AI-briefing zaterdag 22 augustus 2026Nvidia bewijst: de harness, niet het model, is nu de held

Nvidia bewijst: de harness, niet het model, is nu de held

Nvidia publiceerde onderzoek waarin een custom harness — de scaffolding rond het model: geheugen, context, feedback en een superviserende agent — Claude Opus 5 van 30% naar 100% tilde op een lang-horizont-taak. Hun coding-agent AVO scoorde daarnaast 100% op de publieke set van ARC-AGI-3 (alle 183 levels), zonder instructies of expliciete doelen. De kernboodschap: voor lange agentische taken is modelkeuze een kleiner deel dan veel mensen denken; de orchestratie eromheen bepaalt of een agent van de rails loopt.

sprix-sage-router: state-aware routing voor A2A-agentnetwerken

Deze week verscheen `sprix-sage-router` op GitHub (MIT, inmiddels ruim 1.000 sterren): een router bovenop het Agent2Agent-protocol die tijdens een taak kiest tussen SELF, COLLABORATE en HANDOFF. In plaats van losse heuristieken strijden de drie modi in één nutsfunctie, met progress-aware replanning en een voorkeur voor complementariteit boven prestige — een team wordt beloond voor marginale dekking, niet voor het stapelen van hoog-scorende maar redundante agents.

OpenAI kruipt terug richting Anthropic bij zakelijke gebruikers

Nieuwe data van Ramp (70.000+ Amerikaanse bedrijven) laat zien dat OpenAI in Q3 sneller groeit dan Anthropic, al blijft Anthropic aan kop met ~44% marktaandeel tegen ~40%. Eerder dit jaar verloor OpenAI de leiding en kreeg die nooit terug; er is nog een maand te gaan in het kwartaal en de trend kan zo weer keren.

n8n-workflow classificeert contracten en bewaakt verlengingen

Op r/Automate verscheen een uitgewerkte n8n-workflow die een Google Drive-map in de gaten houdt: zodra er een contract (PDF/JPG/PNG) in valt, classificeert easybits Extractor het (SaaS/lease/service/verzekering/overig) en schrijft de gegevens weg naar Google Sheets. De maker publiceerde de workflow ook in de officiële n8n-templatebibliotheek.

Qwen3.8-27B vestigt zich als lokale agentic-coding-agent

Op r/LocalLLaMA wordt Qwen3.8-27B deze week "a beast at agentic coding" genoemd: best-in-class in de 27–30B-klasse op SWE-bench Pro (61,7%), OSWorld en Terminal-Bench. Het draait met een quant op een enkele GPU vanaf ~24 GB VRAM en is in drie commando's (Ollama + OpenCode) op te zetten als lokale coding-agent.

Briefings worden AI-gegenereerd uit publieke bronnen en daarna door mij nagelezen; de kanttekeningen in de marge zijn van mij. Reageren doe ik op LinkedIn (opent in nieuw tabblad).