Nút thắt tiếp theo của AI: Không phải là mô hình, mà là khả năng các tác nhân suy nghĩ cùng nhau

Các tác nhân AI (AI agents) hiện nay có thể kết nối với nhau, nhưng chúng không thể "suy nghĩ" cùng nhau. Đó là một sự khác biệt to lớn và là nút thắt cổ chai đối với các hệ thống thế hệ tiếp theo, theo ông Vijoy Pandey, Phó Chủ tịch kiêm Giám đốc điều hành của Outshift thuộc Cisco.

Khi mô tả trạng thái hiện tại của AI, ông Pandey cho biết các tác nhân có thể được "khâu" lại với nhau trong một quy trình làm việc hoặc cắm vào một mô hình giám sát — nhưng không có sự liên kết về mặt ngữ nghĩa (semantic alignment) và không có ngữ cảnh chung. Về cơ bản, chúng phải bắt đầu lại từ con số không trong mỗi lần thực hiện nhiệm vụ.

Điều này đòi hỏi một cơ sở hạ tầng cấp độ tiếp theo, hay còn được ông Pandey mô tả là "internet of cognition" (internet của nhận thức).

"Các tác nhân không thể suy nghĩ cùng nhau vì kết nối không đồng nghĩa với nhận thức," ông nói. "Chúng ta cần đạt đến điểm mà bạn chia sẻ được nhận thức. Đó chính là chìa khóa mở ra tiềm năng lớn hơn."

Tạo các giao thức mới để hỗ trợ giao tiếp giữa các tác nhân thế hệ tiếp theo

Vậy thì nhận thức chia sẻ là gì? Đó là khi các tác nhân AI hoặc thực thể có thể làm việc có ý nghĩa cùng nhau để giải quyết một vấn đề hoàn toàn mới mà chúng chưa được huấn luyện trước, và làm điều đó "100% không có sự can thiệp của con người", ông Pandey chia sẻ trên tập mới nhất của podcast Beyond the Pilot.

Giám đốc điều hành của Cisco đã so sánh điều này với trí thông minh của con người. Con người đã tiến hóa hàng trăm nghìn năm, đầu tiên trở nên thông minh ở cấp độ cá nhân, sau đó giao tiếp ở mức cơ bản (bằng cử chỉ hoặc tranh vẽ). Giao tiếp đó được cải thiện theo thời gian, cuối cùng mở ra cuộc "cách mạng nhận thức" và trí tuệ tập thể cho phép chia sẻ ý định, khả năng phối hợp, đàm phán, và xác định cũng như khám phá thông tin.

"Ý định chia sẻ, ngữ cảnh chia sẻ, đổi mới tập thể: Đó chính là quỹ đạo chính xác đang diễn ra trong thế giới silicon ngày nay," ông Pandey nhận định.

Đội ngũ của ông coi đây là một "vấn đề trợ giúp phân tán ngang". Họ đang theo đuổi "siêu trí thông minh phân tán" (distributed super intelligence) bằng cách mã hóa ý định, ngữ cảnh và đổi mới tập thể thành một tập hợp các quy tắc, API và khả năng nằm ngay trong cơ sở hạ tầng.

Cách tiếp cận của họ là một tập hợp các giao thức mới:

• Semantic State Transfer Protocol (SSTP): Hoạt động ở cấp độ ngôn ngữ, phân tích giao tiếp ngữ nghĩa để hệ thống có thể suy ra công cụ hoặc nhiệm vụ phù hợp. Đội ngũ của ông Pandey gần đây đã hợp tác với MIT trên một dự án liên quan gọi là Ripple Effect Protocol.
• Latent Space Transfer Protocol (LSTP): Có thể được sử dụng để chuyển toàn bộ "không gian tiềm ẩn" (latent space) của tác nhân này sang tác nhân khác. "Chúng ta có thể lấy bộ nhớ đệm KV và gửi nó qua như một ví dụ không?" ông giải thích. "Bởi vì đó sẽ là cách hiệu quả nhất: thay vì phải chịu chi phí token hóa, chuyển sang ngôn ngữ tự nhiên, rồi lại quay trở lại stack ở phía bên kia."
• Compressed State Transfer Protocol (CSTP): Xử lý nén — chỉ giữ lại các biến thể mục tiêu trong khi nén mọi thứ khác. Ông Pandey cho biết nó đặc biệt phù hợp với các triển khai tại biên (edge deployments) nơi bạn cần gửi lượng trạng thái lớn một cách chính xác.

Cuối cùng, đội ngũ của ông Pandey đang xây dựng một lớp nền tảng (fabric) để mở rộng quy mô trí thông minh và đảm bảo các trạng thái nhận thức được đồng bộ hóa trên các điểm cuối. Hơn nữa, họ đang phát triển những gì họ gọi là "công cụ nhận thức" (cognition engines) cung cấp các hàng rào bảo vệ và tăng tốc hệ thống.

"Giao thức, nền tảng, công cụ nhận thức: Đây là ba lớp mà chúng tôi đang xây dựng trong việc theo đuổi siêu trí thông minh phân tán," ông Pandey khẳng định.

Cách Cisco giải quyết một điểm đau lớn trong thực tế

Bước ra khỏi các hệ thống cấp cao tiên tiến này, Cisco đã đạt được kết quả thực tế với các khả năng AI hiện có. Ông Pandey đã mô tả một điểm đau cụ thể mà đội ngũ Kỹ sư Độ tin cậy Trang web (SRE) của công ty đang gặp phải.

Trong khi họ liên tục tung ra nhiều sản phẩm và mã nguồn hơn, bản thân đội ngũ lại không mở rộng quy mô và chịu áp lực phải cải thiện hiệu quả. Ông Pandey đã đưa vào các tác nhân AI tự động hóa hơn một chục quy trình đầu cuối, bao gồm các đường ống tích hợp liên tục/giao tiếp liên tục (CI/CD), khởi tạo phiên bản EC2 và triển khai cụm Kubernetes.

Hiện tại, hơn 20 tác nhân — một số được xây dựng nội bộ, một số bên thứ ba — có quyền truy cập vào hơn 100 công cụ thông qua các khung như Model Context Protocol (MCP), đồng thời kết nối với các nền tảng bảo mật của Cisco.

Kết quả là: Thời gian triển khai giảm từ "nhiều giờ đồng hồ xuống còn vài giây"; hơn nữa, các tác nhân đã giảm 80% các vấn đề mà đội ngũ SRE gặp phải trong quy trình làm việc của Kubernetes.

Tuy nhiên, như ông Pandey lưu ý, AI chỉ là một công cụ như bất kỳ công cụ nào khác.

"Điều đó không có nghĩa là tôi có một chiếc búa mới và tôi sẽ đi xung quanh tìm đinh để đập," ông nói. "Bạn vẫn có mã xác định (deterministic code). Bạn cần kết hợp hai thế giới này để có kết quả tốt nhất cho vấn đề bạn đang giải quyết."

Nghe podcast để tìm hiểu thêm về:

• Cách chúng ta đang kích hoạt một mô hình tính toán không xác định mới.
• Cách Cisco đã nâng khả năng phát hiện lỗi trong các mạng lớn từ 10% lên 100%.
• Cách ông Pandey đặt tên cho tác nhân AI của mình là Arnold Layne theo tên một bài hát đầu tiên của Pink Floyd.
• Tại sao "internet of cognition" phải là một nỗ lực mở và có khả năng tương tác.
• Cách dự án mã nguồn mở Agntcy của Cisco giải quyết việc khám phá, quản lý danh tính và truy cập (IAM), khả năng quan sát và đánh giá.