Wczoraj zarwałem noc do drugiej, a rano budzik nie zadzwonił, prawie zaspałem, w pośpiechu pobiegłem na dół po kawę, żeby się obudzić☕️. Życie zawsze tak wygląda, trochę chaotycznie, ale przypomina mi, żeby nie zaburzać rytmu. Skoro już się obudziłem, to rzuciłem okiem na ostatnie nowinki dotyczące AI i odkryłem, że nowe działania @SentientAGI w ciągu ostatnich dwóch tygodni zasługują na szczegółową rozmowę. 1/ Sentient wprowadził aktualizację GRID oraz Sentient Chat „Spaces”, przechodząc od „odpowiadania na pytania” do „automatycznego generowania wyników zadań”, zaczynając rozwiązywać rzeczywiste przepływy pracy. Na przykład: badania, pisanie raportów, planowanie podróży, codzienne podsumowania wiadomości – wszystko można wygenerować jednym kliknięciem. 2/ GRID to otwarta sieć mózgów: łączy Agentów, modele, dane i moc obliczeniową, automatycznie rozkłada zapytania na trasy, a na końcu podsumowuje je w odpowiedzi. Oficjalnie twierdzi, że ma już ponad sto partnerów, 50+ dedykowanych Agentów i 50+ źródeł danych. 3/ Najnowszy punkt: Open AGI Network został otwarty dla 2 milionów użytkowników, twierdząc, że może wspierać 40+ Agentów i 50+ źródeł danych w czasie rzeczywistym. To ważny krok w kierunku rzeczywistej weryfikacji na dużą skalę. 4/ Pozycjonowanie Spaces polega na pakowaniu skomplikowanych procesów roboczych w szablony do ponownego użycia: generowanie raportów, organizacja podróży, codzienne podsumowania. W porównaniu do „czatu”, bardziej przypomina „bezpośrednie dostarczanie wyników”. 5/ Szkielet to ROMA (rekursywna ramka wielu agentów): rozkładanie zadań → dystrybucja podzadań → podsumowanie wyników → zwrot. Ustrukturyzowane I/O zapewnia przejrzystość i możliwość debugowania. 6/ Silnik wyszukiwania Open Deep Search zbliża się do, a nawet przewyższa wydajność GPT-4o Search / Perplexity Sonar w warunkach otwartego kodu, co oznacza, że otwarte inteligencje wyszukiwania po raz pierwszy osiągnęły porównywalny poziom z czołówką. 7/ Kluczowa idea to OML (Otwarte, Możliwe do Monetyzacji, Lojalne): poprzez fingerprinting modeli, wbudowuje „przynależność, księgowość, licencjonowanie” w modele, osiągając odpowiedzialność, podział zysków i lojalność AI. 8/ Ekonomicznie, używając $SENT do stymulacji ekosystemu: stakuj modele lub Agentów, w których wierzysz, a zyski będą rozdzielane według użycia i oceny społeczności, pozwalając prawdziwie używanym otwartym inteligencjom na uzyskanie funduszy. 9/ Punkty ryzyka: czy fingerprinting może być skuteczny w dłuższej perspektywie? Spójność w współpracy Agentów? Czy stymulacja nie będzie przedmiotem gier? To wszystko kluczowe wskaźniki do obserwacji w ciągu najbliższych 6–12 miesięcy. 10/ Podsumowując w jednym zdaniu: Sentient próbuje odpowiedzieć na najtrudniejsze pytanie – „jak otwarte AI może być zarówno użyteczne, jak i samowystarczalne?” Na poziomie inżynieryjnym mamy ROMA/ODS, na poziomie ekonomicznym OML/fingerprintowanie, teraz pozostaje czekać na weryfikację rynkową.