新闻摘要

总部位于东京的 AI 研究实验室 Sakana AI 于 2026 年 6 月 22 日（日本标准时间/东部时间 UTC-4）正式发布了 Sakana Fugu 和 Fugu Ultra，提供了一个可通过单一、兼容 OpenAI 的 API 端点访问的全功能多代理编排系统——该公司将其设计描述为“一个模型，统领一切”。

什么是 Sakana Fugu？

Sakana Fugu 从传统意义上讲并非单一模型。它是一个多代理编排系统，向用户呈现为一个统一的基础模型。当用户向 Fugu 端点发送请求时，系统会自动决定是直接回答，还是组建一个协调的专业 AI 模型团队来解决问题。模型的选择、委托、验证和最终综合都在内部完成，对最终用户来说是不可见的。

Fugu 本身就是一个语言模型——专门训练用于理解如何委托任务、管理子代理之间的通信以及将结果综合成连贯、高质量的答案。值得注意的是，Fugu 可以递归调用自身的实例作为其编排策略的一部分，从而为特别复杂的问题实现深度嵌套的推理链。

两种变体：Fugu 和 Fugu Ultra

在发布时，Sakana AI 在相同的编排框架上提供了两个产品级别。

Fugu 针对强大的性能和低延迟进行了优化，非常适合日常工作流程，例如编码辅助、代码审查和交互式聊天机器人。用户可以配置代理排除列表，使组织能够满足特定的隐私或合规性要求。

Fugu Ultra 针对复杂、多步骤问题的最高答案质量进行了优化。早期 Beta 用户已将其部署用于要求苛刻的任务，包括 AI 研究、学术论文复现、网络安全分析以及大规模专利和文献调查。据 Sakana AI 称，Fugu Ultra 可以从单一范围的指令端到端地驱动完整的安全评估。

基准性能

Fugu Ultra 的已发布基准测试结果意义重大。根据 Sakana AI 的基准网格，比较了在编码、推理、科学和代理任务方面的性能，Fugu Ultra 在工程、科学和推理评估方面与前沿模型相当或不相上下——所有这些都无需用户直接访问任何单一的顶级模型提供商。

研究基础：TRINITY 和 Conductor

Fugu 直接建立在 Sakana AI 对学习模型编排的基础研究之上。该公司在 ICLR 2026 上发表的 TRINITY 和 Conductor 论文介绍了训练语言模型以动态地将任务路由到最合适的专家代理并综合其输出的核心框架。Fugu 实际上是将这些研究突破商业化，将编排智能从外部控制器转移到模型权重本身。

通过可交换代理池实现弹性

Fugu 定义性的架构特性之一是其可交换的代理池。由于该系统不与任何单一 AI 提供商紧密耦合，因此当某个模型或供应商因策略变更、中断或其他干扰而不可用时，它可以动态地重新路由请求。这使得 Fugu 对于那些需要稳定、不间断的高级 AI 功能访问而又不承诺单一上游依赖的组织和开发人员来说尤其具有吸引力。该设计降低了构建关键工作流程依赖于单一模型提供商 API 的实质性脆弱性。

定价和可用性

Fugu 于 2026 年 6 月 22 日（东部时间 UTC-4）全面上市，可通过 console.sakana.ai 通过标准的 OpenAI 兼容 API 访问。提供三个订阅级别：

• Standard: 每月 20 美元
• Pro: 每月 100 美元
• Max: 每月 200 美元

所有级别均包含对 Fugu 和 Fugu Ultra 的访问。企业和更高吞吐量的 वापरा场景可提供按需付费计划。在发布时，Fugu 尚未在欧盟/欧洲经济区上市，Sakana AI 正在努力实现 GDPR 和欧盟特定法规的合规性。

Beta 反馈和早期用户反应

Fugu Beta 于 2026 年 4 月 24 日（东部时间 UTC-4）开放，约有 500 名 Beta 用户在 6 月 22 日正式发布前提供了反馈。Sakana AI 发布的用户评价突出了几项优势：Fugu Ultra 在代码审查任务中的深度和全面性、在长多轮会话中稳定的人格表现，以及该系统从单一高级指令自主执行端到端安全评估的能力。

下一步

Sakana AI 已表示计划扩展 Fugu 中可用的代理池，并为用户提供对编排过程更大的可见性和控制力。随着公司不断增加其集成模型的阵容并完善其编排引擎，Fugu 将被定位为一个不断发展的平台，而不是一个静态产品。此次发布既是一个研究里程碑，也是一项商业押注，即编排智能——而非任何单个模型——将定义下一代 AI 产品。