多家科技公司正在联手开发一个标准化的开放框架,目标是让不同组织开发的 AI 代理能够自由、无缝地相互通信。但要实现这一目标,需要解决互操作性问题,因为这些代理可能是基于不同的大语言模型、数据框架和代码构建的。
为实现互操作性,这些代理的开发者们必须就它们之间如何通信达成一致。这是一项具有挑战性的任务。
包括 Cisco、LangChain、LlamaIndex、Galileo 和 Glean 在内的多家公司现已创建了 AGNTCY,这是一个开源集体,旨在创建行业标准的代理互操作语言。AGNTCY 的目标是让任何 AI 代理都能轻松地与其他代理进行通信和数据交换。
统一 AI 代理
Cisco 孵化部门 Outshift 负责人 Vijoy Pandey 在接受 VentureBeat 采访时表示:"就像云计算和互联网的出现加速了全球范围内的应用程序和社交互动一样,我们希望构建 AI 代理互联网,在全球范围内加速所有人类工作。"
Pandey 将 AGNTCY 比作传输控制协议/互联网协议 (TCP/IP) 和域名系统 (DNS) 的出现,这些协议帮助组织了互联网,并实现了不同计算机系统之间的互联。
他说:"我们对这个问题的思考方式是,最初的互联网让人类、服务器和网络农场都能够聚在一起。这是代理互联网,实现这一目标的唯一方法就是使其开放和可互操作。"
Cisco、LangChain 和 Galileo 将作为 AGNTCY 的核心维护者,Glean 和 LlamaIndex 则作为贡献者。随着集体增加更多成员,这种结构可能会发生变化。
快速发展行业的标准化
AI 代理不能成为孤岛。要发挥其全部潜力,它们必须能够与企业网络之外的其他代理进行通信。这就是互操作性发挥作用的地方。
在传统行业制定标准已经够具有挑战性;对于 AI 这样每隔几个月就会进行升级和模型更改的技术来说,这变得更加困难。不过,这并不是第一次有人为生成式 AI 提出标准。
AGNTCY 的核心成员之一 LangChain 已经有了自己的协议,用于与在 LangChain 之外的框架上构建的代理协作。去年 11 月推出的 Agent Protocol 允许 LangChain 代理与使用 AutoGen、CrewAI 或任何其他框架创建的代理进行通信。
同时,Anthropic 也在 11 月宣布了其模型上下文协议 (MCP)。该协议旨在标准化模型和 AI 工具与数据源的连接方式。但虽然许多开发者已经接受了 MCP,但它还不能算是一个真正的标准。
AI 评估平台 Galileo 的联合创始人 Yash Sheth 表示,标准化"至关重要"。
"标准化是必需的,实际上它将推动代理技术的加速采用。如今,团队都在各自为战,不得不从头开始摸索如何开发自己的基础设施组件,"Sheth 在电子邮件中表示。"只有当这些由非确定性模型驱动的代理在衡量和报告其性能、准确性和可靠性方面有一个强有力的基准时,多代理系统的标准化才能实现。"
Sheth 承认让 AI 代理实现互操作可能很复杂。AGNTCY "希望鼓励开发者根据需求扩展这些规范、API 和工具,而不是重新发明轮子,这对实现标准化至关重要。"
LangChain CEO Harrison Chase 在另一次对话中表示,创建标准并非不可能,尤其是现在构建代理本身变得更容易了。
"构建代理已经成为可能,而且正在进行中。Replit、Klarna、LinkedIn、Uber、Appfolio 等许多公司都已经做到了这一点。代理不是未来的事物,而是现在就存在。既然我们知道如何构建代理,下一步就是让它们相互连接。这就是标准代理协议将帮助实现的目标,"Chase 说。
既是平台又是语言
Pandey 认为 AGNTCY 不仅仅是一组代理代码。它还将允许客户发现来自运行 AGNTCY 标准的不同开发者的代理。
"客户可以在 AGNTCY 平台上将所有这些代理组合在一起,这样他们就可以在构建工作流程时进行发现、组合、部署和评估,"Pandey 说。
AGNTCY 仍然需要招募更多 AI 参与者来为平台添加新代理,并获得作为标准的发展动力。毕竟,要成为行业标准,需要大规模采用,以防止建立太多相互竞争的标准。
这就是像 AGNTCY 这样的项目面临的艰巨任务。Pandey 表示,该集体一直在与许多其他行业参与者交谈,他们希望在开发平台时获得尽可能多的观点。这需要时间。
与此同时,企业继续实验甚至部署 AI 代理。也许在未来,这些代理都能够相互交流。
好文章,需要你的鼓励
Rivian分拆公司Also与亚马逊达成多年合作协议,将为这家电商巨头提供数千辆新型踏板助力四轮货运车TM-Q。该车辆载重超过400磅,体积小巧可使用自行车道。双方将合作定制车辆以满足亚马逊在欧美的配送需求,预计2026年春季投入使用。Also从Rivian内部项目发展而来,今年独立融资1.05亿美元,将利用可拆卸电池技术和专业物流软件为密集城区提供最后一公里配送解决方案。
Character AI联合耶鲁大学开发的OVI系统实现了音视频的统一生成,通过"孪生塔"架构让音频和视频从生成之初就完美同步。该系统在5秒高清内容生成上显著超越现有方法,为多模态AI和内容创作领域带来突破性进展。
知名投资机构Accel和Prosus宣布建立新的投资合作伙伴关系,专门支持印度初创企业从零开始发展,重点关注那些能够为南亚地区大众提供大规模解决方案的创始人。这是Prosus首次在企业成立阶段进行投资。双方将从创业公司最早期开始共同投资,专注于解决自动化、能源转型、互联网服务和制造业等领域的系统性挑战,初始投资金额从10万到100万美元不等。
这项由南洋理工大学研究团队开发的DragFlow技术,首次实现了在先进AI模型FLUX上的高质量区域级图像编辑。通过创新的区域监督、硬约束背景保护和适配器增强等技术,将传统点对点编辑升级为更自然的区域编辑模式,在多项基准测试中显著超越现有方法,为图像编辑技术带来革命性突破。