Agentic AI Foundation ແມ່ນຫຍັງ ແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສຳຄັນກັບ AI ແບບເປີດ?

ການໂທ AI ຕົວແທນ, ໃນລະບົບທີ່ບໍ່ພຽງແຕ່ຕອບຄໍາຖາມ, ແຕ່ເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈແລະວຽກງານລະບົບຕ່ອງໂສ້ຮ່ວມກັນດ້ວຍຕົນເອງ, ມັນກໍາລັງເຂົ້າສູ່ໄລຍະຂອງການຈັດຕັ້ງແລະກົດລະບຽບຮ່ວມກັນ.ໃນສະພາບການນີ້ ມູນນິທິ AI Agentic (AAIF) ໄດ້ຖືກເປີດຕົວ, ຄວາມພະຍາຍາມປະສານງານໃຫມ່ພາຍໃຕ້ umbrella ຂອງ Linux Foundation ທີ່ ມັນມີຈຸດປະສົງເພື່ອສ້າງຕັ້ງພື້ນຖານດ້ານວິຊາການແລະການຄຸ້ມຄອງສໍາລັບຕົວແທນອັດສະລິຍະເຫຼົ່ານີ້..

ແຜນ​ການ​ກ່ຽວ​ຂ້ອງ​ກັບ​ການ​ນໍາ​ເຂົ້າ​ຮ່ວມ​ກັນ​ຢູ່​ໃນ​ຊ່ອງ​ເປັນ​ກາງ​ດຽວ​ໂຄງ​ການ​ຈໍາ​ນວນ​ຫນຶ່ງ​ທີ່​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ເຮັດ​ວຽກ​ເປັນ​ "ທໍ່ນ້ໍາພື້ນຖານ" ຂອງຍຸກຕົວແທນ: ລາວ ໂປໂຕຄອນສະພາບການຮູບແບບ (MCP) ຈາກ Anthropic, ກອບ ຫ່ານ ພັດທະນາໂດຍ Block ແລະສະເພາະ ຕົວແທນ.md ຂັບເຄື່ອນໂດຍ OpenAI, ການລິເລີ່ມເຫຼົ່ານີ້ມີຈຸດປະສົງເພື່ອໃຫ້ບໍລິສັດ, ການບໍລິຫານສາທາລະນະຂອງເອີຣົບ, ແລະຜູ້ພັດທະນາເອກະລາດທີ່ມີໂຄງສ້າງພື້ນຖານຮ່ວມກັນເພື່ອສ້າງການແກ້ໄຂ AI ທີ່ມີການໂຕ້ຕອບຫຼາຍຂື້ນເຊິ່ງຂຶ້ນກັບຜູ້ຂາຍດຽວຫນ້ອຍລົງ.

ພື້ນຖານໃຫມ່ເພື່ອນໍາເອົາຄໍາສັ່ງໄປສູ່ຍຸກຂອງຕົວແທນ AI

La AAIF ຖືກສ້າງຂື້ນເປັນກອງທຶນຄຸ້ມຄອງພາຍໃນ Linux Foundation, ຮ່ວມກໍ່ຕັ້ງໂດຍ ມະນຸດວິທະຍາBlock ແລະ OpenAIແລະສະຫນັບສະຫນູນໂດຍບໍລິສັດເຊັ່ນ Amazon Web Services (AWS), Google, Microsoft, Cloudflare ແລະ Bloombergພາລະກິດຂອງມັນແມ່ນ AI ຕົວແທນນັ້ນພັດທະນາໃນລັກສະນະທີ່ໂປ່ງໃສ, ຮ່ວມມືກັນ, ແລະແນໃສ່ຄວາມສົນໃຈສາທາລະນະໂດຍຜ່ານການລົງທຶນຍຸດທະສາດໃນໂຄງການເປີດແລະການກໍານົດມາດຕະຖານດ້ານວິຊາການຮ່ວມກັນ.

ຈາກມູນນິທິ Linux, ຜູ້ອໍານວຍການບໍລິຫານຂອງຕົນ, Jim Zemlin, ໄດ້ insisted ວ່າ ບູລິມະສິດແມ່ນການປ້ອງກັນອະນາຄົດທີ່ຖືກຄອບງໍາໂດຍ "ສວນທີ່ມີກໍາແພງ" ຂອງເຕັກໂນໂລຢີທີ່ເປັນເຈົ້າຂອງບ່ອນທີ່ການເຊື່ອມຕໍ່ຂອງເຄື່ອງມື, ພຶດຕິກໍາຂອງຕົວແທນ, ແລະການ orchestration workflow ຖືກລັອກພາຍໃນສອງສາມເວທີ. ຮວມ MCP, Goose, ແລະ AGENTS.md ພາຍໃຕ້ຄັນຮົ່ມດຽວ ນີ້ຈະອະນຸຍາດໃຫ້ມີການປະສານງານທີ່ດີກວ່າຂອງການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ, ຮູບແບບຄວາມປອດໄພ, ແລະການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດ. ສະເພາະກັບຕົວແທນ.

ໂຄງ​ປະ​ກອບ​ການ​ທາງ​ດ້ານ​ການ​ເງິນ​ຂອງ​ ພື້ນຖານແມ່ນອີງໃສ່ລະບົບສະມາຊິກແລະຄ່າທໍານຽມ. ອາ ຫານ ທີ່ ກອງ ທຶນ ຊີ້ ນໍາຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມັນໄດ້ຖືກເນັ້ນຫນັກວ່າການປະກອບສ່ວນທາງດ້ານການເງິນບໍ່ໄດ້ແປເປັນການຄວບຄຸມຢ່າງແທ້ຈິງ: ແຜນທີ່ເສັ້ນທາງດ້ານວິຊາການຈະຂຶ້ນກັບຄະນະກໍາມະການຊີ້ນໍາທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍຊຸມຊົນແລະບໍ່ແມ່ນບໍລິສັດດຽວ, ການສ້າງແບບຈໍາລອງທີ່ໄດ້ເຮັດວຽກແລ້ວໃນໂຄງການເຊັ່ນ:. Linux, Kubernetes ຫຼື PyTorch.

ສໍາລັບເອີຣົບແລະແອດສະປາຍ, ບ່ອນທີ່ສະຖາບັນຂອງສະຫະພາບເອີຣົບໄດ້ໂຕ້ວາທີເປັນເວລາຫຼາຍເດືອນກ່ຽວກັບວິທີການປັບ AI ຂັ້ນສູງເຂົ້າໄປໃນກອບຂອງ ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍ AI ຂອງເອີຣົບການມີຢູ່ຂອງພື້ນຖານດັ່ງກ່າວພາຍໃຕ້ຕົວແທນທີ່ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບວ່າເປັນມູນນິທິ Linux ສະຫນອງພື້ນຖານທີ່ແຂງກວ່າສໍາລັບການສົ່ງເສີມນັກບິນແລະໂຄງການສາທາລະນະກ່ຽວກັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານທີ່ເປີດເຜີຍຢ່າງແທ້ຈິງ.

MCP: ເປັນ “USB-C” ສໍາລັບການເຊື່ອມຕໍ່ແບບຈໍາລອງ AI ກັບຂໍ້ມູນ ແລະເຄື່ອງມື

El ໂປໂຕຄອນສະພາບການຮູບແບບ (MCP) ມັນອາດຈະເປັນສິ້ນຂອງຜູ້ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງຊຸດ. Anthropic ໄດ້ນໍາສະເຫນີມັນເປັນມາດຕະຖານທີ່ເປີດກວ້າງແລະເປັນສາກົນສໍາລັບການເຊື່ອມໂຍງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ກັບລະບົບພາຍນອກ, ແລະໄດ້ອະທິບາຍມັນຢູ່ໃນໂອກາດຫຼາຍກວ່າຫນຶ່ງປະເພດ. "USB-C ຂອງໂລກ AI": ເປັນຕົວເຊື່ອມຕໍ່ດຽວທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດປະສົມປະສານແບບຈໍາລອງກັບຖານຂໍ້ມູນ, APIs ຂອງບໍລິສັດຫຼືບໍລິການຟັງໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງພັດທະນາການເຊື່ອມໂຍງແບບກໍານົດເອງສໍາລັບແຕ່ລະກໍລະນີ.

ອີງຕາມຕົວເລກທີ່ແບ່ງປັນໂດຍ Anthropic ແລະມູນນິທິ Linux ເອງ, ມີຫຼາຍກວ່ານັ້ນ 10.000 ເຊີບເວີ MCP ສາທາລະນະencompassing ທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງຈາກເຄື່ອງມືພັດທະນາກັບການນໍາໃຊ້ພາຍໃນໃນບໍລິສັດຂະຫນາດໃຫຍ່. ເວ​ທີ​ທີ່​ເປັນ​ທີ່​ຮູ້​ຈັກ​ເປັນ​ ຄລອດChatGPT, Gemini, Microsoft Copilot, Cursor, ແລະ Visual Studio Code ໄດ້ລວມເອົາການສະຫນັບສະຫນູນສໍາລັບໂປໂຕຄອນນີ້, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຂຶ້ນສໍາລັບຕົວແທນ AI ທີ່ຈະເຮັດວຽກກັບແຫຼ່ງຂໍ້ມູນແລະຜົນປະໂຫຍດທີ່ຫຼາກຫຼາຍຫຼາຍ.

ໃນແງ່ຂອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານ, ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການເຊັ່ນ: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure ຫຼື Cloudflare ພວກເຂົາສະເຫນີໃຫ້ໃຊ້ສະເພາະແລະກົນໄກການດໍາເນີນງານສໍາລັບ MCP, ເຮັດໃຫ້ບໍລິສັດເອີຣົບສາມາດສ້າງສະຖາປັດຕະຍະກໍາຕົວແທນທີ່ເຂົ້າກັນໄດ້ໃນເກືອບທຸກສະພາບແວດລ້ອມຟັງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ການມີຢູ່ຢ່າງແຜ່ຫຼາຍນີ້ເສີມສ້າງຄວາມຄິດທີ່ວ່າ MCP ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນມາດຕະຖານ de facto ເພື່ອເຊື່ອມຕໍ່ແບບຈໍາລອງແລະເຄື່ອງມື.

ໂປໂຕຄອນບໍ່ພຽງແຕ່ກໍານົດວິທີການເຊື່ອມຕໍ່, ແຕ່ຍັງລັກສະນະການອອກແບບທີ່ສໍາຄັນເຊັ່ນ: ການດໍາເນີນງານແບບບໍ່ກົງກັນ, ຕົວຕົນຂອງເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ, ການຂະຫຍາຍຢ່າງເປັນທາງການ, ແລະພຶດຕິກໍາທີ່ຫນ້າເຊື່ອຖືທີ່ສຸດ. "ບໍ່ມີລັດ" ເປັນໄປໄດ້, ບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ຈັດການກັບຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນຫຼືຄວບຄຸມ, ເຊັ່ນ: ຂໍ້ມູນທາງດ້ານການເງິນຫຼືສຸຂະພາບໃນສະພາບການເອີຣົບ.

Goose: ກອບຕົວແທນທ້ອງຖິ່ນທໍາອິດສໍາລັບຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ສັບສົນ

ພ້ອມກັບ MCP, ຮາກຖານເປັນເຈົ້າພາບ ຫ່ານGoose ແມ່ນໂຄງຮ່າງການຕົວແທນແຫຼ່ງເປີດທີ່ພັດທະນາໂດຍ Block, ບໍລິສັດແມ່ຂອງການບໍລິການເຊັ່ນ: Square ແລະ Cash App. ມັນໄດ້ຖືກອອກແບບຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນເປັນເວທີ. ທ້ອງຖິ່ນທໍາອິດນັ້ນແມ່ນ, ການກະກຽມເພື່ອໃຫ້ສ່ວນໃຫຍ່ຂອງການປຸງແຕ່ງສາມາດປະຕິບັດໄດ້ໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຄວບຄຸມໂດຍອົງການຈັດຕັ້ງຂອງຕົນເອງ, ແລະບໍ່ແມ່ນສະເພາະຢູ່ໃນເມຄ.

ກອບການສົມທົບ ຮູບແບບພາສາ, ເຄື່ອງມືທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ແລະການເຊື່ອມໂຍງ MCP ພື້ນເມືອງເພື່ອສ້າງ ໂຄງສ້າງການເຮັດວຽກຕົວແທນໃນການປະຕິບັດ, ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ສໍາລັບລະບົບຕ່ອງໂສ້ຂອງວຽກງານເອກະລາດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຂຽນໂປລແກລມ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ຫຼືການຄຸ້ມຄອງເອກະສານ, ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາກົດລະບຽບທີ່ຊັດເຈນຂອງຄວາມປອດໄພແລະການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ.

ຕາມ​ເຈົ້າ​ໜ້າ​ທີ່ Block, ວິສະວະກອນຫຼາຍພັນຄົນໃຊ້ Goose ເປັນປົກກະຕິ. ສໍາລັບການພັດທະນາພາຍໃນແລະວຽກງານການວິເຄາະ, ເຊິ່ງໄດ້ຮັບຜິດຊອບເປັນພື້ນທີ່ການທົດສອບຂະຫນາດໃຫຍ່. ໂດຍການປ່ອຍມັນເປັນຊອບແວ open-source ແລະບໍລິຈາກໃຫ້ Linux Foundation, Block ດໍາເນີນການຈຸດປະສົງສອງຢ່າງ: ເພື່ອຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກການປະກອບສ່ວນຈາກຊຸມຊົນທົ່ວໂລກແລະເຮັດໃຫ້ Goose ເປັນຕົວຢ່າງທີ່ຊັດເຈນຫຼາຍຂອງວິທີການທີ່ກອບສອດຄ່ອງກັບມາດຕະຖານ AAIF ຄວນເຮັດວຽກ.

ສໍາລັບບໍລິສັດເອີຣົບພາຍໃຕ້ກົດລະບຽບທີ່ເຂັ້ມງວດ - ຈາກ PSD2 ໃນຂະແຫນງການເງິນເຖິງ GDPR ກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ - ປັດຊະຍາທໍາອິດຂອງ Goose ທ້ອງຖິ່ນທີ່ເຫມາະສົມກັບຂໍ້ກໍານົດຂອງ ຄວບຄຸມບ່ອນໃດ ແລະວິທີການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ, ບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ບໍ່ງ່າຍດາຍສະເຫມີກັບການແກ້ໄຂປິດຢ່າງສົມບູນ.

AGENTS.md: ຄໍາແນະນໍາທີ່ຊັດເຈນ ແລະສອດຄ່ອງສໍາລັບຕົວແທນລະຫັດ

ເສົາຄໍ້າທາງດ້ານວິຊາການທີສາມຂອງມູນນິທິ Agentic AI ແມ່ນ ຕົວແທນ.mdຂໍ້ມູນສະເພາະທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ຄວາມແບບງ່າຍໆທີ່ OpenAI ນຳສະເໜີເປັນວິທີມາດຕະຖານເພື່ອອະທິບາຍວິທີທີ່ຕົວແທນຄວນປະພຶດຕົວໃນໂຄງການຊອບແວທີ່ໃຫ້ໄວ້. ແທນທີ່ຈະອີງໃສ່ເອກະສານທີ່ກະແຈກກະຈາຍຫຼືສົນທິສັນຍາ implicit, ໄຟລ໌ນີ້ສະເຫນີເຄື່ອງມືການຂຽນລະຫັດ ຈຸດອ້າງອິງທີ່ເປັນເອກະລັກ ແລະຖືກຕ້ອງ.

ຂໍ້​ສະ​ເຫນີ​ດັ່ງ​ກ່າວ​ໄດ້​ຮັບ​ທີ່​ຫນ້າ​ສັງ​ເກດ​: ມັນ​ແມ່ນ​ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​ວ່າ​ຫຼາຍ​ກ​່​ວາ​ 60.000 ໂຄງການແລະກອບຕົວແທນ ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ລວມເອົາ AGENTS.md ແລ້ວ, ລວມທັງເຄື່ອງມືພັດທະນາທີ່ນິຍົມເຊັ່ນ Cursor, Devin, GitHub Copilot, Amp, Gemini CLI, ແລະ VS Code. ການປະສົມປະສານທີ່ກວ້າງຂວາງນີ້ເຮັດໃຫ້ພຶດຕິກໍາຂອງຕົວແທນສາມາດຄາດເດົາໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຂັດແຍ້ງໃນເວລາທີ່ເຮັດວຽກກັບບ່ອນເກັບມ້ຽນທີ່ຫຼາກຫຼາຍແລະລະບົບຕ່ອງໂສ້ເຄື່ອງມືທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

OpenAI, ນອກເຫນືອຈາກການສົ່ງເສີມສົນທິສັນຍານີ້, ໄດ້ເປັນຫນຶ່ງໃນຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມທໍາອິດໃນລະບົບນິເວດ MCP, ປະກອບສ່ວນຜົນປະໂຫຍດເຊັ່ນ SDKs, CLIs, ແລະຊຸດສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ສ້າງຂຶ້ນຕາມມາດຕະຖານເຫຼົ່ານີ້. ບໍລິສັດເນັ້ນຫນັກວ່າ ໂປຣໂຕຄໍດຳເນີນງານເປັນພາສາທົ່ວໄປ ອັນນີ້ປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ຜູ້ພັດທະນາແຕ່ລະຄົນຕ້ອງປັບປຸງການເຊື່ອມໂຍງຂອງຕົນເອງ, ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຂຶ້ນສໍາລັບຕົວແທນແລະລະບົບຕ່າງໆໃນການຮ່ວມມືໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີຂໍ້ຕົກລົງສອງຝ່າຍ.

ໃນສະຖານະການເອີຣົບທີ່ບໍລິສັດຂະຫນາດໃຫຍ່, SMEs, ແລະການບໍລິຫານສາທາລະນະຢູ່ຮ່ວມກັນ, ການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືແລະພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍ, ກົນໄກທີ່ງ່າຍດາຍແລະມາດຕະຖານເຊັ່ນ AGENTS.md ສາມາດເຮັດໃຫ້ຄວາມແຕກຕ່າງທັງຫມົດ. ຕົວແທນທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ ແລະຕົວແທນທີ່ບໍ່ສາມາດຄາດເດົາໄດ້ທີ່ຕ້ອງການການເບິ່ງແຍງຂອງມະນຸດຫຼາຍເກີນໄປ.

ພັນທະມິດອຸດສາຫະກໍາຢ່າງກວ້າງຂວາງແລະບົດບາດຂອງມູນນິທິ Linux

ມູນນິທິ Agentic AI ເປີດຕົວດ້ວຍລາຍຊື່ສະມາຊິກທີ່ປະກອບມີຊື່ທີ່ມີອິດທິພົນທີ່ສຸດໃນຂະແຫນງເຕັກໂນໂລຢີທົ່ວໂລກ. ບໍລິສັດເຊັ່ນ [ບັນຊີລາຍຊື່ຂອງບໍລິສັດຈະໄປທີ່ນີ້] ແມ່ນໃນບັນດາຜູ້ສະຫນັບສະຫນູນລະດັບສູງສຸດຂອງຕົນ. AWS, Anthropic, Block, Bloomberg, Cloudflare, Google, Microsoft ແລະ OpenAIເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນເຂົ້າຮ່ວມໂດຍຜູ້ຫຼິ້ນເພີ່ມເຕີມຫຼາຍສິບຄົນລະຫວ່າງລະດັບຄໍາແລະເງິນ, ລວມທັງບໍລິສັດໃນໂຄງສ້າງພື້ນຖານຂອງຄລາວ, ການຈ່າຍເງິນ, ການພັດທະນາ, ການສັງເກດການແລະຊອບແວວິສາຫະກິດ.

ໃນ​ບັນ​ດາ​ຄູ່​ຮ່ວມ​ງານ​ແມ່ນ​ຊື່​ຍັງ​ເປັນ​ທີ່​ຮູ້​ຈັກ​ໃນ​ຂະ​ແຫນງ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ​ເອີ​ຣົບ​, ເຊັ່ນ​:​ Cisco, IBM, Oracle, Salesforce, SAP, Snowflake, Hugging Face, SUSE ຫຼື Ericssonການປະກົດຕົວຂອງນັກສະແດງປະເພດນີ້ແມ່ນມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງສໍາລັບແອສປາໂຍນແລະສະຫະພາບເອີຣົບເພາະວ່າພວກເຂົາຫຼາຍຄົນໄດ້ຮ່ວມມືແລ້ວກ່ຽວກັບການລິເລີ່ມມາດຕະຖານແລະຂະແຫນງການທີ່ມີການຄວບຄຸມໃນລະດັບຊຸມຊົນ, ເຊິ່ງອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການລວມເອົາອະນຸສັນຍາໃຫມ່ເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າໄປໃນໂຄງການທີ່ໄດ້ຮັບທຶນຈາກກອງທຶນເອີຣົບຫຼືໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນຈາກອົງການຈັດຕັ້ງສາທາລະນະ.

ສໍາລັບສ່ວນຫນຶ່ງຂອງຕົນ, ມູນນິທິ Linux ໄດ້ນໍາເອົາປະສົບການຫຼາຍສິບປີໃນການຄຸ້ມຄອງໂຄງການ open-source ທີ່ສໍາຄັນ. ມັນໄດ້ເປັນບ້ານຂອງເຕັກໂນໂລຊີທີ່ underpin ຫຼາຍຂອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານດິຈິຕອນໃນມື້ນີ້, ຈາກ ເຄີເນລ Linux ຈາກ Kubernetes ເຖິງ Node.js, OpenSSF, PyTorch, ແລະ RISC-V, ບັນທຶກການຕິດຕາມນີ້ແມ່ນຫນຶ່ງໃນການໂຕ້ຖຽງທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເສີມສ້າງຄວາມຄິດທີ່ວ່າ AAIF ຈະບໍ່ເປັນພັນທະມິດຂອງໂລໂກ້ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ເປັນສະພາບແວດລ້ອມການເຮັດວຽກທີ່ແທ້ຈິງທີ່ມີຂະບວນການຮ່ວມມືແລະການຄຸ້ມຄອງທີ່ເປັນກາງ.

ໃນກໍລະນີໃດກໍ່ຕາມ, ພາຍໃນຂະແຫນງການຂອງມັນເອງແມ່ນໄດ້ຮັບການຍອມຮັບວ່າມາດຕະການທີ່ແທ້ຈິງຂອງຄວາມສໍາເລັດຈະເປັນເພື່ອເບິ່ງວ່າ ຕົວແທນທີ່ນໍາໃຊ້ຜູ້ສະຫນອງແລະບໍລິສັດສິ້ນສຸດລົງໃຊ້ມາດຕະຖານເຫຼົ່ານີ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.ຫຼື, ກົງກັນຂ້າມ, ພື້ນຖານຈະຍັງຄົງເປັນການປະກາດຫຼາຍກວ່າການດໍາເນີນງານບໍ? ເຈົ້າຫນ້າທີ່ບາງຄົນແນະນໍາວ່າຕົວຊີ້ວັດທີ່ສໍາຄັນຈະເປັນການເກີດຂື້ນຂອງຂໍ້ມູນສະເພາະທີ່ແບ່ງປັນໂດຍຜູ້ຂາຍຕົວແທນທີ່ສໍາຄັນ, ເຊັ່ນມາດຕະຖານ API ທົ່ວໄປສໍາລັບການສົນທະນາຫຼືເຄື່ອງມື orchestration.

ການຮ່ວມມືກັນ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະຄວາມກັງວົນຕໍ່ຄວາມສ່ຽງ

ການສ້າງມູນນິທິ Agentic AI ເກີດຂື້ນໃນເວລາທີ່ອົງການຈັດຕັ້ງ, ທັງໃນເອີຣົບແລະພາກພື້ນອື່ນໆ, ກໍາລັງລວມເຂົ້າກັນ. ຕົວແທນ AI ໃນຂະບວນການທຸລະກິດ ໃນຈັງຫວະໄວ. ບົດລາຍງານອຸດສາຫະກໍາວາງອັດຕາສ່ວນຂອງບໍລິສັດທີ່ທົດລອງກັບຕົວແທນຫຼືໃນໄລຍະການນໍາທາງທົດລອງຢູ່ທີ່ປະມານສອງສ່ວນສາມ, ໂດຍຜູ້ບໍລິຫານສ່ວນໃຫຍ່ເຕັມໃຈທີ່ຈະເພີ່ມການໃຊ້ຈ່າຍໃນຂົງເຂດນີ້ໃນຊຸມປີຂ້າງຫນ້າ.

ຄວາມກ້າວຫນ້າເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນມາພ້ອມກັບຄວາມກັງວົນທີ່ຊັດເຈນ: ເກືອບທັງຫມົດຜູ້ຈັດການ IT ແລະຄວາມປອດໄພທີ່ໄດ້ປຶກສາຫາລືໃນການສຶກສາຕ່າງໆສະແດງອອກ. ຄວາມເປັນຫ່ວງກ່ຽວກັບຄວາມສ່ຽງດ້ານການປະຕິບັດງານ ແລະຄວາມປອດໄພທາງອິນເຕີເນັດ ບັນຫາເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບການເປັນເອກະລາດຂອງຕົວແທນ, ໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ພວກເຂົາດໍາເນີນການກ່ຽວກັບລະບົບທີ່ສໍາຄັນຫຼືຈັດການກັບຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ. ບໍ່ມີຂໍ້ແນະນຳທີ່ໜັກແໜ້ນ, ແບ່ງປັນກ່ຽວກັບວິທີທີ່ລະບົບເຫຼົ່ານີ້ຄວນຈະຖືກຕັ້ງ, ກວດສອບ ແລະ ຕິດຕາມ.

AAIF ແມ່ນ conceived ຊັດເຈນເປັນຢາແກ້ພິດທີ່ເປັນໄປໄດ້ ການແຕກແຍກຂອງລະບົບນິເວດບ່ອນທີ່ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການແຕ່ລະຄົນໃຊ້ໂປໂຕຄອນຂອງຕົນເອງ, ກົນໄກການພິສູດຢືນຢັນ, ແລະຮູບແບບການອະນຸຍາດ. ໂດຍບໍ່ມີການເປັນເອກະສັນກັນຂັ້ນຕ່ໍາ - ຕົວຢ່າງ, ກ່ຽວກັບວິທີການຈັດການ OAuth ໃນສະພາບການຕົວແທນຫຼືວິທີການປະຕິບັດຕົວແທນຄວນໄດ້ຮັບການຕິດຕາມເພື່ອຈຸດປະສົງການກວດສອບ - ຄວາມສ່ຽງແມ່ນສິ້ນສຸດລົງດ້ວຍພູມສັນຖານທີ່ເຕັມໄປດ້ວຍເກາະເຕັກໂນໂລຢີທີ່ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການໂຕ້ຕອບ.

ໃນບັນດາການໂຕ້ວາທີເປີດຢູ່ໃນຊຸມຊົນນັກພັດທະນາແມ່ນຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ພື້ນຖານຈະຊ່ວຍກໍານົດ ການໂຕ້ຕອບທີ່ແບ່ງປັນ ຄ້າຍຄືກັນກັບສິ່ງທີ່ເຄີຍເປັນມາດຕະຖານຂອງ APIs ເວັບຫຼືຮູບແບບຂໍ້ມູນ, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ ຕົວທ່ອງເວັບທີ່ມີການນໍາທາງຕົວແທນແນວຄວາມຄິດແມ່ນວ່າ, ຖ້າຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຕົ້ນຕໍກໍາລັງສ້າງແຮງບັນດານໃຈຈາກຮູບແບບທີ່ຄ້າຍຄືກັນສໍາລັບການບໍລິການຕົວແທນຂອງພວກເຂົາ, ມັນເຮັດໃຫ້ຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ຈະ converge ໄປສູ່ຂໍ້ກໍານົດທົ່ວໄປທີ່ປະກອບມີການທົດສອບຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້.

ໃນເວລາດຽວກັນ, ບໍ່ຂາດແຄນສຽງທີ່ສໍາຄັນເຕືອນເຖິງຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການຮັກສາອະນຸສັນຍາແລະເຄື່ອງມືໃນໄລຍະຍາວ. ນັກພັດທະນາບາງຄົນຕັ້ງຄໍາຖາມວ່າເຕັກໂນໂລຢີເຊັ່ນ MCP ຈະຮັກສາຕໍາແຫນ່ງທີ່ເດັ່ນຊັດຂອງພວກເຂົາຫຼືວ່າທາງເລືອກທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຈະເກີດຂື້ນທີ່ສາມາດຍ້າຍພວກມັນໄດ້. ໃນກໍລະນີໃດກໍ່ຕາມ, ມູນນິທິ Linux ມັກຈະຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າ, ໃນໂລກຂອງຊອບແວຟຣີ, hegemony ມັກຈະເກີດຂື້ນຈາກ ... ຄຸນ​ນະ​ສົມ​ບັດ​ດ້ານ​ວິ​ຊາ​ການ​ ແທນທີ່ຈະເປັນການບັງຄັບທາງການຄ້າ, ອ້າງເຖິງຕົວຢ່າງຂອງ Kubernetes ໃນຂົງເຂດບັນຈຸ.

ຍ້ອນສະຖານະການນີ້, ມູນນິທິ Agentic AI ກຳ ລັງກາຍເປັນຈຸດນັດພົບ ໃໝ່ ສໍາລັບຜູ້ທີ່ຕ້ອງການໃຫ້ຄື້ນຕໍ່ໄປຂອງອັດຕະໂນມັດອັດສະລິຍະແມ່ນອີງໃສ່. ໂປໂຕຄອນເປີດ, ການປົກຄອງທີ່ເປັນກາງ, ແລະການຮ່ວມມືທີ່ແທ້ຈິງແທນທີ່ຈະອີງໃສ່ວິທີແກ້ໄຂທີ່ປິດແລະຍາກທີ່ຈະປະສົມປະສານ, ການວິວັດທະນາການຂອງມັນໃນຊຸມປີຂ້າງຫນ້າຈະວັດແທກຂອບເຂດທີ່ຂະແຫນງການສາມາດຕົກລົງກັບກົດລະບຽບທົ່ວໄປສໍາລັບເຕັກໂນໂລຢີທີ່, ໂດຍບັນຊີທັງຫມົດ, ຈະເປັນສູນກາງຂອງເສດຖະກິດດິຈິຕອນເອີຣົບ.