Японская компания Sakana AI выпустила Fugu — систему, которая работает как единая языковая модель через OpenAI-совместимый API, но фактически является оркестратором для множества специализированных ИИ-агентов. Модель самостоятельно управляет выбором и переключением между различными открытыми и закрытыми нейросетями в зависимости от задачи, что позволяет оптимизировать соотношение вычислительных затрат и качества ответов без ручной настройки маршрутизации.

Архитектура системы опирается на исследования в области машинного обучения для автоматического распределения ролей, где координатор динамически назначает агентам функции мыслителя, исполнителя или проверяющего. В отличие от жестко заданных разработчиками сценариев, система самостоятельно формирует паттерны взаимодействия между моделями, разбивая сложные многоступенчатые запросы из области программирования, математики и анализа данных на подзадачи. При этом пользователи могут ограничивать пул доступных агентов, исключая конкретных провайдеров для соблюдения корпоративных требований к конфиденциальности и безопасности данных.

Система представлена в двух версиях: базовая Fugu для повседневных задач с фокусом на баланс скорости и производительности, а также Fugu Ultra, задействующая расширенный пул узкоспециализированных агентов для сложных вычислений. Подобный подход к созданию мета-моделей означает постепенный отказ от зависимости от одного поставщика ИИ-решений в пользу использования коллективного интеллекта разрозненных систем, в результате чего основная техническая ценность смещается от разработки самих моделей к алгоритмам их эффективной синхронизации.