A evolução atual da Inteligência Artificial está a atingir um muro estrutural. Embora nos tenhamos tornado notavelmente bons na construção de modelos individuais poderosos e na sua “união” em fluxos de trabalho, permanece uma lacuna fundamental: Os agentes de IA podem ligar-se, mas ainda não conseguem pensar em conjunto.
Vijoy Pandey, vice-presidente sênior e gerente geral da Outshift da Cisco, argumenta que a próxima grande fronteira em IA não se trata apenas de tornar os modelos mais inteligentes – trata-se de passar da conectividade simples para a cognição compartilhada.
O Problema: Conexão vs. Cognição
Atualmente, a maioria dos sistemas multiagentes opera em silos. Você pode conectar vários agentes em um único modelo de “supervisor”, mas eles não possuem alinhamento semântico e contexto compartilhado. Cada vez que um agente executa uma tarefa, ele essencialmente começa do zero, sem ter consciência do “processo de pensamento” matizado ou do contexto específico mantido pelo agente que o precedeu.
Pandey traça um paralelo com a evolução humana. Os humanos não se tornaram inteligentes apenas isoladamente; desbloqueamos uma “revolução cognitiva” através da comunicação. Ao desenvolver a linguagem e a intenção compartilhada, passamos da inteligência individual para a inteligência coletiva, permitindo-nos coordenar, negociar e inovar como um grupo.
Para conseguir isso no silício, a IA requer mais do que apenas transferência de dados em alta velocidade; requer uma forma de transferir a compreensão.
A solução: novos protocolos para inteligência distribuída
Para resolver este “problema de assistência distribuída horizontalmente”, a equipa de Pandey está a trabalhar num conceito chamado “Internet da Cognição”. O objectivo é afastar-se da simples troca de dados e aproximar-se de um sistema onde os agentes possam partilhar o seu raciocínio e contexto internos através de uma nova camada de infra-estrutura.
Eles estão desenvolvendo três protocolos específicos para facilitar isso:
- Semantic State Transfer Protocol (SSTP): Opera no nível da linguagem, permitindo que os sistemas analisem a comunicação semântica para que possam inferir com precisão as ferramentas ou tarefas corretas necessárias.
- Latent Space Transfer Protocol (LSTP): Um método mais avançado que transfere “todo o espaço latente” (a representação matemática interna da informação) de um agente para outro. Isso evita a “imposto” de converter dados em linguagem natural e vice-versa, tornando a comunicação muito mais eficiente.
- Compressed State Transfer Protocol (CSTP): concentra-se na eficiência ao compactar dados e aterrar apenas as variantes mais relevantes. Isso é fundamental para a computação de borda, onde a largura de banda é limitada, mas é necessária uma transferência de estado de alta precisão.
Ao combinar esses protocolos com “mecanismos de cognição” (que fornecem proteções) e uma nova estrutura de infraestrutura, a equipe pretende criar superinteligência distribuída.
Impacto no mundo real: eficiência nas trincheiras
Embora a “Internet da Cognição” seja uma visão voltada para o futuro, a Cisco já está vendo os benefícios dos fluxos de trabalho de agentes em suas operações atuais.
A equipe de Engenharia de Confiabilidade de Site (SRE) da empresa enfrentou um problema clássico de dimensionamento: a produção de código estava aumentando, mas o tamanho da equipe permanecia estático. Ao implantar mais de 20 agentes de IA – alguns internos e outros de terceiros – para gerenciar fluxos de trabalho complexos, como pipelines de CI/CD e implantações de Kubernetes, a Cisco alcançou resultados significativos:
- Velocidade: o tempo de implantação caiu de “horas e horas para segundos”.
- Confiabilidade: os agentes reduziram 80% dos problemas encontrados anteriormente nos fluxos de trabalho do Kubernetes.
- Integração: Esses agentes utilizam estruturas como o Model Context Protocol (MCP) para acessar mais de 100 ferramentas e plataformas de segurança diferentes.
A visão pragmática: IA como ferramenta, não como substituição
Apesar destes avanços, Pandey mantém uma perspectiva fundamentada sobre o papel da IA. Ele alerta contra a tentação de usar IA simplesmente porque ela está disponível, observando que “você não sai por aí procurando pregos porque tem um martelo novo”.
Os sistemas mais eficazes não se basearão apenas na natureza não determinística da IA (onde os resultados podem variar), mas, em vez disso, casarão a IA com o código determinístico — a lógica confiável e baseada em regras que tem sustentado a computação há décadas.
O objectivo final é ir além da mera conectividade para um estado de intenção partilhada e inovação colectiva, transformando modelos isolados numa estrutura sincronizada e inteligente.
