एन्थ्रोपिक के क्लाउड कोड, एक एआई एजेंटिक प्रोग्रामिंग हार्नेस, को एक अपडेट मिला है जिसमें एआई टूल्स के लिए "लेज़ी लोडिंग" पेश किया गया है, जिसे MCP टूल सर्च नामक एक फ़ीचर है, जो एजेंट द्वारा बाहरी टूल्स तक पहुँचने के तरीके को मौलिक रूप से बदलता है। कल रात जारी किए गए अपडेट में क्लाउड कोड की एक प्रमुख सीमा को संबोधित किया गया है, जिसके लिए पहले एजेंट को प्रत्येक उपलब्ध टूल के लिए निर्देश मैनुअल को पढ़ना आवश्यक था, भले ही वह तत्काल कार्य के लिए प्रासंगिक हो या न हो। इस प्रक्रिया में मूल्यवान संदर्भ स्थान का उपभोग होता था जिसका उपयोग उपयोगकर्ता संकेतों या एजेंट प्रतिक्रियाओं के लिए किया जा सकता था।
मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP), जो 2024 के अंत में जारी किया गया था, इस अपडेट के लिए नींव के रूप में कार्य करता है। MCP एक ओपन-सोर्स मानक है जो AI मॉडल और एजेंटों को एक संरचित और विश्वसनीय प्रारूप में बाहरी टूल से कनेक्ट करने की अनुमति देता है। क्लाउड कोड अनुरोध पर वेब ब्राउज़िंग और फ़ाइल निर्माण जैसे कार्यों तक पहुँचने के लिए MCP का उपयोग करता है।
फीचर्ड कार्ल फ्रेंज़ेन के अनुसार, 15 जनवरी, 2026 को वेंचरबीट के लिए लिखते हुए, MCP टूल सर्च एजेंटों को केवल तभी टूल परिभाषाएँ गतिशील रूप से प्राप्त करने में सक्षम बनाता है जब आवश्यक हो। यह बदलाव ब्रूट-फोर्स आर्किटेक्चर से आधुनिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग सिद्धांतों के साथ अधिक संरेखित प्रणाली की ओर एक कदम का प्रतिनिधित्व करता है।
प्रत्येक कार्य से पहले क्लाउड कोड को सभी टूल मैनुअल पढ़ने की आवश्यकता वाली पिछली विधि अक्षम थी, जिससे एजेंट उपयोगकर्ता से संसाधित कर सकने वाली जानकारी या अपनी प्रतिक्रियाओं में उत्पन्न होने वाली जानकारी की मात्रा सीमित हो जाती थी। लेज़ी लोडिंग को लागू करके, एजेंट अब प्रासंगिक टूल को प्राथमिकता दे सकता है और संदर्भ स्थान को बचा सकता है।
इस अपडेट के निहितार्थ बेहतर दक्षता से परे हैं। संदर्भ उपयोग को अनुकूलित करके, क्लाउड कोड संभावित रूप से अधिक जटिल कार्यों को संभाल सकता है, अधिक सूक्ष्म प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न कर सकता है और उपयोगकर्ता निर्देशों को बेहतर ढंग से समझ सकता है। यह उन्नति सॉफ्टवेयर विकास से लेकर अनुसंधान और विश्लेषण तक विभिन्न क्षेत्रों में अधिक परिष्कृत AI अनुप्रयोगों को जन्म दे सकती है।
क्लाउड कोड टीम ने अभी तक भविष्य के अपडेट के लिए विशिष्ट योजनाओं की घोषणा नहीं की है, लेकिन MCP टूल सर्च की शुरूआत बुद्धिमान संसाधन प्रबंधन के माध्यम से AI एजेंटों की दक्षता और क्षमताओं में सुधार पर निरंतर ध्यान केंद्रित करने का सुझाव देती है। यह विकास AI में अधिक परिष्कृत आर्किटेक्चर की ओर एक व्यापक प्रवृत्ति का संकेत देता है जो मानव समस्या-समाधान की दक्षता और अनुकूलन क्षमता की नकल करते हैं।
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