ระบบ AI ส่วนใหญ่ทำผิดพลาดแบบเดียวกัน

คุณส่งปัญหาตรงไปยังโมเดลภาษาและหวังว่าคำตอบจะถูกต้อง

Watch 30 second demo

ธรรมชาติแก้ปัญหานี้ไปแล้วเมื่อหลายล้านปีก่อน

ในรังผึ้ง การค้นพบไม่กลายเป็นการตัดสินใจเพราะผึ้งตัวหนึ่งตัดสินใจ ผึ้งลาดตระเวนกลับมาที่รังและเต้นรำเป็นเลขแปดบนรวงผึ้งแนวตั้ง — มุมบอกทิศทาง ความยาวบอกระยะทาง และความแรงบอกคุณภาพ แต่การเต้นรำไม่ใช่การพูดคนเดียว ผึ้งพี่น้องติดตามผู้เต้น สัมผัสด้วยหนวด และให้ผลตอบกลับแบบเรียลไทม์ สัญญาณหยุดสามารถหยุดการเต้นได้ทันที เพียงเมื่อข้อความผ่านการตรวจสอบทางสังคม เส้นทางนั้นจึงควรค่าแก่การเดินทาง

WaggleDance สร้างบนตรรกะนี้

ไม่ส่งปัญหาไปยัง LLM โดยตรง แต่ส่งไปยังตัวแก้ที่ถูกต้องก่อน ตรวจสอบผลลัพธ์ด้วยเอเยนต์หลายตัว และใช้โมเดลภาษาเฉพาะเมื่อช่วยได้จริง ทุกขั้นตอนทิ้งร่องรอยที่ตรวจสอบได้ ทุกทางแก้ไขตรวจสอบได้ ทุกรอบเพิ่มความรู้ของระบบ

การเต้นเลขแปดกลายเป็นการนำทางเชิงอัลกอริทึม รังผึ้งกลายเป็นโครงสร้างหน่วยความจำ MAGMA และการพักตอนกลางคืนของผึ้งกลายเป็น Dream Mode — การจำลองที่ระบบทบทวนความล้มเหลวของวัน ทดสอบเส้นทางทางเลือกอื่นนับพัน และตื่นขึ้นมาฉลาดขึ้น

นี่ไม่ใช่อุปมา นี่คือวิศวกรรมของปัญญารวม

ตัวแก้ก่อน ไม่ใช่แชตก่อน
ออฟไลน์ / ไม่เชื่อมต่อ / อุปกรณ์ของคุณเอง
MAGMA: การเล่นซ้ำ, แหล่งที่มา, ความไว้วางใจ
โคลนและลองเลยตอนนี้

⮕ Clone & Run

ดาวน์โหลด fork และรันในเครื่องได้ทันที รีโปทั้งหมดมีใน GitHub โดยไม่ต้องลงทะเบียน

สัญญาอนุญาต: Apache 2.0 + BUSL 1.1 (แกนเปิด + โมดูลที่ป้องกัน) ดูเงื่อนไขบน GitHub.
วันที่เปลี่ยน BUSL: 18 มีนาคม 2030

ทำไมถึงแตกต่าง

AI ไม่เดา

ตัวแก้มาก่อน ตัวตรวจสอบคอยตรวจ LLM เข้ามาเฉพาะเมื่อตัวแก้ที่ถูกต้องไม่เพียงพอ

AI จำทุกอย่าง

MAGMA บันทึกการตัดสินใจ แหล่งที่มา การเล่นซ้ำ และคะแนนความน่าเชื่อถือ ดูได้ว่าเกิดอะไรขึ้น ทำไม และในลำดับใด

AI เรียนรู้ตอนกลางคืน

Dream Mode ทบทวนความล้มเหลว จำลองเส้นทางที่ดีกว่า และสร้างโมเดลที่ดีขึ้นสำหรับวันถัดไป

AI แสดงสถานะของมัน

Hologram Brain ทำให้เห็นสถานะของ 32 โนดได้แบบเรียลไทม์ คุณไม่เห็นกล่องดำ — แต่เห็นระบบที่ทำงาน

AI อยู่ในเครือข่ายของคุณ

ทุกอย่างทำงานในสภาพแวดล้อมของคุณเอง ไม่มีคลาวด์บังคับ ไม่มีข้อมูลพรอมป์ออกนอกระบบ ไม่มีการพึ่งพา SaaS

AI ขยายขนาดได้

โค้ดเดียวกันทำงานตั้งแต่ Raspberry Pi ไปจนถึงระดับโรงงาน ไม่ใช่แค่เดโม ไม่ใช่แค่เฟรมเวิร์ก

โปรไฟล์การประจำการ — รันไทม์เดียวกัน สี่โปรไฟล์

แกดเจ็ต GADGET

RPi, edge, เซนเซอร์

กระท่อม COTTAGE

ออฟไลน์ การเชื่อมต่อไม่สม่ำเสมอ

บ้าน HOME

ระบบอัตโนมัติภายในบ้าน

โรงงาน FACTORY

การติดตาม ความผิดปกติ การตรวจสอบ

Dashboard และ Hologram Brain พร้อมใช้งานทันทีหลังเปิดระบบ ความเร็วในการตอบครั้งแรกขึ้นอยู่กับโปรไฟล์ อุปกรณ์ และโหมดที่ใช้ (เต็มหรือ stub)

เกิดอะไรขึ้นเมื่อคลิก “วิเคราะห์รีโป”?

พรอมป์ถูกส่งตรงไปยัง Grok — และคัดลอกไปยังคลิปบอร์ดเป็น backup

Grok เปิดในแท็บใหม่พร้อมพรอมป์

คุณได้รับการวิเคราะห์รีโปเชิงลึก การเปรียบเทียบคู่แข่งแบบให้คะแนน และการประเมินความเหมาะสมสำหรับอุตสาหกรรม

หากการกรอกอัตโนมัติไม่ทำงาน วางด้วยตนเอง — พรอมป์อยู่ในคลิปบอร์ดแล้ว

คุณสามารถใช้พรอมป์เดียวกันนี้ใน Claude, ChatGPT หรือ LLM อื่นๆ Grok เป็นค่าเริ่มต้นของหน้านี้

Grok วิเคราะห์อะไร

เมื่อคลิก “วิเคราะห์รีโป” ระบบจะทำการวิเคราะห์เชิงลึก:

สถานะโค้ดปัจจุบัน

สาขาหลัก โครงสร้าง โมดูล และ commits ล่าสุด

README เทียบความจริง

สิ่งที่ทำแล้ว เทียบกับสิ่งที่วางแผนไว้หรือเป็นเป้าหมาย

การทดสอบและความสมบูรณ์

ความครอบคลุมการทดสอบ ความสมบูรณ์เชิงปฏิบัติ และความพร้อมใช้งานจริง

Hologram Brain และ MAGMA

โมเดลหน่วยความจำ สถาปัตยกรรมการตรวจสอบ แหล่งที่มา และกลไกความไว้วางใจ

การเปรียบเทียบคู่แข่ง

คะแนน 1-10 บน 6 แกนเทียบกับ บ้าน Assistant, Node-RED, n8n, Open WebUI, LangGraph, AutoGen, CrewAI, Ollama

การประเมินการใช้งานในอุตสาหกรรม

กรณีใช้งานในอุตสาหกรรม ความเสี่ยง ตัวเชื่อมต่อที่ขาดหาย และข้อจำกัดในการประจำการ

พรอมป์วิเคราะห์:

WaggleDance เปรียบเทียบอย่างไร

เครื่องมือแต่ละตัวด้านล่างนี้ดีในสิ่งที่มันทำ การเปรียบเทียบแสดงให้เห็นว่าสถาปัตยกรรม solver-first ของ WaggleDance แตกต่าง — ไม่ใช่ว่าตัวอื่นแย่

vs. บ้าน Assistant

HA: Deterministic rules and automations, but no solver-based routing before the LLM.
WD: Solver-first routing (7+ deterministic solvers) → verifier → LLM only as fallback. Every decision auditable via MAGMA trail.
HA: No autonomous model training, no overnight learning.
WD: 8 sklearn specialist models + Dream Mode overnight learning with canary lifecycle.
HA's advantage: excellent integration ecosystem (2000+ integrations).

vs. LangGraph

LG: Graph-based multi-agent, but LLM-centric — everything goes through the LLM.
WD: Solver-first. LLM is Layer 1 (last), not Layer 3 (first).
LG: No append-only auditing, no canary model training, no dream mode simulation.
WD: MAGMA 5-layer provenance + 8 specialist models + counterfactual simulations.
LG's advantage: stronger cloud ecosystem and documentation.

vs. AutoGen / CrewAI

AG/CA: Multi-agent frameworks, but without deterministic solvers.
WD: 7+ deterministic solvers are routed BEFORE any LLM call.
AG/CA: No edge/factory profiles, no offline-first architecture.
WD: 4 profiles (GADGET → FACTORY), fully offline, from ESP32 to DGX.
AG/CA: No autonomous overnight learning or canary promotion.

vs. Ollama / LocalAI

Ollama: Local LLM engine, no decision-making architecture.
WD: Uses Ollama as one component (Layer 1 fallback), but builds solver routing, MAGMA auditing, specialist models, and Dream Mode on top.
Ollama is the engine. WaggleDance is the whole car.

vs. n8n / Node-RED

n8n/NR: Visual workflow automation tools, excellent flow editors.
WD: Not a visual flow editor but an autonomous multi-agent runtime that learns and improves.
n8n/NR: No sklearn models, no append-only provenance, no counterfactual simulation.
WD: 8 models + 9 SQLite databases + ChromaDB/FAISS + Dream Mode.

การประจำการ — WD's Advantage

Docker: clone → docker compose up -d — Ollama, Voikko (Finnish NLP), and the app all in one.
No separate manual installations in Docker mode.
4 profiles with automatic hardware detection (GADGET / COTTAGE / HOME / FACTORY).

Time Evolution — WD's Decisive Advantage Over ALL Competitors

No competitor improves autonomously over time. WaggleDance is the only one that builds cumulative expertise.

Time	WaggleDance	บ้าน 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.

คำถามที่พบบ่อย

WaggleDance Swarm AI ฟรีหรือไม่?

ใช่ ดาวน์โหลดและรันได้ทันที ส่วน Apache 2.0 ใช้งานได้อย่างอิสระ การใช้งานส่วนบุคคลที่ไม่ใช่เชิงพาณิชย์ของโมดูลที่ป้องกันโดย BUSL อนุญาต สำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์ ดูเงื่อนไขสัญญาอนุญาตบน GitHub

ต้องใช้การเชื่อมต่ออินเตอร์เน็ตหรือไม่?

ไม่ WaggleDance ออกแบบมาเพื่อให้ทำงานออฟไลน์เต็มรูปแบบบนอุปกรณ์ภายใน จำเป็นต้องใช้อินเตอร์เน็ตเฉพาะตอนติดตั้งครั้งแรกและอัปเดต

อุปกรณ์ที่ต้องใช้?

ขั้นต่ำ: Raspberry Pi 4 หรือเทียบเท่า (โปรไฟล์ GADGET) แนะนำ: เซิร์ฟเวอร์ x86 สมัยใหม่สำหรับการจัดการเอเยนต์หลายตัว (โปรไฟล์ FACTORY)

ทำไมต้องใช้ Grok สำหรับการวิเคราะห์?

คุณได้ความเห็นทางเทคนิคที่สองอย่างรวดเร็วสำหรับรีโปสาธารณะ คุณสามารถใช้พรอมป์เดียวกันนี้ใน Claude, ChatGPT หรือ LLM อื่นๆ ได้

MAGMA คืออะไร?

เฟรมเวิร์กการตรวจสอบและ bootstrap ทุกการตัดสินใจของเอเยนต์ถูกบันทึกเพื่อให้มีการตรวจสอบย้อนกลับ และการประเมินความน่าเชื่อถือ

Dream Mode คืออะไร?

โหมดการเรียนรู้ตอนกลางคืนที่ระบบทบทวนความล้มเหลวของวัน จำลองเส้นทางที่ดีกว่า และสร้างโมเดลที่ดีขึ้นสำหรับวันถัดไป — โดยอัตโนมัติ ไม่ต้องให้ผู้ใช้แทรกแซง

หลังเปิดระบบครั้งแรกเกิดอะไรขึ้น?

Dashboard และ Hologram Brain พร้อมใช้งานทันที ความเร็วในการตอบครั้งแรกขึ้นอยู่กับโปรไฟล์และอุปกรณ์