Co jakiś czas pojawia się unikalny projekt, który ma szansę na własny wyścig. AI w większości przypadków ogranicza się do terminali w stylu chatgpt oraz kreatywnej generacji obrazów/wideo. Od kilku miesięcy słyszymy, że jesteśmy na skraju tego, że wszyscy stracą pracę z powodu AI. Tak, zwiększyło to wydajność wszystkich dziesięciokrotnie, ale nie zastąpiliśmy jeszcze w pełni ludzi w miejscu pracy. Dlaczego? Dominujące dzisiaj asystenty AI, od chatbotów w przeglądarkach po eksperymentalne ramy „agentów”, są silne w rozmowie, ale strukturalnie ograniczone w wykonaniu. Zazwyczaj polegają na przeglądarce lub prostym środowisku skryptowym do wykonywania zadań. Chociaż działa to w przypadku pozyskiwania informacji lub podstawowej automatyzacji sieci, ci agenci mają trudności z złożonymi, wieloetapowymi procesami i często się psują, gdy coś odbiega od ich ograniczonej ścieżki. Obecne agenty AI zawodzą, ponieważ brakuje im pamięci trwałej i tolerancji na błędy; w obliczu nieoczekiwanych błędów nie mogą się odzyskać ani dostosować, często zatrzymując się lub wchodząc w nieskończoną pętlę. Większość działa w ograniczonych środowiskach opartych na przeglądarkach i nie ma dostępu do pełnego zakresu oprogramowania dla przedsiębiorstw, pozostawiając rutynowe prace poza ich zasięgiem. Dlatego nie widzieliśmy, aby AI zastępowało nudne role w firmach, takie jak wsparcie klienta i administracja. Nie z powodu braku możliwości w samych modelach AI, ale dlatego, że ramy wokół nich nie są wystarczająco niezawodne dla krytycznych przepływów pracy. Co jest potrzebne? Przemyślana architektura systemu. Taka, która zajmuje się tolerancją na błędy, pamięcią, dostępem, izolacją i wydajnością w jednej ramie. Zamiast zatrzymywać się przy pierwszym nieoczekiwanym wejściu, powinny wychwytywać błędy, dostosowywać się i próbować różnych metod, tak jak ludzie, gdy coś idzie nie tak. Aby skalować AI w rzeczywistych przepływach pracy, potrzebuje pamięci trwałej i śledzenia zadań, aby działać niezawodnie przez długie okresy. Potrzebują również pełnego dostępu do ekosystemu, poza narzędziami przeglądarki, aby korzystać z tego samego oprogramowania, co ludzie, w tym aplikacji desktopowych. Bez bezpiecznej izolacji agenci nie mogą działać bezpiecznie w dedykowanych środowiskach, co sprawia, że wdrożenie na dużą skalę jest ryzykowne z powodu potencjalnych zakłóceń między systemami. Jeśli chcą, aby ich czas działania był spójny i wydajny, będą potrzebować również inteligentnego zarządzania zasobami, które traktuje komputery jak żywe, funkcjonujące ciało. Dla tych, którzy połączyli kropki, niedawne wydanie Fabric od @Codecopenflow łączy to wszystko, dając agentom AI niezawodne, w pełni dedykowane systemy operacyjne (OS), które łączą moc poznawczą zaawansowanych modeli z infrastrukturą, której potrzebują, aby działać jak niezawodni cyfrowi pracownicy. Fabric sam w sobie mógłby być całkowicie niezależnym oprogramowaniem licencjonowanym. Przekształca agentów z ograniczonych skryptów przeglądarkowych w autonomicznych operatorów z pełnym dostępem na poziomie OS. Podobnie jak agregator DEX kieruje najefektywniejszą cenę do Ciebie, Fabric jest warstwą routującą, która obsługuje głęboką architekturę Codec. Wymieniasz swoje potrzeby dotyczące CPU, GPU, pamięci i preferencje regionalne. Oznacza to znalezienie najtańszych serwerów, takich jak AWS/google cloud lub zasobów GPU z Render/IO net. Codec zapewnia czyste SDK i API do pełnej kontroli nad tymi operatorami AI. Firma może zintegrować agentów Codec z istniejącym pipeline'em oprogramowania (na przykład uruchomić agenta do obsługi żądania użytkownika, a następnie go wyłączyć) bez potrzeby wynajdowania swojej infrastruktury na nowo. W wsparciu klienta agenci mogą zarządzać całymi przepływami pracy, rozwiązywaniem zapytań, aktualizacjami CRM, zwrotami, redukując koszty pracy o nawet 90%, jednocześnie poprawiając spójność i czas działania. W operacjach biznesowych Codec automatyzuje powtarzalne procesy administracyjne, takie jak obsługa faktur, aktualizacje HR i roszczenia ubezpieczeniowe, szczególnie w sektorach o dużym wolumenie, takich jak finanse i opieka zdrowotna. Skupiając się na w pełni izolowanym, wieloaplikacyjnym środowisku dla każdego operatora AI, AI nie jest ograniczone przez krytyczne problemy z niezawodnością i integracją, które poprzednie ramy nie mogły rozwiązać. Zasadniczo przekształca infrastrukturę chmurową w elastyczną linię montażową dla pracowników AI. Każdemu "pracownikowi" przydzielane są odpowiednie narzędzia (aplikacje, OS, dostęp do danych) oraz uprząż bezpieczeństwa (izolacja + obsługa błędów), aby wykonać swoją pracę. Każda poprawa w modelach AI (GPT-5 itd.) tylko zwiększa wartość platformy Codec, ponieważ lepsze "mózgi" mogą teraz być podłączane do tego silnego "ciała", aby osiągnąć jeszcze bardziej złożone zadania. Codec jest agnostyczny modelowo (działa z każdym modelem AI), więc ma szansę skorzystać z ogólnego postępu AI, nie będąc związanym z losem jednego dostawcy. Jesteśmy w punkcie zwrotnym podobnym do wczesnych dni chmury obliczeniowej. Tak jak firmy, które dostarczały platformy dla chmury (wirtualizacja, infrastruktura AWS itd.) stały się niezbędne dla IT w przedsiębiorstwie, firma, która dostarczy platformę do działania agentów AI, zdobędzie ogromny rynek. OpenAI już wydało w pełni agentowy terminal kodowania w chmurze o nazwie Codex. Codex będzie mini lokalną wersją Codex, którą można uruchomić na swoim komputerze, ale co ważniejsze, główny model Codex będzie w chmurze z własnym komputerem. Współzałożyciel OpenAI uważa, że najbardziej udane firmy w przyszłości będą miały połączone te dwa typy architektury. Brzmi znajomo. Co dalej? Zamiast mówić, co będzie dalej, może lepiej wskaźę na to, czego jeszcze nie widzieliśmy: - Brak potwierdzonej użyteczności tokenów - Brak zachęt - Brak podstawowej mapy drogowej - Brak demonstracji - Brak rynku - Minimalne partnerstwa Biorąc pod uwagę, ile jest w planach, wraz z nowymi stronami internetowymi, zaktualizowanymi dokumentami, głębszymi pulami płynności, kampaniami społecznościowymi/marketingowymi i robotyką. Codec nie ujawnił jeszcze wielu kart. Oczywiście mogą istnieć bardziej gotowe produkty oparte na przeglądarkach dostępne na rynku, chociaż jak długo zanim staną się przestarzałe? To jest inwestycja w kierunek AI i podstawową architekturę, która zastąpi ludzkie siły robocze. Codec zakodował.