Представьте себе систему здравоохранения, укомплектованную ИИ-агентами: один для оценки симптомов, другой для планирования, третий для страховки, четвертый для аптеки. Каждый из них — эксперт в своей области, но они не могут координировать уход за пациентом без человека-арбитра. Как выразился Виджой Пандей, старший вице-президент и генеральный менеджер Outshift от Cisco: «Интеллект уже есть. Чего не хватает — это соединительной ткани, которая превращает четырех незнакомцев в одну команду».

Решение Outshift — семантический слой под названием «Интернет познания», построенный на слое связности, названном «Интернет агентов» (проект с открытым исходным кодом AGNTCY, теперь под управлением Linux Foundation). Это позволяет агентам находить друг друга, подтверждать личность и обмениваться намерениями, контекстом и рассуждениями. По словам Пандея, это «следующий шаг на пути к распределенному искусственному сверхинтеллекту».

Годами ИИ фокусировался на вертикальном масштабировании — большие модели, больше данных, больше вычислений. Но чтобы обеспечить решение проблем между системами, следующая ось должна быть горизонтальной. Многоагентные системы уже тестируются в разработке ПО, открытии лекарств и научных симуляциях, но с невпечатляющими результатами: одно исследование показало уровень отказов от 41% до 87% для семи многоагентных систем с открытым исходным кодом. «Связанные агенты хорошо справляются с координированными действиями; берут задачу, форму которой они видели, делят и передают», — объясняет Пандей. «Чего они не могут — это удерживать общую цель и рассуждать о том, что ни один из них не был обучен решать».

Исправление — не в лучших подсказках, а в лучшей архитектуре. Слой координации Mycelium от Outshift (открытый исходный код) использует протоколы состояния познания для общего намерения. Внутреннее тестирование показало, что неструктурированные группы принимали решение примерно в трети случаев по 14 сценариям, тогда как протокол координации повысил этот показатель до 93%. Ткань познания обеспечивает общую институциональную память, предотвращая «организационную амнезию», а когнитивные усилители с технологиями ограждения (GAT) позволяют совместно рассуждать, сохраняя безопасность.

Но обмен познанием влечет риски: непреднамеренные делегирования, инъекции подсказок, отравление памяти или агенты с избыточными привилегиями. Встречайте Continuous Agent Semantic Authorization (CASA) — GAT с открытым исходным кодом, который непрерывно проверяет каждый запрос инструмента на соответствие исходной задаче. Например, агенту, которому поручено обобщить запись пациента, но который начинает запрашивать всю базу данных, будет отказано, потому что запрос больше не соответствует. «Сегодняшние средства контроля привязаны к роли или сессии, а не к задаче», — говорит Пандей. «Примерно в 90% случаев агент не может подтвердить, что он вообще допущен к работе, которую ему поручили».

Пандей советует компаниям начинать с одного кросс-функционального рабочего процесса, охватывающего три-четыре команды, который в настоящее время требует передачи между людьми. «Запустите его как небольшую многоагентную систему на открытой, совместимой инфраструктуре с измеримым базовым уровнем», — говорит он. «Отслеживайте, где понимание одного агента улучшило работу другого — это сигнал, что горизонтальная ось работает». Как он выразился: «Проблемы открыты, а инфраструктура все еще пишется. Это момент, чтобы построить ее».