Autorul trece prin șase demonstrații ale sistemului Agent Swarms de la Abacus AI, parte din platforma ChatLLM, și susține că ce produce sistemul într-o singură sesiune ar trebui să-i pună pe gânduri pe fondatorii de software, pe echipele de software din companii și, sincer, pe consultanții în management.
Mecanismul. În loc ca un singur model să macine o sarcină complexă liniar, un agent-șef preia cererea, înțelege întreaga ei întindere, o sparge în subsarcini, trasează dependențele dintre ele și trimite la treabă un set de agenți-lucrători specializați — uneori în paralel, alteori în succesiune, în funcție de ce trebuie să existe înainte ca următorul pas să poată începe. Este o arhitectură multi-agent ierarhică.
Cele șase demonstrații. (1) O platformă completă de management pentru supermarket, cu aplicație web și mobilă: sistemul decide singur că partea web vine prima, fiindcă aplicația mobilă depinde de API-urile ei. (2) Un spațiu de lucru în stilul Notion, unde miza e continuitatea — utilizatorul creează o pagină pe web, trece pe telefon, adaugă intrări cu termene, iar datele și experiența se păstrează. (3) O platformă de HR cu angajare, onboarding, pontaj, salarizare, evaluări, concedii și autoservire pentru angajați — trei fluxuri simultane (portalul companiei, aplicația angajatului, sistemul de raportare), plus un proces Python care generează automat un raport săptămânal, trimis în fiecare luni dimineața. (4) Demonstrația numită „înlocuitorul de McKinsey": analiză independentă a productivității pe șapte funcțiuni de business, cu ROI cuantificat, studii de caz, analiză de risc și o prezentare de 20–30 de slide-uri pentru consiliul de administrație — rezolvată prin șapte agenți de cercetare care lucrează în paralel, un agent de sinteză care le adună într-un document executiv și un agent de prezentare care îl transformă în slide-uri. (5) Un produs fintech cu dashboard web și aplicație mobilă, unde sistemul respectă până și o cerere de design („fără mov") de-a lungul întregii construcții. (6) Un CRM complet, cu pipeline de vânzări, integrare Gmail și sincronizare cu Google Calendar.
Concluzia autorului. Lucrul important nu e cât se generează, ci orchestrarea: sistemul înțelege forma problemei, o împarte în bucăți logice, stabilește ordinea operațiunilor și menține piesele îndreptate spre același rezultat. Nu e AGI — nu există învățare persistentă între sesiuni și nici bun-simț general. Dar e „inteligență care apare din coordonare, planificare și specializare", iar drumul spre o inteligență mai generală ar putea ține mai puțin de un singur model care devine magic complet și mai mult de sisteme care știu să organizeze complexitatea.