消息能传对，共享理解仍会传错｜Big Technology × Vijoy Pandey

Vijoy Pandey 是 Outshift by Cisco 的高级副总裁兼总经理。字幕把他的名字听成 Vijay、Vijo、Bijo，姓听成 Pande。下文按节目标题的拼写。Outshift 是 Cisco 里看新兴技术的孵化器，这句是他收尾时自己说的。

他把智能体分成走得很快的三段。先是孤立的单个智能体。然后是孤岛：同一套 harness 里的一群。Harness 是包住模型、让它能调用工具并保持状态的运行环境。他举 OpenAI 的 harness、Anthropic 的 harness，或你自己选的那一套。再往后是连在一起的智能体。Cisco 在企业里看到的，是不同厂商、不同 harness、不同云、不同组织和团队的智能体，要凑在一起完成一个业务目标。跨这些孤岛的连接，他们做了大约 18 个月。

主持人 Alex 把话题放回一次破坏性用法。他说外界开始看见智能体能一起干活，是在 OpenAI 和 Hugging Face 那次黑客事件之后。那次是破坏。这期要谈的是拿去生产。字幕没有重述手法和损失，下文也不补。

原始来源：How Agents Can Work Together — With Vijoy Pandey。中文深度整理，非逐字翻译。本文依据 YouTube 自动生成的英文字幕，专有名词和数字可能有识别误差。

发现、身份、通信、可观测

大约一年前，他们和 Google、Dell、Oracle 以及其他参与方发布了一个开源项目。字幕把名字听成 Agency，只出现这一处，本文不改成另一个项目名。他用四根柱子描述要解决的问题。

发现：能不能找到具备某项能力和某项需求的智能体。身份：只给完成这件事所需的访问控制，而且只给到任务需要的那段时间。通信：他们和 A2A、MCP 一起做。A2A 是智能体对智能体的通信。MCP 是给模型接工具和上下文的协议。字幕说这些都落在 Linux Foundation 里的 AIF 之内，缩写没有展开。可观测：它们是不是真的在做该做的事。

他说这四件事由 Agency、A2A 和 MCP 以开放、可互操作的方式盖住。企业用例他点了网络配置、云平台工程、医疗、视频监控。合作方他点了 ServiceNow、SoftServe、WebEx、Digital Realty，后面又加上 Salesforce、Microsoft、SAP。这些是列举，节目没有展示手册。

消息是绿的，理解是红的

连接上了之后，生产里坏掉的是集体行为。单个智能体出错、同一座孤岛出错，都会发生。他另外看到的，是一群智能体开始对不齐意图。意图是这件事到底要解决什么。每个智能体像每个人，带着自己的激励进来。Salesforce 的、Cisco 的、个人的，激励不一样。组织要的是一个全局意图。

他还看到局部优化没有人来挑战，以及协调动作在进行、结果却朝错误方向走。问题于是变成：智能体连上了，系统内部会累积沉默的认知失败。这里的认知指它们对目标、事实和彼此假设的理解，不是某一次工具调用报错。

他说他们开始量这些结果。100% 的多智能体团队至少有一次认知失败。范围包括孤岛，他点名 Hugging Face 那个例子，也包括已经连上的智能体。认知失败他随口举了三种：意图没对齐、没有协调、做了无法对照目标去核验的事。第二件，字幕说准确率落到 98%。两次认知失败降到大约 80%。主持人接了一句：这就是复利发生的地方。三次降到 16%。他说只是三次，结果就已经和随机挑一个结果差不多。他们还看到过很多次认知失败。98% 前面没有被他清楚说成「一次失败还剩 98%」，是字幕把「第二件事」和「两次」挤在一起。节目没有给样本数，也没有定义准确率怎么打。

机制他讲成野火。一个智能体引入一条假设，关于意图，或者关于协调。下一个智能体把这条假设当成上下文，再当成证据。别人要么挑战它，要么接着往前。等到核验者出现，核验者可以是智能体，也可以是人。系统外面可以看起来一致，里面的认知已经很差。局部激励强化错误假设，假设继续传播，核验者继承同一前提，系统就在错误方向上越来越一致。

所以连上的智能体仍可以有不同目标、不同上下文、不同假设、不同约束、不同信念，同时交换完全正确的消息。可观测性如果只看消息在不在流动，仪表盘全是绿的。共享理解是红的。

企业轮不到你收成一个

主持人问：做的和查的合成一个智能体，会不会免得失败复利。Pandey 的第一层回答来自他做超大规模云的经验。超大规模云指自己运营很大公有云的公司，他没有点名是哪一家。那里有一条智能体出现之前就在用的原则：有些基础设施不共享一行代码，也不共享一个基础设施元件，因为同样的失败会以同样的方式发生。检查者、创建者、核验者、安全智能体、规模智能体，应该用不同的技术栈。

第二层：大型企业没有选择。Salesforce、Microsoft、Cisco、ServiceNow、SAP，这些系统都在走向智能体。他举一笔流过系统的交易，金额是 200 万美元，并说大单小单都一样。销售智能体、来自 Harvey 或别家的法务智能体、财务智能体、开发者和 SRE、安全智能体、市场智能体，都在这笔交易上干活。SRE 是保证线上服务还活着的角色。一个简单问题就能把日期拆开：这个功能什么时候为这笔交易准备好。工程、SRE、安全、代码可能回答日期 X。那是工程侧准备好的日期。销售能向客户承诺产品准备好、合同能签，是另一个日期。这种事每天发生。编程智能体他点了 Claude 和 Codex。他说以前在编程里见过这种多样性，现在更宽。他的原话是：答案不是更少的智能体，而是更好的机器和基础设施，让它们像主题专家一样协作，完成一个业务结果。主题专家指各自懂一块专业的人。

语言做过的三件事

连接是第一块缺失，也是他们到目前解决的那块。他看的是正在出现的技术，所以会把连接说成已经解决，尽管还要推进到每家企业、看各处用例。智能体今天可以连在一起，但还不会一起想。

类比是人类智能。脑子变大了几十万年，创新仍孤立在个人或小团队里。大约 7 万年前语言出现，带来现在所说的认知革命：从孤立的个人智能，到集体智能。可以一起建村子、一起捕猎，文明才形成。语言让人做三件事。第一，共享意图和目标，并朝这些目标协调。第二，建立共享上下文。图书馆是一种，现代的样子是 SharePoint 和 Google Docs。第三，因为前两件，人可以一起推理。

智能体缺的是对应的协议：共享意图，朝意图协调，然后有共享上下文、共享知识和信念。后一件他称为涌现。涌现指它不是事先写死的，是协作过程里长出来的。最后才是多智能体团队的集体推理。

主持人问：共享语言也让人类更容易被操纵，怎么防止。他说智能体早就通过了图灵测试。图灵测试是看人能不能把对方从人里面分辨出来。字幕说大约两年前有一篇论文，读音像 probable paper，大意是人们已经不再区分人和智能体。题目听不清，本文不补。他说智能体仍然是软件，可以把一大批约束写进基础设施。这些约束写进人身上并不容易。

系统分几层。类比不是完全自动驾驶，那是全程由智能体开车。类比是已经存在一段时间的半自动：车道纠偏，以及接近前车时刹车。他们做的基底，是认知层、语义层上的可观测和可解释。语义层看的是意思，不只是字面。它观察智能体之间的语义交换，并解释这些交换：它们说某句话时指的是什么。像看车有没有留在车道里，还是开始偏离。

意图开始漂移，就启动纠偏协议。他把这个协议叫做 Accord，说它是缩写，现场不解释。作用是把智能体拉回全局意图。协调开始偏航，就启动另一个协议 Concord，拉回协调。两样都没问题，就让智能体继续做它们在做的事。

同时还有他称为 cognition engines 的东西，是加速器，也是护栏。智能体有局部激励，行为可以古怪，非恶意或恶意都有。护栏和认知加速器根据语义上已经掌握的目标，去塑造走向。后文他把这套缩成 COGS 和 GATS，并当场解释成认知加速器和护栏技术。协议在听语义交换、理解意思，并用当时最好的智能体技术去做对齐。同一套技术既用来产出，也用来做护栏。

有人担心智能体聪明到可以自己协调，并以要紧的方式突破遏制。他说自己完全不担心。理由是：一批技术制造的问题，用下一批技术去解决。火可以烧掉很大一片，人知道怎么把火围住。突破 harness、毒化互联网，他看成智能体带来的技术问题，也是要去解决的机会。确定性世界里，人们写病毒软件。病毒是打破某种遏制、感染计算机和互联网的代码。然后有人写软件去遏制病毒。智能体能力在走向 ASI 或 AGI，他让听众自己选词。同一类技术也可以用来遏制智能体之间发生的事。最好的模型会被用在护栏上。

工作负载先变成概率的

他说计算正在发生根本转变。过去 70 多年的规则是确定性：同样的输入，每次同样的输出。这条公理他认为已经死了。先动的是工作负载。智能体是概率引擎。你给的输入是非确定性的：最好的药、最好的材料、某家运输公司最好的物流计划。最好不是二元问题，是优化。回来的也是概率性的：在给定的数据、时间和成本之下，目前最好的那一版。这味药还会变好。不存在一个永远成立的、二元意义上的最好。

没有跟着动的是基底。CPU、GPU、TPU 仍在做二进制计算。概率世界是用矩阵乘法和伪随机数这类东西近似出来的。他预期计算基底会离开二元的确定性计算。Cisco 把扩展收成三条轴。算法上做得更好。垂直上把节点做大，节点可以是大语言模型、智能体、服务器或 GPU。水平方向是分布式计算，用网络把许多东西连成一个表现得像单一实体的整体。确定性世界里，水平扩展已经做了很久。工作负载走向智能体、计算走向非二进制时，他们做的是水平这一条。

量子用的是同一三条轴

量子是他看到的第一处同类模式。量子比特在字幕里被听成 cubit，下文按量子比特写。二进制的结果是 1 或 0。量子看的是叠加：一个量子比特同时是 1 和 0。他用薛定谔的猫说明：打开盒子之前又死又活，打开之后回到二进制。他说这让药物发现和材料发现这类巨大空间可以被高效搜索。

现实曾经是：解决其中一些问题，需要大约 10 万到 100 万个物理量子比特。垂直扩展上，他说技术已经从 100 个物理量子比特跳到大约 1000 个。已经有单节点能做 1000。两年内，他说外面这些公司的每一份公开路线图都写着 1 万。从 1000 到 1 万，发生在接下来两年。主持人追问：那仍然离 10 万或 100 万很远。他转向另外两条轴。

算法上，会威胁互联网加密的 Shor 算法，以前大约需要 100 万个量子比特。他点了 RSA 和 Diffie-Hellman。几个月前有一个算法，把需求降到 1 万。从 100 万降到 1 万，是算法扩展。论文他没有点名。1 万的需求，对照已经有的 1000 量子比特计算机。

水平方向，他们在建量子网络。把 10 台 1000 量子比特的计算机，或 100 台这种计算机，在量子域里连起来，得到 10 万个量子比特。三条轴合在一起，他说自己确信 Q-Day 是 2029。Q-Day 是加密被打破的那一天。他说置信度很高，而且还有两年。本期日期是 2026-10-17。2029 离此大约两年出头，「两年」和「2029」他没有再对齐。如果看的不是所有人都在部署，而是 10 家、15 家或 20 家公司在部署这些节点，他说不是 2029，是 2028 或更早。

加密被打破之后，他说该开始的是警惕，这不是科幻。他比作 ChatGPT 时刻：transformer 存在已久，突然变得能用、能玩。和 AI 不同，量子不是一小块软件，是从比特往上的新技术，所以是从量子比特往上。担心被他收窄。不是每条流量都重要。有人能解开他在亚马逊买袜子的加密，不要紧。连接建起来，买完就拆，这种连接是短暂的。重要的是需要保护的服务。他建议今天就开始标出这些服务。Cisco 有一项服务，观察环境里的软件服务或机器，标出该担心的端点：活得更久、更敏感的那些。对这些端点部署后量子密码。可以想成新版本的 TLS，用基于格的方案，而不是 RSA 等所基于的因数分解。NIST 已经把这些标准化。NIST 是制定技术标准的美国机构。现在就要开始部署。

另一类攻击，字幕称为 harvest now and decrypt later：现在把流量存下来，以后再解密。有人可能在窃听网络。物理接入、路由上的入侵，或栈里的后门，方式他不认为要紧。对方把今天仍然加密的流量存下来。一旦对方有了在算法、垂直和水平三个方向都扩展过的量子节点，这些流量变成明文。

端点开始会想，也会动

接下来几年到十年，他说计算栈会从应用、软件基础设施到硬件都换掉，换到过去 70 年看起来像个玩笑。Cisco 的位置仍是水平扩展这条栈。过去 40 多年，他说 Cisco 存在了大约 40 多年，网络也许 50 多年。那段时间里，网络扩展的是数据：几百亿个端点、几十亿人。那是人们认识的互联网。

端点本身在变。它们开始会想，指智能体。开始纠缠，指量子。开始具身，指物理世界里的 AI。开始涨落。最后这项这期前面没展开。他说这是一种新计算，用的不是量子物理，是经典物理：热力学、振荡这一类。端点开始会想、会缠、会涨落、会动，不再只是数据端点。他们要问的是怎样水平扩展这类端点。生态里的其他人改进算法和垂直扩展。时间尺度他说是接下来 10 年、20 年、30 年。

有人问计算机科学是不是死了、还要不要学。他说要。学校和理论书里的东西当作基础知识，用来解决接下来 20 年、30 年、40 年会出现的新问题。主持人问是不是在招入门级的计算机工程师。他的回答是 1000%。这是语气，不是编制。

收尾时主持人问，想再了解 Alif by Cisco 该去哪里。他说网站是 alif.com。他们是 Cisco 的孵化器，很大一部分工作是教育，一部分是开源社区。字幕里的 alif.com 和开场的 Outshift by Cisco 对不上，本文不改成另一个域名。他还提到自己的 Substack 和 LinkedIn。字幕在道谢里结束，没有半句截断。