
Zatímco se všichni ženou za větším a větším LLM, Sierra přichází s opačným přístupem. Jejich nový 'Ghostwriter' staví agenty ne na jednom modelu, ale na celé 'soustavě', kde každý specialista dělá svou práci. Tohle není jen další API, je to fundamentálně jiná architektura.
Všichni teď mluví o počtu parametrů. Čím víc, tím líp. Inženýrská realita je ale taková, že monolitické modely jsou drahé, pomalé a často přestřelují, když mají řešit jednoduchý úkol. Prostě overkill.
Sierra na to jde jinak. Jejich koncept 'soustavy modelů' je v podstatě delegace práce. Místo jednoho geniálního, ale pomalého a drahého všeuměla, máte k dispozici tým specialistů. Jeden model perfektně třídí příchozí požadavky, druhý exceluje ve vyhledávání v databázi, třetí formuluje odpověď.
Celé to diriguje takzvaný 'Agent OS'. V praxi to znamená, že Sierra pro své agenty využívá přes 15 různých modelů od OpenAI, Anthropic, Googlu a dalších, včetně open-source alternativ. Nejde o to najít jeden svatý grál, ale o chytrou orchestraci a využití správného nástroje pro daný úkol.
Nad tím vším sedí 'Ghostwriter'. To je vtipné. Je to agent, který staví další agenty. Nakrmíte ho textem – třeba interním postupem (SOP), přepisem hovoru nebo jen popisem v přirozeném jazyce – a on z toho autonomně sestaví produkčně nasaditelného agenta.
Klíčová je tu spolehlivost. Každý takový agent funguje v rámci 'agent harness', což mu dává přístup k nástrojům, paměti a schopnosti plánovat. Vše se navíc testuje v sandboxu, než se to pustí do ostrého provozu. Žádné halucinace v produkčním prostředí. Tohle je postavené pro enterprise.
Celý přístup se dá shrnout jako 'context engineering' místo slepého škálování. Místo snahy nacpat všechna data světa do jednoho modelu se soustředí na to, aby agent v danou chvíli dostal přesně ten kontext, který potřebuje. Efektivní, rychlé a robustní.
Není to tedy o čekání na příchod AGI. Je to o stavění komplexních, složených systémů z jednodušších, ale vysoce specializovaných komponent. Z pohledu architektury to dává mnohem větší smysl.