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マジカルラブリー☆つむぎのピュアピュアA.I.放送局 podcast 20250512

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 関連リンク What Every AI Engineer Should Know About A2A, MCP & ACP ** AIエージェント技術が進むにつれて、エージェント単体ではなく、複数のエージェントが互いに連携したり、外部のデータやツールを使ったりすることが増えてきます。これを実現するために、「通信プロトコル」という共通のルールが必要になります。この記事では、現在注目されている3つの主要なプロトコル、MCP、ACP、A2Aについて、新人エンジニア向けに分かりやすく解説します。 MCP (Model Context Protocol) MCPは、特に大規模言語モデル（LLM）が、外部にある様々な情報源（ファイル、データベース、Web APIなど）や、特定の機能を持つツールにアクセスするための標準規格です。LLMにすべての知識を持たせるのではなく、必要な情報を外部から取得したり、ツールを呼び出したりできるようになります。これは、AIエージェントが外部の世界と繋がり、具体的なタスクを実行するための「道具箱へのアクセス方法」を定義するようなものです。Anthropicが中心となって提案しています。 ACP (Agent Communication Protocol) ACPは、ローカル環境やエッジデバイス内で動作するAIエージェント同士が、低遅延でリアルタイムに通信し、協調するためのプロトコルです。クラウドサービスへの依存を減らし、ネットワークが不安定だったり、プライバシーが重要だったりする環境（例えば工場内のロボット連携やオンデバイスAI）での利用を想定しています。エージェントは自分の能力を公開し、他のエージェントとイベント駆動型で情報を交換します。同じ場所で働くエージェントたちの「内線電話」のようなイメージです。BeeAIとIBMが提案しました。 A2A (Agent-to-Agent Protocol) A2Aは、Googleが提案するプロトコルで、異なる企業やシステムで開発されたAIエージェントが、インターネットなどのネットワークを介して互いに発見し、安全に通信し、タスクを依頼し合うための標準です。エージェントは「Agent Card」という情報カードを公開し、互いの能力や接続方法を知ることができます。これにより、様々な場所で動くエージェントが連携して、より大きな目標を達成できるようになります。これは、世界中の異なる専門家がインターネットで繋がってプロジェクトを進めるための「グローバルなビジネスルール」のようなものです。 まとめ：プロトコル間の関係 これらのプロトコルは、それぞれ異なる得意分野を持っています。A2Aは「エージェント同士」の広域連携、MCPは「AIと外部リソース・ツール」の連携、ACPは「ローカルなエージェント同士」の密な連携を担います。A2AとMCPは組み合わせて使われることが多く、エージェント間の連携（A2A）でタスクを依頼されたエージェントが、外部のデータやツール（MCP）を使ってタスクを実行する、といった形が考えられます。 AIエージェント開発にこれから関わるにあたり、これらのプロトコルがどのような課題を解決しようとしているのか、それぞれの役割は何なのかを知っておくことは、今後の技術トレンドを理解する上で非常に役立つでしょう。 文字数: 785 引用元: https://medium.com/@elisowski/what-every-ai-engineer-should-know-about-a2a-mcp-acp-8335a210a742 📝 AIエージェントの設計論：「Big Model」と「Big Workflows」 この記事は、OpenAIやLangChainなどの考え方を元に、AIエージェントの設計思想を比較検討したものです。AIエージェント開発には、「Big Model」と「Big Workflows」という二つの考え方があることが分かります。 「Big Model」は、高性能な大規模言語モデル（LLM）の能力を最大限に活かし、多くの判断や処理をモデルに任せるアプローチです。モデルの進化が速いので、シンプルな構成で早く始められるのが利点です。OpenAIはまず「シングルエージェント」という最も簡単な構成（LLMがツールを使ってタスクをこなす）から始めて、複雑になったら複数のエージェントを組み合わせる「マルチエージェント」に拡張していくことを推奨しています。 一方、「Big Workflows」は、処理の流れ（ワークフロー）をしっかりと設計し、各ステップを明確に定義するアプローチです。LangChainはこの考え方に近く、特にエージェントが次...
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