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人工超级智能之路
想象一个由多个 AI 代理组成的医疗保健系统：一个负责管理症状评估，另一个负责调度，第三个保险和第四个药房。每个人都是其领域的专家。但他们都有自己独特的知识和目标。今天他们可以交换数据，但他们还不能真正协调......
来源:MIT Technology Review _人工智能“这种差距是结构性的，而不是一个提示问题，”潘迪补充道。 “如果没有正确的协调层，简单的多智能体设置可能会比单个智能体表现更差。最大的变化是智能体团队自行聚合，解决一个新问题，而无需人工缝合接缝。”
为了实现这一目标，Pandey 表示 Outshift 构建了一个名为 AGNTCY 的连接层，这是一个现在隶属于 Linux 基金会的开源项目。 AGNTCY 允许跨不同系统、公司和平台的代理通过开放、标准化的协议找到彼此、证明身份并交换消息。
而且，正如 Pandey 所解释的那样，这使得认知互联网论文更进一步。它创建了一个语义层，允许代理调整目标（共享意图），汇集机构知识和复合记忆（共享上下文），并进行集体权衡（共享推理）。
潘迪将这种进步比作人类的进步：“数十万年来，人类个体变得更加聪明，而这些成果随着每个创造它们的人而消失，”他解释道。 “大约 7 万年前，情况发生了变化，当时人类学会了分享意图、积累知识并集体推理。就在那时，分散的个体成为了文明。
“代理处于相同的阈值。我们培养了硅天才并赋予他们代理权。他们缺乏的是让人类走向集体的层面，”他说。
分布式超级智能的第一步
使代理能够集体工作取决于技术堆栈中的三个支柱：
通过认知状态协议共享意图：认知状态协议是语义握手，允许代理在行动之前就目标达成一致，然后进行协商。 Outshift 创建了一个名为 Mycelium 的开源协调层，组织可以克隆该协调层并将其用于自己的代理。