modell kontextusába. Ez különösen fontos olyan alkalmazásokban, ahol személyes vagy bizalmas információkat dolgoznak fel.
Az állapotmegőrzés és újrafelhasználható képességek létrehozása is egyszerűbbé válik: az ügynökök fájlokba menthetik az eredményeket, illetve elmenthetik saját funkcióikat, amelyek később is használhatók. Ez támogatja a folyamatos tanulást és a feladatok automatizálásának fejlődését.
Összegzés
Az MCP protokoll alapvető eszközt kínál az AI-ügynökök és külső eszközök, rendszerek közötti összekapcsolódásra, azonban a nagy mennyiségű eszköz és adat kezelése során jelentős teljesítmény- és költségproblémák merülhetnek fel. A kódvégrehajtás alkalmazása ezt a helyzetet forradalmasítja, lehetővé téve, hogy az ügynökök hatékonyabban, kevesebb token felhasználásával dolgozzanak, miközben fejlettebb logikai műveleteket és adatvédelmi megoldásokat is alkalmazhatnak.
Ez a megközelítés ugyan komplexebb infrastruktúrát és biztonsági megoldásokat igényel, de az előnyök – alacsonyabb költségek, gyorsabb működés és nagyobb rugalmasság – jelentősen meghaladják a hátrányokat. A fejlesztőknek érdemes kipróbálniuk ezt az új módszert, és tapasztalataikat megosztaniuk az MCP közösséggel, így közösen építhetjük a jövő intelligens, hatékony és biztonságos AI-rendszereit.
