porta l’intelligenza artificialeUna startup fondata e guidata dall’ex investitore fondatore di DeepMind, Humayun Sheikh. ha annunciato oggi la sua uscita È uno dei tre prodotti interconnessi progettati per fornire la fiducia, il coordinamento e l’interoperabilità necessari per gli ecosistemi di agenti IA su larga scala.
Il lancio include: ASI: Unouna piattaforma di editing AI personale; Porta affariun portale di verifica e scoperta per i rappresentanti del marchio; E agentverseUna directory aperta che ospita più di due milioni di agenti.
Il sistema posiziona Fetch come fornitore dell’infrastruttura per quello che chiama “Agent Web”, uno strato in cui le IA dei consumatori e delle IA dei marchi collaborano per completare le attività anziché limitarsi a suggerirle.
L’azienda afferma che gli strumenti affrontano un limite centrale dell’attuale intelligenza artificiale dei consumatori: i modelli possono fornire raccomandazioni ma non possono eseguire in modo affidabile azioni in più fasi che richiedono coordinamento tra le aziende. L’approccio di Fetch si concentra nel consentire agli agenti di diverse organizzazioni di lavorare insieme in modo sicuro, utilizzando identità autenticate e contesto condiviso per completare flussi di lavoro end-to-end.
“Stiamo costruendo le stesse basi per gli agenti che Google ha creato per i siti Web”, ha dichiarato a VentureBeat Humayun Sheikh, fondatore e CEO di Fetch AI e uno dei primi investitori in DeepMind. “Invece di limitarsi a trovare informazioni, la tua intelligenza artificiale personale si coordina con i rappresentanti verificati del marchio per portare a termine le cose.”
Background: fondazione di Fetch e DeepMind Connection
Fetch AI è stata fondata nel 2017 dall’imprenditore Humayun Sheikh, il cui investimento iniziale in DeepMind ha contribuito ad alimentare lo sviluppo commerciale dell’azienda prima della sua acquisizione da parte di Google. “Ero una delle cinque persone originali di DeepMind e il suo primo investitore. Il mio assegno era il primo”, ha detto Sheikh, riflettendo sull’era in cui la ricerca avanzata sull’apprendimento automatico era ancora in gran parte inaccessibile al di fuori delle principali aziende tecnologiche.
La sua prima esperienza ha contribuito a plasmare la direzione di Fetch. “Anche nel 2013, per me era chiaro che i sistemi mediati avrebbero funzionato, quindi mi sono concentrato su quello, la rete mediata”, ha detto Sheikh. Fetch si è basato su questa tesi sviluppando un’infrastruttura per agenti software autonomi, concentrandosi su identità verificabile, scambio sicuro di dati e coordinamento multi-agente.
Negli ultimi anni, l’azienda si è espansa fino a raggiungere un team di 70 persone a Cambridge e Menlo Park, ha raccolto quasi 60 milioni di dollari e ha accumulato più di un milione di utenti che hanno interagito con il suo modello; questi dati hanno informato la progettazione dei prodotti appena lanciati.
Sheikh ha aggiunto che la decisione di rilanciare la società inizialmente è arrivata direttamente dai proventi dell’uscita di DeepMind, sottolineando nell’intervista che sebbene la vendita a Google sia stata una “buona uscita”, credeva che la squadra avrebbe potuto sopportare una valutazione più alta.
L’autofinanziamento precoce ha consentito a Fetch di iniziare a lavorare nel 2015 (molto prima che le architetture dei trasformatori diventassero mainstream) sull’ipotesi che l’infrastruttura mediata avrebbe costituito la base per l’intelligenza artificiale applicata.
ASI:One: piattaforma di orchestrazione multi-agente
Al centro del lancio ASI: UnoUn’interfaccia del modello linguistico progettata specificamente per coordinare più agenti, anziché affrontare query isolate. Fetch lo descrive come un “livello di intelligenza” che gestisce la condivisione del contesto, l’instradamento delle attività e la modellazione delle preferenze.
Il sistema memorizza segnali a livello di utente come compagnie aeree preferite, restrizioni dietetiche, fasce di budget, identificatori di programmi fedeltà e disponibilità del calendario. Quando un utente richiede un’attività complessa, come pianificare un viaggio che include la prenotazione di volo, hotel e ristorante, ASI:One prende tali preferenze e delega il lavoro alle agenzie verificate appropriate. Gli agenti restituiscono quindi risultati utilizzabili, inclusi inventario e opzioni di prenotazione, anziché raccomandazioni generiche.
In pratica, ASI:One funziona come un creatore di flussi di lavoro che trascende i confini organizzativi. A differenza delle tradizionali applicazioni LLM che spesso si basano su API o tecniche RAG per far emergere le informazioni, ASI:One è progettato per coordinare agenti autonomi in grado di completare le transazioni. Fetch rileva che la personalizzazione migliora nel tempo man mano che il modello accumula dati sulle preferenze strutturate.
Sheikh ha sottolineato la distinzione tra esecuzione regolamentata e output tradizionale dell’intelligenza artificiale. “Non si tratta di cercare opzioni individuali e sperare che funzionino insieme”, ha affermato. “È un’orchestrazione.”
Ha aggiunto che l’architettura di Fetch è intenzionalmente modulare: “La nostra architettura è un mix di modelli ad agenti ed esperti. Un modello grande non è sufficiente; servono esperti. Ecco perché abbiamo sviluppato ASI1, che è specificamente ottimizzato per i sistemi ad agenti.”
L’intervista ha anche rivelato nuovi dettagli sui sistemi di personalizzazione di ASI:One: la piattaforma utilizza più grafici di conoscenza di proprietà degli utenti per memorizzare preferenze, cronologia dei viaggi, connessioni sociali e vincoli contestuali.
Questi grafici della conoscenza sono raggruppati individualmente per utente e non vengono mescolati con i dati eseguiti dall’operazione Fetch. Sheikh lo ha descritto come una “spina dorsale deterministica” che fornisce all’IA personale uno strato di memoria stabile oltre l’output probabilistico di un singolo grande modello.
ASI:One viene lanciato oggi in versione Beta, con una versione più ampia prevista per l’inizio del 2026. Fetch offre anche ASI:One Mobile, lanciato all’inizio di quest’anno e offre agli utenti l’accesso alle stesse funzionalità di modifica degli strumenti su iOS e Android. L’app mobile si collega direttamente ad Agentverse e ai grafici della conoscenza dell’utente, consentendo l’esecuzione di attività in movimento e l’interazione in tempo reale con gli agenti registrati.
Portare affari: identità verificata e controllo del marchio
Per garantire un coordinamento affidabile tra consumatori e aziende, Fetch offre un portale di verifica e scoperta chiamato Fetch Business.
La piattaforma consente alle organizzazioni di verificare la propria identità e richiedere un rappresentante del marchio ufficiale (ad esempio @Hilton o @Nike) indipendentemente dagli strumenti utilizzati per creare l’agente sottostante.
Fetch posiziona il prodotto come un analogo alla registrazione del dominio ICANN e ai sistemi di certificazione SSL per i siti Web. Lo stato verificato mira a proteggere i consumatori dall’interazione con agenti falsi o non affidabili; è un problema che l’azienda ha identificato come uno dei principali ostacoli all’adozione diffusa delle agenzie.
Il sistema include strumenti low-code per consentire alle piccole imprese di creare agenti in pochi passaggi e connettersi ad API in tempo reale come inventario, sistemi di prenotazione o piattaforme CRM.
“Con Fetch, puoi creare un agente in un minuto. Richiede un nome utente, come un handle di Twitter, e puoi personalizzarlo completamente, anche dandogli le autorizzazioni sui social media per pubblicare per tuo conto”, ha detto Sheikh. Quando un marchio rivendica il proprio spazio dei nomi, il suo agente diventa rilevabile dalle IA dei consumatori e da altri agenti all’interno dell’Agentverse.
L’azienda ha prenotato in anticipo migliaia di spazi per i nomi dei marchi in previsione della domanda. Lo stato di autenticazione persiste su tutte le piattaforme che si integrano con Agentverse, creando un livello di identità portatile per gli agenti aziendali.
L’intervista ha evidenziato che Fetch Business eredita direttamente le basi della fiducia nel web: i proprietari di domini verificano la propria identità inserendo un breve snippet di codice nel backend dei loro siti web esistenti, consentendo al sistema di superare un test di crittografia e fornire al broker un badge di autenticità, simile a una “spunta blu” per le identità dei broker. Sheikh lo ha descritto come “riproporre lo strato di fiducia che il web ha impiegato decenni a costruire”.
Le aziende possono ora iniziare a richiedere agenzie business.fetch.ai.
Agentverse: una directory aperta di oltre due milioni di agenti
Ultimo componente del rilascio agentverseSi tratta di una directory aperta e di una piattaforma cloud che ospita broker e consente la rilevabilità tra ecosistemi. Fetch afferma che milioni di agenti si sono già iscritti, coprendo le categorie viaggi, vendita al dettaglio, intrattenimento, ristorazione e aziende.
Agentverse fornisce i metadati, le descrizioni delle funzionalità e la logica di instradamento che ASI:One utilizza per identificare gli agenti adatti ad attività specifiche. Supporta inoltre la comunicazione sicura e lo scambio di dati tra agenti. L’azienda sottolinea che la directory è indipendente dalla piattaforma: gli agenti creati con qualsiasi framework possono partecipare e interagire.
Secondo Sheikh, uno dei motivi per cui la maggior parte degli agenti IA vede poca o nessuna utilità è la mancanza di un livello di scoperta. “Il novanta per cento degli agenti IA non vengono mai utilizzati perché non esiste un livello di ricognizione”, ha affermato.
Ha inquadrato il ruolo di Agentverse in termini più tecnici: “Attualmente, se crei un agente, non esiste un modo universale affinché altri possano scoprirlo. Questo è ciò che AgentVerse risolve; è come il DNS per gli agenti”. Ha anche descritto il sistema come una componente chiave dell’emergente economia degli agenti: “Fetch è il Google degli agenti. Proprio come i siti web hanno bisogno di ricerca, gli agenti hanno bisogno di scoperta, fiducia e coinvolgimento; Fetch fornisce tutto questo”.
L’intervista ha inoltre sottolineato che Agentverse è indipendente dal cloud in base alla progettazione. Sheikh ha confrontato questo con gli ecosistemi di broker concorrenti legati a specifici fornitori di cloud e ha sostenuto che un registro universale potrebbe essere praticabile solo se fosse indipendente dagli ambienti cloud privati. Ha affermato che l’architettura aperta consente a un LLM di interrogare qualsiasi agente “entro un minuto dall’implementazione”, trasformando la pubblicazione dell’agente in un processo quasi istantaneo, simile alla registrazione di un dominio.
Agentverse integra anche percorsi di pagamento, consentendo agli agenti di effettuare acquisti utilizzando partner come Visa, Skyfire e stablecoin supportati. I consumatori possono configurare limiti di spesa o richiedere l’approvazione esplicita per le transazioni.
Contesto del settore e implicazioni
Il lancio di Fetch arriva in un momento in cui le piattaforme di intelligenza artificiale consumer stanno esplorando la transizione dalle interfacce di chat statiche ad agenti autonomi in grado di completare azioni. Tuttavia, la maggior parte dei sistemi ad agenti rimane limitata da architetture isolate, interoperabilità limitata e standard di verifica deboli.
Fetch posiziona la sua infrastruttura come risposta a queste limitazioni fornendo un livello di coordinamento multipiattaforma, un sistema di identità e un servizio di directory. L’azienda sostiene che un ecosistema di agenti richiede meccanismi di verifica coerenti per garantire che i consumatori interagiscano con rappresentanti autentici del marchio piuttosto che con imitazioni. Fetch Business mira a colmare una lacuna simile nella verifica iniziale del dominio web creando controlli dello spazio dei nomi e indicatori di fiducia portatili.
ASI:One cerca anche di centralizzare i dati sulle preferenze degli utenti per consentire una personalizzazione più efficiente e un coordinamento multi-agente. Questo approccio differisce dalle pratiche LLM tradizionali, che spesso mancano di architetture di scelta persistenti o di accesso diretto a rappresentanti controllati dal marchio.
L’intervista ha inoltre chiarito che i micropagamenti e l’infrastruttura per le transazioni digitali sono fondamentali per la visione a lungo termine di Fetch. Sheikh ha posizionato queste funzionalità come essenziali per gli agenti autonomi per completare attività end-to-end che includono l’esecuzione finanziaria, citando le integrazioni di Coinbase con protocolli come 402 e AP2.
porta via
La versione combinata di ASI:One, Fetch Business e Agentverse di Fetch offre uno stack interconnesso progettato per supportare l’implementazione e l’utilizzo su larga scala di agenti IA. L’azienda definisce il sistema come l’infrastruttura principale del suo ecosistema di agenti, in cui le IA dei consumatori possono coordinarsi con agenti del marchio verificati per completare le attività in modo affidabile e sicuro. Le aggiunte ai livelli di identità, scoperta e orchestrazione riflettono la tesi di lunga data di Fetch, basata in parte sulle lezioni apprese dallo sviluppo iniziale di DeepMind, secondo cui l’intelligenza diventa significativa solo se abbinata alla capacità di agire.
