Zajednička memorija je sloj koji nedostaje u AI orkestraciji

Ključ uspješnih AI agenata unutar poduzeća? Zajedničko sjećanje i kontekst.

Ovo, prema Asana CPO Arnab Bose, pruža detaljnu povijest i izravan pristup od samog početka — s kontrolnim točkama zaštitne ograde i ljudskim nadzorom, naravno.

Na ovaj način, “kada dodijelite zadatak, ne morate nastaviti i ponovno pružati sav kontekst o tome kako vaš posao funkcionira”, rekao je Bose na nedavnom VB događaju u San Franciscu.

AI kao aktivni suigrač, a ne kao pasivni dodatak

Asana je pokrenula Asana AI Teammates prošle godine s filozofijom da, baš kao i ljudi, AI agenti trebaju biti uključeni izravno u tim ili projekt kako bi se stvorio sustav za suradnju. Kako bi unaprijedila ovu misiju, tvrtka za upravljanje projektima u potpunosti se integrirala s Anthropicovim Claudeom.

Korisnici mogu birati između 12 unaprijed izgrađenih agenata — za uobičajene slučajeve upotrebe kao što je skretanje IT karata — ili izgraditi vlastite, zatim ih dodijeliti projektnim timovima i odmah dati povijesnu evidenciju o tome koji su zadaci već dovršeni, a što tek treba riješiti. Agenti također imaju pristup resursima trećih strana kao što su Microsoft 365 ili Google Drive.

“Kada se taj agent stvori, on ne djeluje u nečije ime, on se manifestira kao suigrač i dobiva sve iste dozvole za dijeljenje, to nasljeđuje”, objasnio je Bose. Sve što bilo tko radi – uključujući ljude i umjetnu inteligenciju – dokumentirano je kako bi se omogućila “lakša objašnjivost” i “vrlo transparentan i pouzdan sustav”.

Ali baš kao i ljudski radnici, agenti umjetne inteligencije su pod kontrolom: kritično je da tijek rada uključuje kontrolne točke, gdje ljudi mogu dati povratne informacije i tražiti od agenta da prilagodi određene elemente projekta ili prilagodi planove istraživanja. To je dokumentirano na, kako je Bose nazvao, “ljudski čitljiv način”.

Također je važno da korisničko sučelje pruža upute i znanje o ponašanju agenta, a odobreni administratori mogu pauzirati, uređivati ​​i preusmjeravati modele u API-ju kada poduzmu radnje na temelju proturječnih uputa ili se počnu ponašati “na čudan način”.

“Osoba s pravima uređivanja može izbrisati one stvari koje su u sukobu i vratiti se na ispravno ponašanje”, rekao je Bose. “Naslanjamo se na taj uobičajeni obrazac interakcije koji je razumljiv ljudima.”

Prevladavanje izazova autorizacije, integracije

Ali budući da su AI agenti tako novi, još uvijek postoje mnogi izazovi oko sigurnosti, pristupačnosti i kompatibilnosti.

Korisnici Asane, na primjer, moraju proći kroz OAuth tijek i dopustiti Claudeu pristup Asani putem svog MCP-a i drugih javnih API-ja. Ali informiranje svih stručnih radnika da ta integracija postoji – i još važnije, koja su OAuth odobrenja u redu, a koja treba izbjegavati – može biti težak zadatak.

Neki od izazova oko izravnih dodjela OAutha između aplikacija mogli bi biti centralizirani od strane pružatelja identiteta, primijetio je Bose, ili centraliziranog popisa odobrenih agenata AI poduzeća s njihovim skupovima vještina, “gotovo kao aktivni imenik ili univerzalni imenik agenata.”

Trenutno, međutim, osim onoga što Asana radi, ne postoji standardni protokol oko zajedničkog znanja i sjećanja, rekao je Bose. Njegov tim dobiva “mnogo zanimljivih ulaznih upita” od partnera koji žele da njihovi agenti rade na grafikonu Asana rada i imaju koristi od zajedničkog rada.

“Ali budući da protokol ili standard ne postoje, danas to mora biti vrlo prilagođen razgovor”, rekao je Bose.

U konačnici, postoje tri pitanja koja je CPO trenutno nazvao “iznimno zanimljivima” u orkestraciji umjetne inteligencije:

• Kako izgraditi, upravljati i osigurati autoritativni popis poznatih odobrenih AI agenata?

• Kako možete omogućiti integracije između aplikacija kao IT tim bez potencijalno konfiguriranja opasnih ili štetnih agenata?

• Današnje interakcije agent-agent su vrlo za jednog igrača. Oblaci se mogu neovisno spojiti na Asanu ili Figmu ili Slack. Kako konačno možemo doći do jedinstvenog ishoda za više igrača?

Povećano prihvaćanje modernog kontekstnog protokola (MCP) — otvorenog standarda koji je uveo Anthropic koji povezuje AI agente s vanjskim sustavima u jednoj radnji, umjesto prilagođenih integracija za svako pojedino uparivanje — obećava, primijetio je, a njegovo široko usvajanje moglo bi otvoriti nove i uzbudljive slučajeve upotrebe.

Međutim, “Mislim da trenutačno vjerojatno ne postoji standard srebrnog metka”, rekao je Bose.

Web izvor