👏 Автоматизация с помощью AI агентов начинает набирать обороты, а я еще ни разу не написал про MCP.

С появлением LLM-агентов, которые самостоятельно принимают решения и выполняют сложные задачи, возникла проблема отсутствия единого стандарта взаимодействия между ними и внешними источниками данных.

Ребята из Anthropic предложили решение — новый протокол Model Context Protocol (MCP), который стандартизирует взаимодействие 🕵️’в с различными сервисами и между собой.

Теперь давайте сравним 3 подхода взаимодействия ИИ с внешними системами:

Имеем, MCP, A2A и Function Calling — это разные способы, как ИИ общается с внешними системами. Вот кратко, что и как:

MCP (Model Context Protocol)
С MCP время интеграции может сократиться на 30-50%. Он создает единый протокол для взаимодействия ИИ с разными инструментами, упрощая и ускоряя процессы. Идеально подходит для сложных и безопасных решений.

A2A (Agent-to-Agent)
A2A — когда агенты общаются друг с другом напрямую. Это повышает их эффективность на 20-40%, отлично для задач, где нужно координироваться и работать вместе, создавая слаженную команду ИИ.

Function Calling
Самый простой метод — помогает выполнить базовые задачи быстрее на 10-20%, вызывая конкретные функции или инструменты прямо из модели. Но он не подходит для сложных систем и масштабирования.

🎚️ Если нужна мощь и гибкость — MCP или A2A. Для простых и быстрых задач — Function Calling. Выбирай, что тебе подходит и вперед! Подробнее про MCP реализацию расписал тут!

Пост взят с канала Data Feeling.🔥