GUI क्यों AI एजेंटों को रास्ता दे सकता है: MCP और बिलिंग के उदाहरण से विश्लेषण

लेखक, जो सेलेक्टेल में बिलिंग उत्पाद विकास का नेतृत्व करते हैं, देखते हैं कि जीयूआई डिज़ाइन अनिवार्य रूप से सरलता (कुछ सामान्य परिदृश्यों को संभालना) और बहुमुखी प्रतिभा (फ़िल्टर, सेटिंग्स, भूमिकाएँ जोड़ना) के बीच चयन करने के लिए मजबूर करता है, जिससे उपयोगकर्ता तब संघर्ष करते हैं जब उनके कार्य पूर्वनिर्धारित पथों से बाहर आते हैं। बिलिंग में, उपयोगकर्ता आमतौर पर आशय-आधारित प्रश्न पूछते हैं जैसे 'क्या मेरे पास महीने के अंत तक पर्याप्त पैसे होंगे?' लेकिन उत्तर खोजने के लिए जटिल इंटरफ़ेस में नेविगेट करना पड़ता है। लेखक एलएलएम को एजेंटों और मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (एमसीपी) के साथ संयोजित करने में एक समाधान देखते हैं, जो एक ओपन प्रोटोकॉल है जो एआई मॉडल को खोजने योग्य टूल के माध्यम से बाहरी सेवाओं और डेटा से जुड़ने देता है। पारंपरिक एपीआई के विपरीत जो डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जो एंडपॉइंट और पैरामीटर जानते हैं, एमसीपी एक एजेंट द्वारा उपयोगकर्ता के आशय के आधार पर पता लगाने और लागू करने के लिए क्षमताओं को घोषणात्मक रूप से प्रकाशित करता है। लेखक का अनुमान है कि कुछ वर्षों के भीतर अधिकांश डिजिटल उत्पादों में एक एमसीपी सर्वर उनकी प्राथमिक इंटरेक्शन परत के रूप में होगा, जिसमें जीयूआई कई क्लाइंट में से एक बन जाएगा। इसका परीक्षण करने के लिए, उन्होंने सेलेक्टेल बिलिंग के लिए एक छोटा एमसीपी सर्वर बनाया, जो बैलेंस चेक, पूर्वानुमान, भुगतान और रिपोर्ट के लिए टूल उजागर करता है। टेलीग्राम के माध्यम से हर्मीस एजेंट के साथ वास्तविक दुनिया के उपयोग ने दिखाया कि एजेंट स्वायत्त रूप से बैलेंस चेक कर सकता है, प्रोएक्टिव क्रॉन जॉब सेट कर सकता है, और खर्च इन्फोग्राफिक्स उत्पन्न कर सकता है, जो उपयोगकर्ता के वास्तविक आशय के करीब कार्य करता है।