Současný vývoj umělé inteligence naráží na strukturální zeď. I když jsme udělali neuvěřitelné pokroky ve vytváření výkonných jednotlivých modelů a jejich spojování do pracovních postupů, zůstává zásadní mezera: Agenti umělé inteligence spolu mohou komunikovat, ale ještě neumí myslet společně.
Vijoy Pandey, senior viceprezident a generální ředitel divize Outshift společnosti Cisco, tvrdí, že další velká hranice v AI není jen ve vytváření inteligentnějších modelů, ale v posunu od jednoduché konektivity ke sdílenému poznání.
Problém: Připojení vs. Poznání
V současnosti většina multiagentních systémů funguje izolovaně. K jednomu modelu „nadřízeného“ můžete připojit více agentů, ale chybí jim sémantická koherence a sdílený kontext. Pokaždé, když agent vykonává nějaký úkol, v podstatě začíná znovu s prázdným listem, aniž by si uvědomoval nuance „myšlenkového procesu“ nebo specifického kontextu, který měl předchozí agent.
Pandey kreslí paralelu s lidskou evolucí. Lidé se nestali intelektuály v izolaci; prostřednictvím komunikace jsme dosáhli „kognitivní revoluce“. Rozvíjením jazyka a sdílených záměrů jsme přešli od individuální inteligence ke kolektivní inteligenci, což nám umožňuje koordinovat, vyjednávat a inovovat jako jednotná skupina.
K dosažení tohoto cíle v křemíku vyžaduje AI více než jen vysokorychlostní přenos dat; potřebuje způsob, jak předat porozumění.
Řešení: Nové protokoly pro distribuovanou inteligenci
K vyřešení tohoto „problému horizontální distribuované péče“ pracuje Pandeyův tým na konceptu zvaném Internet of Cognition. Cílem je přejít od jednoduchého sdílení dat k systému, kde mohou agenti sdílet svůj interní proces uvažování a kontext prostřednictvím nové vrstvy infrastruktury.
Pro realizaci tohoto úkolu se vyvíjejí tři speciální protokoly:
- Semantic State Transfer Protocol (SSTP): funguje na jazykové úrovni a umožňuje systémům analyzovat sémantickou komunikaci, aby mohly přesně určit potřebné nástroje nebo úkoly.
- Protokol přenosu latentního prostoru (LSTP): Pokročilejší metoda, která přenáší „veškerý latentní prostor“ (interní matematická reprezentace informací) z jednoho agenta na druhého. Vyhnete se tak „daně“ za převod dat do přirozeného jazyka a zpět, díky čemuž je komunikace mnohem efektivnější.
- Compressed State Transfer Protocol (CSTP): se zaměřuje na efektivitu tím, že komprimuje data a zachycuje pouze ty nejrelevantnější varianty. To je zásadní pro edge computing, kde je omezená šířka pásma, ale je vyžadován vysoce přesný přenos stavu.
Kombinací těchto protokolů s „kognikčními motory“ (které zajišťují kontrolu a dodržování pravidel) a novým prostředím infrastruktury se tým snaží vytvořit distribuovanou superinteligenci.
Skutečný dopad: Efektivita v terénu
Zatímco Internet of Knowledge je vizí budoucnosti, Cisco již ve svých současných provozech vidí výhody pracovních postupů založených na agentech.
Tým systémového inženýrství spolehlivosti (SRE) se potýkal s klasickým problémem škálování: objem kódu, který produkoval, rostl, ale personální obsazení týmu zůstalo stejné. Nasazením více než 20 agentů AI (interních i třetích stran) pro správu komplexních pracovních postupů, jako jsou kanály CI/CD a nasazení Kubernetes, dosáhlo Cisco významných výsledků:
- Rychlost: Doba nasazení byla zkrácena z „dlouhých hodin na pouhé sekundy“.
- Spolehlivost: Agenti vyřešili 80 % problémů, se kterými se dříve setkali v pracovních postupech Kubernetes.
- Integrace: Tito agenti používají rámce, jako je Model Context Protocol (MCP), pro přístup k více než 100 různým bezpečnostním nástrojům a rámcům.
Pragmatický pohled: AI jako nástroj, nikoli náhrada
Navzdory těmto pokrokům zůstává Pandey v roli umělé inteligence jasný. Varuje před pokušením používat AI jen proto, že je dostupná, a poznamenává: “Nehledáš hřebíky jen proto, že máš nové kladivo.”
Nejúčinnější systémy se nebudou spoléhat pouze na nedeterministickou povahu umělé inteligence (kde se výsledky mohou lišit), ale místo toho kombinují umělou inteligenci s deterministickým kódem – robustní logiku založenou na pravidlech, která je jádrem výpočetní techniky po celá desetiletí.
Konečným cílem je posunout se od jednoduché konektivity ke stavu sdíleného záměru a kolektivní inovace, transformovat izolované modely na synchronizované inteligentní prostředí.
