एंथ्रोपिक के क्लाउड कोड, एक एआई एजेंटिक प्रोग्रामिंग हार्नेस, को एक अपडेट मिला है जो एआई टूल्स के लिए "लेज़ी लोडिंग" पेश करता है, एक सुविधा जिसे MCP टूल सर्च कहा जाता है, जो एजेंट द्वारा बाहरी टूल्स तक पहुंचने के तरीके को मौलिक रूप से बदल देता है। पिछली रात जारी किए गए इस अपडेट में क्लाउड कोड की एक प्रमुख सीमा को संबोधित किया गया है, जिसके लिए पहले एजेंट को प्रत्येक उपलब्ध टूल के लिए निर्देश पुस्तिका को पढ़ने की आवश्यकता होती थी, भले ही यह तत्काल कार्य के लिए आवश्यक हो या नहीं। 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), एक ओपन-सोर्स मानक जो 2024 के अंत में जारी किया गया था, क्लाउड कोड के लिए नींव के रूप में कार्य करता है, जो एआई मॉडल और एजेंटों को एक संरचित और विश्वसनीय प्रारूप में बाहरी टूल्स से कनेक्ट करने में सक्षम बनाता है। क्लाउड कोड अनुरोध पर वेब ब्राउज़िंग और फ़ाइल निर्माण जैसे कार्यों तक पहुंचने के लिए MCP का लाभ उठाता है। नई MCP टूल सर्च सुविधा एजेंटों को केवल आवश्यकता होने पर गतिशील रूप से टूल परिभाषाएँ प्राप्त करने की अनुमति देती है, जो एक ब्रूट-फोर्स आर्किटेक्चर से आधुनिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के समान अधिक कुशल प्रणाली में बदलाव को चिह्नित करती है।

वेंचरबीट के अनुसार, क्लाउड कोड को किसी कार्य को पूरा करने से पहले सभी उपलब्ध टूल मैनुअल को पढ़ने की आवश्यकता वाली पिछली विधि अक्षम थी और इसने एजेंट की उपयोगकर्ता संकेतों को संसाधित करने और विस्तृत प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने की क्षमता को सीमित कर दिया था। अपडेट का उद्देश्य संदर्भ उपयोग को अनुकूलित करके एजेंट के प्रदर्शन को बेहतर बनाना है।

इस अपडेट के निहितार्थ क्लाउड कोड से परे हैं, जो संभावित रूप से अन्य एआई एजेंटों के विकास को प्रभावित करते हैं। "लेज़ी लोडिंग" दृष्टिकोण अपनाकर, एआई सिस्टम संसाधनों का संरक्षण कर सकते हैं और जटिल कार्यों को संभालने की अपनी क्षमता में सुधार कर सकते हैं। यह विकास एआई में अधिक कुशल और अनुकूलनीय आर्किटेक्चर की ओर एक व्यापक प्रवृत्ति को दर्शाता 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 प्रदर्शन को अनुकूलित करने और एजेंट की क्षमताओं का विस्तार करने पर निरंतर ध्यान केंद्रित करने का सुझाव देती है। अपडेट से उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने और क्लाउड कोड को अधिक जटिल प्रोग्रामिंग कार्यों से निपटने में सक्षम बनाने की उम्मीद है।