De sleutel tot het succes van AI-agenten binnen een bedrijf? Gedeeld geheugen en context.
Dit, ten tweede Asana’s CPO Arnab Bose biedt vanaf het begin een gedetailleerde tijdlijn en directe toegang, uiteraard met vangrailcontroles en menselijk toezicht.
Op die manier, “wanneer u een taak toewijst, hoeft u niet opnieuw alle context te geven 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 geplaatst om een samenwerkingssysteem te creëren. Om deze missie te bevorderen heeft het projectmanagementbedrijf volledig geïntegreerd met Claude van Anthropic.
Gebruikers kunnen kiezen uit 12 vooraf gedefinieerde agenten, voor veelvoorkomende gebruiksscenario’s zoals het doorsturen van IT-tickets, of hun eigen agenten creëren, deze vervolgens toewijzen aan projectteams en onmiddellijk een historisch overzicht geven van welke taken al zijn voltooid en welke nog moeten worden opgelost. Agenten hebben ook toegang tot bronnen van derden, zoals Microsoft 365 of Google Drive.
“Wanneer de agent wordt gemaakt, handelt hij niet namens iemand, hij manifesteert zich als een teamgenoot en krijgt dezelfde machtigingen voor delen, maar erft deze”, legt Bose uit. Alles wat iemand doet – mensen en AI inbegrepen – wordt gedocumenteerd om ‘gemak van uitlegbaarheid’ en een ‘zeer transparant en betrouwbaar systeem’ mogelijk te maken.
Maar net als menselijke werkers worden AI-agenten onder controle gehouden: workflows omvatten controlepunten, waar mensen feedback kunnen geven en de agent kunnen vragen bepaalde elementen van een project te veranderen of onderzoeksplannen aan te passen. Dit is gedocumenteerd op wat Bose “een zeer voor mensen leesbare manier” noemde.
Belangrijker nog is dat de gebruikersinterface instructies en informatie 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 ‘vreemd’ gaan gedragen.
“De persoon met bewerkingsrechten kan de conflicterende elementen elimineren en het juiste gedrag herstellen”, aldus Bose. “We leunen op dat gemeenschappelijke, voor mensen begrijpelijke interactiemodel.”
De uitdagingen van autorisatie en integratie overwinnen
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 volgen en Claude toegang verlenen tot Asana via hun MCP en andere openbare API’s. Maar het kan een hele klus zijn om alle kenniswerkers te laten weten dat een dergelijke integratie bestaat en, nog belangrijker, welke OAuth-subsidies acceptabel zijn en welke moeten worden vermeden.
Sommige van de uitdagingen met 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 eigen vaardigheden, “bijna zoals een actieve directory of een 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 verzoeken” ontvangen van partners die willen dat hun agenten aan de werkgrafiek van Asana werken en profiteren van gedeeld werk.
“Maar omdat het protocol of de standaard niet bestaat, moet het tegenwoordig een heel persoonlijk gesprek zijn”, aldus Bose.
Uiteindelijk zijn er drie vragen die de CPO op dit moment “buitengewoon interessant” noemde op het gebied van AI-orkestratie:
-
Hoe creëer, beheer en beveilig je een gezaghebbende lijst van goedgekeurde en bekende AI-agenten?
-
Hoe kunt u als IT-team app-naar-app-integraties mogelijk maken zonder potentieel gevaarlijke of kwaadwillige agenten in te stellen?
-
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 multiplayer-resultaat komen?
De toegenomen adoptie van het Modern Context Protocol (MCP) – de open standaard ontwikkeld door Anthropic die AI-agents in één enkele actie met externe systemen verbindt, in plaats van aangepaste integraties voor elke individuele koppeling – is veelbelovend, merkte hij op, en de wijdverbreide adoptie ervan zou nieuwe en opwindende gebruiksscenario’s kunnen openen.
Maar: “Ik denk dat er op dit moment waarschijnlijk geen wondernorm bestaat”, zei Bose.
