Immaginate un sistema sanitario gestito da agenti AI: uno per la valutazione dei sintomi, un altro per la pianificazione, un terzo per l'assicurazione e un quarto per la farmacia. Ciascuno è un esperto del proprio dominio, ma non riescono a coordinare la cura del paziente senza un arbitro umano. Come dice Vijoy Pandey, SVP e GM di Outshift by Cisco: "L'intelligenza è già lì. Ciò che manca è il tessuto connettivo che trasforma quattro estranei in una squadra."

La soluzione di Outshift è un livello semantico chiamato "Internet della Cognizione", costruito su un livello di connettività denominato "Internet degli Agenti" (progetto open-source AGNTCY, ora sotto la Linux Foundation). Ciò consente agli agenti di scoprirsi a vicenda, provare l'identità e condividere intenzioni, contesto e ragionamento. Secondo Pandey, questo è "il prossimo passo sulla strada verso la superintelligenza artificiale distribuita."

Per anni, l'AI si è concentrata sulla scalabilità verticale: modelli più grandi, più dati, più potenza di calcolo. Ma per abilitare la risoluzione di problemi tra sistemi diversi, il prossimo asse deve essere orizzontale. I sistemi multi-agente sono già testati nell'ingegneria del software, nella scoperta di farmaci e nelle simulazioni scientifiche, ma con risultati deludenti: uno studio ha rilevato tassi di fallimento tra il 41% e l'87% per sette sistemi multi-agente open-source. "Gli agenti connessi gestiscono bene le azioni coordinate; prendono un compito di cui hanno già visto la forma, lo dividono e lo passano in giro," spiega Pandey. "Quello che non sanno fare è mantenere un obiettivo comune e ragionare verso qualcosa che nessuno di loro è stato addestrato a risolvere."

La soluzione non sono prompt migliori, ma un'architettura migliore. Il livello di coordinamento Mycelium di Outshift (open-source) utilizza protocolli di stato cognitivo per l'intenzione condivisa. I test interni hanno mostrato che i gruppi non strutturati raggiungevano una decisione circa un terzo delle volte in 14 scenari, mentre un protocollo di coordinamento ha portato la percentuale al 93%. Un tessuto cognitivo fornisce una memoria istituzionale condivisa, prevenendo "l'amnesia organizzativa", e amplificatori cognitivi con tecnologie di guardrail (GAT) consentono un ragionamento condiviso mantenendo la sicurezza.

Ma la condivisione cognitiva introduce rischi: deleghe non intenzionali, iniezioni di prompt, avvelenamento della memoria o agenti con privilegi eccessivi. Entra in gioco Continuous Agent Semantic Authorization (CASA), un GAT open-source che controlla continuamente ogni richiesta di strumento rispetto al compito originale. Ad esempio, un agente incaricato di riassumere una cartella clinica che inizia a interrogare l'intero database verrebbe respinto perché la richiesta non corrisponde più. "I controlli odierni sono limitati a un ruolo o a una sessione, non al compito," dice Pandey. "Circa il 90% delle volte, un agente non ha modo di confermare di essere autorizzato per il lavoro che gli è stato affidato."

Pandey consiglia alle aziende di iniziare con un flusso di lavoro interfunzionale che coinvolga tre o quattro team e che attualmente richieda passaggi di mano umani. "Impostatelo come un piccolo sistema multi-agente su infrastruttura aperta e interoperabile, con una baseline misurabile," dice. "Tracciate dove l'intuizione di un agente ha migliorato un altro agente: questo è il segnale che l'asse orizzontale funziona." Come dice lui: "I problemi sono aperti e l'infrastruttura è ancora in fase di scrittura. Questo è il momento di costruirla."