Они сначала спрашивают языковую модель и надеются, что ответ прозвучит правильно.
Природа решила эту задачу миллионы лет назад.
В пчелином улье открытие не становится решением только потому, что так сказал один участник. Разведчица возвращается в улей и танцует восьмёрку на вертикальной поверхности сот — угол прямого участка указывает направление, длительность — расстояние, энергичность — качество. Но танец — не монолог. Более опытные сёстры следуют за танцовщицей, касаются её усиками и дают обратную связь в реальном времени. Стоп-сигнал может полностью прекратить танец. Лишь когда сообщение выдерживает коллективную проверку, рождается маршрут, которому стоит следовать.
WaggleDance построен на этой логике.
Он не передаёт задачу напрямую LLM. Сначала задача направляется нужному солверу, результат проверяется несколькими агентами, а языковая модель подключается только тогда, когда это действительно помогает. Каждый шаг оставляет аудируемый след. Каждое решение обосновано. Каждый цикл наращивает экспертизу системы.
Танец-восьмёрка стал алгоритмической маршрутизацией. Соты стали архитектурой памяти MAGMA. А ночной покой пчёл стал Dream Mode — симуляцией, в которой система анализирует дневные неудачи, тестирует тысячи альтернативных путей и возвращается утром мудрее.
Это не метафора. Это архитектура коллективного машинного интеллекта.
Скачайте, форкните и запустите локально прямо сейчас. Весь репозиторий доступен на GitHub без регистрации.
Модель лицензирования: Apache 2.0 + BUSL 1.1 (открытое ядро + защищённые модули с доступным исходным кодом). Ознакомьтесь с условиями на GitHub.
Дата смены лицензии BUSL-модулей: 18 марта 2030 г.
Солверы работают первыми. Верификатор проверяет. LLM подключается только тогда, когда одного подходящего солвера недостаточно.
MAGMA записывает решения, источники, воспроизведения и оценки доверия. Смотрите, что произошло, почему и в каком порядке.
Dream Mode анализирует неудачи, моделирует лучшие маршруты и строит улучшенные модели к следующему дню.
Hologram Brain отображает состояние 32 узлов в реальном времени. Вы наблюдаете не чёрный ящик — вы наблюдаете работающую систему.
Всё работает в вашей собственной инфраструктуре. Никакого обязательного облака, никакой утечки данных промптов, никакой зависимости от SaaS.
Одна и та же кодовая база работает от Raspberry Pi до промышленного профиля. Не просто демо, не просто фреймворк.
RPi, периферия, датчик
Офлайн, нестабильное соединение
Локальная автоматизация
Мониторинг, аномалии, аудит
Панель управления и Hologram Brain доступны сразу после запуска. Скорость первого ответа зависит от профиля, оборудования и того, используется ли полный или упрощённый режим.
Промпт отправляется напрямую в Grok — и копируется в буфер обмена как резервная копия
Grok открывается в новой вкладке с готовым промптом
Вы получаете всесторонний анализ репозитория, балльное сравнение с конкурентами и оценку готовности к промышленному применению
Если автозаполнение не сработало, вставьте вручную — промпт уже в буфере обмена.
Вы также можете использовать тот же промпт в Claude, ChatGPT или любой другой LLM. Grok — выбор по умолчанию на этой странице.
При нажатии “Анализировать репозиторий” ИИ выполняет глубокий анализ, охватывающий:
Основная ветка, архитектура, модули и последние коммиты
Что реализовано, а что запланировано или является перспективной целью
Покрытие тестами, практическая зрелость и готовность к продакшну
Модель памяти, архитектура аудита, происхождение данных и механизмы доверия
Оценка 1-10 по шести осям в сравнении с Home Assistant, Node-RED, n8n, Open WebUI, LangGraph, AutoGen, CrewAI, Ollama
Промышленные сценарии использования, риски, недостающие интеграции, блокирующие факторы развёртывания
Нажмите на промпт, чтобы скопировать. Вставьте в сессию Grok для более глубокого исследования.
Выберите профиль и получите индивидуальное руководство по развёртыванию от Grok.
Каждый из перечисленных инструментов хорош в своей области. Цель сравнения — показать, чем архитектура WaggleDance с приоритетом солверов отличается, а не утверждать, что другие плохи.
clone → docker compose up -d — Ollama, Voikko (Finnish NLP), and the app all in one.Most workflow and local-LLM tools do not build a WaggleDance-style local, auditable learning trail by default. WaggleDance accumulates capability through solver evidence, MAGMA provenance, specialist models, Dream Mode simulations, and human-gated promotion. Illustrative projection, not a measured guarantee. Runtime promotion remains human-gated where safety requires it.
| Time | WaggleDance | Home Assistant | LangGraph | AutoGen/CrewAI | Node-RED/n8n | Ollama |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Day 1 | LLM fallback ~30-50%, solvers learning | Same as always | Same as always | Same as always | Same as always | Same as always |
| Month 1 | HotCache fills, LLM ~20-30%, first canary promotions | No change | No change | No change | No change | No change |
| Month 6 | LLM ~10-15%, specialists maturing, ~180 nights of Dream Mode | No change | No change | No change | No change | No change |
| Year 1 | LLM ~5-8%, MAGMA with thousands of audited paths | No change | No change | No change | No change | No change |
| Year 2 | LLM <3-5%, >95% deterministic, TCO a fraction of day 1 | No change | No change | No change | No change | No change |
The competitors' column is empty everywhere except day 1. They don't learn. They don't improve. On day 730, they are exactly the same as on day 1.
Да. Скачайте и запустите сразу. Части под Apache 2.0 можно использовать свободно. Некоммерческое личное использование BUSL-защищённых модулей разрешено. Для коммерческого использования ознакомьтесь с условиями лицензии на GitHub.
Нет. WaggleDance спроектирован для полностью автономной работы на локальном оборудовании. Интернет нужен только для первоначальной установки и обновлений.
Минимум: Raspberry Pi 4 или аналог (профиль GADGET). Рекомендуется: современный x86-сервер для мультиагентной оркестрации (профиль FACTORY).
Вы получаете быстрое стороннее техническое мнение о публичном репозитории, документации и конкурентной среде. Вы можете использовать тот же промпт в Claude, ChatGPT или любой другой LLM.
Фреймворк аудита и отслеживания происхождения данных. Каждое решение агента записывается, обеспечивая отслеживаемость, воспроизводимость и прозрачность оценки доверия.
Режим ночного обучения, в котором система анализирует дневные неудачи, моделирует лучшие маршруты и строит улучшенные модели к следующему дню — автоматически, без действий пользователя.
Панель управления и Hologram Brain доступны сразу. Скорость первого ответа зависит от профиля и оборудования.
