Letzte Nacht bis zwei Uhr aufgeblieben, und am Morgen hat der Wecker nicht geklingelt, ich wäre fast zu spät gekommen. Ich bin hastig nach unten gerannt, um mir einen Kaffee zu holen, um endlich wach zu werden☕️. Das Leben ist immer so, ein bisschen chaotisch, aber es erinnert mich daran, den Rhythmus nicht zu verlieren. Da ich jetzt wach bin, schaue ich mir die neuesten AI-Nachrichten an und entdecke, dass die neuen Entwicklungen von @SentientAGI in den letzten zwei Wochen eine genauere Betrachtung wert sind. 1/ Sentient hat das GRID-Upgrade und Sentient Chat „Spaces“ eingeführt, von „Fragen beantworten“ zu „automatisierte Erstellung von Arbeitsergebnissen“, um echte Arbeitsabläufe zu lösen. Zum Beispiel: Forschungsberichte schreiben, Reisen planen, tägliche Nachrichten zusammenfassen, alles kann mit einem Klick erstellt werden. 2/ GRID ist ein offenes Gehirnnetzwerk: Es verbindet Agenten, Modelle, Daten und Rechenleistung, um Anfragen automatisch zu zerlegen und schließlich zu einer Antwort zusammenzufassen. Offiziell heißt es, dass bereits über hundert Partner, 50+ spezielle Agenten und 50+ Datenquellen angeschlossen sind. 3/ Neuester Punkt: Das Open AGI Network ist für 2 Millionen Nutzer geöffnet und behauptet, 40+ Agenten und 50+ Datenquellen in Echtzeit zu unterstützen. Dies ist ein wichtiger Schritt in Richtung echter Skalierungsvalidierung. 4/ Die Position von Spaces ist es, komplexe Arbeitsabläufe in wiederverwendbare Vorlagen zu verpacken: Forschungsberichterstellung, Reiseplanung, tägliche Briefings. Im Vergleich zu „Chat“ ähnelt es mehr „direkter Ergebnisauslieferung“. 5/ Das Grundgerüst ist ROMA (rekursiver Multi-Agenten-Rahmen): Aufgaben zerlegen → Unteraufgaben verteilen → Ergebnisse zusammenfassen → Rückübertragung. Strukturierte I/O gewährleistet Transparenz und Debugging-Fähigkeit. 6/ Die Suchmaschine Open Deep Search nähert sich unter Open-Source-Bedingungen der Leistung von GPT-4o Search / Perplexity Sonar und übertrifft sie sogar, was bedeutet, dass die Open-Source-Suchintelligenz erstmals ein vergleichbares Niveau erreicht hat. 7/ Das Kernkonzept ist OML (Open, Monetizable, Loyal): Durch Modell-Fingerabdrücke werden „Zugehörigkeit, Buchhaltung, Lizenzierung“ in das Modell eingebettet, um verantwortliche, gewinnbringende und ausgerichtete loyale KI zu ermöglichen. 8/ Ökonomisch wird das Ökosystem mit $SENT angeregt: Setze auf das Modell oder den Agenten, den du für vielversprechend hältst, die Erträge werden basierend auf Nutzung und Community-Bewertungen verteilt, sodass wirklich genutzte Open-Source-Intelligenz finanzielle Mittel erhält. 9/ Risiken: Können Fingerabdrücke langfristig wirksam sein? Konsistenz in der Agenten-Kooperation? Werden Anreize ausgenutzt? All dies sind entscheidende Beobachtungsindikatoren für die nächsten 6–12 Monate. 10/ Zusammenfassung in einem Satz: Sentient versucht, die schwierigste Frage zu beantworten – „Wie kann Open-Source-KI sowohl nützlich als auch selbsttragend sein?“ Auf der technischen Ebene gibt es ROMA/ODS, auf der wirtschaftlichen Ebene OML/Fingerabdrücke, jetzt liegt es an der Marktvalidierung.