Opisujesz cel. CEO-AI planuje, deleguje zadania wyspecjalizowanym agentom i weryfikuje wynik, zanim uzna się go za gotowy — lokalnie na Twoim urządzeniu, a nie w jakiejś chmurowej czarnej skrzynce.
Argo mierzy koszt na zaakceptowany wynik — nie tokeny. Te wskaźniki pochodzą z zanonimizowanej, opartej na zgodzie (opt-in) telemetrii rzeczywistych instalacji: wyłącznie liczby zagregowane, nigdy treści projektów.
Wciąż zbyt mało zanonimizowanych danych użytkowania, aby wyświetlić wskaźniki — pojawią się po osiągnięciu minimalnej wielkości próby.
Pojedynczy agent szybko dostarcza wiarygodne rozwiązanie. Ale wiarygodność to nie to samo co niezawodność. Argo traktuje planowanie, wdrożenie, przegląd i zatwierdzenie jako oddzielne obowiązki — tak jak dobry zespół.
Argo rozkłada zadanie na części, rozdziela je między wyspecjalizowane role i pozwala im wzajemnie się kwestionować, zanim cokolwiek zostanie napisane. To ujawnia słabości, które pojedynczy agent by przeoczył.
Zmiany powstają najpierw jako patch w izolowanym środowisku i są przejmowane dopiero po weryfikacji. Ty określasz, co Argo może robić automatycznie — krytyczne działania zawsze pozostają osobno chronione.
Każdy przebieg rejestruje, co się wydarzyło: jaki kontekst, jaki model, jakie koszty, jaka weryfikacja. Nawet po miesiącach można prześledzić, dlaczego podjęto daną decyzję.
Opisujesz cel w języku naturalnym. Argo tworzy z niego plan, orkiestruje odpowiednich agentów i dostarcza wynik, który nie tylko wygląda na gotowy — został zweryfikowany.
Argo często zużywa na zadanie więcej tokenów niż pojedynczy czat — a mimo to wychodzi taniej. Praca rutynowa działa na tanich lub lokalnych modelach, a drogie modele czołowe są używane tylko tam, gdzie ich dodatkowa wartość uzasadnia dodatkowy koszt.
Mniej poprawek, mniej czasu na przegląd, więcej zaufania do wyniku — to różnica między agentem a zespołem.