Los agentes de IA ahora pueden dialogar entre sí, pero no pueden entender lo que el otro intenta hacer. Ese es el problema que Outshift de Cisco está tratando de resolver con un nuevo enfoque arquitectónico que fogosidad Internet de la Cognición.

La brecha es maña: protocolos como MCP y A2A permiten a los agentes cambiar mensajes e identificar herramientas, pero no comparten la intención ni el contexto. Sin eso, los sistemas multiagente queman ciclos de coordinación y no pueden agravar lo que aprenden.

"La conclusión es que podemos mandar mensajes, pero los agentes no se entienden entre sí, por lo que no hay conexión a tierra, negociación o coordinación o intención popular." dijo a VentureBeat Vijoy Pandey, jefe militar y vicepresidente senior de Outshift.

El impacto práctico:

Considere un paciente que software una cita con un entendido. Solo con MCP, un agente de evaluación de síntomas pasa un código de dictamen a un agente de programación, que encuentra las citas disponibles. Un agente de seguros verifica la cobertura. Un agente de laboratorio verifica la disponibilidad de medicamentos.

Cada agente completa su tarea, pero ningún razona en conjunto sobre las deyección del paciente. El agente de la laboratorio podría confiar un medicamento que entre en conflicto con el historial del paciente: información que el agente sintomático tiene pero que no transmitió porque "posibles interacciones medicamentosas" no estaba en su envergadura. El agente de programación reserva la cita adecuado más cercana sin memorizar que el agente de seguros encontró una mejor cobertura en una instalación diferente.

Están conectados, pero no alineados con el objetivo: encontrar la atención adecuada para la situación específica de este paciente.

Los protocolos actuales manejan la mecánica de la comunicación de los agentes: MCP, A2A y AGNTCY de Outshift, que donó a la Fundación Linux, permiten a los agentes descubrir herramientas e cambiar mensajes. Pero estos operan en lo que Pandey fogosidad el "capa de conectividad e identificación." Manejan sintaxis, no semántica.

La cuchitril que errata es el contexto y la intención compartidos. Un agente que completa una tarea sabe lo que está haciendo y por qué, pero ese razonamiento no se transmite cuando se lo pasa a otro agente. Cada agente interpreta los objetivos de forma independiente, lo que significa que la coordinación requiere una clarificación constante y que los conocimientos aprendidos permanecen aislados.

Para que los agentes pasen de la comunicación a la colaboración, necesitan compartir tres cosas, según Outshift: inspección de patrones en conjuntos de datos, relaciones causales entre acciones y estados de objetivos explícitos.

"Sin una intención y un contexto compartidos, los agentes de IA permanecen semánticamente aislados. Son capaces individualmente, pero los objetivos se interpretan de forma diferente; la coordinación fuego ciclos y mínimo se complica. Un agente aprende poco valioso, pero el resto de la ordenamiento multiagente-humano comienza desde cero." Outshift dijo en un artículo.. Outshift dijo que la industria necesita "Sistemas agentes abiertos, interoperables y de nivel empresarial que colaboran semánticamente." y propone una nueva edificio que fogosidad "Internet de la cognición," donde los entornos multiagente funcionan en el interior de un sistema compartido.

La edificio propuesta introduce tres capas:

Protocolos de estado de cognición: Una capa semántica que se encuentra por encima de los protocolos de paso de mensajes. Los agentes comparten no sólo datos sino todavía intenciones: lo que intentan conquistar y por qué. Esto permite a los agentes alinearse con los objetivos antaño de proceder, en puesto de aclararlos a posteriori del hecho.

Tejido cognitivo: Infraestructura para construir y apoyar un contexto compartido. Piense en ello como una memoria de trabajo distribuida: gráficos de contexto que persisten a lo amplio de las interacciones de los agentes, con controles de políticas sobre lo que se comparte y quién puede alcanzar a ello. Los diseñadores de sistemas pueden explicar qué "entendimiento popular" parece para su caso de uso.

Motores de cognición: Dos tipos de capacidad. Los aceleradores permiten a los agentes combinar conocimientos y aprendizajes compuestos: el descubrimiento de un agente queda adecuado para otros que resuelven problemas relacionados. Las barreras de seguridad imponen límites de cumplimiento para que el razonamiento compartido no viole las restricciones normativas o políticas.

Outshift posicionó el situación como un llamado a la actividad en puesto de un producto terminado. La compañía está trabajando en la implementación, pero enfatizó que la colaboración de agentes semánticos requerirá una coordinación en toda la industria, al igual que los primeros protocolos de Internet necesitaban acogida para convertirse en estándares. Outshift está en el proceso de escribir el código, transmitir las especificaciones y transmitir investigaciones sobre Internet of Cognition. Dilación tener pronto una demostración de los protocolos. Noah Goodman, cofundador de la empresa fronteriza de IA Humans& y profesor de informática en Stanford, dijo durante el evento AI Impact de VentureBeat celebrado en San Francisco que la innovación ocurre cuando "otros humanos descubren a qué humanos prestar atención." La misma dinámica se aplica a los sistemas de agentes: a medida que los agentes individuales aprenden, el valía se multiplica cuando otros agentes pueden identificar y disfrutar ese conocimiento. La pregunta maña para los equipos que implementan sistemas multiagente ahora: ¿sus agentes simplemente están conectados o en verdad están trabajando para conquistar el mismo objetivo?