Grote fan van multi-agent systemen, agent-gebaseerde modellering en sociale intelligentie - deze kaders lijken nog steeds echt afwezig in de mainstream AI-discussie, behalve op een paar vreemde plekken. Enkele halfgebakken gedachten: 1. Verwachten dat een model al het werk doet, alles oplost, met nieuwe innovaties komt, etc. is waarschijnlijk niet juist. Dit was een soort impliciete aanname achter *sommige* interpretaties van capaciteitenprogressie. Het 'enkele genie-model' negeert het feit dat inferentiekosten en contextvensters eindig zijn. 2. Mensen overschatten individuele intelligentie: de meeste innovaties zijn het product van sociale organisaties (samenwerking) en marktdynamiek (concurrentie), niet van een enkele genie-savant. Hoewel de laatste natuurlijk ook belangrijk is: hoe slimmer de agenten, hoe beter. 3. Er is nog steeds veel sap te persen uit modellen, maar ik zou denken dat het meer te maken heeft met hoe ze georganiseerd zijn. AI Village is een mooi voorbeeld en benadrukt ook de vele manieren waarop modellen falen en wat er moet worden opgelost. 4. Zodra je de wereld van multi-agenten binnengaat, beginnen ook instellingen en cultuur belangrijk te worden: wat zijn de regels van het spel? Wat wordt aangemoedigd versus wat wordt bestraft? Wat kunnen agenten tegen elkaar doen en zeggen? Hoe worden conflicten opgelost? Het is interessant om te zien hoe sommige protocollen recent zijn ontstaan. We zijn nog steeds erg vroeg! 5. De meeste *waarde* en transformatieve veranderingen die we van AI zullen krijgen, zullen komen van producten, niet van modellen. De modellen zijn de cognitieve ruwe kracht, de producten zijn wat ze nuttig maakt en aangepast aan wat een bepaalde gebruikersgroep daadwerkelijk nodig heeft. Een product is in wezen de brug tussen ruwe potentieel en specifieke bruikbaarheid; in feite zijn veel IDE's vandaag de dag in wezen gekristalliseerde multi-agent systemen.