Deuxième jour du « cours intensif de 5 jours sur les agents IA Google x Kaggle », présentant le dernier livre blanc majeur de Google de novembre, « Outils d'agent et interopérabilité avec MCP ». Ce livre blanc explore comment le modèle de base peut être étendu à l'aide d'outils externes, en mettant en lumière les bonnes pratiques de conception d'outils et le rôle de MCP dans la facilitation de l'interopérabilité entre agents et outils. Il analyse également objectivement les avantages, les défis et les risques de sécurité de MCP, afin de fournir des recommandations aux développeurs, notamment lors du déploiement de systèmes d'agents en environnement d'entreprise. 1. Introduction : Modèles, outils et agents intelligents. Les agents intelligents exploitent les capacités de raisonnement des modèles de base pour aider les utilisateurs à atteindre des objectifs spécifiques. Les outils constituent une extension essentielle des agents intelligents, renforçant considérablement le potentiel des applications d’entreprise. Ce livre blanc souligne que l’unification de la connexion entre les agents intelligents, les outils et le monde extérieur est cruciale pour le développement de l’IA, mais qu’elle soulève également des défis technologiques et de sécurité. Le MCP, introduit en 2024, vise à standardiser l’intégration des outils et des modèles, atténuant ainsi ces problèmes. 2. Outils et appels d'outils Les outils sont divisés en trois catégories : outils fonctionnels, outils intégrés et outils d'agents intelligents. Le livre blanc fournit également des recommandations sur les bonnes pratiques d'utilisation de l'outil : documenter l'importance des informations, décrire les actions plutôt que les implémentations, publier les tâches plutôt que les appels d'API, être aussi précis que possible, concevoir une sortie concise et fournir une validation efficace ainsi que des messages d'erreur descriptifs. 3. Comprendre le MCP Composants architecturaux principaux : hôte, client et serveur MCP définit des entités pour améliorer l'interaction de LLM avec les systèmes externes : outils, ressources, indices, échantillonnage, sollicitation et racine. 4. Sécurité du MCP MCP introduit un nouveau paysage de menaces : en tant que nouvelle surface d’exposition d’API, il est dépourvu de mesures de sécurité traditionnelles (telles que l’authentification et la limitation du débit) ; en tant que protocole standard, son utilisation généralisée amplifie les risques, comme les actions non autorisées et les violations de données. Une protection multicouche est donc indispensable. 5. Conclusion : Le modèle sous-jacent requiert des extensions d’outils pour la perception et l’action, mais la conception de ces outils doit être rigoureuse : une documentation claire, des tâches granulaires, des résultats concis et une vérification sont essentiels. L’intégration standardisée du MCP permet de lutter contre la fragmentation et favorise la découverte dynamique et la réutilisation de l’écosystème, mais les entreprises doivent être attentives aux risques liés à sa décentralisation, tels que la surcharge contextuelle, les failles de sécurité et les goulots d’étranglement en termes de performances. À l’avenir, le MCP pourrait nécessiter une encapsulation de la couche de gouvernance (par exemple, des passerelles API), et les développeurs devront mettre en place des défenses multicouches pour garantir la sécurité, l’auditabilité et la fiabilité. Adresse du livre blanc :
Le cours intensif de 5 jours « Google x Kaggle sur les agents IA » et le dernx.com/shao__meng/sta…le, publié en novembre et intitulé « Introduction aux agents », sont disponibles ici :