Los agentes de IA pueden conectarse entre sí, pero no pueden pensar juntos. Esa es una gran diferencia y un cuello de botella para los sistemas de próxima generación, dice Vijoy Pandey, vicepresidente senior y gerente general de Cisco en Outshift.
Como describe el estado actual de la IA: los agentes pueden ensamblarse en un flujo de trabajo o conectarse a un modelo de supervisor, pero no hay alineación semántica ni contexto compartido. Básicamente, empiezan desde cero en cada vuelta.
Esto requiere una infraestructura de nivel superior, o lo que Pandey describe como el «Internet de la cognición».
«Los agentes no pueden pensar juntos porque la conexión no es cognición», afirmó. «Necesitamos llegar a un punto en el que se comparta la cognición. Ese es el mayor desbloqueo».
Creación de nuevos protocolos para respaldar la comunicación de agentes de próxima generación
Entonces, ¿qué es la cognición compartida? Es cuando los agentes o entidades de IA pueden trabajar juntos de manera significativa para resolver algo nuevo para lo que no han sido capacitados y hacerlo «100% sin intervención humana», dijo Pandey en el último episodio de Beyond the Pilot.
El directivo de Cisco lo compara con la inteligencia humana. Los humanos evolucionaron a lo largo de cientos de miles de años, primero volviéndose individualmente inteligentes y luego comunicándose a un nivel básico (con gestos o dibujos). Esta comunicación mejoró con el tiempo y, en última instancia, provocó una “revolución cognitiva” y una inteligencia colectiva que permitió una intención compartida y la capacidad de coordinar, negociar, anclar y descubrir información.
«Intención compartida, contexto compartido, innovación colectiva: esta es exactamente la trayectoria que se desarrolla hoy en día en el silicio», dijo Pandey.
Su equipo ve esto como un «problema de soporte distribuido horizontalmente». Buscan una “superinteligencia distribuida” codificando la intención, el contexto y la innovación colectiva como un conjunto de reglas, API y capacidades dentro de la propia infraestructura.
Su enfoque es un conjunto de nuevos protocolos: Protocolo de transferencia de estado semántico (SSTP); Protocolo de transferencia de espacio latente (LSTP); y Protocolo de transferencia de estado comprimido (CSTP).
SSTP funciona a nivel del lenguaje, analizando la comunicación semántica para que los sistemas puedan inferir la herramienta o tarea adecuada. El equipo de Pandey colaboró recientemente con el MIT en un proyecto relacionado llamado Ripple Effect Protocol.
LSTP se puede utilizar para transferir «todo el espacio latente» de un agente a otro, explicó Pandey. «¿Podemos simplemente tomar el caché KV y enviarlo como ejemplo? «, dijo. «Porque esa sería la forma más eficiente: en lugar de pasar por el impuesto de tokenización, ir a un lenguaje natural y luego subir la pila al otro lado».
CSTP maneja la compresión: conecta a tierra solo las variantes específicas mientras comprime todo lo demás. Pandey dice que es particularmente adecuado para implementaciones periféricas donde es necesario enviar grandes cantidades de estado con precisión.
En última instancia, el equipo de Pandey crea un marco para escalar la inteligencia y garantizar que los estados cognitivos estén sincronizados en todos los puntos finales. Además, están desarrollando lo que llaman “motores cognitivos” que proporcionan barandillas y sistemas de aceleración.
«Protocolos, estructura, motores cognitivos: estas son las tres capas que estamos construyendo en la búsqueda de una superinteligencia distribuida», dijo Pandey.
Cómo Cisco resolvió un gran problema
Al alejarse de estos sistemas avanzados de siguiente nivel, Cisco ha logrado resultados tangibles con las capacidades de IA existentes. Pandey describió un problema específico con el equipo de ingeniería de confiabilidad del sitio (SRE) de la compañía.
Si bien producían cada vez más productos y códigos, el equipo en sí no crecía y se sentía presionado para mejorar la eficiencia. Pandey presentó agentes de IA que automatizaron más de una docena de flujos de trabajo de un extremo a otro, incluidos canales de CI/CD de integración y entrega continua, creación de instancias EC2 e implementaciones de clústeres de Kubernetes.
Ahora, más de 20 agentes (algunos creados internamente, otros de terceros) tienen acceso a más de 100 herramientas a través de marcos como Model Context Protocol (MCP), al mismo tiempo que se conectan a las plataformas de seguridad de Cisco.
El resultado: una disminución de “horas y horas a segundos” en algunos despliegues; Además, los agentes redujeron en un 80 % los problemas que encontró el equipo de SRE en los flujos de trabajo de Kubernetes.
Sin embargo, como señaló Pandey, la IA es una herramienta como cualquier otra. “Eso no significa que voy a conseguir un martillo nuevo y simplemente voy a conseguir algunos clavos”, dijo. «Aún tienes un código determinista. Tienes que unir esos dos mundos para obtener el mejor resultado para el problema que estás resolviendo».
Escuche el podcast para obtener más información sobre:
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