De sleutel tot succesvolle AI-agenten binnen een onderneming? Gedeeld geheugen en context.
Dit volgens Asana CPO Arnab Bose biedt gedetailleerde geschiedenis en directe toegang vanaf het begin – uiteraard met vangrailcontroleposten en menselijk toezicht.
Op deze manier “wanneer u een taak toewijst, hoeft u niet opnieuw de hele context aan te bieden over hoe uw bedrijf werkt”, zei Bose tijdens een recent VB-evenement in San Francisco.
AI als actieve teamgenoot, in plaats van een passieve add-on
Asana lanceerde vorig jaar Asana AI Teammates met de filosofie dat AI-agenten, net als mensen, rechtstreeks in een team of project moeten worden aangesloten om een samenwerkingssysteem te creëren. Om deze missie te bevorderen heeft het projectmanagementbedrijf volledig geïntegreerd met Claude van Anthropic.
Gebruikers kunnen kiezen uit twaalf vooraf gebouwde agenten (voor veelvoorkomende gebruiksscenario’s zoals het afweren van IT-tickets) of hun eigen agenten bouwen, deze vervolgens toewijzen aan projectteams en onmiddellijk een historisch overzicht geven van welke taken al zijn voltooid en wat nog moet worden opgelost. Agenten hebben ook toegang tot bronnen van derden, zoals Microsoft 365 of Google Drive.
“Wanneer die agent wordt gemaakt, handelt hij niet namens iemand, hij manifesteert zich als een teamgenoot en krijgt dezelfde machtigingen voor delen, die hij erft”, legt Bose uit. Alles wat iemand doet – inclusief mensen en AI – wordt gedocumenteerd om ‘gemak van uitleg’ en een ‘zeer transparant en betrouwbaar systeem’ mogelijk te maken.
Maar net als menselijke werknemers worden AI-agenten onder controle gehouden: cruciaal is dat workflows controlepunten bevatten, waar mensen feedback kunnen geven en de agent kunnen vragen bepaalde elementen van een project aan te passen of onderzoeksplannen aan te passen. Dit is gedocumenteerd op wat Bose een “zeer voor mensen leesbare manier” noemde.
Belangrijk is ook dat de gebruikersinterface instructies en kennis biedt over het gedrag van agenten, en dat goedgekeurde beheerders modellen in de API kunnen pauzeren, bewerken en omleiden wanneer ze acties ondernemen op basis van tegenstrijdige aanwijzingen of zich “op een vreemde manier” gaan gedragen.
“De persoon met bewerkingsrechten kan de conflicterende dingen verwijderen en ervoor zorgen dat het systeem weer correct functioneert”, aldus Bose. “We leunen op dat gemeenschappelijke, voor mensen begrijpelijke interactiepatroon.”
Het overwinnen van uitdagingen op het gebied van autorisatie en integratie
Maar omdat AI-agents zo nieuw zijn, zijn er nog steeds veel uitdagingen op het gebied van beveiliging, toegankelijkheid en compatibiliteit.
Asana-gebruikers moeten bijvoorbeeld een OAuth-stroom doorlopen en Claude toegang verlenen tot Asana via hun MCP en andere openbare API’s. Maar het kan een hele opgave zijn om alle kenniswerkers te laten weten dat die integratie bestaat – en nog belangrijker, welke OAuth-subsidies oké zijn en welke vermeden moeten worden.
Sommige van de uitdagingen rond directe OAuth-toekenningen tussen applicaties zouden kunnen worden gecentraliseerd door identiteitsproviders, merkte Bose op, of door een gecentraliseerde lijst van goedgekeurde zakelijke AI-agenten met hun vaardigheden, “bijna als een actieve directory of universele directory van agenten.”
Maar op dit moment bestaat er, afgezien van wat Asana doet, geen standaardprotocol rond gedeelde kennis en geheugen, zei Bose. Zijn team heeft “veel interessante inkomende vragen” gekregen van partners die willen dat hun agenten aan de Asana-werkgrafiek werken en profiteren van gedeeld werk.
“Maar omdat het protocol of de standaard niet bestaat, moet het vandaag de dag een zeer op maat gemaakt gesprek zijn”, aldus Bose.
Uiteindelijk zijn er drie vragen die de CPO op dit moment “buitengewoon interessant” noemt op het gebied van AI-orkestratie:
-
Hoe bouwt, beheert en beveiligt u een gezaghebbende lijst met bekende goedgekeurde AI-agenten?
-
Hoe kunt u als IT-team app-naar-app-integraties mogelijk maken zonder mogelijk gevaarlijke of schadelijke agenten te configureren?
-
De huidige agent-tot-agent-interacties zijn zeer singleplayer. Wolken kunnen onafhankelijk worden verbonden met Asana of Figma of Slack. Hoe kunnen we eindelijk tot een uniform resultaat voor meerdere spelers komen?
De toegenomen acceptatie van het moderne contextprotocol (MCP) – de open standaard geïntroduceerd door Anthropic die AI-agents in één handeling met externe systemen verbindt, in plaats van aangepaste integraties voor elke afzonderlijke koppeling – is veelbelovend, merkte hij op, en de wijdverbreide acceptatie ervan zou nieuwe en opwindende gebruiksscenario’s kunnen openen.
Maar “Ik denk dat er op dit moment waarschijnlijk geen wondermiddelstandaard bestaat”, zegt Bose.
