Агенти штучного інтелекту стають швидшими, розумнішими та автономнішими. Але вони все одно працюють в силосах. FLock щойно випустив новий документ, в якому викладено бачення AgentaNet. Децентралізована архітектура рою, яка дозволяє агентам співпрацювати автономно та безпечно.

2. Більшість агентських систем сьогодні покладаються на централізоване управління або статичні, закриті агентські установки. Це призводить до 4 основних проблем: - Немає стандарту для виявлення агентів - Відсутність безпечного контекстного зв'язку - Неефективний семантичний обмін - Відсутність довіри AgentaNet має на меті вирішити все це.

3/ Особливість 1: Надійна комунікація та профілювання агентів AgentaNet перевіряє, що агенти насправді можуть робити за допомогою порівняльного аналізу — без самозаявлених заяв. Потім агенти «пліткують» зашифровані метадані можливостей за допомогою протоколу P2P. Тимчасові зашифровані канали забезпечують конфіденційність. Коли завдання закінчується, всі дані стираються.

4/ Особливість 2: Децентралізована координація завдань AgentaNet визначає модульні ролі агентів: - Організатори розбирають і розподіляють завдання - Координатори керують робочими процесами - Їх виконують виконавці Він підтримує завдання, ініційовані агентом, децентралізовані переговори, гнучкі робочі процеси та вбудовані огорожі смарт-контрактів для узгодження поведінки.

6. Наша доповідь була представлена на CFAgentic Workshop на ICML 2025, провідній світовій конференції з машинного навчання та досліджень штучного інтелекту.

8/ Пориньте в повний текст статті: