De flesta bedömer robotar efter deras utseende av intelligens. Det missar poängen. Det avgörande är hur intelligens presterar i verkliga miljöer, där förhållandena varierar och fel får konsekvenser. Det är här @openmind_agi utmärker sig. Traditionell robotik bygger på en enda intelligensslinga. När det misslyckas, stannar allt upp. @openmind_agi designar dock robotik som ett nätverkssystem: - Delade data mellan robotar och tillverkare - Inbyggd identitet för samordning och förtroende - Beslutsfattande med flera agenter, inte isolerade modeller Detta tillvägagångssätt gör intelligens motståndskraftig som standard. Robotar lär sig av varandra, och systemet anpassar sig när enskilda modeller brister. Verkliga installationer, som live-falldetektion, validerar denna metod. Det finns ingen återställningsknapp; System fungerar antingen eller fallerar. @openmind_agi undviker också hårdkodat beteende. Modulära "packs" gör det möjligt för robotar att växla mellan miljöer utan att behöva bygga om stacken. Deras införandestrategi speglar tekniken: börja med universitet, ge byggare riktiga robotar och ett levande system från dag ett, och låt kapaciteten växa. När robotik går in i nästa fas kommer det inte att handla om utseende. Det kommer att handla om intelligens som skalar, anpassar sig och fungerar kollektivt. gMind, grabbar!