By: Meredith Bradford Photo Courtesy ng Tethral Photo Courtesy ng Tethral Ang iyong AI agent ay maaaring i-play ang isang light. Ito ay maaaring i-check ang iyong calendar. Ito ay maaaring i-set ang isang timer. Ang bawat isa sa mga ito ay isang solved na problema. Ngunit kapag sinasabi mo "pumunta sa limang minuto" at ang bahay ay kailangang i-arm ang seguridad, i-tap ang ilaw, i-regulate ang klima sa out mode, i-kill ang media, at i-check ang isang araw-araw na estado para sa kapag ikaw ay bumalik, walang isang single agent call nagtatrabaho sa na. Kailangan mo ng coordinated execution sa pagitan ng limang o limang protocols sa parehong oras, at ito ay kung saan ang kasalukuyang stack ay malapit. Nasaan ang mga protocols Ang MCP ay nagbibigay ng mga agente ng estruktural na access sa APIs. Ang A2A ay nagbibigay ng mga agente upang i-delegate sa ibang tao. Ang OpenClaw ay lumikha ng mga open standards para sa pag-translate ng mga kakayahan ng agensya sa real-world na aktibidad. Ang bawat isa sa mga ito ay nag-solve ng isang tunay na bahagi ng problema. Ngunit kapag ang target ay isang Zigbee light, isang Matter lock, isang proprietary HVAC controller, at isang calendar API na ang lahat ay kailangan upang tumugon bilang isang koherenteng aksyon mula sa isang single natural language intent, kailangan mo ng isang bagay na matatagpuan sa lahat ng mga ito. Ang mga individual na koneksyon ay mayroon. Ang layer ng orchestration ay hindi, o hindi. Ito ay matatagpuan sa pagitan ng user intent at isang device landscape na naglalaman ng mga pangunahing smart home ecosystems, common IoT radios, at web-based mga serbisyo, pag-interpretasyon ng natural na wika at pag-decomposing ito sa koordinated mga aksyon sa pagitan ng anumang mga protocol na mayroon sa isang tiyak na environment. Kung paano gumagana ito sa katunayan Ang pag-execution ay lokal-first. Ang logic ng automation ay gumagana sa home network sa halip ng round-tripping sa pamamagitan ng cloud, na kung ano ang ibig sabihin kung ang koordinasyon ay kinakailangan upang lumikha sa miliseconds sa pagitan ng mga protocol na may iba't ibang mga profile ng latency. Cloud round-trips ay magdagdag ng sapat na variability na pinagsasama ang malapit na timed sequences. Running locally keeps the timing deterministic. Ang intent decomposition ay ang mga interesado na arkitektural na pagpili. Ang isang komento tulad ng "hosting tonight" ay hindi isang single API call. Ito ay isang coordination graph: pag-iisip ng mga scene sa buong room, mga pag-iisip ng klima, audio routing, pag-iisip ng notification, posibleng mga pagbabago sa pag-iisip ng doorbell. Ang graph na ito ay hindi predefined. Ito ay generated sa runtime batay sa available devices, user history, at kasalukuyang estado ng environment. Tethral ay hindi gumagana ng static automations. Ito ay binubuo ang mga ito sa fly, na kung saan ay isang iba't ibang arkitektura mula sa mga scene-based systems tulad ng HomeAssistant routines o IFTTT chains. Ito ay preconfigured sequences. Ito ay runtime Sino ang binuo dito Si John Lunsford, founder ng Tethral, ay dumating sa ito mula sa side ng operasyon bago ang side ng pananaliksik. Nagtrabaho siya bilang isang security engineer sa Department of Justice, pagkatapos ay lumipat sa isang senior AI at seguridad pananaliksik papel sa isang pangunahing kumpanya ng teknolohiya kung saan siya ay naghahatid ng mga produkto ng consumer at co-led ang enterprise design partnership sa OpenAI. Siya ay may isang PhD mula sa Cornell na may bursas sa MIT at Oxford, na nag-focused sa autonomous system-to-society adoption. Beyond the platform itself, siya ay lumikha ng Tethral's own transformer architecture at coordination protocol na binuo para sa multi-agent, multi-device orchestration, isang bagong control plane kaysa sa isang adaptation ng mga karani . Mga Blog ng Tethral Mga Blog ng Tethral Ang kanyang tagumpay ay na ang bahay ay isang magagamit na test environment ngunit ang architecture ay hindi home-specific. Orchestrating intent sa pamamagitan ng limang incompatible IoT protocols na may local-first execution at runtime graph composition ay isang pangkalahatang koordinasyon na problema. Ang bahay ay lamang kung saan maaari mong bumuo ito sa mga real na mga gumagamit at real na mga device. Ang Tethral ay may isang working na produkto at isang kumpanya sa Connectivity Standards Alliance. Early stage, actively building. Kung nagtatrabaho sa limitasyon sa pagitan ng AI reasoning at physical execution, ito ay hinihintay. 
 
 Ang story na ito ay inilathala bilang isang release ng Jon Stojan sa ilalim ng HackerNoon's Business Blogging Program. Ang story na ito ay inilathala bilang isang release ng Jon Stojan sa ilalim ng HackerNoon's Business Blogging Program.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Ang audio na ito ay ginawa sa orihinal na wika ng kuwento!

Ang mga agente ng AI ay mahusay sa isang bagay sa isang oras. ang buhay ay hindi binuo sa paraan na ito.

About Author

MGA KOMENTO

HANG TAGS

ANG ARTIKULONG ITO AY IPINAKITA SA

Related Stories

COVID-19: We Need More Than Data, We Need Insights!

How I deployed my spark document classification(Logistic Regression) model/s as a standalone app…

State of the Noonion: The Year of Profitability and Product Renaissance

Encrypted Instant Messaging Recommendations January 2017

COVID-19: We Need More Than Data, We Need Insights!

How I deployed my spark document classification(Logistic Regression) model/s as a standalone app…

State of the Noonion: The Year of Profitability and Product Renaissance

Encrypted Instant Messaging Recommendations January 2017

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps