VB, T. Plumb
La chiave per il successo degli agenti di intelligenza artificiale in un’azienda? Memoria e contesto condivisi.
Secondo Arnab Bose, CPO di Asana , questo fornisce una cronologia dettagliata e un accesso diretto fin dall’inizio, con posti di blocco e supervisione umana, ovviamente. Breaking the Memory Wall: The Infrastructure Required for StatefulnessIn questo modo, “quando assegni un compito, non devi più fornire nuovamente tutto il contesto su come funziona la tua attività”, ha affermato Bose durante un recente evento VB a San Francisco. L’intelligenza artificiale come compagno di squadra attivo, piuttosto che un componente aggiuntivo passivoAsana ha lanciato Asana AI Teammates lo scorso anno con la filosofia che, proprio come gli esseri umani, gli agenti di intelligenza artificiale debbano essere integrati direttamente in un team o in un progetto per creare un sistema collaborativo. Per promuovere questa missione, la società di project management si è integrata completamente con Claude di Anthropic . Gli utenti possono scegliere tra 12 agenti predefiniti, per casi d’uso comuni come la deviazione dei ticket IT, oppure crearne di propri, quindi assegnarli ai team di progetto e fornire immediatamente una cronologia delle attività già completate e di quelle ancora da risolvere. Gli agenti hanno anche accesso a risorse di terze parti come Microsoft 365 o Google Drive. “Quando quell’agente viene creato, non agisce per conto di qualcuno, si manifesta come un compagno di squadra e ottiene tutti gli stessi permessi di condivisione, li eredita”, ha spiegato Bose. Tutto ciò che chiunque fa – umani e IA inclusi – è documentato per consentire “facilità di spiegazione” e un “sistema estremamente trasparente e affidabile”.Ma proprio come i lavoratori umani, gli agenti di intelligenza artificiale sono tenuti sotto controllo: è fondamentale che i flussi di lavoro integrino dei checkpoint, dove gli esseri umani possono fornire feedback e chiedere all’agente di modificare determinati elementi di un progetto o di adattare i piani di ricerca. Questo è documentato in quello che Bose ha definito un “modo molto comprensibile per l’uomo”. Un altro aspetto importante è che l’interfaccia utente fornisce istruzioni e informazioni sul comportamento degli agenti e gli amministratori approvati possono mettere in pausa, modificare e reindirizzare i modelli nell’API quando intraprendono azioni basate su indicazioni contrastanti o iniziano ad agire “in modo strano”.”Chi ha i diritti di modifica può eliminare gli elementi in conflitto e ripristinare il comportamento corretto”, ha affermato Bose. “Ci stiamo orientando verso quel modello di interazione comune e comprensibile per gli esseri umani”.Superare le sfide dell’autorizzazione, dell’integrazione Tuttavia, poiché gli agenti di intelligenza artificiale sono così nuovi, ci sono ancora molte sfide in termini di sicurezza, accessibilità e compatibilità. Gli utenti di Asana, ad esempio, devono seguire un flusso OAuth e concedere a Claude l’accesso ad Asana tramite il loro MCP e altre API pubbliche. Ma far sapere a tutti i knowledge worker che questa integrazione esiste e, cosa ancora più importante, quali concessioni OAuth sono accettabili e quali invece vanno evitate può essere un compito arduo.Alcune delle sfide relative alle concessioni OAuth dirette tra le applicazioni potrebbero essere centralizzate dai provider di identità, ha osservato Bose, oppure da un elenco centralizzato di agenti di intelligenza artificiale aziendali approvati con le loro competenze, “quasi come una directory attiva o una directory universale di agenti”.Al momento, tuttavia, al di là di ciò che Asana sta facendo, non esiste un protocollo standard per la condivisione di conoscenze e memorie, ha affermato Bose. Il suo team ha ricevuto “molte richieste interessanti” da partner che desiderano che i loro agenti operino sul grafico di lavoro di Asana e traggano vantaggio dal lavoro condiviso.”Ma poiché il protocollo o lo standard non esiste, oggi si deve trattare di una conversazione molto personalizzata e su misura”, ha affermato Bose. In definitiva, ci sono tre questioni che il CPO ha definito “estremamente interessanti” nell’attuale orchestrazione dell’IA: Come si crea, si gestisce e si protegge un elenco autorevole di agenti di intelligenza artificiale noti e approvati? Come è possibile abilitare le integrazioni tra app come team IT senza configurare potenzialmente agenti pericolosi o dannosi?Le interazioni tra agenti odierne sono prevalentemente mono-giocatore. I cloud possono essere connessi in modo indipendente ad Asana, Figma o Slack. Come possiamo finalmente raggiungere un risultato unificato e multi-giocatore?La crescente adozione del protocollo di contesto moderno (MCP), lo standard aperto introdotto da Anthropic che collega gli agenti di intelligenza artificiale ai sistemi esterni in un’unica azione, anziché tramite integrazioni personalizzate per ogni singola associazione, è promettente, ha osservato, e la sua adozione diffusa potrebbe aprire la strada a nuovi ed entusiasmanti casi d’uso.Tuttavia, “penso che al momento non esista una soluzione definitiva”, ha affermato Bose.