Gli agenti IA ora possono parlare tra loro; ma non riescono a capire cosa sta cercando di fare l’altro. Questo è il problema che Outshift di Cisco sta cercando di risolvere con un nuovo approccio architetturale chiamato Internet of Cognition.
Il divario è pratico: protocolli come MCP e A2A consentono agli agenti di scambiarsi messaggi e identificare i veicoli, ma non condividono intenti o contesto. Senza questo, i sistemi multi-agente esauriscono i loro circuiti di coordinamento e non riescono a integrare ciò che hanno imparato.
"Di conseguenza, possiamo inviare messaggi, ma gli agenti non si capiscono, quindi non esiste base, negoziazione, coordinamento o intento comune." Vijoy Pandey, amministratore delegato e vicepresidente senior di Outshift, ha dichiarato a VentureBeat:
Effetto pratico:
Consideriamo un paziente che fissa un appuntamento con uno specialista. Quando viene utilizzato solo MCP, un agente di valutazione dei sintomi trasmette un codice diagnostico a un agente di pianificazione che trova gli appuntamenti disponibili. Un agente assicurativo verifica la copertura. Un rappresentante della farmacia verifica la disponibilità del medicinale.
Ciascun agente porta a termine il proprio compito, ma nessuno di loro ragiona insieme sui bisogni del paziente. Il rappresentante della farmacia può raccomandare un farmaco che è in conflitto con l’anamnesi del paziente; Si tratta di informazioni che l’agente sintomo ha ma non comunica. "potenziali interazioni farmacologiche" Non rientrava nel suo ambito. L’agente di pianificazione fissa l’appuntamento più vicino possibile, non sapendo che l’agente assicurativo ha trovato una copertura migliore presso una struttura diversa.
Sono collegati ma non sono d’accordo sull’obiettivo: trovare la cura giusta per la situazione specifica di questo paziente.
I protocolli esistenti governano i meccanismi di comunicazione degli agenti: MCP, A2A e AGNTCY di Outshift, donati alla Linux Foundation, consentono agli agenti di scoprire veicoli e scambiare messaggi. Comunque questi sono di Pandey” "livello di connessione e identità." Riguardano la sintassi, non la semantica.
Il pezzo mancante è il contesto e l’intento condivisi. L’agente che completa un’attività sa cosa sta facendo e perché, ma questa logica non viene trasferita quando viene delegata a un altro agente. Ogni agente interpreta gli obiettivi in modo indipendente, il che significa che il coordinamento richiede chiarimenti costanti e le intuizioni apprese vengono messe da parte.
Secondo Outshift, affinché gli agenti possano passare dalla comunicazione alla collaborazione, devono condividere tre cose: riconoscimento di modelli tra set di dati, relazioni causali tra azioni e stati di obiettivi chiari.
"Senza intenti condivisi e contesto condiviso, gli agenti IA rimangono semanticamente isolati. Hanno talento individualmente, ma gli obiettivi vengono interpretati in modo diverso; il coordinamento brucia i circuiti e nulla si fonde. Un agente impara qualcosa di prezioso, ma il resto dell’organizzazione umana composta da più agenti sta ancora partendo da zero." Il cambio di marcia è stato menzionato in un giornale. Outshift ha affermato che l’industria ne ha bisogno "Sistemi broker aperti, interoperabili, di livello aziendale che cooperano semanticamente" e propone una nuova architettura a cui dà il nome. "Internet della cognizione," Dove gli ambienti multi-agente operano all’interno di un sistema condiviso.
L’architettura proposta offre tre livelli:
Protocolli sugli stati cognitivi: Uno strato semantico che si trova sopra i protocolli di passaggio dei messaggi. I rappresentanti condividono non solo i dati ma anche le intenzioni, ciò che stanno cercando di realizzare e perché. Ciò consente ai rappresentanti di allinearsi sugli obiettivi prima di agire, anziché fare dichiarazioni a posteriori.
Struttura cognitiva: Infrastruttura per creare e mantenere un contesto condiviso. Pensatela come una memoria di lavoro distribuita: grafici di contesto che persistono attraverso le interazioni degli agenti, con controlli di policy su ciò che viene condiviso e chi può accedervi. I progettisti di sistema possono definire cosa "comprensione comune" sembra per i casi d’uso.
Motori cognitivi: Due tipi di abilità. Gli acceleratori consentono agli agenti di aggregare approfondimenti e consolidare l’apprendimento; la scoperta di un agente viene resa disponibile ad altri che risolvono i problemi correlati. I guardrail rafforzano i limiti di conformità in modo che il ragionamento condiviso non violi i vincoli normativi o politici.
Outshift ha posizionato la struttura come un invito all’azione piuttosto che come un prodotto finito. L’azienda sta lavorando all’implementazione, ma ha sottolineato che la collaborazione dei broker semantici richiederà un coordinamento a livello di settore; proprio come i primi protocolli Internet necessitavano della partecipazione per diventare standard. Outshift sta scrivendo il codice, pubblicando le specifiche e pubblicando la ricerca su Internet cognitivo. Spera di offrire presto una demo dei protocolli. È allora che avviene l’innovazione, ha detto a VentureBeat Noah Goodman, co-fondatore della pionieristica società di intelligenza artificiale Humans& e professore di informatica a Stanford, durante l’evento AI Impact a San Francisco. "altre persone capiscono a quali persone prestare attenzione." La stessa dinamica vale per i sistemi ad agenti: man mano che i singoli agenti apprendono, il valore aumenta quando altri agenti possono identificare e utilizzare quella conoscenza. Ora la domanda pratica per i team che utilizzano sistemi multi-agente: i vostri agenti sono interconnessi o stanno davvero lavorando per lo stesso obiettivo?
