InterLat: Architektura Bezpośredniej Komunikacji Utajonej (Latent Space Communication)
Oto szczegółowy raport techniczny na temat InterLat, opracowany na podstawie dokumentacji badawczej (w szczególności pracy „Enabling Agents to Communicate Entirely in Latent Space” autorstwa Zhuoyun Du et al., Zhejiang University/Alibaba, listopad 2025).
InterLat (skrót od Inter-agent Latent Space Communication) to paradygmat, który zrywa z dotychczasowym standardem, w którym agenty AI rozmawiają ze sobą przy użyciu języka naturalnego (angielskiego, polskiego itp.). Zamiast tego, InterLat umożliwia bezpośredni transfer stanów neuronalnych między modelami, naśladując mechanizm „czytania w myślach”.
1. Geneza Problemu: Język jako Wąskie Gardło
Autorzy pracy zidentyfikowali fundamentalne ograniczenie obecnych systemów wieloagentowych (Multi-Agent Systems):
- Proces Downsamplingu: Kiedy model AI „myśli”, operuje na bogatych, wielowymiarowych wektorach (stanach ukrytych). Aby coś powiedzieć, musi te wektory „spłaszczyć” do dyskretnych tokenów (słów).
- Utrata Informacji: W procesie tym tracone są niuanse, takie jak pewność (confidence), subtelne powiązania semantyczne czy alternatywne ścieżki rozumowania.
- Ograniczenie Współpracy: Odbiorca komunikatu otrzymuje zubożoną wersję informacji i musi na nowo zgadywać kontekst.
InterLat rozwiązuje ten problem, umożliwiając przesyłanie surowego stanu umysłu (reprezentacji neuronowej) zamiast słów.
2. Mechanika Działania: Trzy Filary InterLat
System działa w trzech krokach, które tworzą pętlę „telepatyczną”:
Filar A: Reprezentacja Umysłu (Mind Representation)
Zamiast generować tekst, Agent-Nadawca pobiera swoje ostatnie stany ukryte (last hidden states) z modelu transformera.
- Jest to matematyczny zrzut aktywacji neuronów w momencie podejmowania decyzji.
- Ten stan zawiera nie tylko ostateczną odpowiedź, ale całą ścieżkę rozumowania (Reasoning Trace) zapisaną w postaci wektorowej.
Filar B: Kompresja i Transmisja (Latent Communication)
Surowe stany ukryte są ogromne (zajmują dużo pamięci). InterLat wprowadza moduł Message Compressor (oparty na sieci MLP – Multi-Layer Perceptron).
- Cel: Zmniejszenie wymiarowości wektora przy zachowaniu kluczowych informacji semantycznych.
- Efekt: Powstaje skompresowany „pakiet myśli” (Memory Token), który jest przesyłany do Agenta-Odbiorcy.
Filar C: Wnioskowanie w Przestrzeni Utajonej (Latent Reasoning)
Agent-Odbiorca nie dekoduje tego pakietu na tekst. Zamiast tego:
- Wstrzykuje otrzymany wektor bezpośrednio do swoich warstw wejściowych.
- Wykonuje proces wnioskowania wyłącznie w przestrzeni wektorowej (Latent Space Reasoning).
- Jego sieć neuronowa kontynuuje proces myślowy dokładnie w miejscu, w którym przerwał go Nadawca.
3. Kluczowe Osiągnięcia i Wyniki Badań
Dokumentacja wskazuje na przewagę InterLat nad tradycyjnymi metodami (takimi jak Chain-of-Thought czy zwykła rozmowa tekstowa) w kilku aspektach:
- Zachowanie Eksploracyjne: Agenty używające InterLat wykazują większą skłonność do eksploracji nowych strategii. Ponieważ nie muszą „tłumaczyć się” słowami, mogą testować hipotezy, które trudno wyrazić językowo.
- Efektywność Informacyjna: System osiąga lepsze wyniki w zadaniach wymagających współpracy (np. w grach tekstowych typu ScienceWorld czy AlfWorld), przesyłając jednocześnie mniej danych (dzięki kompresji).
- Przyspieszenie (Inference Acceleration): Eliminacja etapów dekodowania tekstu (token-by-token generation) znacząco przyspiesza działanie systemu. Wnioskowanie odbywa się na poziomie wektorów, co jest naturalnym środowiskiem dla GPU.
4. Wnioski dla Biznesu i Przyszłości (Perspektywa 2026)
InterLat to dowód na to, że wchodzimy w erę AI post-językowego w zastosowaniach B2B i backendowych.
- Zastosowanie: Idealne dla systemów, gdzie liczy się szybkość i precyzja, a nie czytelność dla człowieka (HFT, cyberbezpieczeństwo, sterowanie rojem dronów).
- Ryzyko: Komunikacja staje się „czarną skrzynką”. Ludzie nie mogą po prostu przeczytać logów rozmowy agentów, ponieważ są to ciągi liczb. Wymaga to stworzenia nowych narzędzi do wizualizacji i interpretacji tych wektorów (Latent Space Interpreters).
Podsumowując, InterLat to technologia, która zamienia „rozmowę” w „fuzję umysłów”, pozwalając systemom AI działać jako jeden, spójny super-organizm obliczeniowy.
