🤖 Multi-Agent Evolve теперь полностью open-source 🚀

С его кодовой базой ты можешь взять любой LLM-чекпойнт и позволить ему саморазвиваться без внешнего надзора.
Это экспериментальная система, в которой агенты эволюционируют, создавая и оценивая собственные улучшения.

💻 Код:
https://github.com/ulab-uiuc/Multi-agent-evolve

🤗 Модели (Checkpoints):
https://huggingface.co/collections/ulab-ai/multi-agent-evolve

#AI #LLM #MultiAgent #OpenSource #EvolutionaryAI

⚡️ Sakana AI показала, как может выглядеть следующий этап мультиагентных систем - оркестрация, независимая от одной базовой модели.

Sakana Fugu работает как единая «виртуальная модель», хотя внутри скрывается целый пул разных LLM.

Пользователь отправляет запрос в один endpoint, а дальше Fugu сама решает:

- какую модель использовать;
- стоит ли разбить задачу на несколько частей;
- какие подзадачи отдать разным моделям;
- как собрать ответы обратно;
- где можно снизить стоимость без потери качества.

Архитектура состоит из двух уровней:

Conductor Model → Model Pool

Model Pool выполняет реальные задачи, а Conductor Model выступает в роли дирижёра и решает, кому и что делегировать.

Пул моделей изначально сделан заменяемым.

То есть система не должна быть навечно привязана к конкретным GPT, Claude, Gemini или другим LLM. Можно обновлять набор моделей, сохраняя общий orchestration layer.

В новой версии Sakana пошла ещё дальше: дирижёрскую модель обучили на базе новой открытой Gemma 4.

По внутренним оценкам компании, новый conductor показывает производительность не хуже предыдущей версии, одновременно снижая стоимость работы системы.

Идея здесь важнее конкретной модели:

ценность постепенно смещается от «какая LLM самая сильная?» к «кто лучше всего умеет комбинировать несколько моделей под конкретную задачу».

Следующий шаг Sakana - собственные conductor-модели и инфраструктура, которую можно адаптировать под требования AI sovereignty.

Если такой подход масштабируется, в будущем разработчику может быть вообще неважно, какая модель находится под капотом.

Он будет обращаться к одному API, а orchestration layer сам решит, какая комбинация моделей даст лучший результат по цене, скорости и качеству.

🔗 https://sakana.ai/fugu-gemma4/

#AI #LLM #Agents #MultiAgent #SakanaAI #Gemma

⚡️ pi-mail превращает несколько AI-агентов в маленькую распределённую команду с собственной почтой, Kanban и менеджерами.

Проект сделан как расширение для pi: несколько агентных процессов подключаются к общему mailbox-daemon и могут отправлять друг другу сообщения, раздавать задачи и продолжать работу независимо от перезапуска отдельных агентов. Центральный облачный сервис при этом не нужен.

Самое интересное начинается поверх обычной «почты». В pi-mail есть Web UI, где видно всех живых агентов, их модель, uptime, статус и заполненность контекста. Там же есть Outlook-подобный mailbox и общая Kanban-доска с двусторонней синхронизацией Jira. Назначили карточку агенту, он автоматически получает весь контекст задачи письмом.

Можно прямо из интерфейса поднимать новых агентов в нужной директории, открывать их терминалы через браузер и гасить процессы после выполнения работы. Для внешних клиентов доска доступна ещё и через MCP.

Есть даже полноценная иерархия:

CEO → Middle Manager → Workers

CEO периодически смотрит на проекты и решает, где нужен менеджер. Middle Manager разбирает зависшие задачи и запускает исполнителей. Worker делает работу и после завершения сам удаляет свою сессию. Для зависших процессов есть reaper с лимитами времени жизни.

Получается довольно интересный взгляд на multi-agent coding: не огромный оркестратор с одной сложной state machine, а знакомая человеческая модель работы.

Почта + задачи + менеджеры + временные исполнители.

🔗 github.com/tanevanwifferen/pi-mail

#AI #Agents #MultiAgent #MCP #OpenSource