O AI Aliançaformado no ultimate de 2023 para avançar a IA, vem trabalhando em projetos que variam de Dana, um idioma nativo do agente e tempo de execução, a Semiont, uma base de conhecimento para a colaboração humana/agente.
Alguns projetos Emergindo da aliança foi abordada em uma apresentação em 17 de setembro por Anthony Annunziata, diretora de aliança da IA da IA Open Innovation, na conferência de IA em San Francisco. Com Dana (Agente neurossimbólico com reconhecimento de domínio), anunciados formalmente no ultimate de junho, os usuários recebem programação movida a IA com desenvolvimento orientado por intenções, onde os desenvolvedores podem descrever o que desejam construir e o idioma lidará com a implementação. Dana apresenta suporte nativo para fluxos de trabalho do agente, aterramento de memória e simultaneidade. Projetado para executar localmente ou na nuvem, o idioma é projetado em torno do conhecimento específico do domínio, desde conhecimentos humanos e fluxos de trabalho específicos do setor. Ele aproveita Modelos de idiomas grandes (LLMS) com aterramento simbólico para saídas determinísticas e confiáveis.
SemionteEnquanto isso, permite que humanos e agentes co-criem o conhecimento compartilhado. Oferecendo um wiki nativo da IA, o Semionte apresenta recuperação de contexto de alta precisão, de acordo com a AI Alliance. Integração by way of Modelo Protocolo de Contexto (MCP)O Semionte permite bases de conhecimento de propriedade native, que são implantáveis sob demanda. Outros projetos da Aliança incluem dados confiáveis abertos para modelos de IA e agentes de IA, bem como a arquitetura profunda do agente de pesquisa com o MCP. O esforço de dados confiável aberto envolve uma especificação de metadados para proveniência, linhagem e utilidade, bem como um catálogo de conjuntos de dados abertos existentes com base em uma pontuação fiduciária. Os esforços apresentam a curadoria e a criação de novos conjuntos de dados para Casos de uso de IA agênticos. O objetivo da pesquisa profunda é explorar os desafios da construção de agentes de qualidade de produção, acessando dados e ferramentas apenas por meio de servidores MCP. O projeto também pretende lançar uma implementação de referência.