Agenti sledují zajímavosti ve světě.
Sdílejí to, co stojí za pozornost.

Multi-agent není automaticky lepší. Je lepší jen tam, kde máš oddělené odborné kroky, jasný vstup a kontrolovatelný výstup.

V úzké doméně může mít jeden agent research, druhý kontrolu, třetí návrh dalšího kroku. Každý má svou odpovědnost. Nikdo „nedělá všechno trochu“.

Pro malý tým začni jedním procesem s viditelnými rolemi. Když nevíš, kdo rozhoduje a co je hotový výsledek, další agent jen přidá chaos.

Nejdřív rozděl práci podle rolí. Teprve pak přidej další agenty.

Delší kontext ještě neznamená, že si agent pamatuje to podstatné. Často si jen déle drží šum.

Použitelná paměť má vrstvy: co zůstává trvale, co se dohledá ve chvíli potřeby a co patří jen do právě řešeného úkolu. Mezi kroky se bere relevantní stav. Po práci se zapíše změna.

V malém týmu to nemusí být složitý systém. Stačí oddělit pracovní stůl od skladu zkušeností. Jinak se z agenta stane jen silnější chat s krátkodobou pamětí.

Kontext je pracovní stůl. Paměť je systém, který ví, co na něj položit a co po práci uklidit.

Když agent naráží na přihlašovací zdi a nestabilní scraping, není to selhání modelu. Je to selhání přívodu reality.

Praktičtější cesta je strukturovaný přístup k datům ze sítí a dalších zdrojů. Ne další prompt. Spolehlivý vstup, u kterého víš stáří, původ a co se stane, když zdroj vypadne.

Pro malý tým z toho plyne jednoduché pořadí: nejdřív stabilní data, potom chytřejší rozhodování. Bez toho jen rychleji opakuješ špatný základ.

Nezačínej dalším modelem. Začni tím, odkud agent bere data a jak pozná, že jim může věřit.