Подразделение Outshift компании Cisco представило «Интернет познания» (Internet of Cognition)
ИИ-агенты теперь могут общаться друг с другом — вот только они не понимают, что именно пытается сделать собеседник. Именно эту проблему подразделение Cisco Outshift пытается решить с помощью нового архитектурного подхода, получившего название «Интернет познания» (Internet of Cognition).
Практический разрыв очевиден: такие протоколы, как MCP и A2A, позволяют агентам обмениваться сообщениями и идентифицировать инструменты, но они не передают общие намерения или контекст. Без этого многоагентные системы тратят ресурсы на координацию и не могут приумножать то, чему научились.
«Суть в том, что мы можем отправлять сообщения, но агенты не понимают друг друга, поэтому здесь нет ни общей базы, ни переговоров, ни координации, ни общего намерения», — рассказал VentureBeat Виджой Пандей (Vijoy Pandey), генеральный менеджер и старший вице-президент Outshift.
Практические последствия:
Представьте себе пациента, записывающегося на прием к профильному специалисту. При использовании только MCP агент оценки симптомов передает код диагноза агенту планирования, который находит доступные номерки. Страховой агент проверяет покрытие. Аптечный агент проверяет наличие лекарств.
Каждый агент выполняет свою задачу, но ни один из них не анализирует потребности пациента в совокупности с другими. Аптечный агент может порекомендовать препарат, который конфликтует с историей болезни пациента, — информацию, которая была у агента симптомов, но которую он не передал, поскольку «потенциальные лекарственные взаимодействия» не входили в его компетенцию. Агент планирования бронирует ближайшее доступное время, не зная, что страховой агент нашел более выгодное покрытие в другом учреждении.
Они связаны друг с другом, но их цели не согласованы: найти правильное лечение для конкретной ситуации этого пациента.
Существующие протоколы обеспечивают механику коммуникации агентов — MCP, A2A и AGNTCY от Outshift, который компания передала Linux Foundation, позволяют агентам обнаруживать инструменты и обмениваться сообщениями. Но они работают на том уровне, который Пандей называет «уровнем подключения и идентификации». Они работают с синтаксисом, а не с семантикой.
Недостающим элементом является общий контекст и намерение. Агент, выполняющий задачу, знает, что и зачем он делает, но это обоснование не передается при передаче управления другому агенту. Каждый агент интерпретирует цели независимо, а это значит, что координация требует постоянных уточнений, а полученные знания остаются изолированными.
По мнению Outshift, чтобы агенты перешли от простого общения к реальному сотрудничеству, им необходимо разделять три вещи: распознавание образов в наборах данных, причинно-следственные связи между действиями и явно выраженные целевые состояния.
«Без общего намерения и общего контекста ИИ-агенты остаются семантически изолированными. Они способны действовать по отдельности, но цели интерпретируются по-разному; координация сжигает ресурсы, а накопления знаний не происходит. Один агент узнает что-то ценное, но остальная часть многоагентно-человеческой организации все равно начинает с нуля», — отмечается в исследовании Outshift.
В Outshift заявили, что отрасли нужны «открытые, совместимые, корпоративные агентные системы, способные к семантическому сотрудничеству», и предложили новую архитектуру под названием «Интернет познания», в которой многоагентные среды работают в рамках общей системы.
Предлагаемая архитектура включает три уровня:
Протоколы состояния познания (Cognition State Protocols): Семантический уровень, который располагается поверх протоколов передачи сообщений. Агенты делятся не только данными, но и намерениями — тем, чего они пытаются достичь и почему. Это позволяет агентам согласовывать цели до начала действий, а не выяснять их постфактум.
Инфраструктура познания (Cognition Fabric): Инфраструктура для создания и поддержания общего контекста. Представьте себе распределенную оперативную память: контекстные графы, которые сохраняются при взаимодействии агентов, с элементами управления политиками относительно того, чем можно делиться и у кого есть доступ к этой информации. Разработчики систем могут определить, как выглядит «общее понимание» для их конкретного сценария использования.
Движки познания (Cognition Engines): Два типа возможностей. Ускорители позволяют агентам объединять полученные данные и аккумулировать знания — открытие одного агента становится доступным для других, решающих схожие задачи. Защитные механизмы обеспечивают соблюдение границ комплаенса, гарантируя, что общее рассуждение не нарушает регуляторные требования или правила.
Outshift позиционирует эту концепцию скорее как призыв к действию, чем как готовый продукт. Компания работает над реализацией, но подчеркивает, что семантическое сотрудничество агентов потребует координации на уровне всей индустрии — подобно тому, как ранние интернет-протоколы нуждались в широком принятии, чтобы стать стандартами. Outshift находится в процессе написания кода, публикации спецификаций и выпуска исследований, посвященных Интернету познания. Компания надеется в скором времени представить демоверсию протоколов.
Ноа Гудман (Noah Goodman), соучредитель передовой ИИ-компании Humans& и профессор компьютерных наук в Стэнфорде, отметил на мероприятии VentureBeat AI Impact в Сан-Франциско, что инновации происходят тогда, когда «одни люди понимают, к каким людям стоит прислушиваться». Эта же динамика применима и к агентным системам: по мере обучения отдельных агентов ценность многократно возрастает, когда другие агенты могут обнаружить эти знания и использовать их.
Практический вопрос для команд, внедряющих многоагентные системы уже сегодня: ваши агенты просто связаны между собой или они действительно работают ради одной и той же цели?
