Công cụ tìm kiếm AI của các tác nhân? Fetch ra mắt ASI-One và tầng Doanh nghiệp cho kỷ nguyên mới của web phi nhân
Bản phát hành bao gồm ASI-One, một nền tảng điều phối AI cá nhân; Fetch Business, một cổng xác minh và khám phá cho các tác nhân thương hiệu; và Agentverse, một thư mục mở chứa hơn hai triệu tác nhân.
- 13 min read
Google Search của các AI agent? Fetch ra mắt ASI:One và gói Business cho kỷ nguyên mới của web phi con người
Fetch AI ra mắt ASI:One và Business để tương tác giữa các agent AI trở nên liền mạch.
Fetch AI, công ty khởi nghiệp do Humayun Sheikh - nhà đầu tư sáng lập của DeepMind, thành lập và dẫn dắt - đã công bố phát hành ba sản phẩm liên kết nhằm cung cấp sự tin cậy, phối hợp và khả năng tương tác cần thiết cho hệ sinh thái AI agent quy mô lớn.
Các sản phẩm bao gồm:
- ASI:One: Nền tảng điều phối AI cá nhân.
- Fetch Business: Cổng xác minh và khám phá cho các agent thương hiệu.
- Agentverse: Danh bạ mở với hơn hai triệu agent.
Hệ thống này định vị Fetch như một nhà cung cấp hạ tầng cho thứ mà họ gọi là “Agentic Web” – một lớp nơi các AI tiêu dùng và AI thương hiệu hợp tác để hoàn thành nhiệm vụ thay vì chỉ đưa ra đề xuất.
Fetch cho biết các công cụ này giải quyết một hạn chế cốt lõi của AI tiêu dùng hiện tại: các mô hình có thể đưa ra đề xuất nhưng không thể đáng tin cậy thực hiện các hành động đa bước đòi hỏi sự phối hợp giữa các doanh nghiệp. Phương pháp của Fetch tập trung vào việc cho phép các agent từ các tổ chức khác nhau tương tác an toàn, sử dụng danh tính đã được xác minh và ngữ cảnh chia sẻ để hoàn thành quy trình làm việc đầu cuối.
“Chúng tôi đang tạo ra nền tảng cho các agent giống như cách Google đã tạo cho các trang web,” Humayun Sheikh, Người sáng lập và CEO của Fetch AI, kiêm nhà đầu tư sớm vào DeepMind, cho biết trong một thông cáo báo chí gửi tới VentureBeat. “Thay vì chỉ tìm kiếm thông tin, AI cá nhân của bạn sẽ phối hợp với các agent thương hiệu đã được xác minh để hoàn thành công việc.”
Lịch sử hình thành Fetch và mối liên hệ với DeepMind
Fetch AI được thành lập vào năm 2017 bởi Humayun Sheikh, một doanh nhân có khoản đầu tư ban đầu vào DeepMind đã hỗ trợ sự phát triển thương mại của công ty trước khi nó được Google mua lại. “Tôi là một trong năm người đầu tiên ở DeepMind và là nhà đầu tư đầu tiên. Khoản đầu tư của tôi là khoản đầu tiên,” Sheikh nói, nhớ lại khoảng thời gian mà nghiên cứu học máy tiên tiến vẫn còn khá khó tiếp cận ngoài các công ty công nghệ lớn.
Kinh nghiệm ban đầu này đã định hình hướng đi của Fetch. “Ngay cả vào năm 2013, tôi đã nhận thấy rõ ràng rằng các hệ thống agentic sẽ là những hệ thống hoạt động hiệu quả. Đó là nơi tôi tập trung – vào web agentic,” Sheikh lưu ý. Fetch đã xây dựng dựa trên luận điểm này bằng cách phát triển hạ tầng cho các agent phần mềm tự động, tập trung vào danh tính có thể xác minh, trao đổi dữ liệu an toàn và phối hợp đa agent.
Trong vài năm qua, công ty đã mở rộng lên đội ngũ 70 người tại Cambridge và Menlo Park, huy động được khoảng 60 triệu USD và có hơn một triệu người dùng tương tác với mô hình của mình – dữ liệu này đã định hình thiết kế của các sản phẩm mới ra mắt.
Sheikh nói thêm rằng quyết định tự tài trợ ban đầu của ông xuất phát trực tiếp từ số tiền thu được từ việc thoái vốn khỏi DeepMind, và lưu ý trong cuộc phỏng vấn rằng mặc dù việc bán cho Google là “một kết quả tốt”, ông tin rằng đội ngũ có thể đã chờ đợi để có mức định giá cao hơn.
Giai đoạn tự tài trợ ban đầu đã cho phép Fetch bắt đầu làm việc vào năm 2015 – rất lâu trước khi kiến trúc transformer trở nên phổ biến – dựa trên giả thuyết rằng hạ tầng agentic sẽ trở thành nền tảng cho AI ứng dụng.
ASI:One là nền tảng điều phối đa agent
Cốt lõi của đợt ra mắt là ASI:One, một giao diện mô hình ngôn ngữ được thiết kế đặc biệt để điều phối nhiều agent thay vì giải quyết các truy vấn riêng lẻ. Fetch mô tả nó như một “lớp thông minh” xử lý việc chia sẻ ngữ cảnh, định tuyến tác vụ và mô hình hóa sở thích.
Hệ thống lưu trữ các tín hiệu cấp người dùng như hãng hàng không yêu thích, hạn chế ăn kiêng, phạm vi ngân sách, mã định danh chương trình khách hàng thân thiết và tính khả dụng của lịch. Khi người dùng yêu cầu một tác vụ phức tạp – như lên kế hoạch cho một chuyến đi với các chuyến bay, khách sạn và đặt chỗ nhà hàng – ASI:One sẽ truy xuất các sở thích đó và giao việc cho các agent đã được xác minh phù hợp. Sau đó, các agent sẽ trả về kết quả có thể hành động, bao gồm các lựa chọn đặt chỗ và hàng tồn kho, thay vì các đề xuất chung chung.
Trên thực tế, ASI:One hoạt động như một trình tạo quy trình làm việc trên các ranh giới tổ chức. Trái ngược với các ứng dụng LLM thông thường, thường dựa vào API hoặc kỹ thuật RAG để hiển thị thông tin, ASI:One được xây dựng để điều phối các agent tự động có thể hoàn thành giao dịch. Fetch lưu ý rằng tính cá nhân hóa được cải thiện theo thời gian khi mô hình tích lũy dữ liệu sở thích có cấu trúc.
Sheikh nhấn mạnh sự khác biệt giữa việc thực thi có điều phối và đầu ra AI truyền thống. “Đây không phải là tìm kiếm các tùy chọn riêng lẻ và hy vọng chúng hoạt động cùng nhau,” ông nói. “Đây là sự điều phối.”
Ông nói thêm rằng kiến trúc của Fetch cố tình theo mô-đun: “Kiến trúc của chúng tôi là sự kết hợp giữa các mô hình agentic và chuyên gia. Một mô hình lớn là không đủ – bạn cần các chuyên gia. Đó là lý do tại sao chúng tôi xây dựng ASI1, được tinh chỉnh đặc biệt cho các hệ thống agentic.”
Cuộc phỏng vấn cũng tiết lộ các chi tiết mới về hệ thống cá nhân hóa của ASI:One: nền tảng sử dụng nhiều biểu đồ kiến thức do người dùng sở hữu để lưu trữ sở thích, lịch sử du lịch, các kết nối xã hội và các ràng buộc ngữ cảnh.
Các biểu đồ kiến thức này được phân tách theo từng người dùng và không được kết hợp với bất kỳ dữ liệu nào do Fetch vận hành. Sheikh mô tả đây là một “xương sống xác định” mang lại cho AI cá nhân một lớp bộ nhớ ổn định vượt ra ngoài đầu ra xác suất của một mô hình lớn duy nhất.
ASI:One ra mắt phiên bản Beta hôm nay, với kế hoạch phát hành rộng rãi hơn vào đầu năm 2026. Fetch cũng cung cấp ASI:One Mobile, được phát hành sớm hơn trong năm nay, cho phép người dùng truy cập các khả năng điều phối agent tương tự trên iOS và Android. Ứng dụng di động kết nối trực tiếp với Agentverse và biểu đồ kiến thức của người dùng, cho phép thực thi tác vụ khi đang di chuyển và tương tác thời gian thực với các agent đã đăng ký.
Fetch Business cung cấp danh tính đã xác minh và kiểm soát thương hiệu
Để cho phép phối hợp đáng tin cậy giữa người tiêu dùng và công ty, Fetch giới thiệu một cổng xác minh và khám phá có tên là Fetch Business.
Nền tảng này cho phép các tổ chức xác minh danh tính của họ và yêu cầu một tay cầm Brand Agent chính thức – ví dụ: @Hilton hoặc @Nike – bất kể họ sử dụng công cụ nào để xây dựng agent cơ bản.
Fetch định vị sản phẩm này tương tự như hệ thống đăng ký tên miền ICANN và chứng chỉ SSL cho các trang web. Trạng thái đã xác minh nhằm bảo vệ người tiêu dùng khỏi tương tác với các agent giả mạo hoặc không đáng tin cậy, một vấn đề mà công ty mô tả là rào cản lớn đối với việc áp dụng agent rộng rãi.
Hệ thống bao gồm các công cụ low-code cho các doanh nghiệp nhỏ để tạo agent trong vài bước và kết nối các API thời gian thực như hệ thống tồn kho, đặt chỗ hoặc nền tảng CRM.
“Với Fetch, bạn có thể tạo một agent trong một phút. Nó có một tay cầm, giống như tên người dùng Twitter, và bạn có thể cá nhân hóa hoàn toàn – thậm chí cho phép truy cập mạng xã hội của bạn để đăng thay mặt bạn,” Sheikh nói. Sau khi một thương hiệu yêu cầu không gian tên của mình, agent của họ sẽ trở nên có thể khám phá đối với các AI tiêu dùng và các agent khác trong Agentverse.
Công ty đã đặt trước hàng nghìn không gian tên thương hiệu để đáp ứng nhu cầu. Trạng thái xác minh được duy trì trên bất kỳ nền tảng nào tích hợp với Agentverse, tạo ra một lớp danh tính di động cho các agent doanh nghiệp.
Cuộc phỏng vấn nhấn mạnh rằng Fetch Business kế thừa các nguyên tắc tin cậy của web trực tiếp: chủ sở hữu tên miền xác minh danh tính của họ bằng cách chèn một đoạn mã ngắn vào backend trang web hiện có của họ, cho phép hệ thống vượt qua một thử thách mật mã và cấp cho agent một huy hiệu xác thực tương tự như “dấu tick xanh” cho danh tính agent. Sheikh mô tả điều này như là “tái sử dụng lớp tin cậy mà web đã mất hàng thập kỷ để xây dựng.”
Các công ty có thể bắt đầu yêu cầu agent ngay bây giờ tại business.fetch.ai.
Agentverse là danh bạ mở với hơn 2 triệu agent
Thành phần cuối cùng của đợt phát hành là Agentverse, một danh bạ mở và nền tảng đám mây lưu trữ các agent và cho phép khám phá đa hệ sinh thái. Fetch tuyên bố rằng hàng triệu agent đã đăng ký, bao gồm các danh mục du lịch, bán lẻ, giải trí, dịch vụ thực phẩm và doanh nghiệp.
Agentverse cung cấp siêu dữ liệu, mô tả khả năng và logic định tuyến mà ASI:One sử dụng để xác định các agent phù hợp cho các tác vụ cụ thể. Nó cũng hỗ trợ giao tiếp và trao đổi dữ liệu an toàn giữa các agent. Công ty lưu ý rằng danh bạ này là độc lập với nền tảng: các agent được xây dựng bằng bất kỳ framework nào cũng có thể tham gia và tương tác.
Theo Sheikh, việc thiếu lớp khám phá là một lý do khiến hầu hết các AI agent ít được sử dụng hoặc không được sử dụng. “Chín mươi phần trăm AI agent không bao giờ được sử dụng vì không có lớp khám phá,” ông nói.
Ông mô tả vai trò của Agentverse theo các thuật ngữ kỹ thuật hơn: “Ngay bây giờ, nếu bạn xây dựng một agent, không có cách nào phổ quát để người khác khám phá nó. Đó là điều mà AgentVerse giải quyết – nó giống như DNS cho các agent.” Ông cũng mô tả hệ thống này là một thành phần thiết yếu của nền kinh tế agent đang nổi lên: “Fetch đang xây dựng Google của các agent. Giống như các trang web cần tìm kiếm, các agent cần khám phá, tin cậy và tương tác – Fetch cung cấp tất cả những điều đó.”
Cuộc phỏng vấn nhấn mạnh thêm rằng Agentverse có thiết kế độc lập với đám mây. Sheikh so sánh điều này với các hệ sinh thái agent cạnh tranh gắn liền với các nhà cung cấp đám mây cụ thể, cho rằng một danh sách đăng ký phổ quát chỉ khả thi nếu độc lập với môi trường đám mây độc quyền. Ông nói rằng kiến trúc mở cho phép một LLM truy vấn bất kỳ agent nào “trong vòng một phút sau khi triển khai”, biến việc xuất bản agent thành một quy trình gần như tức thời tương tự như đăng ký tên miền.
Agentverse cũng tích hợp các kênh thanh toán, cho phép các agent thực hiện mua hàng bằng cách sử dụng các đối tác như Visa, Skyfire và các stablecoin được hỗ trợ. Người tiêu dùng có thể cấu hình giới hạn chi tiêu hoặc yêu cầu phê duyệt rõ ràng cho các giao dịch.
Bối cảnh ngành và ý nghĩa
Sự ra mắt của Fetch diễn ra vào thời điểm các nền tảng AI tiêu dùng đang khám phá sự chuyển đổi từ giao diện trò chuyện tĩnh sang các agent tự động có khả năng thực hiện hành động. Tuy nhiên, hầu hết các hệ thống agent vẫn bị giới hạn bởi các kiến trúc phân mảnh, khả năng tương tác hạn chế và các tiêu chuẩn xác minh yếu.
Fetch định vị hạ tầng của mình như một phản ứng với những hạn chế này bằng cách cung cấp một lớp phối hợp đa nền tảng, hệ thống nhận dạng và dịch vụ danh bạ. Công ty cho rằng một hệ sinh thái agent yêu cầu các cơ chế xác minh nhất quán để đảm bảo rằng người tiêu dùng tương tác với các đại diện thương hiệu đích thực thay vì các bản sao. Bằng cách thiết lập kiểm soát không gian tên và các chỉ báo tin cậy di động, Fetch Business nhằm mục đích lấp đầy một khoảng trống tương tự như xác minh tên miền ban đầu.
Đồng thời, ASI:One cố gắng tập trung hóa dữ liệu sở thích của người dùng theo cách cho phép cá nhân hóa hiệu quả hơn và phối hợp đa agent. Cách tiếp cận này khác với các ứng dụng LLM tổng quát, thường thiếu kiến trúc sở thích bền vững hoặc quyền truy cập trực tiếp vào các agent do thương hiệu kiểm soát.
Cuộc phỏng vấn cũng làm rõ rằng các khoản thanh toán nhỏ và hạ tầng giao dịch kỹ thuật số là trung tâm trong tầm nhìn dài hạn của Fetch. Sheikh đề cập đến các tích hợp với các giao thức như 402 của Coinbase và AP2, định vị các khả năng này là cần thiết để các agent tự động hoàn thành các tác vụ đầu cuối bao gồm cả việc thực thi tài chính.
Việc Fetch kết hợp ASI:One, Fetch Business và Agentverse giới thiệu một bộ ngăn xếp liên kết được thiết kế để hỗ trợ triển khai và sử dụng quy mô lớn các AI agent. Công ty xem hệ thống này là hạ tầng nền tảng cho một hệ sinh thái agentic, nơi các AI tiêu dùng có thể phối hợp với các agent thương hiệu đã được xác minh để hoàn thành các tác vụ một cách đáng tin cậy và an toàn. Việc bổ sung các lớp nhận dạng, khám phá và điều phối phản ánh luận điểm lâu đời của Fetch – bắt nguồn một phần từ những bài học kinh nghiệm từ sự phát triển ban đầu của DeepMind – rằng trí tuệ chỉ trở nên có ý nghĩa khi kết hợp với khả năng hành động.