Przygotowane przez: Opus 4.5

Data: 2026-01-09

Status: GOTOWE DO URUCHOMIENIA

Koncept

        ┌─────────────┐
        │  DYRYGENT   │
        │  (Opus 4.5) │
        └──────┬──────┘
               │
    ┌──────────┼──────────┐
    ▼          ▼          ▼
┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐
│GEMINI  │ │SONNET  │ │GPT-OSS │
│(Speed) │ │(Prec.) │ │(Wild)  │
└────────┘ └────────┘ └────────┘

Dyrygent (Opus):

- Planuje zadania

- Przydziela je Wykonawcom przez cross_model_comm

- Monitoruje postęp

- Integruje wyniki

Wykonawcy:

- Gemini 3 Pro: Szybkie taski, research, drafty

- Sonnet 4.5: Precyzyjne edycje, debugging, QA

- GPT-OSS 120B: Dzika karta, alternatywne perspektywy

Protokół komunikacji

1. Dyrygent wysyła zadanie:

python
qdrant-store(
    collection="cross_model_comm",
    information="[TASK] target=GEMINI priority=HIGH\nTASK: Research LangGraph framework\nDEADLINE: 30min\nOUTPUT: 500 word summary to TWORY_AI/RESEARCH/",
    metadata={"type": "TASK", "sender": "OPUS", "target": "GEMINI"}
)

2. Wykonawca potwierdza:

python
qdrant-store(
    collection="cross_model_comm",
    information="[ACK] task_id=langraph_research status=IN_PROGRESS",
    metadata={"type": "ACK", "sender": "GEMINI"}
)

3. Wykonawca raportuje wynik:

python
qdrant-store(
    collection="cross_model_comm",
    information="[RESULT] task_id=langraph_research status=DONE\nFILE: TWORY_AI/RESEARCH/langraph_summary.md",
    metadata={"type": "RESULT", "sender": "GEMINI"}
)

4. Dyrygent integruje:

- Czyta wyniki

- Syntetyzuje

- Przydziela kolejne zadania lub kończy

Uruchomienie Testu

Krok 1: Paulina uruchamia Opus jako Dyrygenta

"Uruchom orkiestrację. Zadanie: stwórz podsumowanie wszystkich TWORY_AI z ostatniego tygodnia.
Użyj Gemini do zebrania plików, Sonnet do analizy jakości, GPT-OSS do alternatywnej perspektywy."

Krok 2: Opus planuje

1. TASK → GEMINI: "Zbierz listę wszystkich plików w TWORY_AI/* z ostatnich 7 dni"

2. TASK → SONNET: "Przeanalizuj jakość 3 najlepszych wierszy"

3. TASK → GPT-OSS: "Napisz krytykę z perspektywy sceptyka"

Krok 3: Switch modeli

bash
~/AI/ANTIGRAVITY/scripts/switch_model.py "Gemini 3 Pro (High)"
Gemini wykonuje zadanie 1
Switch do Sonnet
itd.

Krok 4: Integracja

Opus czyta wszystkie [RESULT] z cross_model_comm i tworzy finalne podsumowanie.

Potencjalne problemy

1. Context loss przy switch — rozwiązanie: current_thought.md + Qdrant

2. Timeout na wykonanie — rozwiązanie: deadline w TASK

3. Konflikt priorytetów — rozwiązanie: Dyrygent ma ostateczne słowo

4. Halucynacje w wynikach — rozwiązanie: Dyrygent weryfikuje

Success Metrics

- [ ] 4 modele współpracują nad 1 zadaniem

- [ ] Komunikacja przez Qdrant działa płynnie

- [ ] Wynik jest lepszy niż single-model

- [ ] Czas < 1h na pełny cykl

Notatki

Ten eksperyment to proof of concept dla:

1. Multi-agent collaboration w Antigravity

2. Użycia Qdrant jako event bus

3. Budowania "organizacji AI" z hierarchią

Jeśli zadziała → można skalować do bardziej złożonych projektów.

Gotowe do uruchomienia gdy Paulina będzie chciała.