当维乔伊・潘迪思考人工智能智能体的下一步发展方向时，他的思绪会回到人类历史上 7 万年前的关键演化节点 —— 彼时，人类开始真正运用符号语言进行交流。

思科系统旗下 Outshift 高级副总裁潘迪表示，数十万年间，人类虽会使用工具、记录符号信息（比如洞穴中灵长类的壁画）来收集和积累知识，却无法将这些知识清晰地传递给同类。他们所积累的知识、创造的创新成果，都会随个体的逝去而湮没，无法为他人所用。

“人类完成了这一切探索，但彼时的智能体系仍高度个体化，” 潘迪在接受《下一代平台》采访时说，“那时只有个体的智慧力量，不存在集体的智慧合力。而在约 7 万年前，语言应运而生。语言的出现，让人类的智慧不再局限于个体，集体智能的力量就此诞生。”

潘迪认为，语言为人类赋予了三项核心能力：其一，共同的目标与协作能力 ——“不再是单个人独自思考该做什么，集体能够达成共同目标的共识，并围绕这一目标开展协作”；其二，知识的共享取代了知识的个体占有；其三，集体创新的能力。自此，人类得以携手解决各类难题。

时光跨越数千年来到当下，潘迪发现，智能体人工智能领域正酝酿着相似的变革。

“这正是如今人工智能智能体正在发生的变化，” 他指出，各类智能体正实现互联互通，“我们在打造更智能的模型、更完善的智能体，也正见证着智能体间交流的初步形态，看到了基础的集体协作雏形。”

集体智能：智能体人工智能的核心需求

潘迪表示，如今的人工智能智能体虽能协同工作、互通信息，并各司其职，但它们亟需一套能实现 “协同思考” 的机制，“从而形成一个统一的运作主体”。“我们不能再将人工智能视为单一的个体智能，而应将其看作一种集体智能。”

思科旗下的 Outshift 是聚焦人工智能、量子计算等前沿技术的创新孵化部门。近日，潘迪与 Outshift 的团队成员发布了一篇博文，并配套推出了一份 18 页的白皮书，阐释了他们所构想的认知互联网理念。这一架构的核心，是推动人工智能的发展实现根本性转变：从提升独立智能体系统的个体智能水平，转向打造可规模化的 “分布式超级智能”。

在这份题为《超级智能的横向拓展》的白皮书引言中，潘迪写道：“尽管人工智能智能体的能力持续提升，但语义孤立问题始终制约着其发展。除了对智能体进行纵向能力升级，人工智能的下一个前沿领域，需要一套全新的基础架构来实现智能的横向规模化拓展。这一架构将助力智能体达成目标共识、共享上下文信息，加速集体创新，释放人机协同多智能体系统中真正的涌现能力。”

他认为，这样的系统 “能以更高的准确性和稳健性，解决更广泛的智能领域难题”，而 “我们打造认知互联网的核心，就是搭建一套基础设施，让多个智能体能够实现聚合与协同思考”。

蓄势前行：从智能体互联网到认知互联网

思科作为网络行业巨头，早在一年前就提出了智能体互联网的愿景 —— 打造一个开放的生态环境，让不同厂商开发的智能体都能彼此发现、协同运作，共同解决各类问题。而认知互联网的构想，正是在这一愿景的基础上发展而来；同时，这一构想也依托于思科 2025 年 12 月发布的一篇研究论文：该论文在开放式系统互联（OSI）网络模型的基础上，新增了第八层和第九层架构，设计出智能体互联网的分层协议体系，核心是让智能体实现基于语义理解的协作，而非传统的主机与进程间的数据传输。

Outshift 此次提出的认知互联网架构，同样建立在现有技术基础之上。潘迪称，当前行业内已有针对多智能体系统的 “前沿技术方案”，能实现不同厂商、机构、框架下智能体的语法层面通信。

“但当我们将多智能体系统投入实际场景落地时发现，核心难题并非智能体系统在语法或框架上的不兼容，而是更深层次的语义、认知和知识层面的隔阂，” 他写道，“这就好比让一位说普通话的安卓用户，通过苹果的 iMessage 给说德语的 iPhone 用户发消息 —— 技术框架能实现最基础的连接，但双方无法实现基于语义的有效协作。”

协议体系：认知互联网的技术基石

要实现集体智能体的规模化发展，让认知互联网的构想落地，其底层架构必须支持一套专属协议体系，覆盖情境锚定、智能体发现、冲突解决、协同协作、协商沟通等核心功能。潘迪写道，这套协议体系将共同 “定义智能体如何表示和解读交互信息的含义；如何整合与管理集体记忆、认知和知识；如何减少认知一致性问题；如何协调智能体的本地偏好与集体（全局）偏好、价值取向、偏见及约束规则”。

潘迪提出了三类核心协议，具体包括：

隐状态传输协议（LSTP）：实现人工智能智能体间高保真、低延迟的通信，确保智能体的 “推理轨迹” 能在不同终端间完整保留；

压缩状态传输协议（CSTP）：在数据传输前对文件进行压缩，实现带宽的高效利用、更快的数据传输速度和极低的网络延迟，适用于低带宽的边缘计算或广域网环境；

语义状态传输协议（SSTP）：确保不同架构的系统能实现数据交互与协同，核心是让各方都能准确理解信息的语义内涵。

除了协议体系，认知互联网还需要一套分布式认知架构。潘迪表示，这一架构不仅 “能提供状态信息的协调机制，还能生成衍生的上下文信息，并结合精细化的企业级策略，构建统一的认知视角”。同时，还需配套两类认知引擎：一类是认知增强引擎，用于保护数据隐私、保障集体推理的顺利进行等；另一类是约束管控引擎，实现成本控制、安全防护和合规管理。

Outshift 还举了一个实际应用案例：其研发的普罗米修斯网络工程专家智能体，与米索斯公司的西弥斯合规智能体，通过认知状态协议达成了协作共识（共同目标）。这套协议让两个智能体能够发现缺失的信息、解决信息冲突，并更新集体认知记忆架构。

潘迪写道：“此外，这套协议不仅能实现智能体间的协同与协商，还能与该部署场景中的四台认知引擎联动。认知架构以工作记忆、认知信念、设计模式、形式化网络模型等本体论知识，以及具体的网络、应用体系、整体基础设施环境、业务目标和服务水平指标为基础，为智能体提供共享的上下文信息。认知引擎则通过提供推理和形式化建模能力，加速集体创新；同时以成本、安全、合规监管为约束，让创新能够高效、安全地开展。”

潘迪认为，认知互联网将成为现有 “前沿技术” 的重要补充 —— 目前的智能体互联网，核心目标是打破厂商、框架等壁垒，实现智能体间开放、互操作的协作。他还提及了多个行业关键项目，包括人类智能公司（Anthropic）推出的模型上下文协议（MCP）（实现人工智能模型与外部应用、数据源的开放交互）、智能体间通信协议（A2A）（实现智能体间的信息互通），以及聚焦智能体发现、身份认证、消息传递和可观测性的AGNTCY 协议。

潘迪预计，认知互联网也将迎来类似的行业发展趋势。他在白皮书中写道：“超级智能的横向拓展，是面向全行业的行动号召。计算领域的下一个时代，要求我们以开放、互操作的方式，携手打造分布式超级智能的基础设施。”