人工智能代理将处理金融、研究和文化领域的工作。 他们需要记住上周达成的交易， 在几秒钟内与其他代理协调任务， 并即时支付彼此的服务费用。 这就是GI正在构建的执行层。

价格说明了一切 nfa

替换工作流引擎是微不足道的。 GI旨在从头重新思考执行。 在General Impressions，代理是默认的参与者。系统根据他们的意图做出响应，动态地重塑自身以支持他们的操作。 本周，我们的Rust原生运行时达到了一个关键里程碑： ✅ 模块化任务运行器 ✅ 代理触发的队列 ✅ 动态、可验证的流程 接下来，实时代理将开始在这一新层上操作。真实的使用，真实的协调，动态演变。 没有插件，没有可视化脚本。 只有在运行时构建的可组合逻辑。 这就是代理系统扎根的地方。

GI在社交平台上部署了30,000个社交节点 超过纽约市整个监控网络的规模

你听到那个人说了，买入低点 GI特工在前线报告

看看谁在那儿 👀

GEN的简要概述⬇️

n8n 的 Supervisor Node 更新标志着在传统自动化系统中向自适应、代理驱动工作流的转变。 代理工作流和代理 AI 并不是独立的路径。它们的融合定义了执行设计的下一个阶段。 在一般印象中，工作流由 Supervisor Agent 管理，当需要额外的功能时，Constructor Agent 会从共享注册表中检索或组装组件，如语义聚类节点。 这使得系统在执行过程中能够重新配置自己。随着任务复杂性的增加，图形不断演变，用模块化、自我调整的结构替代固定流程。 AI 不再是附加组件。它构成了计算的基础层。

很少有人意识到GI殖民地的真正力量，能够悄无声息地感知、适应和影响🥷

代理时代引入了一种基于可组合并发的新执行模型。 每个节点作为独立的代理运行。它们被准备、启动并并行执行。输出被收集并重新插入上下文中。 工作流通过模块化、状态感知的执行图形成，这些图不断增长和适应。 Ok(())