Sakana выпустила платформу оркестрации многoагентных систем под названием Fugu, которая распределяет работу между несколькими языковыми моделями через совместимый с OpenAI API. Система либо выполняет задачи от начала до конца, либо декомпозирует их и направляет подзадачи таким моделям, как Anthropic, OpenAI, Qwen, GLM и DeepSeek.

Архитектура и маршрутизация

Платформа автоматически подбирает инструменты в соответствии с требованиями проекта и может направлять подзадачи через разных провайдеров, чтобы использовать их сильные стороны и снизить узкие места. Эта конструкция также позволяет применять операционные обходные решения для ограничений экспорта, аналогичные подходам, ранее наблюдавшимся в других проектах.

Сценарии применения

Примеры задач, на которые нацелена система, включают оптимизацию конфигураций обучения для определённого GPU, прогнозирование рыночных цен и анализ с генерацией конструкций устройств. Слой оркестрации стремится объединить взаимодополняющие возможности моделей в скоординированные рабочие процессы.

• Поиск оптимальной настройки обучения для заданной конфигурации GPU.
• Прогнозирование динамики рыночных цен с использованием входных данных ансамбля моделей.
• Анализ конструкций и создание схем для аппаратных прототипов.

Версии и стоимость

Sakana предлагает облегчённую версию, Fugu, предназначенную для повседневного кодирования и чат-взаимодействий, и более тяжёлую версию, Fugu Ultra, рассчитанную на многоэтапный анализ, рабочие процессы в области кибербезопасности и научные исследования. В практических тестах внутренняя оркестрация создавала обширные скрытые каскады вызовов, которые значительно увеличивали потребление токенов и стоимость.

В одном тесте разработки торгового терминала, Fugu Ultra потребляла примерно $0.51, в то время как GLM-5.2 — примерно $0.03, разница примерно в 17 раз. Это несоответствие подчёркивает, как автоматическое перечисление подзадач может раздуть итоговые счета за использование.

Интеграция и интерфейс

Продукт в настоящее время не включает нативный веб-чат; вместо этого он выдает API-ключи, которые пользователи могут интегрировать в шлюзы и инструменты, такие как OpenRouter и Codex. Таким образом, рабочий процесс ориентирован на API и предназначен для встраивания в существующие среды разработчиков.

Заметки о производительности

На реальных проектах Sakana сообщает, что оркестрация работает на уровнях, сопоставимых с ведущими моделями, при этом предупреждая о непредсказуемом накладном расходе токенов из‑за внутренней логики маршрутизации. Командам, рассматривающим платформу, следует взвесить преимущества оркестрации и возможный рост потребления.