Gli agenti AI stanno diventando più veloci, più intelligenti e più autonomi. Ma lavorano ancora in silos. FLock ha appena pubblicato un nuovo documento, delineando la visione di AgentaNet. Un'architettura di sciame decentralizzata che consente agli agenti di collaborare in modo autonomo e sicuro.

2/ La maggior parte dei sistemi agenti oggi si basa su un controllo centralizzato o su configurazioni di agenti statici e chiusi. Questo porta a 4 problemi principali: - Nessuno standard per la scoperta degli agenti - Nessuna comunicazione sicura e contestuale - Scambio semantico inefficiente - Nessun onboarding senza fiducia AgentaNet mira a risolvere tutto questo.

3/ Caratteristica 1: Comunicazione affidabile e profilazione degli agenti AgentaNet verifica cosa possono realmente fare gli agenti tramite benchmarking—nessuna affermazione auto-dichiarata. Gli agenti poi "gossip" metadati di capacità crittografati utilizzando un protocollo P2P. Canali crittografati temporanei e specifici per compiti garantiscono la privacy. Quando il lavoro termina, tutti i dati vengono cancellati.

4/ Caratteristica 2: Coordinazione decentralizzata dei compiti AgentaNet definisce ruoli di agenti modulari: - Gli organizzatori analizzano e distribuiscono i compiti - I coordinatori gestiscono i flussi di lavoro - Gli esecutori li eseguono Supporta compiti avviati dagli agenti, negoziazione decentralizzata, flussi di lavoro flessibili e guardrail di smart contract incorporati per allineare il comportamento.

6/ Il nostro documento è stato presentato al CFAgentic Workshop all'ICML 2025, la principale conferenza globale per la ricerca in machine learning e intelligenza artificiale.

8/ Approfondisci il documento completo: