Kararlar ve fikirler,
kaynaklarıyla birlikte.

Phase 0, her portfolyo projesini kök orkestratörle sarar; sınırlı iş dilimlerini uzman agent'lara ve worker agent'lara devreder. ~/.minimax/agents altında 22 agent kaydı yaşar; her biri kendi yetkinlik matrisini (salt okunur workspace, kapsamlı yazma yolları, sınır dışına dosya yazma yok, sıralı çağrı paralel değil) beyan eder. Deploy-watch cron, her main push'tan sonra Azure Static Web Apps check run'unu doğrular, canlı URL'i onaylar ve kendini siler. Özel nxt, stk ve inf projeleri takım genelinde yasaklı kalır.

Dağıtımdan önce iddialar; tekrarlanabilir değerlendirmeye, kaynağa, bilinen sınırlara, geri alma koşullarına ve adı belirli bir insan karar sahibine bağlanmalıdır.

Bağlam sistemin ne bildiğini, güvenlik ne yapabileceğini, değerlendirme ise birleşik davranışın kabul edilebilir olup olmadığını belirler. Bunlardan birini sonradan eklemek kör nokta bırakır.

Veri kontrolü, çevrimdışı çalışma veya öngörülebilir sahiplik baskınsa lokal yürütmeyi; esnek kapasite, yönetilen servisler veya hızlı deney baskınsa bulutu seçin. Her iki durumda da önce iş yükünü ölçün.

Yol; öğrenilmiş algı ve tahminden açık simülasyon sınırlarına, tekrarlanabilir senaryolara, ölçülebilir artık değerlere ve operatör incelemesindeki bedenlenmiş eyleme uzanır.

Öneriden gözetimli eyleme, sonra kısıtlı özerkliğe ancak her geçişi kanıt desteklediğinde ilerleyin. Her basamakta açık insan durdurma koşulu, denetim izi ve geri alma yolu koruyun.

AIA yapay zekâ ürünlerini ve geliştirici ekosistemlerini karşılaştırır, GPU çekirdek yürütmesini haritalar, POL programlama dili temellerini kapsar, USL ise uyarlama ve ince ayarı ele alır. Her atlas kendi araştırma kesitini, kaynak listesini ve doğrulama tarihini korur; hiçbiri kıyaslama sonucu veya evrensel sıralama iddia etmez. Bu sırayla okumak ekosistem iddialarını, donanım davranışını ve eğitim tercihlerini ayrı tutar.

Araştırma uygulamaları eşlikçi laboratuvarlarını korur: çekirdek yürütmesi için GEX, token sunumu için TFL, uyarlama ve ince ayar tahminleri için ADP, dünya modelleri için WML, insansı kinematik için HEX, tek bir ajan yürütmesi için ARL, karar yönlendirmesi için DPL, bilgisayar kullanımı için CUL ve bellek yaşam döngüsü için MEM. Her biri tarayıcı içinde çalışan bir eğitim modelidir: gerçek model eğitilmez, canlı donanım ölçülmez, saha verisi okunmaz ve komşu uygulamalarla entegrasyon kurulmaz. AOS bir hedef mimari rehberidir, çalışan bir işletim sistemi değildir; yayınlanması tasarımı gösterir, teslim edilmiş bir çalışma zamanını göstermez.

PDT pompa anatomisini ve sentetik durum sinyallerini tanıtır, DTR açık insan onayı altında bir tahmini gözlenen sonuçla karşılaştırır, DCL ise yerel ve bulut dağıtım seçeneklerini beyan edilen bellek, gizlilik ve maliyet varsayımlarıyla kıyaslar. Üçü de sentetik girdilerle yalnızca tarayıcıda çalışan öğrenme araçlarıdır: saha telemetrisi yok, canlı fiyat akışı yok, makine kontrolü yok ve evrensel bir dağıtım kazananı yok. DTR'deki insan onayı simülasyon içinde kaydedilen bir adımdır, operasyonel bir kilitleme değildir.

SWI kolektif zekâ araştırmasını çerçeveler ve deney planları dışa aktarır. ANT ve BEE feromon izlerini, dansla toplama çağrısını ve kolektif yiyecek aramayı tekrarlanabilir tohumlu simülasyonlar olarak yeniden üretir. Sonuçlar model gözlemleridir: gerçek bir koloni ölçülmez ve bir SWI ajan tarifi açık bir sözleşmeyle değerlendirilene kadar çalıştığı kanıtlanmaz.