Segundo día del "Curso intensivo de 5 días sobre agentes de IA de Google x Kaggle", que presenta el último gran documento técnico de Google de noviembre, "Herramientas para agentes e interoperabilidad con MCP". Este documento técnico explora cómo se puede extender el modelo base con herramientas externas, destacando las mejores prácticas para el diseño de herramientas y el papel de MCP en la facilitación de la interoperabilidad entre agentes y herramientas. Asimismo, analiza objetivamente las ventajas, los desafíos y los riesgos de seguridad de MCP, con el objetivo de brindar orientación a los desarrolladores, especialmente al implementar sistemas de agentes en entornos empresariales. 1. Introducción: Modelos, herramientas y agentes inteligentes. Los agentes inteligentes aprovechan las capacidades de razonamiento de los modelos base para ayudar a los usuarios a alcanzar objetivos específicos. Las herramientas son una extensión fundamental de los agentes inteligentes, que mejora significativamente el potencial de las aplicaciones empresariales. Este documento técnico destaca que unificar la conexión entre los agentes inteligentes, las herramientas y el mundo exterior es crucial para el desarrollo de la IA, pero esto también plantea desafíos tecnológicos y de seguridad. MCP, presentado en 2024, tiene como objetivo estandarizar la integración de herramientas y modelos, mitigando así estos problemas. 2. Herramientas y llamadas a herramientas Las herramientas se dividen en tres categorías: herramientas de función, herramientas integradas y herramientas de agente inteligente. El documento técnico también proporciona las mejores prácticas para el uso de la herramienta: documentar la importancia, describir las acciones en lugar de las implementaciones, publicar las tareas en lugar de las llamadas a la API, ser lo más granular posible, diseñar una salida concisa y proporcionar una validación eficaz y mensajes de error descriptivos. 3. Comprensión del MCP Componentes arquitectónicos principales: host, cliente y servidor MCP define entidades para mejorar la interacción de LLM con sistemas externos: herramientas, recursos, sugerencias, muestreo, solicitud y raíz. 4. Seguridad del MCP MCP introduce un nuevo panorama de amenazas: al ser una nueva superficie de exposición de API, carece de medidas de seguridad tradicionales (como la autenticación y la limitación de velocidad); al ser un protocolo estándar, su aplicación generalizada amplifica los riesgos, como las acciones no autorizadas y las filtraciones de datos. Se requieren múltiples capas de protección. 5. Conclusión: El modelo subyacente requiere extensiones de herramientas para la percepción y la acción, pero el diseño de herramientas debe ser cauteloso: la documentación clara, las tareas granulares, la salida concisa y la verificación son fundamentales. La integración estandarizada de MCP aborda la fragmentación y promueve el descubrimiento dinámico y la reutilización del ecosistema, pero las empresas deben ser conscientes de los riesgos asociados a su descentralización, como la sobrecarga de contexto, las brechas de seguridad y los cuellos de botella en el rendimiento. En el futuro, MCP podría requerir encapsulación de la capa de gobernanza (como las pasarelas API), y los desarrolladores deben construir defensas multicapa para garantizar la seguridad, la auditabilidad y la fiabilidad. Dirección del Libro Blanco:
El curso intensivo de 5 días sobre agentes de IA de Google x Kaggle y el últix.com/shao__meng/sta…oogle de noviembre, "Introducción a los agentes", están disponibles aquí: