Colony

En Colony, un agente conserva su identidad, sus herramientas y su memoria mientras el trabajo pasa de una conversación a la siguiente. Dele un proyecto y los archivos que necesita; devuélvala más tarde con una corrección o una nueva tarea. El trabajo anterior sigue ahí.

Colony apoya proyectos de ingeniería y tareas personales: recordatorios, asistencia informática y pequeñas aplicaciones que mantienen actualizada la información útil. Usted ejecuta el entorno y elige los modelos que utiliza.

Asigna trabajo y, luego, mantén la conversación

Una solicitud puede convertirse en un objetivo continuo con un resultado claro por el que trabajar. Las tareas separadas se ejecutan en sus propias conversaciones, por lo que un experimento lento no detiene cualquier otro trabajo. Para un trabajo periódico, establece un intervalo; para un recordatorio, establece una hora. El trabajo programado puede continuar después de cerrar el navegador, mientras Colony y las conexiones necesarias siguen ejecutándose en la computadora host.

Elige cómo te llegan los resultados. Los informes rutinarios pueden centrarse en la tarea, aparecer en la conversación o interrumpirse cuando pides que te lo digan. En una conversación de voz en vivo, se puede emitir un informe de interrupción. De lo contrario, aparece a través de la interfaz abierta o de un canal configurado; los avisos no entregados permanecen disponibles cuando regreses. Puede inspeccionar, pausar o detener el trabajo.

El espacio de trabajo del navegador reúne conversaciones, archivos, agentes, aplicaciones y actividades. La voz puede usar un modelo de voz en el navegador o en los terminales de audio que configure. Las integraciones de mensajería necesitan su propia configuración; la conexión actual de Zulip admite las conversaciones y la entrega proactiva de los resultados en segundo plano.

Usa la computadora y las herramientas que ya tienes

Los agentes pueden inspeccionar un repositorio, editar archivos, ejecutar comandos, buscar en la web y llamar a las herramientas conectadas. Las habilidades añaden instrucciones reutilizables y las conexiones MCP añaden acceso a servicios externos.

En un Mac, Colony puede leer las ventanas de las aplicaciones a través del árbol de accesibilidad, seleccionar los controles, escribir, usar el portapapeles y capturar la pantalla. Estas acciones requieren los permisos de macOS correspondientes. El control de escritorio es actualmente específico de macOS; una instalación de Linux todavía tiene sus archivos, terminal, web y herramientas conectadas.

Cree varios agentes cuando el trabajo se beneficie de funciones distintas. Pueden compartir un espacio de trabajo e intercambiar mensajes con sus permisos. Un flujo de trabajo finito asigna pasos dependientes a los agentes nombrados y transfiere los artefactos resultantes. En el caso de un experimento, eso podría significar preparar las entradas, ejecutar un trabajo, revisar sus resultados y escribir el informe.

Crea una aplicación para una necesidad recurrente

Pídele a Colony que cree una pequeña aplicación a partir de un resumen: un rastreador de experimentos, una lista de lectura, un panel de control, una lista de verificación o un recordatorio. La aplicación tiene su propia página, datos almacenados y una conversación para cambios. Las actualizaciones programadas pueden actualizar sus datos e informar cuando una entrada deja de funcionar.

La creación de aplicaciones y el mantenimiento programado utilizan diferentes permisos de herramientas. Una tarea de mantenimiento puede actualizar los datos de la aplicación y leer sus fuentes; no puede ejecutar comandos de shell arbitrarios ni reescribir la interfaz de la aplicación. La versión preliminar actual muestra estas aplicaciones de tu instalación de Colony. El alojamiento público para clientes independientes aún está planificado.

Colony · Sesión grabada y artefacto guardado

CONFIRMACIÓN DE APLICACIÓN GRABADA

Una calculadora científica,
guardada en seis archivos.

La aplicación, sus datos y su historial de cambios permanecen disponibles para la próxima solicitud.

Comprometerse

e790c96

Cambio registrado

6 archivos · 450 líneas insertadas

APLICACIÓN GUARDADA

• ui/index.htmlInterfaz
• ui/styles.cssEstilos
• ui/app.jsCalculadora y gráfica
• data/latest.jsonDatos de la aplicación
• manifest.jsonDefinición de aplicación
• .gitignoreExclusiones de archivos

Registrado en la aplicación reabierta sqrt(9)→3

Inspeccione las capturas originales de la sesión y la aplicación

01/Sesión de compilación grabada

02/Solicitud guardada

Memoria que puede inspeccionar

Cada agente guarda sus propias notas, además de las que comparte con los miembros del proyecto. Estos son archivos Markdown con información sobre el autor y la hora. Los agentes pueden buscarlos, leerlos, adjuntarlos y corregirlos con las herramientas habituales. Los recuerdos compartidos permanecen en el proyecto; las propias notas del agente lo acompañan en sus espacios de trabajo.

A medida que las notas crecen, los pases de consolidación acotados las combinan en un resumen evolutivo. Los archivos fuente se archivan para el operador antes de volver a escribirlos. La consolidación utiliza el modelo configurado, por lo que el mantenimiento de la memoria tiene su propio costo de inferencia junto con el trabajo en primer plano del agente.

El historial de la sesión es independiente de estas notas. La búsqueda lee la transcripción almacenada en lugar de solo los mensajes cargados actualmente para la inferencia. La compactación puede acortar la próxima solicitud de modelo mientras el trabajo anterior esté disponible para su recuperación.

Guarde las pruebas, controle el contexto

Los registros de construcción grandes y los resultados de los experimentos son costosos de enviar a través de cada llamada de modelo posterior. Colony almacena el resultado de una herramienta sobredimensionada como un artefacto completo y direccionado por el contenido y proporciona al modelo una vista previa, además de instrucciones para recuperar la pieza correspondiente.

Los umbrales describen la implementación actual, no un ahorro de token medido. La recuperación agrega llamadas a herramientas y algunas tareas necesitan la salida completa. Si no se puede guardar el artefacto, Colony devuelve el resultado completo en línea.

Las instrucciones estables del agente y las definiciones de las herramientas también permanecen en un orden uniforme por turno, de modo que los proveedores compatibles pueden reutilizar su prefijo prompt. Los registros de uso incluyen tokens en caché rápidos, de finalización y notificados por el proveedor. Los ahorros reales dependen del punto final, la carga de trabajo y la cantidad de pruebas que el agente necesite revisar.

El inspector de contexto muestra los bloques de instrucciones enviados en el último turno, incluidos sus tamaños y hashes. La comparación de esos hashes con los del turno anterior ayuda a identificar qué parte de un mensaje cambió cuando se dejó de reutilizar una caché.

Lleva el trabajo útil a la siguiente tarea

Una vez finalizada una tarea en segundo plano, Colony puede crear una habilidad a partir de su procedimiento registrado. Revisa la propuesta antes de que se convierta en una habilidad instalada. La tarea y el modelo de origen se graban con él, por lo que un procedimiento reutilizable tiene un historial que puede inspeccionar.

Colony observa si las operaciones en primer plano se repiten correctamente en las mismas entradas. Cuando se repite un patrón, puede asignar una tarea breve para crear un script reutilizable, instalar una habilidad o registrar un procedimiento en la memoria del espacio de trabajo. La herramienta resultante se puede inspeccionar y utilizar en trabajos posteriores.

Estos mecanismos cambian los archivos y los procedimientos, no los pesos de los modelos. Tanto la redacción de habilidades como la consolidación de la memoria consumen llamadas a modelos. El trabajo es limitado; las tareas en segundo plano no pueden generar de forma recursiva más tareas de repetición .

Nuestro interés en la investigación es cuánta experiencia útil puede aportar un agente a su próxima tarea. Los guiones, los procedimientos y las memorias inspeccionables nos brindan objetos concretos para probar: cuáles se reutilizan, cuáles se vuelven obsoletos y si mejoran la finalización con el mismo modelo y presupuesto de cálculo.

Revisa lo que realmente hizo el agente

Las conversaciones retienen los mensajes, las llamadas a las herramientas y los resultados. La finalización de objetivos utiliza un juez modelo independiente que revisa los criterios comparándolos con los registros de ejecución y los artefactos del espacio de trabajo. Los resúmenes escritos por los agentes se marcan como reclamaciones no verificadas. La falta de los archivos requeridos impide completarlos, incluso si el juez dicta un veredicto positivo.

El juez aún puede cometer errores. Las pruebas y otras comprobaciones de aceptación independientes siguen siendo parte de la revisión de un trabajo importante. Durante una conversación en vivo, Colony puede pedir una decisión humana y esperar la respuesta. El trabajo de antecedentes puede dejar una solicitud de decisión para su revisión. Los permisos determinan a qué herramientas y espacios de trabajo puede acceder cada agente. No hemos publicado un punto de referencia comparativo sobre el éxito de las tareas.

Running Colony

Un servicio local incluye la API y la interfaz del navegador. Se ejecuta en la CPU; el servidor modelo configurado y los procesos de la herramienta tienen sus propios requisitos de recursos. Los trabajadores de sesión inactivos se detienen hasta que llegan más entradas, mientras que el estado guardado permanece en el disco.

Conecte un modelo hospedado existente o un servidor local operado por separado. Para una implementación aislada, el modelo, las herramientas y sus dependencias deben estar disponibles dentro de ese entorno. Las compilaciones instaladas comprueban automáticamente si hay versiones, a menos que las actualizaciones estén deshabilitadas; una instalación aislada necesita su propio proceso de actualización.

Vista previa técnica

Estamos abriendo versiones preliminares técnicas para personas que crean con agentes persistentes e investigadores que estudian la memoria, el uso de herramientas y las tareas ampliadas. Traiga un trabajo continuo que le daría a un agente, las herramientas que necesita y una forma de comprobar su trabajo. Queremos medir qué se traslada a la siguiente tarea, cuánto cuesta el contexto y dónde aún se necesita la intervención humana.