Эволюция ИИ-агентов и роль протокола Model Context Protocol (MCP)

С распространением больших языковых моделей (LLM) парадигма автономных интеллектуальных агентов стремительно развивается. От чат-ботов, основанных на простом предсказании следующего токена, мы переходим к системам, способным планировать, взаимодействовать с инструментами и координировать действия с другими агентами и людьми. Одной из ключевых инноваций в этой области стал открытый Model Context Protocol (MCP), предложенный Anthropic и быстро поддержанный такими гигантами, как OpenAI, Google, Microsoft и Amazon. Цель данной статьи — исследовать эволюцию ИИ-агентов, области их применения, вызовы надёжности и масштабирования, а также роль MCP в формировании новых архитектур ИИ.

BCG_AI_Agents_MCP_1745919815 Скачать

Эволюция ИИ-агентов

Современные агенты значительно отличаются от прежних «агентов на if-операторах». Этапы развития включают:

Чат-боты на основе LLM, обученные для ведения диалога.
Агенты, использующие инструменты, планирующие действия и реагирующие на внешние сигналы.
Мультиагентные системы, где агенты сотрудничают между собой и с людьми.

Особое внимание уделяется переходу от фиксированных последовательностей вызовов LLM (prompt chaining) к полноценным автономным агентам, способным адаптироваться к новым условиям, учиться и управлять сложными задачами — как, например, в управлении цепочками поставок.

Области применения и product-market fit

ИИ-агенты уже находят устойчивое применение в бизнесе:

Разработка программного обеспечения: «виб-кодеры» (vibe-coders) от Replit, Bolt, Claude и др. ускоряют time-to-market и автоматизируют рутинные задачи.
Финансы и право: агенты преобразуют тысячи страниц документов в краткие резюме, как это делает Brightwave.
Корпоративные процессы: компании вроде Bloomberg и Booking.com сокращают время принятия решений на 30–50%, снижая затраты и повышая продуктивность на 30–90%.

Надёжность и оценка эффективности агентов

BCG предлагает 6 ключевых метрик оценки эффективности ИИ-агентов:

Автономность выполнения задач.
Надёжность и безопасность.
Интеграция и совместимость.
Планирование и рассуждение.
Память и знание.
Социальное понимание.

Исследования показывают, что агенты могут уверенно решать задачи продолжительностью до одного часа, и эта граница удваивается каждые 7 месяцев. Однако вызовы, такие как галлюцинации, слабая долговременная память и ограниченная интероперабельность, пока сохраняются.

MCP — основа масштабируемых агентов

Model Context Protocol стандартизирует взаимодействие агентов с инструментами, базами данных и другими агентами. Он решает четыре ключевые проблемы:

Автономное выполнение задач (через вызов MCP-серверов).
Планирование и использование инструментов (через шаблоны запросов).
Интеграция в ИТ-экосистему (унифицированные интерфейсы).
Доступ к памяти и данным (например, через PostgreSQL или Vector DB).

Протокол активно развивается, имеет SDK на Python, TypeScript и C#, и поддерживается крупнейшими игроками. Вместе с агентами MCP формирует сердце современной ИИ-платформы.

Однако MCP не решает все проблемы — необходимы строгие меры безопасности: изоляция доверенных доменов, контроль доступа (OAuth, RBAC), валидация инструментов, мониторинг reasoning trace, защита от инъекций через описания инструментов.

Лучшие практики построения агентских систем

Согласно BCG, эффективное внедрение MCP требует:

Разделения MCP-серверов по функциям (избегать монолитов и чрезмерной микросервисности).
Использования фреймворков вроде LangGraph или FastMCP.
Статической безопасности и динамического контроля.
Постоянной оценки качества reasoning-путей и результатов работы агентов.

Заключение

ИИ-агенты перестают быть лабораторными прототипами и становятся частью производственных процессов и бизнес-функций. Их развитие ускоряется благодаря MCP — открытому протоколу, способствующему стандартизации, масштабируемости и безопасности. Хотя остаются технические и этические вызовы, включая интерпретацию социальных сигналов и защиту от киберугроз, путь к «агентскому изобилию» уже обозначен.

Список источников

BCG AI Platforms Group. AI Agents and the Model Context Protocol, April 2025.
Anthropic. Model Context Protocol Documentation, 2024–2025.
AI Engineering Summit 2025.
Columbia Journalism Review. AI Search Has a Citation Problem, 2025.
arXiv:2503.14499. Measuring AI Ability to Complete Long Tasks, 2025.