MCP (Model Context Protocol) за последние годы претерпел значительные изменения, превратившись из простого средства передачи контекста для больших языковых моделей в полноценную платформу для построения сложных коммуникаций между интеллектуальными агентами. В свете последних обновлений возможностей, разработчики получили мощный инструмент для реализации взаимодействия между агентами, способного обеспечивать как устойчивость сессий, так и гибкость многошаговых операций с участием человека и искусственного интеллекта. На первый взгляд, концепция агент-коммуникации может показаться сложной или даже неподходящей для существующего протокола MCP, особенно учитывая изначальную ориентированность платформы на простые запросы и ответы. Однако последние доработки в спецификации, включая поддержку возобновляемых потоков, механизмы элицитации и семплинга, а также уведомления о ходе выполнения, предлагают разработчикам средства для построения интерактивных, надежных и долговременных агентских систем. Основой агентности в MCP является способность инструментов (агентов) работать автономно и вести сложные процессы, которые могут длиться продолжительное время, требуют постоянного сбора обратной связи и адаптации к новым вводным данным.
Эта автономность достигается благодаря четырем ключевым функциональным возможностям протокола: потоковой передаче данных с частичными результатами, возобновляемости сессий, сохранению промежуточных данных и поддержке многошаговых интерактивных взаимодействий с пользователем и другими агентами. Потоковая передача и частичные результаты позволяют агентам информировать другого участника взаимодействия о текущем статусе задачи практически в режиме реального времени. Такая обратная связь повышает прозрачность процессов, облегчает отладку и формирует доверие пользователей к агентам. Например, агент, занимающийся миграцией кодовой базы, может передавать промежуточные отчеты: анализ зависимостей, конвертация различных модулей, обновление импортов – все эти этапы сопровождаются уведомлениями, позволяющими наблюдать за прогрессом. Важным аспектом является поведенческая устойчивость — возможность сохранения текущего состояния задачи и возобновления работы после сбоев или обрывов соединения.
MCP реализует подобную функцию через транспорт StreamableHTTP и механизм хранения событий, которые позволяют при повторном подключении клиента воспроизвести пропущенные сообщения. Это дает возможность не терять ход выполнения сложных, длительных операций, тем самым значительно повышая надежность системы. Кроме того, MCP предлагает модель долговечности данных с использованием ресурсных ссылок. При вызове инструмента агент может сразу возвращать ссылку на создаваемый ресурс, который обновляется по мере выполнения задачи. Клиенты получают возможность запрашивать или подписываться на обновления ресурса, что даёт долгосрочный доступ к результатам и позволяет организовать асинхронное взаимодействие.
Это особенно важно при масштабировании систем, когда задачи могут распределяться по разным компонентам и выполняться слабо синхронно. Многошаговое взаимодействие — одна из ключевых особенностей современных агентских систем, которую MCP поддерживает с помощью механизмов элицитации и семплинга. Элицитация предоставляет возможность агентам запрашивать дополнительную информацию или подтверждения у человека прямо во время выполнения задачи. Например, агент по бронированию путешествий может попросить пользователя подтвердить стоимость перед тем, как завершить оформление. Семплинг же позволяет агенту обращаться к языковой модели или другому AI для получения необходимой информации, что создает гибридные человеческо-искусственные рабочие процессы и расширяет возможности принятия решений.
Отдельного внимания заслуживает практика реализации долгоживущих агентов на MCP с использованием Python SDK, где представлен мощный пример серверной архитектуры, включающей специализированного агента для путешествий и исследовательского агента. Эти агенты не только демонстрируют передачу прогресса в реальном времени и интерактивное общение с пользователями, но и полностью сохраняют состояние сессии, что обеспечивает высокую надежность и гибкость в работе. Клиентская часть поддерживает разнообразные сценарии обработки сообщений, включая управление уведомлениями, запросами на ввод пользователя и обработкой ответов искусственного интеллекта. Такой комплексный подход к протоколу не только упрощает интеграции, но и позволяет создавать масштабируемые системы с высокой степенью кастомизации под различные задачи и требования. Что касается расширения коммуникации на множество агентов и серверов, архитектурное решение уже заложено в текущей модели.
Оркестратор – агент, выступающий в роли координационного звена, может поддерживать соединения с несколькими MCP серверами, каждый из которых предоставляет специализированные инструменты-агенты. Это открывает возможности для интеллектуального разбиения сложных задач на подзадачи, управления состоянием и синтеза результатов, что критично для построения распределенных и масштабируемых агентских систем. Безусловно, построение агент-к-agent коммуникации — это миссия, требующая глубокой интеграции протокольных особенностей, надежного управления состоянием и информационными потоками, а также продуманного пользовательского взаимодействия. MCP предоставляет все эти компоненты с уже готовыми решениями и открыт для дальнейшего развития, что делает его привлекательным выбором для разработчиков, стремящихся создать передовые решения искусственного интеллекта с поддержкой многоступенчатых и интерактивных рабочих процессов. В итоге, MCP становится фундаментом для построения не только простых запросно-ответных инструментов, а полноценной системы интеллектуальных агентов, способных автономно совершать длительные операции, эффективно взаимодействовать между собой и с пользователем, а также гарантировать высокую надежность и масштабируемость.
Активное сообщество, растущая документация и открытый исходный код позволяют внедрять современные возможности протокола в разнообразные проекты — от сервисов поддержки до сложных корпоративных решений. Остается лишь подчеркнуть, что потенциал MCP только начинает раскрываться в полной мере. Разработчики и заинтересованные стороны приглашаются к изучению последней версии документации и экспериментам с расширенными фичами протокола, которые проложат путь к новым рубежам в области искусственного интеллекта и агентных систем.
