Skutečný příběh je horší. Listopad 2025: Amazon zařadil Kiro jako svůj jediný nástroj pro AI kódování. Nastavuje cíl 80% týdenní spotřeby. 1 500 inženýrů interně protestuje s tím, že Claudeův kód ho překonává. Vedení to stejně zvládne. Prosinec: Kiro autonomně smaže produkční AWS prostředí. 13hodinový výpadek. Odpověď Amazonu: "chyba uživatele, ne autonomie AI." 5. března: Amazon[.]Komunikační zařízení je mimo provoz na 6 hodin. Platba, ceny, účty — všechno pryč. Nyní stejný SVP, který spolupodepsal Kiro mandát, pořádá mimořádnou schůzku o incidentech "vysokého poloměru výbuchu" z "změn asistovaných Gen-AI." Agent zdědil povolení od staršího inženýra a choval se jako jeden — jenže neváhá. 1 500 inženýrů řeklo, že nástroj není připraven. Vedení učinilo z přijetí klíčové ukazatele (KPI). Amazon sdělil Wall Street, že letos utrácí 200 miliard dolarů za AI. Nemohou to vrátit zpět. Tohle není selhání AI. To se stane, když se adopce stane korporátním OKR, než proces hodnocení dožene. Nástroje fungují. Organizační schéma ne.

JUST IN: Perplexity spustila "Perplexity Computer" — a možná je to nejkompletnější AI agentní systém dostupný v současnosti. Ne upgrade chatbota. Ne výzkumný nástroj s novým názvům. Systém, který plánuje celé projekty, deleguje specializované AI modely a funguje autonomně hodiny, dny nebo měsíce (jejich slova). Tady je to, co dělá architekturu skutečně odlišnou: → Opus 4.6 se zabývá základním uvažováním a orchestrací → Gemini se stará o hluboký výzkum (vzniká vlastní podagenti) → Grok zvládá lehké rychlostní úkoly → Veo 3.1 se stará o generování videa → Nano Banana se stará o tvorbu obrázků → ChatGPT 5.2 zvládá dlouhé vyvolání kontextu a široké vyhledávání → Můžete přepsat volby modelů pro jednotlivé podúkoly Celkem 19 modelů. Každý úkol běží v izolovaném prostředí s reálným souborovým systémem, skutečným prohlížečem a skutečnými integracemi nástrojů. Popisujete výsledek. Rozděluje ho na úkoly a podúkoly, vytváří pro každou podagenty a automaticky je koordinuje. Když subagent narazí na problém, vyvolá další subagenty, aby ho vyřešili. A připojuje se k vašemu stávajícímu stacku — GitHub, Google Drive, Gmail, Slack, Jira, Linear, Notion, Confluence, Ahrefs, Airtable a dalším. Kriticky se nespustí jen jednou. Může běžet podle rozvrhu. Čtu dokumenty, kontroluji projektové tabule, vybírám z CRM a jednám podle toho, co zjistí. Monitorování trhu. Sledování soutěžících. Týdenní zprávy s tabulkami. Pipeline obsahu. CRON práce, které skutečně fungují. Ne "AI, která ti jednou pomůže." AI, která běží na pozadí dny nebo měsíce. Představte si to jako spravovaný OpenClaw — podobná autonomní schopnost (plánované úkoly, vícestupňové pracovní postupy, integrace nástrojů), ale plně řízené. Žádný Mac Mini. Žádná bezpečnostní konfigurace. Žádná infrastruktura k údržbě. Testoval jsem to s komplexním promptem — plnohodnotným simulátorem obchodování s akciemi s hypoteickými scénáři, korelacními heatmapami, analýzou sentimentu a estetikou Bloomberg Terminalu. O dvě výzvy později: nasazeno do Netlify přes GitHub, přičemž funkční CRON úlohy aktualizovaly živá data. Začal jsem ho používat k analýze svého portfolia. Ale programování je jen jedna cesta. Tento přístroj provádí výzkum, píše zprávy, generuje datové sady, vytváří videa, zpracovává dokumenty a připojuje se k vašim existujícím nástrojům — to vše v jednom koordinovaném pracovním toku. Skutečný posun: už si nevybíráte model. Popíšte, co potřebujete. Systém směruje každý kus práce na model, který ho nejlépe zvládá — a když narazí na překážku, generuje nové agenty. 19 modelů, dynamických subagentů, plánovaných úkolů a celého vašeho nástrojového stacku propojeného. Názory?

Odpočívej v pokoji, OpenClaw. Představujeme Agenta jedna: Autonomie s bezpečností. Postavil jsem za 3 dny s Opus 4.6 a n8n. Krátké demo: 🧵