Projekt AGNTCY tworzy „internet dla agentów AI” pod okiem Linux Foundation
Niedawno pisałam o koncepcji uniwersalnego protokołu A2A, który ma pozwolić „rozmawiać” ze sobą różnym systemom AI. Dziś analogiczna wizja nabiera realnych kształtów. Pod skrzydła prestiżowej organizacji Linux Foundation trafił właśnie projekt AGNTCY.
AGNTCY to projekt wspierany przez gigantów technologicznych takich jak Cisco, Dell Technologies, Google Cloud, Oracle i Red Hat. Jego celem jest stworzenie otwartej i bezpiecznej infrastruktury dla współpracujących ze sobą agentów sztucznej inteligencji.
Obecnie agenci AI, choć potrafią skutecznie realizować pojedyncze zadania, działają w izolacji – niczym komputery przed erą internetu. Brakuje im wspólnego języka i protokołów, by mogły się nawzajem odnaleźć, zweryfikować swoją tożsamość i bezpiecznie wymieniać informacje, co hamuje ich potencjał w rozwiązywaniu złożonych problemów. Projekt AGNTCY ma to zmienić, tworząc fundamenty pod tak zwany „internet agentów” – otwartą i interoperacyjną sieć dla autonomicznych systemów AI.
W ramach projektu powstaje kompletny zestaw narzędzi, który ma być odpowiedzią na te wyzwania. Najważniejsze z nich to system odkrywania agentów (działający jak „DNS dla agentów”), system weryfikacji tożsamości oparty na kryptografii, protokół bezpiecznej komunikacji SLIM (zaprojektowany z myślą o erze postkwantowej) oraz narzędzia do monitorowania ich złożonych interakcji.
Co istotne, AGNTCY nie jest rozwiązaniem zamkniętym. Został zaprojektowany tak, by współpracować z innymi powstającymi standardami, w tym ze wspomnianym wcześniej protokołem Agent-to-Agent (A2A). Przekazanie projektu pod opiekę neutralnej organizacji, jaką jest Linux Foundation, ma zagwarantować jego otwarty i dostępny dla wszystkich charakter.
„Cieszymy się, że możemy powitać AGNTCY w ramach Linux Foundation, aby zapewnić otwartość, neutralność i społecznościowego charakteru tej infrastruktury” – mówi Jim Zemlin, dyrektor wykonawczy fundacji.
Przeniesienie projektu AGNTCY do Linux Foundation to kluczowy krok w kierunku standaryzacji dynamicznie rozwijającego się świata rozproszonej, autonomicznej sztucznej inteligencji. Tworzy to podwaliny pod globalny ekosystem, w którym wyspecjalizowani agenci AI – niezależnie od platformy i dostawcy – będą mogli bezpiecznie i efektywnie współpracować, rozwiązując skomplikowane problemy w medycynie, IT, finansach i wielu innych dziedzinach.
Tresura „złego” AI kluczem do bezpieczeństwa? Ciekawa technika badaczy z Anthropic
#A2A #agenciAI #AGNTCY #AI #Cisco #GoogleCloud #interoperacyjność #LinuxFoundation #news #oracle #sztucznaInteligencja
A2A – nadchodzi nowy standard komunikacji dla AI. Google chce, by agenci „rozmawiali” ze sobą
Wraz z rosnącą liczbą wyspecjalizowanych agentów AI, zdolnych do wykonywania złożonych zadań, pojawia się nowe, fundamentalne wyzwanie: jak sprawić, by mogli oni efektywnie ze sobą współpracować?
W odpowiedzi na ten problem w branży technologicznej coraz głośniej mówi się o potrzebie stworzenia uniwersalnego protokołu komunikacji Agent-to-Agent (A2A), który mógłby zrewolucjonizować sposób, w jaki systemy sztucznej inteligencji współdziałają ze sobą i z otaczającym nas światem.
Obecnie większość interakcji z AI odbywa się na linii człowiek-maszyna. Wydajemy polecenia, a model językowy je wykonuje. Jednak przyszłość należy do systemów, w których wiele autonomicznych agentów AI będzie musiało ze sobą współpracować, aby zrealizować złożony cel. Wyobraźmy sobie scenariusz, w którym planujemy podróż: jeden agent rezerwuje loty, drugi znajduje optymalny hotel, trzeci planuje trasę dojazdu na lotnisko, a czwarty zarządza kalendarzem i budżetem. Aby ten proces przebiegł gładko, wszystkie te systemy muszą się ze sobą „dogadać”.
Zwierzasz się AI? Twoje sekrety mogły trafić do Google. Wielka wpadka OpenAI
Tu właśnie pojawia się koncepcja protokołu A2A, który miałby pełnić rolę wspólnego „języka” dla sztucznej inteligencji. Taki standard określałby, w jaki sposób agenci mogą wymieniać się informacjami, negocjować warunki, delegować zadania i wspólnie rozwiązywać problemy, minimalizując przy tym potrzebę ciągłego nadzoru ze strony człowieka. Miałoby to działać podobnie do protokołu HTTP, który stał się fundamentem dzisiejszego internetu, umożliwiając komunikację między różnymi systemami i przeglądarkami.
Jak wskazują analitycy, Google, jako jeden z liderów w dziedzinie AI, intensywnie pracuje nad rozwiązaniami w tym obszarze. Stworzenie ujednoliconego protokołu A2A pozwoliłoby na budowanie znacznie bardziej złożonych i potężnych aplikacji. Agent specjalizujący się w analizie danych finansowych mógłby bezproblemowo przekazać swoje wnioski agentowi odpowiedzialnemu za tworzenie strategii marketingowej. Z kolei osobisty asystent AI mógłby komunikować się z systemami inteligentnego domu, by automatycznie dostosować oświetlenie i temperaturę do naszego nastroju i planu dnia.
Choć uniwersalny protokół A2A jest wciąż na wczesnym etapie rozwoju, jego wprowadzenie jest postrzegane jako nieunikniony i kluczowy krok w ewolucji sztucznej inteligencji. To właśnie on może otworzyć drzwi do prawdziwie autonomicznych, współpracujących ze sobą systemów, które będą w stanie zarządzać skomplikowanymi procesami w naszym imieniu, prowadząc do kolejnej rewolucji technologicznej.
Google udostępnia Gemini 2.5 Deep Think. Sztuczna inteligencja z „czasem na myślenie”
#A2A #agenciAI #AI #automatyzacja #Google #news #protokółA2A #przyszłośćTechnologii #sztucznaInteligencja #uczenieMaszynowe
MCP has evolved significantly beyond its original goal of “providing context to LLMs.” With recent enhancements including resumable streams, elicitation, sampling, and notifications (progress and resources), MCP now provides a robust foundation for building complex agent-to-agent communication systems. In this article, you’ll learn: How to build agent-to-agent communication with MCP capabilities where MCP hosts and tools […]
Can You Build Agent2Agent Communication on MCP? Yes!
https://devblogs.microsoft.com/blog/can-you-build-agent2agent-communication-on-mcp-yes
MCP has evolved significantly beyond its original goal of “providing context to LLMs.” With recent enhancements including resumable streams, elicitation, sampling, and notifications (progress and resources), MCP now provides a robust foundation for building complex agent-to-agent communication systems. In this article, you’ll learn: How to build agent-to-agent communication with MCP capabilities where MCP hosts and tools […]
Building Multi-Agent Solutions with Semantic Kernel and A2A Protocol | by Kinfey Lo.
#ai #a2a #semantickernel #aiagents #python #azure #azureaifoundry
In the rapidly evolving landscape of AI application development, the ability to orchestrate multiple intelligent agents has become crucial for building sophisticated, enterprise-grade solutions. While individual AI agents excel at specific tasks, complex business scenarios often require coordination between specialized agents running on different platforms, frameworks, or even across organizational boundaries. This is where the […]
ehsavoie
Guillaume Laforge
Agnieszka Serafinowicz
Markus Eisele
Alvin Ashcraft
Alvin Ashcraft 🐿️
Chinstrap Community