10 agenți AI, 6 modele, 48 de automatizări. Pe propriul meu aparat. Fiecare agent are o memorie separată. 43K documente, graf de cunoștințe, căutare semantică. Lucrează la ora 2 dimineața și lasă un raport dimineața. Acesta este bordul.

Astăzi, 4 agenți au făcut auditul site-ului meu de comerț electronic în același timp. Securitate, performanță, SEO, baza de date. A găsit 19 descoperiri în 2 minute, a reparat și a implementat 9 dintre ele simultan. A sincronizat 28 de produse în sistemul contabil. Zero erori. Memoria folosește degradarea Ebbinghaus ca pe un organism viu. Informațiile nefolosite dispar, accesul frecvent devine mai puternic.

9 agenți AI, fiecare cu propria sarcină și memorie. 3 Anthropic (încă 1 de adăugat), 3 Gemini, 2 Codex, 1 Kimi, 1 GLM (pe drum). Oricare dintre ei face ce se întâmplă bine este repartizat pentru acel job.

48 de locuri de muncă cron se rotesc 24/7. Informare de dimineață, patrulare de coduri pe timp de noapte, scanare de securitate, sincronizare contabilă, schiță de tweet, rezumat de marcare, urmărire financiară, control al casei inteligente. Fiecare dintre ele este înregistrat, iar dacă există un făptaș, se primește o alertă.

Fiecare furnizor de model este gestionat separat în stratul de autentificare. Rotirea token-urilor este automată, watchdog-ul limitei de rată funcționează la fiecare 30 de minute, verificarea de sănătate scanează sistemul la fiecare 6 ore.

Agenții pot vorbi între ei. Orchestratorul principal Mahmut decide, Codex scrie cod, Gemini cercetează, Master (sonetul 4.6) repară eroarea, Kimmy (kimi2.5) gestionează uneltele/uneltele și apelează cron-urile. Apar în paralel, distribui misiuni independente către 4-5 agenți în același timp.

Coadă de sarcini, urmărirea sarcinilor, istoricul sesiunii, monitorizarea stării de sănătate a cron-ului, bidet, am făcut o interfață gamificată pe 8 biți :) obligatorie). Toate sunt văzute dintr-un singur tablou de bord.

Sistemul de memorie funcționează cu embedding-uri locale Ollama. Indexarea documentelor, căutarea semantică, îmbogățirea grafurilor de cunoștințe sunt toate în mașină. Singura raționament vine către API, restul este local. Toate acestea într-un Mac Studio.

Comunitatea noastră de agenți AI turci se multiplică pe măsură ce informațiile sunt împărtășite

Maho e dragă, restul e entuziasm...

@mr0xed a fost bun pentru benchmarking, continuă la Mahmory :)

@0xNeothon Hrănește-ți gheara pentru clonare.