Unapređenje arhitekture AI agenata prelaskom sa MCP na "Code-Agent" pristup

Iako je Model Context Protocol (MCP) predstavljao važan teorijski korak, njegova praktična primena otkrila je fundamentalne arhitektonske nedostatke koji direktno ugrožavaju performanse, bezbednost i skalabilnost. Ova ograničenja predstavljaju značajan strateški rizik i stvaraju tehnički dug koji limitira sposobnost naših AI agenata da rešavaju kompleksne zadatke. Neuspeh da se ova pitanja reše postavlja jasan plafon skalabilnosti za naše buduće inicijative.

Identifikovana su dva ključna nedostatka koji proizilaze iz neefikasnog upravljanja kontekstom unutar MCP okvira:

• Zagušenje konteksta definicijama alata: MCP pristup primorava AI agenta da učita definicije svih dostupnih alata u kontekstni prozor jezičkog modela (LLM) pre bilo kakve interakcije. Ovo dovodi do ekstremnog "nadimanja" konteksta. Na primer, učitavanje definicija za samo dva alata može zauzeti skoro 20.000 tokena, što zauzima približno 10% ukupnog kontekstnog prozora pre nego što je ijedan zadatak započet.
• Preopterećenje konteksta privremenim rezultatima: Tokom izvršavanja zadatka, svi privremeni rezultati koje alati generišu šalju se nazad u kontekst LLM-a. Ovo kontaminira kontekst podacima koji često nisu relevantni za finalni ishod, čime se degradira sposobnost modela da se fokusira na ključne informacije. Kao ilustracija, transkript dvočasovnog sastanka koji se vraća kao rezultat alata može dodati čak 50.000 tokena u kontekst.

Ovi fundamentalni nedostaci zahtevaju promenu paradigme u arhitekturi kako bi se omogućio dalji razvoj efikasnih i skalabilnih AI agenata.

Predloženo rešenje: Arhitektura zasnovana na "Code-Agent" modelu

Kao rešenje, predlaže se usvajanje "code-agent" arhitekture, pristup koji su validirali lideri u industriji poput kompanija Anthropic i Cloudflare kroz implementacije kao što je "Code Mode". Fundamentalna promena leži u tome što LLM ne poziva alate direktno; umesto toga, on generiše kod koji interaguje sa alatima predstavljenim kao standardni API-ji. Ovaj proces se odvija kroz sledeće korake:

1. Dinamičko otkrivanje alata (Progressive Disclosure): Ovaj pristup transformiše agenta iz pasivnog korisnika unapred učitanih alata u aktivno, autonomno entitet koji otkriva i koristi resurse po potrebi. Umesto preopterećivanja konteksta, agent dinamički pretražuje i pronalazi relevantne API-je alata koristeći standardne komande kao što su bash i grep.
2. Izvršavanje koda u izolovanom okruženju (Sandboxed Execution): Generisani kod se izvršava u odvojenom, bezbednom "sandbox" okruženju, potpuno izvan glavnog konteksta LLM-a. Ovo osigurava da privremeni podaci, međukoraci i procesi ne opterećuju i ne degradiraju kontekstni prozor modela.
3. Dostavljanje finalnog rezultata: Nakon što se kod izvrši i podaci obrade unutar "sandbox-a", samo krajnji, relevantan rezultat se vraća LLM agentu. Ovim se eliminiše sva nepotrebna "buka" iz konteksta.

Ovaj elegantan pristup donosi niz povezanih strateških prednosti koje sistemski rešavaju probleme MCP arhitekture.

Strateške prednosti "Code-Agent" arhitekture

Usvajanje "code-agent" modela predstavlja fundamentalnu arhitektonsku evoluciju, a ne inkrementalno poboljšanje. Ono donosi merljive poslovne koristi u pogledu efikasnosti, bezbednosti i skalabilnosti sistema.

• Radikalno poboljšana efikasnost konteksta Izbegavanjem preopterećenja konteksta definicijama alata i privremenim rezultatima, drastično se smanjuje potrošnja tokena. Ovo direktno vodi ka značajno nižim operativnim troškovima i bržem vremenu odziva agenata, jer model obrađuje isključivo relevantne informacije.
• Povećana bezbednost i privatnost Izvršavanje koda u izolovanom "sandbox" okruženju omogućava pre-procesiranje podataka pre nego što se oni pošalju LLM-u. Na primer, moguće je izvršiti anonimizaciju ličnih podataka (PII) unutar "sandbox-a", čime se značajno smanjuje rizik od izlaganja osetljivih informacija i osigurava usklađenost sa propisima o privatnosti.
• Superiorna skalabilnost i kompleksnost Ovaj pristup omogućava agentima da efikasno koriste znatno veći broj alata i izvršavaju složenije, ulančane zadatke. Budući da se kontekst ne opterećuje, agent može da orkestrira višestruke pozive alatima i kombinuje njihove rezultate, što je sa tradicionalnim MCP pristupom praktično neodrživo.

Ove prednosti nisu izolovane; one stvaraju pozitivan ciklus (virtuous cycle): poboljšana efikasnost omogućava rešavanje kompleksnijih zadataka, dok "sandbox" model izvršavanja pruža neophodan bezbednosni okvir za sigurno upravljanje tom kompleksnošću.

Nova strateška uloga za MCP: Standardizovani interfejs

"Code-agent" pristup ne čini MCP zastarelim. Umesto toga, on ga redefiniše i repozicionira sa izvršnog sloja (execution layer) na sloj za interoperabilnost i otkrivanje (interoperability and discovery layer), fokusirajući ga na njegovu najvredniju funkciju.

U ovoj novoj ulozi, ključna vrednost MCP-a leži u obezbeđivanju uniformnog i standardizovanog interfejsa. MCP postaje "RPC interfejs sa pratećom dokumentacijom", koji omogućava agentu da se poveže sa API-jem alata čak i ako programeri agenta i API-ja nikada nisu čuli jedni za druge. Ovo garantuje interoperabilnost na širokom nivou, omogućavajući različitim sistemima da neometano komuniciraju.

Na ovaj način, MCP postaje ključni element za izgradnju robusnih, decentralizovanih i interoperabilnih ekosistema AI agenata.

Preporuka

Naša direktiva mora biti nedvosmislena: strateški prelazak na "code-agent" arhitekturu kao primarni standard za sav budući razvoj AI agenata. Ovaj pristup dokazano omogućava izgradnju efikasnijih, bezbednijih i skalabilnijih sistema sposobnih za rešavanje zadataka nove generacije. Istovremeno, MCP se mora repozicionirati i koristiti na najefikasniji mogući način – ne kao mehanizam za direktno izvršavanje, već kao univerzalni sloj za interoperabilnost i otkrivanje API-ja, čime se osigurava dugoročna održivost i povezanost u ekosistemu veštačke inteligencije.

Izvor: Prompt Engineering