“AI sees itself” is not an architecture.

Mirror recognition, if you want to talk about it seriously, should be modeled as a bounded, governed event under reflection — not as consciousness fanfiction.

New paper:
zenodo.org/records/1901...

Demo Monday.

#AI #AISafety #AgentSystems

Agents are ditching RAG for pure vector search—because memory frameworks already store embeddings. Find out why similarity search is becoming the go‑to retrieval infra for LLM agents. #VectorSearch #AIMemory #AgentSystems

🔗 aidailypost.com/news/agents-...

Emergent AI як працює мульти-агентна архітектура 2026 Розбираємо, як працює Emergent AI: структура агентів, emergent behavior, reflection loops, техстек (Next.js, Supabase), ризики та порівняння з LangGraph

Детальна розбірна архітектура Emergent AI 2026: як агенти приймають рішення та взаємодіють у системі. Технічний гайд для розробників і AI-ентузіастів.
🔗 webscraft.org/blog/yak-pra...
#EmergentAI #AgentSystems #AI

Scaling agent systems to solve complex tasks can lead to inefficiencies. We introduce asymptotic analysis with #LLM primitives (#AALPs) to model and optimize computational cost as systems grow.
Read our paper: ow.ly/ALHq50W2YaM
Dive into our blog: ow.ly/YuF950W2YaL
#AgentSystems

From tool calling to multi-agent orchestration—LLMs now interact via the Model Context Protocol (MCP) for scalable, modular workflows. Agents coordinate tasks through JSON-RPC, powering the next generation of AI systems.
#LLM #MCP #AgentSystems #AI #OpenAI #Anthropic