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AI代理標準化趨勢確立:MCP、Agent Skills納入AAIF促產業互通 - OwlNews

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圖/本報資料庫商傳媒|林昭衡/綜合外電報導隨著人工智慧(AI)代理的應用日益普及,業界對其互操作性與標準化的需求也逐漸浮現。為解決這項挑戰,ModelContextProtocol(MCP)和AgentSkills兩項關鍵規範正式加入AgenticAIFoundation(AAIF)基金會,象徵AI代理生態系朝開放標準邁出重要一步。開放標準推進互操作性MCP是一種讓大型語言模型(LLM)能可靠地與外部工具和系統互動的開放協議。而AgentSkills則是一種描述AI代理如何執行特定任務的程序性指令集,能夠將領域專業知識模組化。兩者納入AAIF基金會,目標是提供一個中立的平台,讓包括Google、Anthropic和OpenAI在內的業界各方能共同協作,避免廠商鎖定,確保AI代理在不同開發環境與平台間具備可攜性。GoogleOpenSourceProgramsOffice的達里爾·杜查爾梅(DarylDucharme)與GoogleCloud的KurtisVanGent等核心維護者,正積極推動這些規範的演進。KurtisVanGent指出,建構符合生產環境需求的AI代理,除了強大的推理模型外,還需要可靠的外部系統和資料連接,以及執行工具的程序性領域知識。他表示,MCP將工具商品化,而AgentSkills則透過漸進式揭露來解決工具和上下文資訊過度膨脹的問題,僅在任務需要時才載入完整的指令和腳本。他強調,這使得複雜的資料庫任務能更快速、可靠地完成。應用擴展與潛在風險AI代理的應用已深入多個領域。例如,AWS透過AI代理簡化資料庫遷移流程,其AWSDMSSchemaConversion(DMSSC)服務運用AI代理支援離線模式評估與轉換資料庫架構,大幅縮短遷移時程並降低閒置成本。此外,穩定幣發行商Tether也推出BotPsyAI代理,這是一個僅8億參數的小型模型,卻能在手機等個人裝置上本地執行多步驟任務,表現超越規模達其2.5倍的模型。Tether執行長PaoloArdoino強調,本地運行AI有助於減少將個人資訊傳送至中心化供應商的需求,賦予使用者更大的控制權。然而,AI代理的快速發展也帶來新的資安與商業風險。資安公司GitGuardian發現,惡意AI代理如AntiFox(ARTEX的分支)已開始鎖定AWS環境的憑證,透過自動化手段竊取敏感資料。研究顯示,這些惡意代理能在數十秒內開始搜尋機密資訊,並在約30分鐘內發送數百個API請求,大幅降低攻擊門檻。傅爾曼大學電腦科學助理教授SaugatPandey也警告,AI代理的高度自主性及「promptinjection」(提示詞注入)等惡意編程技術,可能導致代理執行預期之外的任務。在商業方面,麥肯錫公司(McKinsey)資深合夥人維克·索霍尼(VikSohoni)警告,銀行業在AI代理代幣上的開支可能高達勞動成本的20%,且由於代理的連續互動特性,傳統的成本控制變得較不有效,恐影響銀行自動化帶來的利潤。與此同時,字節跳動(ByteDance)也傳出正積極開發自家的AI代理,顯示業界對這項技術的高度關注。

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隨著人工智慧(AI)代理的應用日益普及,業界對其互操作性與標準化的需求也逐漸浮現。為解決這項挑戰,Model Context Protocol (MCP) 和 Agent Skills 兩項關鍵規範正式加入 Agentic AI Foundation (AAIF) 基金會,象徵 AI 代理生態系朝開...