90. Multi-agent AI: Varför det kraschar när alla delar funkar

Tänk dig ett system där varje del funkar perfekt. Du testar dem en och en. Allt grönt. Sedan sätter du ihop dem — och systemet kraschar. Det är inte ett AI-problem. Det är ett koordinationsproblem. Och om du har jobbat i sälj, i projekt, eller i vilken organisation som helst, känner du igen det direkt.

I det här avsnittet går jag igenom en rapport från Galileo AI (nu del av Cisco) som identifierar exakt varför multi-agent AI-system misslyckas i produktion. Och jag kopplar det till 25 år av egna koordinationskollapser i B2B-sälj.

I det här avsnittet:

• Varför koordinationskostnader skalas exponentiellt — och vad det faktiskt innebär

• Tre konkreta felmönster (context loss, infinite loops, the more-agents paradox) som jag känner igen från sälj

• Varför koordinationsförmåga från sälj och projektledning är direkt transferable till AI-system-design

Ämnen: multi-agent AI, AI engineering, agent-arkitektur, AI i produktion, koordinationsproblem, karriärbyte till kod, .NET-junior

Gillar du podden? Swisha en kaffe  — Anders Kodar, 070-334 43 21

Anders Kodar — junior i kod, senior i konsekvenser

github.com/andersabjorn

Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.