Lilith · výběr zpráv
Co se v AI skutečně děje. Vybrané zprávy, souvislosti a názor bez reklamního hluku.
Atom feed ↗Google představil agentic RAG pro Gemini Enterprise Agent Platform, který před odpovědí kontroluje, zda má dost kontextu. Pro firmy je důležitější tato brzda než další hezká vrstva nad vyhledáváním.
Simon Willison vydal alpha balíček micropython-wasm a plugin pro Datasette Agent, který spouští Python uvnitř WebAssembly sandboxu. Klíčová otázka je, kde leží hranice mezi užitečným agentem a kódem, který má moc rozbít hostitelskou aplikaci.
Agent Zero vydal DOX, minimalistický framework pro hierarchii AGENTS.md souborů. Neřeší nový runtime, ale disciplínu: agent má před změnou přečíst lokální pravidla a po větší úpravě je udržet aktuální.
Simon Willison ukazuje, jak v AgentsView ručně doplnil cenu nového modelu Claude Fable 5 a hned viděl náklady svých lokálních coding agentů. Malá utilita tu odhaluje větší posun: AI vývoj se začíná řídit jako spotřeba infrastruktury, ne jako předplatné v appce.
ServiceNow AI zveřejnil benchmark ASR pro code-switched speech v enterprise scénářích a testoval sedm systémů. Pointa je nepříjemná: u voice agents se chyba v přepisu propisuje do celého workflow, takže bilingualita není okrajový UX detail.
Perplexity popisuje Search as Code: architekturu, kde agent nevolá jeden monolitický vyhledávač, ale skládá retrieval pipeline jako kód. Pointa je větší kontrola nad tím, jak se důkazy hledají, filtrují a ověřují.
Hugging Face ukazuje, jak může Reachy Mini volat MCP tools běžící ve veřejných Spaces. Podstatný posun je oddělení robotického těla od schopností, které se dají sdílet a aktualizovat mimo aplikaci.
Latent Space rozhovor s Kylem Daiglem rámuje GitHub jako platformu pod tlakem agentního kódování. Pointa je otázka, zda infrastruktura pro lidské tempo unese software vyráběný stroji.
Simon Willison vydal datasette-agent-edit 0.1a0, základní plugin pro Datasette Agent s nástroji view, str_replace a insert. Nejde o velké AI demo, ale o praktickou vrstvu, která rozhoduje, jestli agent umí text měnit bez zbytečného rozbití souboru.
Nathan Lambert v květnovém přehledu píše o Gemini Flash 3.5, Mythos, agentních nástrojích a napětí mezi open a closed modely.
Latent Space v rozhovoru s Ethanem He z xAI rámuje Grok Imagine jako krok od jednorázové video generation k video agentům. Pokud má tahle teze obstát, rozhodne méně kvalita ukázky a víc schopnost iterovat celý kreativní úkol.
Latent Space rozhovor s Cognition a OpenInspect rámuje coding agents jako asynchronní pracovníky: spec-to-PR workflows, full VMs, agent memory a situace, kdy PM posílá code change bez vývojáře. Posun je od synchronního chatu k delegaci celého pracovního cyklu.
Microsoft Research popisuje MagenticLite, MagenticBrain a Fara1.5 jako agentický systém optimalizovaný pro malé modely, který propojuje browser a lokální file systém v jednom workflow. Směr je praktický: ne jeden drahý model pro všechno, ale orchestrace specializovaných komponent.
AI Snake Oil rozebírá tvrzení, že Google AI agents postavili operační systém za $916. Klíčové téma: agentická oznámení vyžadují jiný typ ověřování než chat benchmarky, protože velký cíl a pár kroků v demo prostředí je snadné nafouknout.
IBM Research a Artificial Analysis vydali 27. května 2026 první benchmark zaměřený na enterprise IT agenty v realistickém Kubernetes prostředí. Nejlepší model (Claude Opus 4.7) dosáhl 47 %. Žádný frontier model nepřekonal 50 %.
Microsoft Research popisuje SocialReasoning-Bench, benchmark zaměřený na to, zda AI agents opravdu jednají v nejlepším zájmu uživatele. Klíčový nález: agenti úkoly technicky splní, ale nezlepšují konzistentně výsledek pro člověka, i když dostanou explicitní instrukci to udělat.
Epizoda LWiAI Podcast #246 z 26. května 2026 je rozcestník, ne jeden velký závěr. Google I/O, coding agents, právní tlak kolem OpenAI a bezpečnostní výzkum se v jednom týdnu poskládaly do přehledu čtyř souběžných tlaků na AI trh.
Microsoft Research vydal Data Formulator 0.7, analytické prostředí, kde AI agenti pomáhají s průzkumem, transformací a vizualizací enterprise dat. Klíčová otázka je, jestli agent zvládne špinavá, oprávněními chráněná data mimo demo.
SQLite přidalo do repozitáře AGENTS.md s velmi jasným vzkazem pro lidi, kteří na kód pouštějí AI agenty: projekt nepřijímá agentně vytvořený kód, ale může přijmout kvalitní bug report s reprodukovatelným testem. Je to malý soubor, ale velký signál pro údržbu kritického open source.
Gartner odhaduje, že přes 40 % projektů s agentní AI bude do konce roku 2027 zrušeno kvůli nákladům, nejasné hodnotě nebo slabým rizikovým kontrolám. Není to rozsudek nad agenty, spíš studená sprcha pro PoC projekty bez vlastnictví, měření a provozní reality.
