Vijoy Pandey

Pandey 对前沿 AI 的核心判断是，行业过度押注于把单个“脑”纵向做大，却没有充分建设让专业化智能体横向协同思考的轴线。 他认为，共享意图、上下文、谈判和记忆，有望推动能够在无需人类介入的情况下解决真正新问题的系统出现：「集体永远大于个体」（“The collective is always greater than the individual.”）。对投资者而言，这意味着 AI 基础设施价值将有相当一部分从模型规模转向编排、网络、身份和治理。

Cisco 已经拿出了可量化的证据，证明多智能体系统能够自动化复杂的企业运营。 CAIPE 是一个约20个智能体组成的站点可靠性平台，覆盖5+个接口、100+次工具调用和超过10个工作流；它将团队负荷降低了30%，让40%的任务实现全流程智能体化，并把响应时间从“数小时缩短至即时”。这是本期节目中最硬的近期 ROI 信号。

AGNTCY 是 Cisco 面向多供应商智能体经济推出的开源底层方案，目标是提供发现、身份、通信和可观测性基础设施。 其目录支持按能力和声誉搜索，既支持以服务形式交付智能体，也支持交付代码，并采用分布式哈希表，让“没有任何人拥有这套目录”。战略价值相当可观，因为控制发现和身份的一方，也可能进一步控制声誉、安全、交易和定价。

企业自治的关键，在于用短时、任务专属的访问权限，替代长期有效的基于角色权限。 Pandey 提出的 TBAC 模型，只授予特定工具、任务或交易所需的最小权限，任务结束后立即将智能体恢复到基线权限。由于授权取决于理解语义交互，访问层本身必须推断意图：「一路到底都是 LLM」（“LLMs all the way down”）。

Pandey 提议为概率型智能端点新增两层网络协议：第8层负责语法互操作，第9层负责语义或认知状态。 自然语言状态传输提供兼容性；压缩状态传输面向受限边缘设备；潜空间传输则有望在模型之间直接搬运整个 KV cache，绕过分词开销。实时认知网络将连接大量智能体，同时允许企业自行选择记忆基础设施。

性能提升带来的上行空间，同样对应着一个规模相当的监督难题。 Nathan Labenz 以潜在推理和每秒15,000个 token 的演示为例，说明智能体协作可能跑在人类理解之前；但 Pandey 反对人为降速。他给出的答案是让“认知引擎”充当加速器或守护天使，监控合规、安全、偏离和过度专业化——不过他也承认，概率型控制可能做到95%或99%，而不是100%。

Pandey 预计，至少未来5年，企业智能体技术栈仍将保持结构性多供应商格局，因此开放互操作和护栏是刚需，而非可选功能。 ServiceNow、Salesforce、Microsoft、OpenAI、Anthropic、Google、Cisco 等不同所有者、拥有局部目标的智能体，必须共享认知。他对近期的判断非常明确：企业“未来5年内”不会得到一个包办所有职能的单一智能体。

🔗 原始收听与视频来源： 智能横向扩展：Cisco 对“认知互联网”的构想——与 Vijoy Pandey 对谈