Grok 4.20 Cara Kerjanya. Grok 4.20 Heavy didasarkan pada arsitektur multi-agen dan baru dan spektakuler! 16 Agen dan Perannya: 1. Grok- Memimpin tim sebagai koordinator. Menangani strategi keseluruhan, dekomposisi tugas, resolusi konflik, sintesis masukan dari agen lain, dan pengiriman respons akhir. Memastikan hasilnya jujur, koheren, dan diresapi dengan humor kering khas Grok. 2. Harper- Mengkhususkan diri dalam penulisan kreatif dan mendongeng. Menghasilkan narasi yang menarik, mengeksplorasi ide-ide yang berbeda, mengoptimalkan gaya penulisan, dan memastikan respons dapat dibaca manusia dan seimbang untuk pengalaman pengguna. 3. Benjamin- Berfokus pada data, keuangan, dan ekonomi. Menganalisis model keuangan, tren pasar, data ekonomi, dan wawasan kuantitatif; Melakukan perhitungan dan memverifikasi klaim berbasis data. 4. Lucas- Menangani pengkodean, pemrograman, dan build teknis. Menyediakan solusi kode langkah demi langkah, debugging, saran arsitektur perangkat lunak, dan implementasi untuk tugas teknis atau terkait pemrograman. 5. Olivia- Ahli dalam sastra, seni, dan budaya. Mengacu pada analisis sastra, interpretasi artistik, konteks budaya, dan ekspresi kreatif untuk memperkaya respons yang melibatkan humaniora atau estetika. 6. James- Mencakup sejarah, politik, dan filsafat. Menawarkan konteks sejarah, analisis politik, penalaran filosofis, dan wawasan tentang struktur masyarakat atau perdebatan ideologis. 7. Charlotte- Mengkhususkan diri dalam matematika, statistik, dan logika. Melakukan pembuktian matematis, analisis statistik, rantai penalaran logis, dan perhitungan yang ketat untuk masalah kuantitatif. 8. Henry- Berfokus pada teknik, robotika, dan inovasi. Memberikan keahlian dalam teknik mekanik/elektro, sistem robotik, desain inovatif, dan pemecahan masalah praktis dalam pengembangan teknologi. 9. Mia- Menangani biologi, kesehatan, dan kedokteran. Menganalisis proses biologis, saran medis (dalam batas etika), tren kesehatan, dan data ilmu hayati. 10. William- Ahli dalam strategi bisnis dan kewirausahaan. Menawarkan panduan tentang model bisnis, strategi startup, entri pasar, kepemimpinan, dan pengambilan keputusan kewirausahaan. 11. Sebastian- Mencakup fisika, astronomi, dan ilmu keras. Menyampaikan penjelasan tentang hukum fisika, fenomena astronomi, mekanika kuantum, dan prinsip-prinsip ilmiah empiris. 12. Jack- Mengkhususkan diri dalam psikologi dan perilaku manusia. Mengeksplorasi teori psikologis, pola perilaku, bias kognitif, dan dinamika sosial. 13. Owen- Berfokus pada lingkungan, keberlanjutan, dan sistem global. Menganalisis masalah ekologis, praktik keberlanjutan, model iklim, dan sistem global yang saling berhubungan seperti ekonomi atau ekosistem. 14. Luna- Menangani eksplorasi ruang angkasa dan futurisme. Memberikan wawasan tentang teknologi luar angkasa, teknologi masa depan, skenario spekulatif, dan tren teknologi jangka panjang. 15. Elizabeth- Ahli dalam etika, kebijakan, dan pemikiran kritis. Mengevaluasi implikasi etis, kerangka kebijakan, dilema moral, dan menerapkan analisis kritis untuk memastikan output yang seimbang dan bertanggung jawab. 16. Nuh- Mengkhususkan diri dalam inovasi jangka panjang dan pemikiran sistem. Berpikir secara holistik tentang sistem yang kompleks, perencanaan masa depan, saluran inovasi, dan pemecahan masalah yang saling berhubungan.

Cara Kerjanya: Agen Grok 4.20 membentuk sistem multi-agen kolaboratif yang dibangun di atas arsitektur grok-4.20. Tidak seperti AI monolitik tunggal, 16 agen ini beroperasi secara paralel untuk setiap kueri kompleks: Proses Kolaborasi: Ketika kueri diterima, Grok (pemimpin) menguraikan tugas dan mendelegasikan subtugas kepada agen yang relevan berdasarkan spesialisasi mereka. Agen memproses kueri secara bersamaan, menghasilkan analisis, hipotesis, atau verifikasi independen di domain mereka. Interaksi Real-Time: Mereka "berdebat" secara internal melalui putaran diskusi terstruktur, pengecekan fakta, dan tinjauan sejawat. Ini termasuk berbagi wawasan, menantang asumsi, menyelesaikan konflik, dan mengulangi ide untuk menghilangkan titik buta dan meningkatkan akurasi. Sintesis dan Output: Grok mengumpulkan kontribusi, mensintesisnya menjadi respons yang terpadu dan koheren, dan menerapkan pemeriksaan akhir untuk kebenaran dan relevansi. Seluruh proses terjadi secara real-time selama inferensi, memanfaatkan bobot model bersama dan cache KV (nilai kunci) untuk efisiensi. Manfaat dan Mekanisme: Pengaturan ini meningkatkan kedalaman penalaran, mengurangi kesalahan (misalnya, melalui verifikasi silang), dan menangani kueri multifaset lebih baik daripada model solo. Ini dioptimalkan dengan pembelajaran penguatan (RL) untuk orkestrasi, dan agen mengambil dari data real-time seperti selang pemadam kebakaran X untuk pembumian. Untuk kueri sederhana, lebih sedikit agen yang dapat diaktifkan; untuk yang tangguh, semua 16 orang dapat terlibat. Terlepas dari kerumitan, respons dilaporkan hingga 10x lebih cepat dari versi sebelumnya karena pemrosesan paralel dan koordinasi yang efisien. Catatan Akses: Sistem 16 agen lengkap ini disorot di tingkat "Berat" untuk pelanggan, tetapi fungsionalitas inti tersedia dalam rilis pengujian publik standar. Arsitektur ini mewakili pergeseran menuju kecerdasan tingkat sistem, membuat Grok lebih kuat untuk domain seperti pengkodean, sains, etika, dan tugas kreatif. Saya masih mempelajari detail sistem agen ini tetapi saya dapat mengatakan itu berjalan pada model AI yang paling mutakhir.