De sleutel tot het succes van AI-agenten in een bedrijf? Gedeeld geheugen en context.
Dit volgens Asana’s CPO Arnab Bose biedt gedetailleerde geschiedenis en directe toegang vanaf het begin – uiteraard met vangrailcontroleposten en menselijk toezicht.
Op deze manier “hoeft u, wanneer u een taak toewijst, niet alle context terug te geven over hoe uw bedrijf werkt”, zei Bose tijdens een recent VB-evenement in San Francisco.
AI als actieve teamgenoot, niet als passieve toevoeging
Asana lanceerde vorig jaar Asana AI Teammates met de filosofie dat AI-agenten, net als mensen, rechtstreeks in teams of projecten moeten aansluiten om samenwerkingssystemen te creëren. Om deze missie te bevorderen hebben projectmanagementbedrijven volledig geïntegreerd met Claude Anthropic.
Gebruikers kunnen kiezen uit twaalf vooraf gebouwde agenten (voor veelvoorkomende gebruiksscenario’s zoals het afweren van IT-tickets) of hun eigen agenten creëren, deze vervolgens toewijzen aan projectteams en onmiddellijk een historisch overzicht geven van welke taken zijn voltooid en wat nog openstaat. Agenten hebben ook toegang tot bronnen van derden, zoals Microsoft 365 of Google Drive.
“Wanneer de agent wordt gemaakt, handelt hij niet namens iemand, maar manifesteert hij zich als een teamgenoot en krijgt hij dezelfde gedeelde rechten, maar erft hij die dingen”, 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 werkers worden ook AI-agenten voortdurend onder de loep genomen: het allerbelangrijkste is dat workflows controlepunten bevatten, waar mensen feedback kunnen geven en agenten 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” noemt.
Ook belangrijk is 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 in tegenstrijdige richtingen ondernemen of zich ‘op vreemde manieren’ gaan gedragen.
“Mensen met bewerkingsrechten kunnen conflicterende dingen verwijderen en ze terugbrengen naar het juiste gedrag”, aldus Bose. “We vertrouwen op gemeenschappelijke interactiepatronen die mensen kunnen begrijpen.”
Het aanpakken van autorisatie- en integratie-uitdagingen
Maar omdat AI-agents nog zo nieuw zijn, zijn er nog steeds veel uitdagingen op het gebied van beveiliging, toegankelijkheid en compatibiliteit.
Asana-gebruikers moeten bijvoorbeeld de OAuth-stroom doorlopen en Claude toegang geven tot Asana via MCP en andere openbare API’s. Maar het kan moeilijk zijn om alle kenniswerkers te laten weten dat dergelijke integraties bestaan – en nog belangrijker, welke OAuth toestaat en welke ze moeten vermijden.
Sommige van de uitdagingen rond het bieden van directe OAuth tussen applicaties kunnen worden gecentraliseerd door een identiteitsprovider, zei Bose, of door een gecentraliseerde lijst van goedgekeurde AI-agenten voor bedrijven met expertise, “bijna zoals een active directory of universele agentdirectory.”
Maar momenteel bestaat er, afgezien van wat Asana doet, geen standaardprotocol voor het delen van kennis en geheugen, zei Bose. Zijn team heeft “veel interessante inkomende vragen” gekregen van partners die willen dat hun agenten Asana-werkgrafieken gebruiken en profiteren van de samenwerking.
“Maar omdat de protocollen of standaarden niet bestaan, moet het nu een gesprek op maat zijn”, aldus Bose.
Uiteindelijk zijn er drie vragen die CPO’s tegenwoordig ‘echt interessant’ noemen op het gebied van AI-orkestratie:
-
Hoe maakt, beheert en beveiligt u een officiële lijst met bekende en goedgekeurde AI-agenten?
-
Hoe kunt u als IT-team applicatie-naar-applicatie-integratie mogelijk maken zonder potentieel kwaadaardige of kwaadaardige agenten te configureren?
-
De huidige agent-tot-agent-interacties vinden plaats in één speler. Wolken kunnen onafhankelijk worden verbonden met Asana of Figma of Slack. Hoe kunnen we eindelijk geïntegreerde resultaten voor meerdere spelers bereiken?
De toenemende adoptie van moderne contextprotocollen (MCP) – een open standaard geïntroduceerd door Anthropic die AI-agents in één enkele actie met externe systemen verbindt, in plaats van aangepaste integratie voor elk paar – is veelbelovend, zei hij, en de wijdverbreide adoptie ervan zou nieuwe en interessante gebruiksscenario’s kunnen openen.
“Ik denk echter dat er op dit moment misschien geen goede standaard bestaat”, zei Bose.
