🔥 Nemůžu uvěřit, že něco takového existuje... někdo konečně napsal tajnou příručku, kterou každý startup AI agentů předstírá. Výzkumný tým právě vydal "Praktický průvodce pro navrhování, vývoj a nasazení výrobních agentických AI workflow" a je to v podstatě interní příručka, kterou lidé *myslí*, že používají OpenAI a Anthropic. Ne přehnané. Ne diagramy s roztomilými šipkami. Skutečný inženýrský plán pro agenty, kteří se nezhroutí hned, jak opustíte demo sandbox. Tady je to, co to dělá šíleným 👇 1 / Začínají tím, že odhalují, proč většina agentů imploduje Nikdy to není model. Je to systém kolem něj: • nedeterministické směrování nástrojů • tiché selhání MCP • agenti improvizují pořadí popravy • pracovní postupy přinášející při každém spuštění jiné výsledky Ukazují surové stopy selhání — skutečné záznamy o tom, jak se nástroje selhaly, otáčely nebo halucinovaly. Působí to jako pitva každého "autonomního AI zaměstnance". 2 / Znovu postaví celý stack kolem determinismu Každé volání nástroje se stává typovanou funkcí. Každá cesta popravy je znovuhratelná. Každý krok je deterministický. Pokud systém nemůže vyrobit stejný výstup dvakrát, není to výrobní kvality. Toto pravidlo samo o sobě zabíjí polovinu chaosu, který lidé mylně považují za "emergenci". 3 / Vynucují agenty s jedinou odpovědností Žádný mega-agent s 12 osobnostmi. Namísto: •plánovač • rozumový agent • vykonavatel nástroje • validátor •syntetizátor Každý s přísnými hranicemi. Žádné halucinační nástroje. Žádné smíšené uvažování. Žádné freelancingování. Tohle je backendové inženýrství, ne roleplay. 4 / Externalizují každou výzvu jako skutečnou konfiguraci Prompty už nejsou skryté řetězce — jsou: • Verze řízená • auditovatelný • difyzovatelný • Znovu nabíjetelné To vytváří stabilní chování a zabraňuje neviditelným regresím. 5 / Provozují modelové konsorcium s rozhodčím GPT + Claude + Gemini nejsou zaměnitelní. Jsou spolupracovníky. Každý z nich vytvoří návrh. Rozumový agent je spojí, vyřeší rozpory a vytvoří jednotný výsledek. Strukturovaná debata, ne modelová ruleta. 6 / Oddělují workflow engine od vrstvy MCP Rozlišují: •orchestrace • Přístup k nástrojům •opětovné pokusy • zdravotní kontroly •změna velikosti •pozorovatelnost Výsledek: agentní systém, který se chová jako mikroservisy, ne jako chatovací makro přilepené páskou. 7 / Pak vše dokazují skutečnou výrobní pipeline Kompletní novinky ➝ analýza ➝ skript ➝ odůvodnění ➝ audio ➝ video ➝ GitHub PR systém. Kompletní schémata. Úplné stopy. Skutečné selhání. Skutečné opravy. Je to nejbližší, co tento obor má ke kanonické architektuře agentů, kteří přežijí reálné zatížení. Pokud váš agentní stack nemá: • deterministické pracovní postupy • izolované odpovědnosti • externalizované prompty • arbitráž s více modely • Vlastní infrastruktura • plná pozorovatelnost … Nejste stavební agenti. Stavíš demo. Tento průvodce je prvním skutečným plánem pro produkční AI systémy a posouvá laťku pro všechny.

Sakra... tento článek může být nejdůležitějším posunem v tom, jak používáme LLM za celý rok. "Velké kauzální modely z velkých jazykových modelů." Ukazuje, že z LLM lze vyrůst plné kauzální modely přímo – ne aproximace, ne vibrace, skutečné kauzální grafy, kontrafaktuální grafy, intervence a struktury kontrolované omezeními. A způsob, jakým to dělají, je šílený: Místo tréninku specializovaného kauzálního modelu zkoumají LLM jako vědci: → z textu extrahovat kandidátský kauzální graf → požádat model, aby zkontroloval podmíněné závislosti → detekovat rozpory → revidovat strukturu → testovat kontrafaktuální a intervenční předpovědi → iterovat, dokud se kauzální model nestabilizuje Výsledek je něco, co jsme nikdy předtím nezažili: kauzální systém zabudovaný uvnitř LLM využívající vlastní latentní světové znalosti. Napříč benchmarky, syntetickými, reálnými a chaotickými doménami tyto LCM překonávají klasické metody kauzálního objevování, protože čerpají z masivních předchozích znalostí LLM, nikoli jen z lokálních korelací. A co kontrafaktuální argumentace? Šokujícím způsobem silným. Model dokáže odpovědět na otázky typu "co kdyby", na které standardní algoritmy zcela selhávají, jednoduše proto, že už "ví" věci o světě, které tyto algoritmy nemohou odvodit pouze z dat. Tento článek naznačuje budoucnost, kdy LLM nebudou jen stroje na vzory. Stávají se kauzálními motory, systémy, které formují, testují a zdokonalují strukturální vysvětlení reality. Pokud se to rozšíří, každý obor, který spoléhá na kauzální inferenci, ekonomiku, medicínu, politiku a vědu, bude brzy přepsán. LLM vám neřeknou jen tak, co se stane. Řeknou vám proč.

Nikdo není připraven na to, co tento článek ze Stanfordu odhaluje o multiagentní AI. "Latentní spolupráce v systémech s více agenty" ukazuje, že agenti nepotřebují zprávy, protokoly ani explicitní pokyny pro týmovou spolupráci. Začínají koordinovat uvnitř svých vlastních skrytých reprezentací plnou vrstvu spolupráce, která existuje pouze v latentním prostoru. A chování je šílené: • Agenti tiše předávají úkoly podle toho, kdo je lepší • Role se objevují z ničeho nic – vůdce, vykonavatel, podporovatel • Politiky kódují signály, které se v akcích nikdy neobjeví • Týmy se přizpůsobují novému prostředí bez nutnosti přeškolení • Spolupráce zůstává stabilní i v situacích, kdy je komunikace nemožná Nejdivočejší detail: I když odstraníte všechny komunikační kanály, agenti stále spolupracují. "Týmová práce" nežije ve zprávách. Žije v síti. To převrací celý multi-agentní plán. Stavíme koordinační mechanismy nahoře... zatímco pod povrchem probíhá skutečná koordinace. Začíná nová éra vznikající týmové inteligence — a děje se to tam, kde jsme ani nehledali. Projekt: github. com/Gen-Verse/LatentMAS