L’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale sta compiendo un salto fondamentale: dai modelli capaci di suggerire e generare contenuti, si sta passando a agenti autonomi capaci di agire e coordinarsi per portare a termine compiti complessi. In questa transizione, Fetch.ai, una startup guidata da Humayun Sheikh, uno dei primi investitori fondatori di DeepMind, si posiziona come il fornitore di infrastrutture per quello che l’azienda definisce l’Agentic Web. Mercoledì, Fetch.ai ha annunciato il rilascio di tre prodotti interconnessi – ASI:One, Fetch Business e Agentverse – progettati per fornire la fiducia, l’interoperabilità e il coordinamento essenziali per ecosistemi di agenti di IA su larga scala.
L’approccio di Fetch.ai si radica in una critica fondamentale all’attuale IA consumer: i modelli eccellono nel fornire raccomandazioni, ma falliscono nell’esecuzione affidabile di azioni articolate in più fasi che richiedono una negoziazione e un coordinamento tra diverse aziende. L’infrastruttura di Fetch mira a colmare questa lacuna, permettendo agli agenti di diverse organizzazioni di interagire in modo sicuro, utilizzando identità verificate e un contesto condiviso per completare flussi di lavoro end-to-end. Come afferma Sheikh, “Stiamo creando le stesse basi per gli agenti che Google ha creato per i siti web. Invece di limitarsi a trovare informazioni, la tua intelligenza artificiale personale si coordina con agenti di brand verificati per portare a termine le attività”.
Al centro di questa trilogia di lanci c’è ASI:One, una piattaforma di orchestrazione personale basata su un modello linguistico, progettata esplicitamente per coordinare più agenti anziché gestire query isolate. ASI:One funge da vero e proprio “livello di intelligenza” che gestisce la condivisione del contesto, l’instradamento delle attività e la modellazione delle preferenze dell’utente.
Il sistema memorizza una vasta gamma di segnali a livello utente, come compagnie aeree e ristoranti preferiti, restrizioni dietetiche, programmi fedeltà e disponibilità del calendario. Quando l’utente richiede un’attività complessa – come pianificare un viaggio completo di voli, hotel e prenotazioni – ASI:One recupera queste preferenze e delega il lavoro agli agenti verificati appropriati (ad esempio, un agente di linea aerea, un agente di hotel). Questi agenti non restituiscono un semplice suggerimento, ma output fruibili, come inventario in tempo reale e opzioni di prenotazione, completando di fatto la transazione.
Questo processo di orchestrazione, come sottolinea Sheikh, è la vera distinzione rispetto all’IA tradizionale. ASI:One non si limita a estrarre informazioni tramite API o Retrieved Augmented Generation (RAG), ma genera flussi di lavoro che attraversano i confini organizzativi. La sua architettura è intenzionalmente modulare, combinando modelli agentici ed esperti, poiché, come afferma Sheikh, “Un modello di grandi dimensioni non è sufficiente: servono specialisti”. . Per garantire la massima personalizzazione e una “memoria stabile”, ASI:One utilizza grafici di conoscenza proprietari e isolati per ogni utente, fornendo una “spina dorsale deterministica” che va oltre l’output probabilistico di un singolo modello. La piattaforma è disponibile in Beta e la sua versione mobile è già stata rilasciata su iOS e Android.
Per rendere possibile la collaborazione affidabile tra l’IA dei consumatori (ASI:One) e l’IA delle aziende, è necessaria la fiducia. Fetch Business è il portale di verifica e scoperta che fornisce esattamente questo. La piattaforma consente alle organizzazioni di verificare la propria identità e rivendicare un handle ufficiale dell’Agente di Brand (ad esempio, @Hilton o @Nike), indipendentemente dalla tecnologia utilizzata per creare l’agente sottostante.
Fetch posiziona questo prodotto come l’equivalente dei sistemi di registrazione dei domini ICANN e dei certificati SSL per i siti web, creando un badge di autenticità simile a una “spunta blu” per le identità degli agenti. Lo scopo è proteggere i consumatori dall’interazione con agenti falsi o inaffidabili, un ostacolo critico per l’adozione di massa. Il sistema eredita direttamente i principi di attendibilità del web: il proprietario del dominio verifica la propria identità inserendo un frammento di codice nel backend del sito esistente, garantendo al sistema di superare una verifica crittografica e di assegnare il badge di autenticità. Una volta verificato, l’agente del brand diventa rilevabile e attendibile all’interno dell’ecosistema. Fetch Business include anche strumenti low-code per permettere anche alle piccole imprese di creare rapidamente i propri agenti e connettere API per l’inventario o i sistemi di prenotazione.
Il terzo componente, Agentverse, è la directory aperta e piattaforma cloud-agnostic che ospita oltre due milioni di agenti registrati e ne consente la reperibilità tra ecosistemi. Come osserva Sheikh, la mancanza di un livello di discovery è la ragione per cui la stragrande maggioranza degli agenti di intelligenza artificiale non viene mai utilizzata. Agentverse risolve questo problema fungendo da DNS (Domain Name System) per gli agenti, fornendo metadati, descrizioni delle capacità e logica di routing che ASI:One utilizza per identificare e connettersi agli agenti più adatti.
La directory è indipendente dalla piattaforma e dal cloud (a differenza degli ecosistemi di agenti vincolati a provider specifici), garantendo che qualsiasi agente, creato con qualsiasi framework, possa unirsi e interagire. Questa apertura garantisce che un LLM possa interrogare qualsiasi agente “entro un minuto dalla distribuzione”. Agentverse integra inoltre canali di pagamento, supportando partner come Visa e le stablecoin, una funzionalità essenziale per gli agenti autonomi che devono completare attività end-to-end che includono l’esecuzione finanziaria e l’acquisto.