Swarm Lab — Смотреть, как координируется интеллект
Один агент выполняет один цикл; координация даёт ему нервную систему. Это живое рабочее пространство для тезиса о координации, к которому я стремлюсь: множество простых агентов, организованных вокруг общего ядра, согласовывающих паттерн, который ни один из них не видит в одиночку.
three.js · аддитивные спрайты · хореография двойной спирали · работает в вашем браузере
Много агентов, скоординированных.
«Целое становится умнее любой из своих частей — я наблюдал это на уровне свёрнутого белка, затем на уровне графа мозга, и сейчас я строю это на уровне агентов.»
В этом и заключается тезис: эмерджентность перекликается с мозгом, который я изучал. Двойная спираль — это трюк коннектома, ставший видимым: разреженная, продуманная проводка вместо «всё со всем». Каждая точка полусведуща и специализирована; паттерн существует только потому, что они координируются. Никакой единой точки отказа, параллельное исследование, коллективное рассуждение.
Чтобы действовать в мире, агенту нужен первоклассный API действий — и верификатор, который проверяет, что работа действительно выполнена.
Эта лаборатория исследует направление, которое меня больше всего воодушевляет: дать агентам реальные ручки на мир (песочницу, симулятор, холст) и оценивать их в этом мире, а не по ощущениям. Рой — это слой координации; более сложная половина — слой верификации: знать, действительно ли агент выполнил работу.
Урок, который я несу в каждого создаваемого агента: моделируй среду как полноправного участника, предоставляй чистый API действий и строй проверку прежде, чем масштабировать рой. Цикл обратной связи настолько умён, насколько умён его верификатор.
Живое рабочее пространство
Я рассказываю о неудачах так же громко, как об успехах — воспроизводимая неудача это результат исследования; правдоподобно выглядящая галлюцинация это риск.
Песочница swarm-оркестрации
Визуализатор — хореография, координация и эмерджентность, ставшие осязаемыми в браузере.
Агент на основе зрения для автоматизации UI
Applying the verification-first lesson — a first-class action API plus a verifier that checks the work happened — to real UI workflows. Model is the easy part; knowing whether the agent did the job is the hard part.
Коннектомика → правила проектирования роёв
Превращаю свою работу по суперразрешению мозга в правила проектирования мультиагентных систем: разреженная связность, специализация, плавная деградация. От коннектома к рою.
Стенд для оценки агентов
Верификатор, привязанный к среде, с таксономией ошибок (неверная команда · пропущенный шаг · логическая ошибка). Оценивайте агента в мире, в котором он действует, а не по ощущениям.