Cisco傘下Outshiftが「認知のインターネット」でAIエージェント自律協調を実現

シニアバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーVijoy Pandeyが率いるCisco傘下のOutshiftは、現在の複数エージェントAIシステムの重大なギャップを識別した。個々のエージェントは強力な推論エンジンになり得るが、協調したチームとして機能するための「結合組織」を欠いている。ヘルスケアシステムを考えてみよう。4つのエージェント（症状評価を処理する、スケジューリング、保険、薬局）を持つシステムを。今日、彼らはデータを交換できるが、人間が意思決定を下さなければ患者ケアを協調させることができない。その理由をPandeyは説明する。「知能は既にそこにある。欠けているのは、4人の見知らぬ者を1つのチームに変える結合組織である。」

Outshiftはレイヤでその結合組織を構築した。基盤はAGNTCYであり、Linux Foundationが現在管理するオープンソースの接続レイヤーである。AGNTCYは異なるシステム、企業、プラットフォームに跨る自律エージェントが相互発見、身元証明、オープンで標準化されたプロトコルを使用したメッセージ交換を可能にする。これの上にあるのは「認知のインターネット」である。エージェントが共通目標に合致し（共有意図）、機関知識を統合（共有文脈）し、集合的に推論（共有推論）することを可能にするセマンティック層。

セマンティック層は3つの柱の上にある。第1に、共有意図は認知状態プロトコルを通じて実現される。セマンティックハンドシェイクにより、エージェントは行動前に目標に合意し、それに向けて交渉することができる。Outshiftはサポート組織が自身のエージェントに対してデプロイできるオープンソース協調レイヤーMyceliumを作成した。社内テストでは、非構造化エージェントグループは14のシナリオに跨って約3分の1の確率で意思決定に到達した。Myceliumがエージェントに目標宣言、欠落情報の顕在化、行動前の紛争解決を要求する場合、成功率は93%に上昇した。第2に、共有文脈は「認知ファブリック」を通じて流れる。共有機関記憶と通信メッシュであり、「組織的健忘症」を防止し、エージェント洞察が各セッションでリセットするのではなく時間とともに複合されることを保証する。第3に、共有推論は認知増幅技術（協調モデリングを高速化）と安全柵技術によって実現される。安全、コスト、コンプライアンスフレームワークを作成し、人間が積極的に判断呼び出しに貢献する。

Outshiftは継続的エージェントセマンティック認可（CASA）もリリースした。エージェント行動がユーザーの元の目標に合致したままであることを保証するオープンソース安全柵技術。ヘルスケアの例では、患者記録要約を認可されたエージェントはデータベース全体をクエリし始めるかもしれない。CASAはその呼び出しを拒否するだろう。要求がもはや認可されたタスクに一致しないため。Pandeyはコメントする。今日のアクセス制御はロールまたはセッションにスコープされている。つまり、ツールを与えられたエージェントはそれを何にでも使用できる。「そして約90%の時間、エージェントは自分が委ねられた仕事をクリアされているかどうかを確認する方法さえない。」協調複数エージェントシステムは新しいリスクをもたらす。意図しない委譲、悪意あるプロンプト注入、メモリ中毒、過剰特権エージェントなど。CASAと環境固有の制御はこれらの脅威を緩和するよう設計されている。

Outshiftは組織に現在人間の認可を必要とする3～4チームに跨る機能横断的ワークフロー1つで今実験を開始することを助言する。オープンで相互運用可能なインフラ上に小規模複数エージェントシステムをセットアップし、測定可能なベースラインを確立することで、その後1つのエージェントの洞察が別のエージェントをより良くした場所を追跡することで、企業は知能の水平スケーリングが機能しているかを検証できる。Pandeyは強調する。「問題はオープンであり、インフラはまだ作成されている」。これは組織がランドスケープが固まる前にオープンスタンダード上に構築する時機である。

AI業界は長く垂直スケーリング（より多くのデータと計算でトレーニングされた大規模モデル）を追求してきた。これは個々のエージェントの「脳」として機能する推論能力をもたらした。しかし、異なるドメイン、企業、プラットフォームに跨って動作する複数エージェントシステムは、7つのオープンソースシステムの1つの研究によれば41%から87%の確率で失敗してきた。ボトルネックはプロンプティングやモデル能力ではなく、アーキテクチャである。適切な協調レイヤーがなければ、単純な複数エージェント設定は単一エージェントより低い性能になる可能性がある。Outshiftのテーゼは、次のスケーリング軸は水平的でなければならないということである。エージェントが新しい問題に収束し、共通目標を交渉し、人間の仲介者なしに機関知識を複合させることを可能にする。

Vijoy Pandeyは歴史的な類比を引く。人間が数十万年かけて個々の知識を蓄積し、それは各個人の死で消滅していた。その後約7万年前に、意図を共有し集合的に推論することを学んだ（文明につながった）。AIエージェントは今、同等の閾値に立っている。彼らは「シリコン天才」と行為能力を与えられたが、集合行動のための結合組織に欠ける。Outshiftの「認知のインターネット」フレームワークはこれに対処する。エージェント発見と相互認可を可能にする接続基盤（AGNTCY）の上にセマンティック協調（共有意図、文脈、推論）をレイヤリングすることで。実用的な意味合いは、協調したエージェントがヘルスケア、創薬、ソフトウェアエンジニアリングにおけるワークフローを解放できるということである。複数の特化したシステムが1つのチームとして機能する必要があるところで。ただしアーキテクチャ基盤が堅牢である場合のみ。

まだコメントがありません。最初のコメントを投稿しましょう！