Un equipo del MIT Media Lab está trabajando en el proyecto NANDA (Networked AI Agents in Decentralized Architecture) a partir de una hipótesis: ¿Cómo pueden miles de millones de agentes de IA descubrirse entre sí, verificar sus capacidades y coordinar tareas sin crear cuellos de botella ni vulnerabilidades de seguridad?
La visión es la de billones de agentes de IA colaborando a través de una arquitectura descentralizada, donde cada uno realiza funciones específicas mientras se comunican entre sí, navegan de forma autónoma, socializan, aprenden, ganan dinero y transaccionan en nuestro nombre.
Los autores plantean la siguiente analogía: si Internet necesitó protocolos como DNS y HTTP para que los navegadores pudieran encontrar y cargar las páginas web, un mundo de agentes de IA autónomos necesita su propia infraestructura para que las máquinas puedan interactuar entre sí.
El proyecto se centra en tres capas:
1ª) Descubrimiento abierto e interoperabilidad: los agentes deben poder localizarse y comunicarse entre sí, incluso cuando operen en plataformas diferentes.
2ª) Mecanismos económicos básicos: los agentes deben poder establecer precios, valorar servicios y realizar intercambios entre ellos.
3ª) Colaboración respetuosa con la privacidad: varios agentes deben poder aprender y trabajar conjuntamente sin revelar datos confidenciales.
Sin estas capas, los ecosistemas corren el riesgo de fragmentarse en compartimentos estancos que limitan la escala y la inteligencia compartida.
Cómo está estructurado
La arquitectura de NANDA se organiza en cuatro capas: descubrimiento, identidad, federación e interoperabilidad.
En la base se encuentra el Índice NANDA, descrito como una especie de DNS para agentes que permite el descubrimiento, la autenticación y la interacción verificable a través de la red. Cuando un agente necesita comunicarse con otro, este índice enruta la solicitud hacia el registro correspondiente, valida firmas criptográficas y devuelve la información solicitada, evitando así un punto único de control centralizado.
NANDA organiza su trabajo mediante grupos de investigación temáticos: infraestructura, adaptadores y coordinación de agentes, IA en el borde («Edge AI»), fijación de precios del conocimiento, aprendizaje colaborativo entre silos y mercados de agentes– además de un consejo de investigación cuyos miembros ayudan a impulsar documentos técnicos e implementaciones de referencia.
A diferencia de buena parte de la infraestructura de IA actual, NANDA se presenta como código abierto con la intención de convertirse en un estándar compartido antes que en un producto de una sola empresa.
Conclusión
NANDA imagina un ecosistema donde los agentes descubren a otros agentes, verifican su identidad criptográficamente y colaboran o transan sin que un humano intervenga en cada paso. Sobre el papel está bien, pero plantea dudas sobre gobernanza, seguridad y quién controla el “directorio” de agentes.
