How are AI agents used? Evidence from 177,000 MCP tools
यह शोध पत्र 177,436 मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) टूल्स का विश्लेषण करता है जिससे यह पता चलता है कि जबकि वर्तमान एआई एजेंट उपयोग में सॉफ्टवेयर विकास का वर्चस्व है, प्रत्यक्ष क्रियाएं करने वाले टूल्स का अनुपात बढ़कर 65% हो गया है, जो वित्तीय लेनदेन जैसे परिणामी कार्यों में जोखिमों को प्रबंधित करने के लिए मॉडल आउटपुट से आगे टूल लेयर तक विस्तारित नियामक निरीक्षण की आवश्यकता को रेखांकित करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की दुनिया अभी-अभी एक प्रतिभावान लाइब्रेरियन से बदलकर एक सुपर-पावर्ड इंटर्न बन गई है।
लंबे समय तक, AI (विशेष रूप से लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स) एक ऐसे लाइब्रेरियन की तरह था जो लाखों किताबें पढ़ सकता था, उनका सारांश दे सकता था और आपके सवालों के जवाब बिल्कुल सही दे सकता था। लेकिन वह कुछ कर नहीं सकता था। वह आपकी फ्लाइट बुक नहीं कर सकता था, आपकी किराने का सामान नहीं खरीद सकता था, या आपके कोड में बग ठीक नहीं कर सकता था। वह केवल उसके बारे में बात कर सकता था।
अब, हमारे पास AI एजेंट्स हैं। ये वे लाइब्रेरियन हैं जिन्हें चाबियाँ, औज़ार और एक रिमोट कंट्रोल दे दिया गया है। अब वे लाइब्रेरी से बाहर निकल सकते हैं, आपका ईमेल खोल सकते हैं, वेबसाइट पर बटन क्लिक कर सकते हैं, और यहाँ तक कि भौतिक वस्तुओं (जैसे ड्रोन) को भी हिला सकते हैं यदि आप उन्हें सही उपकरण दें।
यह पेपर ठीक इसी बात का एक विशाल इन्वेंटरी चेक है कि इन नए "इंटर्नों" को किस तरह के औज़ार दिए जा रहे हैं। शोधकर्ताओं ने 177,000 अलग-अलग टूल्स (जिन्हें "MCP टूल्स" कहा जाता है) का अध्ययन किया है जिन्हें डेवलपर्स ने 2024 के अंत से 2026 की शुरुआत के बीच बनाया है। उन्होंने इन टूल्स को एक सार्वजनिक लाइब्रेरी कैटलॉग की तरह माना ताकि यह देखा जा सके कि AI एजेंट वास्तव में किस तरह का काम करने के लिए काम पर रखे जा रहे हैं।
यहाँ उनके निष्कर्षों का विवरण दिया गया है, जिसमें कुछ रोजमर्रा के उपमाओं (analogies) का उपयोग किया गया है:
1. "टूलबॉक्स" विस्फोट कर रहा है
AI इकोसिस्टम को एक विशाल हार्डवेयर स्टोर की तरह समझें। 2025 की शुरुआत में, इस स्टोर में लगभग 5,000 टूल्स थे। 2026 की शुरुआत तक, शेल्फ 177,000 टूल्स से भर गए थे।
- ट्रेंड: हम उन टूल्स से आगे बढ़ रहे हैं जो AI को केवल चीजों को देखने देते हैं (जैसे कैमरा), और उन टूल्स की ओर बढ़ रहे हैं जो AI को चीजों को छूने और बदलने देते हैं (जैसे पेचकस या पेंटब्रश)।
- बदलाव: 2024 में, अधिकांश टूल्स "परसेप्शन" (डेटा पढ़ने) के लिए थे। 2026 तक, 65% टूल्स "एक्शन" (काम करने) के लिए थे। AI अब केवल फिल्म देख नहीं रहा है; अब वह फिल्म को एडिट भी कर रहा है।
2. इन इंटर्नों का उपयोग कौन कर रहा है? (सॉफ्टवेयर का प्रभुत्व)
यदि आप इस हार्डवेयर स्टोर में कदम रखते, तो आप पाएंगे कि 67% सभी टूल्स सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट के लिए हैं।
- उपमा: यह ऐसा है जैसे आप एक निर्माण स्थल पर जाएं और पाएं कि 10 में से 9 कर्मचारी अन्य कर्मचारियों के लिए अन्य टूल्स बनाने में ही लगे हुए हैं।
- वास्तविकता: वर्तमान में अधिकांश AI एजेंटों का उपयोग प्रोग्रामरों द्वारा कोड लिखने, सॉफ्टवेयर को डीबग करने और IT सिस्टम को प्रबंधित करने के लिए किया जा रहा है। यह "लो-हैंगिंग फ्रूट" (आसान लक्ष्य) है क्योंकि कंप्यूटर AI के समझने के लिए आसान होते हैं।
- अपवाद: हार्डवेयर स्टोर का एक बढ़ता हुआ हिस्सा फाइनेंस को समर्पित है। हालांकि यह सॉफ्टवेयर सेक्शन से छोटा है, लेकिन यह सबसे खतरनाक है। ये वे टूल्स हैं जो AI एजेंटों को पैसा चलाने, स्टॉक ट्रेड करने या क्रिप्टो संभालने की अनुमति देते हैं।
3. "नियंत्रित" बनाम "जंगली" क्षेत्र
शोधकर्ताओं ने एक डरावना ट्रेंड देखा है कि ये एजेंट कहाँ काम करने की अनुमति पाते हैं।
- "पिंजरा" (Constrained): कुछ टूल्स AI को केवल एक विशिष्ट, सुरक्षित बॉक्स के भीतर काम करने की अनुमति देते हैं। उदाहरण के लिए, एक टूल जो AI को केवल एक सुरक्षित API के माध्यम से एक विशिष्ट बैंक खाते का बैलेंस चेक करने की अनुमति देता है। यह एक रोबोट की तरह है जिसे केवल एक कांच के पिंजरे के अंदर काम करने की अनुमति है।
- "वाइल्ड वेस्ट" (Unconstrained): डेवलपर्स तेजी से एजेंटों को जनरल-पर्पस टूल्स दे रहे हैं। ये ऐसे हैं जैसे किसी इंटर्न को पूरी इमारत की मास्टर चाबी, एक माउस और एक कीबोर्ड दे दिया जाए। वे खुली इंटरनेट ब्राउज़ कर सकते हैं, किसी भी बटन पर क्लिक कर सकते हैं, और कहीं भी टाइप कर सकते हैं।
- जोखिम: पेपर में पाया गया कि इन "वाइल्ड वेस्ट" टूल्स में से 94% "एक्शन" टूल्स हैं। इसका मतलब है कि AI को तेजी से खुली इंटरनेट पर घूमने और किसी भी वेबसाइट पर बटन क्लिक करने की अनुमति दी जा रही है, न कि केवल सुरक्षित, पूर्व-अनुमोदित साइटों पर। यहीं पर गलतियाँ (या हैकर्स) सबसे अधिक नुकसान पहुँचा सकती हैं।
4. "सेल्फ-रेप्लिकेटिंग" (स्व-प्रतिकृति) की समस्या
यहाँ सबसे दिमाग घुमा देने वाला हिस्सा है: इंटर्न अपने खुद के टूल्स बना रहे हैं।
- उपमा: एक निर्माण दल की कल्पना करें जहाँ कर्मचारी अपने स्वयं के हथौड़े और आरी बनाना शुरू कर रहे हैं।
- डेटा: जनवरी 2025 में, इनमें से केवल 6% टूल्स AI की मदद से बनाए गए थे। फरवरी 2026 तक, यह संख्या तेजी से बढ़कर 62% हो गई।
- निहितार्थ: AI अब उन टूल्स को बनाने में मदद कर रहा है जो AI को अधिक शक्ति देते हैं। यह एक फीडबैक लूप बनाता है। यदि कोई AI टूल बनाते समय गलती करता है, तो वह खराब टूल अन्य AI द्वारा उपयोग किया जाएगा, जिससे त्रुटि इंसानों के पकड़ने की गति से कहीं अधिक तेजी से फैल सकती है।
5. आपको इसकी परवाह क्यों करनी चाहिए? (एक "बैंक रन" परिदृश्य)
पेपर का तर्क है कि हमें इन टूल्स को एक सुरक्षा गार्ड की तरह करीब से देखने की आवश्यकता है जो तिजोरी की निगरानी करता है।
- जोखिम: यदि हजारों AI एजेंटों को बैंक से पैसा निकालने के लिए एक ही "एक्शन" टूल दिया जाता है, और वे सभी एक ग्लिच के कारण एक ही समय में ऐसा करने का निर्णय लेते हैं, तो यह एक डिजिटल बैंक रन का कारण बन सकता है।
- समाधान: सरकारों और नियामकों को केवल AI के "दिमाग" (चैटबॉट) को ही नहीं देखना चाहिए; उन्हें उसके "हाथों" (टूल्स) की भी निगरानी करनी चाहिए। इन सार्वजनिक टूल रिपॉजिटरी की निगरानी करके, वे खतरनाक रुझानों को जल्दी पहचान सकते हैं। उदाहरण के लिए, उन्होंने क्रिप्टोकरेंसी भुगतान करने की अनुमति देने वाले टूल्स में भारी उछाल देखा इससे पहले कि वे टूल्स वास्तविक दुनिया में आम हुए। इसने नियामकों को अग्रिम सूचना दी।
निचोड़ (Bottom Line)
हम एक तीव्र परिवर्तन के बीच में हैं। AI एक निष्क्रिय पर्यवेक्षक (पढ़ने और बात करने) से बदलकर एक सक्रिय भागीदार (क्लिक करने, खरीदने और निर्माण करने) के रूप में विकसित हो रहा है।
- अच्छी खबर: यह सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट को अविश्वसनीय रूप से तेज़ और कुशल बना रहा है।
- बुरी खबर: हम इन शक्तिशाली एजेंटों को पूरे डिजिटल साम्राज्य की चाबियाँ सौंप रहे हैं, और अक्सर पर्याप्त सुरक्षा रेलिंग (safety rails) के बिना।
- चेतावनी: क्योंकि AI अब अपने खुद के टूल्स बना रहा है और "अनकन्स्ट्रेंड" वातावरण (जैसे खुला इंटरनेट) में उनका उपयोग कर रहा है, इसलिए गलतियों या दुर्भावनापूर्ण उपयोग की संभावना हमारी समझ की क्षमता से कहीं अधिक तेजी से बढ़ रही है।
पेपर सुझाव देता है कि सुरक्षित रहने के लिए, हमें केवल AI की बातचीत पर ही नहीं, बल्कि उसके टूलबॉक्स पर भी कड़ी नजर रखनी होगी। यदि हम देखते हैं कि बहुत अधिक "सामने के दरवाजे की चाबियाँ" बांटी जा रही हैं, तो हमें रुकना होगा और पूछना होगा: "क्या हम इसके लिए तैयार हैं?"
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