De huidige evolutie van kunstmatige intelligentie botst op een structurele muur. Hoewel we opmerkelijk goed zijn geworden in het bouwen van krachtige individuele modellen en het ‘aan elkaar plakken’ ervan tot workflows, blijft er een fundamentele kloof bestaan: AI-agenten kunnen verbinding maken, maar ze kunnen nog niet samen denken.
Vijoy Pandey, SVP en GM van Outshift by Cisco, stelt dat de volgende grote stap op het gebied van AI niet alleen gaat over het slimmer maken van modellen, maar over de overgang van eenvoudige connectiviteit naar gedeelde cognitie.
Het probleem: verbinding versus cognitie
Momenteel werken de meeste multi-agentsystemen in silo’s. U kunt meerdere agenten aansluiten op één enkel “supervisor”-model, maar deze missen semantische afstemming en gedeelde context. Elke keer dat een agent een taak uitvoert, begint deze feitelijk helemaal opnieuw, zich niet bewust van het genuanceerde ‘denkproces’ of de specifieke context van de agent die eraan voorafging.
Pandey trekt een parallel met de menselijke evolutie. Mensen zijn niet alleen in afzondering intelligent geworden; we hebben via communicatie een ‘cognitieve revolutie’ ontgrendeld. Door taal en gedeelde intenties te ontwikkelen, zijn we overgestapt van individuele intelligentie naar collectieve intelligentie, waardoor we als groep kunnen coördineren, onderhandelen en innoveren.
Om dit in silicium te bereiken heeft AI meer nodig dan alleen snelle gegevensoverdracht; het vereist een manier om begrip over te dragen.
De oplossing: nieuwe protocollen voor gedistribueerde inlichtingen
Om dit ‘horizontaal gedistribueerde hulpprobleem’ op te lossen, werkt het team van Pandey aan een concept dat het ‘Internet of Cognition’ wordt genoemd. Het doel is om af te stappen van eenvoudige gegevensuitwisseling en naar een systeem te gaan waarin agenten hun interne redeneringen en context kunnen delen via een nieuwe infrastructuurlaag.
Ze ontwikkelen drie specifieke protocollen om dit te vergemakkelijken:
- Semantic State Transfer Protocol (SSTP): Werkt op taalniveau, waardoor systemen semantische communicatie kunnen analyseren, zodat ze nauwkeurig de juiste tools of vereiste taken kunnen afleiden.
- Latent Space Transfer Protocol (LSTP): Een geavanceerdere methode die de “volledige latente ruimte” (de interne wiskundige representatie van informatie) van de ene agent naar de andere overbrengt. Dit vermijdt de “belasting” van het omzetten van gegevens in natuurlijke taal en omgekeerd, waardoor de communicatie veel efficiënter wordt.
- Compressed State Transfer Protocol (CSTP): Richt zich op efficiëntie door gegevens te comprimeren en alleen de meest relevante varianten te aarden. Dit is van cruciaal belang voor edge computing, waarbij de bandbreedte beperkt is, maar een zeer nauwkeurige statusoverdracht noodzakelijk is.
Door deze protocollen te combineren met ‘cognitiemotoren’ (die voor vangrails zorgen) en een nieuw infrastructuurweefsel, wil het team gedistribueerde superintelligentie creëren.
Impact in de echte wereld: efficiëntie in de loopgraven
Hoewel het ‘Internet of Cognition’ een toekomstgerichte visie is, ziet Cisco al de voordelen van agentische workflows in zijn huidige activiteiten.
Het Site Reliability Engineering (SRE)-team van het bedrijf werd geconfronteerd met een klassiek schaalprobleem: de codeproductie nam toe, maar de teamgrootte bleef statisch. Door meer dan twintig AI-agents in te zetten (sommige intern en sommige van derden) om complexe workflows zoals CI/CD-pijplijnen en Kubernetes-implementaties te beheren, heeft Cisco aanzienlijke resultaten behaald:
- Snelheid: De implementatietijden zijn gedaald van ‘uren en uren naar seconden’.
- Betrouwbaarheid: Agenten hebben 80% van de problemen verminderd die eerder tegenkwamen in Kubernetes-workflows.
- Integratie: Deze agenten gebruiken raamwerken zoals het Model Context Protocol (MCP) om toegang te krijgen tot meer dan 100 verschillende tools en beveiligingsplatforms.
De pragmatische visie: AI als hulpmiddel, niet als vervanging
Ondanks deze vooruitgang handhaaft Pandey een gefundeerd perspectief op de rol van AI. Hij waarschuwt voor de verleiding om AI te gebruiken simpelweg omdat het beschikbaar is, en merkt op dat “je niet zomaar op zoek gaat naar spijkers omdat je een nieuwe hamer hebt.”
De meest effectieve systemen zullen niet uitsluitend vertrouwen op de niet-deterministische aard van AI (waarbij de uitkomsten kunnen variëren), maar zullen in plaats daarvan AI combineren met deterministische code – de betrouwbare, op regels gebaseerde logica die al tientallen jaren de basis vormt voor computergebruik.
Het uiteindelijke doel is om verder te gaan dan louter connectiviteit naar een staat van gedeelde intentie en collectieve innovatie, waarbij geïsoleerde modellen worden omgezet in een gesynchroniseerd, intelligent weefsel.
