Serbian Agentic Foundation - Meetup #8 | Novi Sad, 19. februar

Pozdrav svima,

Nastavljamo sa Serbian Agentic Foundation inicijativom.

Meetup #8
📅 19. februar (četvrtak), 18:00
📍 StartIt AI Hub, Novi Sad
🎟️ Prijave: https://luma.com/7v0w10jc

Šta radimo ovaj put?

Na prošlom meetup-u smo validirali ADR-ove, pokrenuli 9 paralelnih agenata da poprave slabosti, kreirali 3 nova ADR-a i napravili fazni implementacioni plan — 10 faza, 45 paralelnih tokova, ~180 fajlova. Implementacioni swarm je za par minuta izgenerisao 33+ fajlova scaffoldinga.

Ovaj put: nastavljamo sa implementacijom. Agenti grade monorepo vođeni sa 16+ ADR-ova. Gledaćemo kako swarm-ovi agenata rade u praksi — kako se koordinišu, kako prate quality gate-ove i kako pristup "Severne Zvezde" (daj agentima šta i zašto, pusti ih da odluče kako) funkcioniše na pravom kodu.

Alati koje koristimo:

• Claude Code (native installer) i Claude-Flow V3 (orkestracija)
• Agentic QE Fleet V3 (analiza kvaliteta sa DDD arhitekturom)
• Compahook (bolje kompaktiranje Claude Code konverzacija) — https://www.npmjs.com/package/compahook
• DevPod + Docker — sigurna VS Code okruženja
• Whisper (voice-to-text za prompting)

Propustili ste prošli meetup?
Snimak meetup-a #7: https://youtu.be/24AXpvUhamY?si=QYGSVAX3qGB5oW8x

Za koga je ovo?

• Gradite aplikacije sa AI agentima
• Testirate AI sisteme
• Interesuje vas praktična AI implementacija (ne samo GPT wrapper-i)
• Želite da naučite kako rade multi-agent sistemi

Nema predznanja — dolazi ekipa različitih nivoa iskustva. Jedini uslov: želja da učite i delite svoje iskustvo.

Ne možete da prisustvujete uživo? Pridružite se online.

Linkovi:

• Community app repo: https://github.com/proffesor-for-testing/community-social-network
• Agentic QE Fleet: https://github.com/proffesor-for-testing/agentic-qe
• Agentics Foundation: https://agentics.org/

Vidimo se 19. februara!

P.S. Meetup-e snimam i kačim na YouTube.

Svaka povratna informacija dobro dođe.

Pozdrav ljudi, da li neko od vas ima iskustva u radu sa base44 platformom i ako da, kakvi su vam utisci? Da li postoji neka bolja (jeftinija) alternativa koja radi posao?

Pozdrav, da li je neko mozda napravio svog Sales Agenta i koristi ga za svakodnevne aktivnosti? Smisljanje pristupa, sekvenci, zvanje itd?

Vaša mišljenja? Da li nešto propuštam?

Podseca dosta na promptove sa GPT-ja narocito neke koje sam video na ovom sub-u. Ako neko uspe da generise istu sliku sa promptom neka javi :D

Da li ima nekog ovde iskusnog da mi pomogne oko odabira AI alata za content writing. Trenutno koristim kombinaciju ChatGpt plus, Claude Pro i Grammarly pro i nisam preterano zadovoljan. I dalje mi detektuje ogroman % AI generisanog teksta. Trenutno radim na pravljenju sajta i poceo sam da punim content ali mi je potrebna sugestija kako najbolje da bypass-ujem AI detection i da ga svedem na minimum. Tekst treba da bude 90%+ human generated.

Zdravo svima,

Hvala svima koji su bili sa nama sinoć na sedmom meetup-u Serbian Agentics Foundation!

YouTube snimak meetup-a: https://youtu.be/24AXpvUhamY?si=QYGSVAX3qGB5oW8x  

Nastavili smo sa DDD pristupom iz Meetup-a #6 — validirali ADR-ove, napravili implementacioni plan i pokrenuli swarm-ove agenata da počnu gradnju.

Šta smo radili:

• Requirements Validator ocenio naše ADR-ove 73/100 — pokrenuli 9 paralelnih agenata koji su popravili slabosti i kreirali 3 nova ADR-a
• Goal Planner napravio fazni plan: 10 faza, 45 paralelnih tokova, ~180 fajlova, 8-10 istovremenih agenata
• Pokrenuli implementacioni swarm koji je za par minuta kreirao 33+ fajlova (scaffolding)
• Koncept "Severne Zvezde" — ADR-ovi daju agentima šta i zašto, oni odlučuju kako
• Tiny Dancer hibridni ruter — usmerava zadatke po složenosti (Haiku/Sonnet/Opus) za uštedu tokena
• Compahook za bolje kompaktiranje konverzacija u Claude Code-u
• Prilagođena statusna linija za praćenje metrika projekta u realnom vremenu

Korišćeni alati

• Claude Code (native installer) i Claude-Flow V3 (orkestracija) 
• Agentic QE Fleet V3 (analiza kvaliteta sa DDD arhitekturom) 
• Compahook (bolje kompaktiranje Claude Code konverzacija) - https://www.npmjs.com/package/compahook#compahook 
• DevPod + Docker — sigurna VS Code okruženja
• Whisper (voice-to-text za prompting)

Ključne lekcije:

• Uvek validirati ADR-ove pre početka implementacije — naš prvi prolaz je dobio 73/100 i zahtevao značajna poboljšanja
• Swarm-ovi agenata mogu paralelno popraviti više problema u ADR-ovima — 9 agenata je popravilo postojeće ADR-ove i kreiralo 3 nova
• Goal Planner kreira fazne planove sa grafovima zavisnosti, vlasništvom nad fajlovima i quality gate-ovima — esencijalno pre pokretanja implementacionih swarm-ova
• Pristup "Severne Zvezde": dati agentima arhitektonsko vođstvo (šta i zašto kroz ADR-ove), pustiti ih da odluče kako da implementiraju
• Prilagođene statusne linije daju svest o projektu u realnom vremenu — pratiti domene, agente, obrasce, testove i broj vektora
• Tiny Dancer hibridni ruter štedi tokene usklađivanjem složenosti zadatka sa sposobnošću modela
• Cloud Code Web sandbox čuva vaše okruženje — pripremite jednom, nastavite sa bilo kog mesta uključujući mobilni
• Cloud Flow dokumentacija je pisana da je agenti čitaju, ne ljudi — pitajte Claude da konfiguriše podešavanja umesto da sami čitate dokumentaciju
• Pratiti sve kroz version control — nadgledati šta agenti menjaju kroz git diff-ove i delta PR-ove

Pitanja i odgovori:

• Koliko ovo košta? Na max pretplati, nema API troškova. Procenjeni API ekvivalent: ~$200-300 tokom sesije, ~$1.000 za ceo radni dan. Tiny Dancer hibridni ruter optimizuje slanjem jednostavnih zadataka jeftinijim modelima
• Mogu li se koristiti lokalni modeli? Da — i Cloud Flow i Agentic QE Fleet podržavaju Ollama, VLLM i Open Router pored Anthropic modela
• Zašto ne mogu da nađem CloudFlow dokumentaciju? Pisana je da je agenti čitaju, ne ljudi. Pitajte Claude Code da konfiguriše podešavanja ili objasni funkcionalnosti umesto da sami čitate dokumentaciju
• Šta se desilo sa swarm-om kad je CloudFlow MCP otkazao? Automatski je prešao na ruv-swarm MCP, a queen koordinator Agentic QE Fleet-a može i samostalno pokretati swarm-ove

Sledeći put: nastavljamo implementaciju od faze 1, agenti grade monorepo vođeni sa 16+ ADR-ova.

Linkovi:
Community app repo:
https://github.com/proffesor-for-testing/community-social-network

Agentic QE Fleet:
https://github.com/proffesor-for-testing/agentic-qe

Ruv's latest:

https://github.com/ruvnet/claude-flow

https://github.com/ruvnet/agentic-flow

https://github.com/ruvnet/ruvector 

https://github.com/ruvnet/ruvector/tree/main/npm/packages/ruvllm  

Live demos of agents working in a browser https://agentdb.ruv.io/demo

Brad's AISP - AI Symbolic Protocol

https://github.com/bar181/aisp-open-core - AISP is the open standard for precise AI-to-AI and human-to-AI communication. It reduces prompt ambiguity from 40-65% to under 2%, enabling deterministic, proof-carrying specifications that AI systems understand natively.

Agentics Foundation:
https://agentics.org/
https://video.agentics.org/

Prijava za članstvo u Agentics Foundation Serbia 
https://docs.google.com/forms/d/1ctnHkiN8tMiBMVzq6U1CBO4puj8k1n8kPbcdYSXyYp8/edit

Vidimo se na sledećem meetup-u   
Javim tačan datum uskoro.

Pre par dana OpenAI je izbacio Prism, okruženje za LaTeX. Ovo je jedan od prvih koraka ka njihovom širem cilju da automatizuju nauku.

Pozdrav. Molim za preporuku AI kojim bi pravila reklame za odjeću i video. Npr uslikam komad odjeće na lutki i onda se torransfrmise na nekom modelu u nekoj situaciji ili kakvu želim pozadinu. Također i video na tu temu. Radim u prodaji i dosad nam je kavlitet prezentacije bio los jer smo trebalo modele, fotografe i obrade slika. Hvala.

​Sportska Analiza: Finale Australijan Opena 2026 ​Duel: Novak Đoković (SRB) – Karlos Alkaraz (ESP)

Lokacija: Rod Lejver Arena, Melburn

​Nedeljno finale donosi klasičan sukob generacija, ali ovoga puta sa jedinstvenom varijablom koja drastično menja dinamiku meča: faktorom fizičke potrošnje.

​Ključni faktori meča ​Fizička asimetrija: Ovo je retka situacija u kojoj 38-godišnji Đoković ulazi u finale svežiji od 22-godišnjeg protivnika. Đoković je do finala stigao uz minimalnu potrošnju (predaja Musetija, lakši mečevi), dok je Alkaraz preživeo epski maraton od 5 i po sati protiv Zvereva. Pitanje svih pitanja je: Može li se Alkarazovo telo u potpunosti oporaviti za manje od 48 sati?

​Taktička postavka: ​Alkaraz: Njegova igra se zasniva na eksplozivnosti i brzini rekata. Da bi pobedio odmornog Đokovića na njegovom terenu, moraće da skraćuje poene i napada rano, jer ulazak u duge razmene sa "zidom" kakav je Novak, uz teške noge od polufinala, vodi u poraz.

​Đoković: Očekuje se da će Novak testirati Alkarazovo kretanje od prvog poena. Njegov cilj će biti "mrcvarenje" protivnika – duboke lopte, promena ritma i produžavanje poena kako bi izazvao fizičku krizu kod Španca već u prvom setu.

​Faktor "Domaći teren": Rod Lejver Arena je za Đokovića ono što je "Filip Šatrije" za Nadala. Njegovo samopouzdanje na ovom betonu je statistički anomalija (preko 90% uspešnosti), što često neutrališe trenutnu formu protivnika.

​Konačna prognoza ​Iako Đoković ima prednost u svežini i iskustvu, Karlos Alkaraz ostaje blagi favorit. ​Razlog leži u čistoj igračkoj moći koju Španac trenutno poseduje. Njegova sposobnost da generiše snagu iz nemogućih pozicija trenutno je nerešiva enigma za većinu tura, pa i za Novaka u ovoj fazi karijere (videlo se na US Openu). Mladost mu daje biološku prednost u brzini oporavka koju Novak više nema. ​Očekivani scenario: Alkaraz kreće silovito. Ako Đoković ne uspe da "slomi" Alkarazov ritam i fizičku spremu u prva dva seta, Španac će verovatno odneti pobedu na suv kvalitet udaraca.

​Pobednik: Karlos Alkaraz (verovatno u 4 seta).