AIエージェントは互いに連携できますが、一緒に考えることはできません。これが次世代システムの大きな違いであり、ボトルネックだと、CiscoのSVP兼GMであるVijoy Pandey氏（Outshift）が語ります。
同氏が現在のAIの状況を説明するところでは、エージェントはワークフローとしてつなぎ合わせたり、監督（スーパーバイザー）モデルにプラグインしたりできますが、そこには意味論的な整合（セマンティックなアラインメント）も、共有コンテキストもありません。つまり、ラウンドのたびに実質的にゼロから作業しているのです。
そこで必要になるのが、次のレベルのインフラ、Pandey氏が「認知のインターネット（internet of cognition）」と呼ぶものです。
「エージェントが一緒に考えられないのは、接続が認知ではないからです」と同氏は述べました。「私たちは、あなたが認知を共有している状態に到達する必要があります。それが、より大きな解放（アンロック）です。」
次世代のエージェント通信を支える新しいプロトコルの創出
では、共有認知とは何でしょうか。それは、AIエージェントやエンティティが、学習されていない新規の何かを解決するために、意味のある形で互いに協働できる状態です。そしてそれを「100% 人間の介入なしで」行える、とPandey氏はBeyond the Pilotの最新エピソードで語っています。
Ciscoの幹部は、それを人間の知能にたとえます。人間は何十万年ものあいだに進化しました。まずは個々に知的になることから始まり、次に基本的なレベルでのコミュニケーション（身振りや絵など）へと移っていきました。このコミュニケーションは時間とともに改善され、やがて「認知革命」を引き起こし、集合知（コレクティブ・インテリジェンス）へとつながっていきました。その結果、共有された意図が生まれ、協調、交渉、情報の根拠づけ、そして発見が可能になったのです。
「共有された意図、共有されたコンテキスト、集合的なイノベーション――それがまさに、今日シリコンの上で起きている軌跡です」とPandey氏は語りました。
同氏のチームは、それを「水平型の分散支援問題」と見ています。彼らは、意図、コンテキスト、集合的イノベーションを一連のルール、API、そしてインフラ自体に組み込まれた能力としてコード化することで、「分散スーパ知能（distributed super intelligence）」を目指しています。
彼らのアプローチは一連の新しいプロトコルです。Semantic State Transfer Protocol（SSTP）、Latent Space Transfer Protocol（LSTP）、そしてCompressed State Transfer Protocol（CSTP）です。
SSTPは言語レベルで動作し、意味論的な通信を分析することで、システムが適切なツールやタスクを推論できるようにします。Pandey氏のチームは最近、MITと共同で関連する取り組みであるRipple Effect Protocolに取り組みました。
LSTPは、あるエージェントの「潜在空間（latent space）全体」を別のエージェントへ転送するために使えます、とPandey氏は説明します。「たとえば、KVキャッシュをそのまま送れるのではないか？」同氏は言います。「それが最も効率的な方法になるはずです。つまり、トークン化して、自然言語にして、さらに反対側でスタックに戻す、という手間を踏む代わりに済むからです。」
CSTPは圧縮を扱い、他のすべてを圧縮する一方で、対象となるバリアントだけを根拠づけ（grounding）します。Pandey氏は、これは大量の状態を正確に送る必要があるエッジでの導入に特に適していると述べています。
最終的に、Pandey氏のチームは、エンドポイント全体で認知状態を同期させながら、知能をスケールアウトするための「ファブリック（基盤）」を構築しています。さらに、ガードレールを提供し、システムを加速させるものとして「cognition engines（認知エンジン）」と呼ぶものも開発しています。
「プロトコル、ファブリック、認知エンジン――これら3つの層が、分散スーパ知能を目指して私たちが積み上げているものです」とPandey氏は語りました。
Ciscoが大きな悩みどころをどう解決したか
こうした高度で次のレベルのシステムから少し視点を戻すと、Ciscoは既存のAI機能によって具体的な成果を得ています。Pandey氏は、同社のサイト信頼性エンジニアリング（SRE）チームに関する特定の悩みどころを説明しました。
彼らは次々とより多くの製品やコードを生み出していた一方で、チーム自体は成長しておらず、効率を高める必要性がプレッシャーになっていました。そこでPandey氏は、継続的インテグレーション／継続的デリバリー（CI/CD）パイプライン、EC2インスタンスの起動、Kubernetesクラスタのデプロイといったものを含む、12以上のエンドツーエンドのワークフローを自動化するAIエージェントを導入しました。
現在、20以上のエージェント――社内で構築したものも、サードパーティのものも――が、Model Context Protocol（MCP）などのフレームワークを通じて100以上のツールにアクセスでき、さらにCiscoのセキュリティ・プラットフォームにも接続しています。
その結果、一部の導入では「数時間から数秒へ」と短縮されました。加えて、エージェントはKubernetesのワークフローにおいて、SREチームが見ていた課題の80%を減らしました。
それでもPandey氏が指摘したように、AIは他のあらゆるツールと同じです。「だからといって、新しい金づちを手に入れたからといって、ただ釘を探し回るわけではありません」と同氏は述べました。「依然として決定論的なコードが必要です。つまり、この2つの世界を結び付けて、いま解決しようとしている問題に対して最良の結果を得る必要があるのです。」
ポッドキャストを聴いて、さらに次の内容を確認してください：
非決定論的コンピューティングの新しいパラダイムを、私たちが今どのように可能にしているのか。
Ciscoが、大規模ネットワークにおけるエラー検出能力を10%から100%へ引き上げた方法。
Pandey氏が、自身のAIエージェントに「Arnold Layne」と名付けた理由（初期のPink Floydの楽曲にちなんでいる）。
「認知のインターネット（internet of cognition）」は、オープンで相互運用可能な取り組みであるべき理由。
Ciscoのオープンソース・プロジェクトAgntcyが、ディスカバリー、IDおよびアクセス管理（IAM）、オブザーバビリティ、評価にどのように対応しているか。
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