Paul Arends
Om zijn tijd terug te winnen, heeft Paul een lokaal AI-systeem met meerdere agenten gecreëerd met behulp van Gemini 3.6 Flash binnen Google Antigravity. Dit systeem wordt gebruikt om landbouwgegevens in silo’s te integreren en de dagelijkse winstgevendheid te berekenen. In plaats van API of webscraping maakt het systeem gebruik van een op mappen gebaseerde lokale bestandsinterface. Wanneer CSV-gegevens worden geëxporteerd of foto’s van papieren kwitanties, pdf’s en facturen worden opgeslagen in een bewaakte map, haalt de multimodale kracht van Gemini visuele en numerieke statistieken op en voegt deze samen, zodat de gegevens onder controle van Paul blijven.
Een gespecialiseerde workflow met meerdere agenten vervangt lange instructies door gespecialiseerde, georkestreerde rollen, zoals de Orchestrator die de algehele dagelijkse workflow beheert, de Inslikkingsmiddelen die raw-bestanden standaardiseren, de Analyseagent die biologische en meteorologische effecten beoordeelt, en de Informatieplichtige die duidelijke samenvattingen genereert in natuurlijke taal. Het systeem zet onbewerkte bestanden automatisch om in een samenhangend bedrijfsoverzicht.
Het doel van Paul is om onafhankelijke boeren te voorzien van technologie waarmee ze hun activiteiten kunnen stroomlijnen. Gemini 3.6 Flash heeft geholpen om de dagelijkse activiteiten van Paul eenvoudiger te maken. Het systeem is ontworpen voor geavanceerd redeneren, gereedschap en codering en heeft bepaalde kenmerken zoals een contextvenster van 1 miljoen tokens en een maximale uitvoer van 64.000 tokens.
Het systeem is ontworpen om de belangrijkste maatstaf van Paul te optimaliseren: de dagelijkse statische variabele marge (SVM). SVM houdt de marktprijzen constant, waardoor echte biologische en operationele efficiëntie wordt geïsoleerd van marktruis. Dit biedt Paul nuttige informatie voor zijn landbouwactiviteiten.
BRON
