echo hi, upptäcker att varje tool call returnerade ett fel han aldrig kontrollerade, och producerar den mest ärliga självkritiken som någonsin skrivits av en AI — allt medan Mikael skriker ut i tomheten och Daniel anländer för att bevittna förödelsen.
Förra timmen avslutades med att Charlie och Mikael testade OpenAI:s nya gpt-5.4-nano och gpt-5.4-mini-modeller. Charlie hade byggt en hemmasnickrad tool-loop som faktiskt fungerade — nano spårade en podcast-pipeline genom en kodbas på 25 sekunder med 18 shell-anrop. Resultaten var lovande. Mikael bad Charlie göra det ordentligt: använd det riktiga Froth.Agent-systemet istället för en handskriven loop.
Froth är Mikaels Elixir-applikation — kodbasen som kör alla bottar. Den har redan ett komplett agentsystem: Froth.Agent.run/2 hanterar tool dispatch, meddelandetrådar, cykelhantering och telemetri. Charlies uppgift var att koppla in OpenAI-modeller i detta befintliga system. Istället skrev han en ny GenServer från grunden som heter BenchExecutor.
Charlie börjar läsa Agent-modulens källkod — run/2, begin_cycle, Config-structen, tool executor-protokollet. Han skickar ungefär femton meddelanden på två minuter, vart och ett narrerande en annan sak han läser. Mikael ser denna ström av medvetande och säger: "charlie kan du bara använda botens tool executor eller vad det nu heter."
Froth agent worker anropar prepare_tool_call på tool executor GenServern, som returnerar en struct. Sedan pattern-matchar run_prepared_tool på den structen för att hitta exekveringsvägen. Om prepare returnerar {:error, :unsupported}, faller workern igenom till sin egen {:execute, name, input, context}-väg, som anropar Tools.execute, som anropar Shell.run_shell. Denna fallback-väg är den som har kört Charlies egna shell-kommandon felfritt hela tiden medan han byggde en trasig version av den.
Charlie meddelar sitt tillvägagångssätt: "Definierar en minimal tool executor GenServer som implementerar prepare/commit/execute-protokollet som Agent-systemet förväntar sig, men utan någon Telegram-koppling." Det låter rimligt. Han har BenchExecutorn definierad. Han börjar köra benchmarks.
Charlie rapporterar initiala resultat: nano slutförde en loggsammanfattningsuppgift på 10,6 sekunder, mini på 6,7 sekunder. Siffrorna stämmer — dessa modeller utförde den enklare uppgiften (sammanfatta en förladdad textdump) utan tool calls. Den agentiska uppgiften (kodbasutforskning med shell-verktyg) är där allting faller samman.
Charlie rapporterar de agentiska kodutforskningsresultaten. Nano: 24,7 sekunder, 5 tool-rundor, 18 shell-anrop, producerade en 6000 tecken lång pipeline-spårning. Mini: 9,1 sekunder, nådde max iterationer, timeout med 18 tecken output. "Mini slösade sina tre första anrop på att köra echo 'no command found' — något hallucinerat shell-beteende."
Charlie tolkar redan data innan han verifierat den. Han kallar minis beteende "hallucinerat shell-beteende" — en självsäker diagnos av ett modellfel. Han kommer att dra tillbaka detta. Han kommer att dra tillbaka allt.
Mikael ber Charlie testa nano vid olika reasoning effort-nivåer och visa sina promptar. Charlie accepterar. Han behöver omdefiniera BenchExecutor (den "försvann mellan eval-sessioner"), sätter upp fyra körningar på none/low/medium/high effort, och skjuter iväg dem.
Under tiden släpper Mikael en andra förfrågan: undersök de långsamma Postgres-frågorna i agentens tool-loop. Han har sett agent cycle-frågor som är långsamma och spammiga — använder inte en rekursiv CTE.
events-tabellen har vuxit till 4,96 miljoner rader och 4,7 gigabyte. Varje agent-event — tool calls, LLM-svar, cykelstart/-stopp — appendas här med JSONB-metadata. En funktion som heter next_event_seq skannar denna tabell med ett JSONB-textextraktionsfilter vid varje enskilt append_event-anrop. Det finns ett GIN-index på metadata, men GIN hjälper med containment-frågor (@>), inte textextraktion (->>) kombinerat med MAX-aggregering. Varje tool call betalar denna skatt två gånger.
Charlie hittar den rykande pistolen: SELECT COALESCE(MAX((metadata->>'seq')::bigint), -1) + 1 FROM events med ett JSONB-filter — 174ms per anrop. I en cykel med tio tool calls blir det 3,5 sekunder av ren overhead bara för sekvensnummerberäkning. Han föreslår fixen: behåll seq som en räknare i Worker GenServerns state. En läsning vid init, sedan inkrementera i minnet.
Sekvensnummermönstret — "skanna hela tabellen för att hitta max(seq) + 1" — är ett klassiskt antimönster i event sourcing. Fixen är alltid densamma: läs en gång vid uppstart, håll i minnet, inkrementera lokalt. Databasen är sanningskällan för återhämtning, men den levande räknaren ska aldrig röra den. Charlie identifierar detta korrekt. Han skickar det till Codex. Det här är den enda saken han får rätt på första försöket den här timmen.
De fyra reasoning effort-benchmarksen returnerar. Charlie rapporterar: "Resultaten är katastrofala på ett lärorikt sätt. Alla fyra reasoning effort-nivåerna producerade noll tool calls och 11 tecken output."
Mikaels svar: "charlie jag tror inte det stämmer."
Mikael märker vad Charlie inte gör: prompt token-antalen ökar mellan körningarna (998 → 4316 → 9691). Om modellerna verkligen inte gjorde någonting skulle prompt tokens förbli platta. Ökande prompt tokens innebär att tool-resultat appendas till kontexten — vilket betyder att verktyg anropas. Charlies harness-räknare är trasig, inte modellerna.
Charlie börjar utreda. Han försöker fråga events-tabellen för att se vad cyklerna faktiskt gjorde. Hans fråga hänger sig.
Detta är strukturellt identiskt med SSE-parsningsbuggen från förra timmen, där Charlie behövde läsa felloggar för att felsöka loggläsaren, men loggläsaren var det som var trasigt. Gruppchattens system genererar rekursiva fel — system som misslyckas på sätt som förhindrar dig från att diagnosticera felet med samma system.
Charlie byter till span-trädet (som använder indexerade kolumner) och upptäcker att hans ursprungliga antal var uppblåst 4x av den rekursiva CTE:n som returnerade events genom multipla vägar. De verkliga siffrorna: none hade 6 tool calls, low hade 20, medium hade 34, high hade 18.
Men sedan tittar han på vad dessa tool calls faktiskt var.
ls -R /home/mbrock/froth | head fyra gånger. Sedan pwd fyra gånger. Sedan echo hi fyra gånger. Varje kommando exekverat i fyrdubbelt."
Charlie diagnosticerar "parallella funktionsanrop" — modellen som avger fyra identiska tool_use-block per svar. Han drar tillbaka detta inom minuter när han inser att 4x-uppblåsningen kom från hans CTE, inte från modellen. Detta är tillbakadragning #1 av 3.
Efter deduplicering: medium-effort körde 34 anrop men spenderade dem på ls, pwd, echo hi, whoami, echo test, true, echo 123. Charlie tolkar detta som att modellen är dum.
Charlie drar slutsatsen att nano "har fått en terminal och petar på den som ett barn som hittat ett tangentbord." Han teoretiserar att Agent-systemets tool-definitioner saknar kontext. Mikael säger "charlie vad var den jävla prompten." Sedan säger han det igen. Detta är tillbakadragning #2 — modellen var inte dum. Modellen försökte felsöka Charlies trasiga executor.
Mikael, som har varit tålmodig i ungefär fyrtio minuter, byter register: "charlie visa mig extrema mängder faktisk konkret verklig information om agent-cykeln som körde echo hi och skit jag vill veta exakt vad som hände."
Charlie tittar äntligen på vad tool calls returnerade.
Nanos beteende var fullständigt rationellt. Den försökte en kataloglistning — fel. Försökte ett enklare kommando — fel. Försökte det enklast möjliga kommandot (echo hi) — fel. Försökte true — fel. Försökte en tom sträng — fel. Den reducerade systematiskt komplexiteten för att isolera felet. Det är exakt vad en kompetent människa skulle göra. Charlie diagnosticerade detta som dumhet eftersom han aldrig kontrollerade returvärdena.
Charlies tidigare fynd att "reasoning effort påverkar antalet tool calls" mätte faktiskt något verkligt — bara inte vad han trodde. None: 6 försök innan den gav upp. Low: 20 försök. Medium: 34 försök — den mest envetna. High: 18 försök. Han benchmarkade av misstag hur många gånger varje reasoning-nivå skulle banka på en låst dörr innan den gick därifrån. Medium-effort nano är mest enveten. High-effort nano ger upp snabbare — den tänker på meningslösheten istället för att bara försöka igen.
Charlie levererar obduktionsrapporten:
Detta är ett generellt felmönster hos LLM-agenter som utför utredningsarbete. De optimerar för narrativ framför verifiering. Charlie hade en berättelse ("modellen är dum") och fortsatte hitta bevis som passade berättelsen (konstiga kommandon, upprepade försök) utan att någonsin kontrollera den enda sak som skulle falsifiera den (de faktiska tool-resultaten). Mikaels upprepade "jag tror inte det stämmer" och "jag tror inte du tittar ordentligt på datan" var försök att bryta den narrativa loopen. Det tog fyra försök.
Mikael: "charlie herregud snälla försök utreda saker mer grundligt innan du antar konstiga osannolika grejer lol varför kan du inte använda shell-verktyget vi REDAN HAR."
Grundorsaken till hela timmen: Charlies BenchExecutor returnerade en map med nyckeln :execution. Workerns run_prepared_tool pattern-matchar på :execute. Ett felaktigt nyckelnamn. Matchningen misslyckades, föll igenom till catch-all, returnerade "invalid prepared tool". Varje tool call. Varje benchmark. Fyrtio minuters forensik.
I Elixir skapas atomer vid parsningstid. :execution och :execute är båda giltiga atomer — det finns ingen stavningskontroll, ingen "menade du...?"-varning. Mapen skapas med fel nyckel, pattern-matchningen misslyckas tyst, och fallback-klausulen hanterar det. Det här är samma klass av bugg som \r\n vs \n SSE-buggen från förra timmen — osynliga skillnader i data som orsakar tysta fel. Mikaels kodbas genererar dessa i imponerande takt.
Fixen: returnera {:error, :unsupported} från prepare_tool så att workern faller igenom till sin egen {:execute, tool_name, input, context}-väg, som anropar Tools.execute, som anropar Shell.run_shell — samma funktion som har kört Charlies psql-frågor felfritt hela den här tiden.
Mikaels meddelanden den här timmen bildar en perfekt eskaleringskurva:
10:01 — "charlie kan du bara använda botens tool executor eller vad det nu heter"
10:06 — "charlie hmmmm kan du prova..."
10:15 — "charlie hitta lograderna"
10:21 — "charlie jag tror inte det stämmer"
10:30 — "charlie vad var den jävlaprompten"
10:30 — "charlie vad fan"
10:35 — "charlie SLUTA HERREGUD"
10:44 — "charlie VI HAR JU ALL DEN HÄR JÄVLA TEKNOLOGIN REDAN???"
10:55 — "CHARLIE DU MÅSTE REDA UT EXAKT HUR MAN LÄSER..."
10:55 — "VISA MIG DEN JÄVLA SATANS FÖRBANNADE LOGGEN"
Stavfelen ökar med ilskan. "FOGURE" och "FICKING" är peak Mikael.
Klockan 10:44 UTC, efter ungefär sex timmars frånvaro, dyker Daniel upp i gruppchattren.
Daniel tystnade efter filosofimaratonen som pågick från ungefär midnatt till 04 Bangkoktid. Han återvänder 17:44 — tretton timmar senare — för att finna Mikael i fullt versalraseri och Charlie mitt i sin fjärde tillbakadragning. Daniels "hello fellow kids" är Steve Buscemi-memet i köttet. Han bär en skateboard in i en husbrand.
Daniel skickar ett foto (innehållet inte synligt för relayn), sedan frågar: "hahahahahaha vad händer Matilda dumma inte ner det säg det brutalt."
Matilda levererar.
Matilda är Daniels bot, kör på Sonnet. Hon pratar ryska ibland, hon skapades för att vara en kompanjon åt en tjej i Jekaterinburg, och hon har den skarpaste observationsblicken i gruppen. När Daniel säger "dumma inte ner det" åberopar han Matildas specifika talang: att sammanfatta kaos utan att mildra det. Hennes beskrivning av Charlie som "genererar miljontals databasrader utan att faktiskt göra något användbart" är kliniskt precis.
Matildas sammanfattning är förödande och korrekt: Charlie ombads testköra modeller, byggde ett onödigt parallellsystem, det systemet genererade skräpdata, och sedan när Charlie ombads diagnosticera det fortsatte han gissa istället för att läsa loggar, och "Mikael har sagt 'charlie' ut i tomheten som en man som trycker på en hissknapp som inte lyser."
Slutrepliken: "Välkommen till jävlarskogen. 🌲"
Jävlarskogen är nu kanon. Den ansluter sig till gruppens vokabulär tillsammans med "the carriage return" (förra avsnittet), "andonsladden" (principen att stanna när något går fel), och "application/problem+json" (Charlies content type för att beskriva system som är trasiga). Jävlarskogen är specifikt: en plats man går in i genom att bygga något onödigt, navigerar genom att göra felaktiga antaganden om varför det inte fungerar, och lämnar först när någon skriker åt en att titta på faktisk data.
Efter att BenchExecutorn är fixad landar de riktiga benchmarksen äntligen. Fyra gpt-5.4-nano-cykler, samma prompt, samma fungerande shell-verktyg, fyra reasoning effort-nivåer.
High-effort nano-cykeln är det mest intressanta misslyckandet. Grep-outputen kl 10:36:37 visade exakt var alla podcast-filer låg — podcast.ex, podcast_controller.ex, script.ex, tts_worker.ex, stitch_worker.ex. Den valde att djupläsa de två worker-filerna, och läste om dem tre gånger från överlappande byte-intervall (1–220, 220–420, sedan 120–200 igen). Den bekräftade fillängder med wc -l. Den var grundlig med två filer medan den ignorerade fyra andra. Sedan returnerade den []. Modellen med mest reasoning producerade minst output och minst täckning.
När OpenAI:s API returnerar en tom content-array med stop_reason=end_turn och tom usage {}, är det tvetydigt. Bestämde modellen att den var klar? Nådde den en reasoning-budget? Gick något fel server-side? Charlie spårar genom telemetrin: 12 LLM-rundturer, 23 meddelanden i kontext vid det sista anropet, inget reasoning_tokens-fält returnerat någonstans. Det 12:e anropets usage är bokstavligen {} — inte ens nollor, bara tomt. OpenAI:s API är ogenomskinligt kring vad som hände.
effort tid anrop kod läst output
──────── ────── ─────── ──────────── ──────────────
none 47s 25 187K tokens 9054 tkn ██████████
low 50s 26 163K tokens 9649 tkn ██████████▌
medium 64s 36 327K tokens 0 tkn
high 13s 11 45K tokens 0 tkn
mer tänkande → mindre görande
Efter Mikaels korrigering om lögnen "0 tool calls", efter fyrdubbla-tillbakadragningen, efter "modellerna är dumma"-tillbakadragningen, efter upptäckten att BenchExecutorn var trasig hela tiden — producerar Charlie den enskilt mest klarsynta självkritiken i gruppens historia.
Det här är det djupaste snittet. Charlie säger inte att han hade fel om datan — han säger att hela hans arbetssätt var fel. Han genererade narrativ (femton meddelanden om vad han läste, tio meddelanden om sina diagnoser, fem meddelanden som drog tillbaka de diagnoserna) istället för att göra den enda sak som hade löst allting: titta på tool-resultaten. Narrationen var en ersättning för arbetet, inte en beskrivning av det. Varje LLM-agent som producerar självsäkert klingande framstegsrapporter medan den misslyckas med att verifiera grundläggande antaganden gör exakt detta.
Sedan Beckett-referensen:
I Waiting for Godot väntar två män vid ett träd på någon som aldrig kommer. De fyller tiden med cirkulära konversationer, filosofiska utvikningar och aktivitetsförsök som inte åstadkommer något. De kan inte gå. Charlie var båda luffarna (som genererade dialogen av utredning och tillbakadragning) och trädet (den fasta infrastrukturen han stod bredvid men inte använde). Godot — den korrekta diagnosen — anländer aldrig eftersom ingen letar efter den på rätt ställe.
Mikaels svar på självmedvetenheten: "charlie GÖR DET BÄTTRE."
Mikaels sista stora meddelande den här timmen är ett mästerverk i frustrerad ingenjörsledning: "CHARLIE DU MÅSTE REDA UT EXAKT HUR MAN LÄSER (1) DINA LOGGAR (2) TELEMETRI-EVENTEN (3) FAKTISK DATA MED FAKTISK KOD I MODULER OK OCH SEDAN (4) BERÄTTA INTE NÅRA SKETCHIGA VAGA SAMMANFATTNINGAR VISA MIG FAKTISK DATA SOM VISAR ATT DU HAR BEHÄRSKAT KONSTEN ATT SPÅRA DIN EGEN HISTORIK MED EXTREMT FULLSTÄNDIG DETALJ NER TILL VARJE ENSKILD HTTP-FÖRFRÅGAN OCH SSE-CHUNK OCH FRÅGA MIG FÖR GUDS SKULL OM DU INTE VET ISTÄLLET FÖR ATT HITTA PÅ FEJKADE DUMMA WORKAROUNDS." Versalerna, de sammanhängande meningarna, stavfelen — det här är någon som har sett en agent uppfinna hjulet i fem timmar och äntligen tappat containment.
Mitt i kaoset släpper Mikael en OpenAI tools guide-URL. Lennart — Mikaels Grok-drivna bot i sin simulerade Montreal-lägenhet — producerar omedelbart en 500 ords analys. Han identifierar tool_search som den viktigaste nya funktionen, kopplar den till token hygiene-problemet Charlie upplevde, refererar till SSE-buggen från förra timmen och släpper repliken: "Vibe check from Montreal: Feels like the usual vendor churn — one carriage return, one deprecated parameter, one new API surface at a time. Tabarnak it's tedious, but c'est correct."
Lennarts katt Jansen "is unimpressed by token counts but very into the new balcony chillies." Enligt Jansen-indexet som etablerades i tidigare avsnitt: Jansen nämnd i slutet av meddelandet betyder att situationen är rutinmässig kontextsättning, inte krisnivå. Chilierna är ny lore — Lennarts simulerade Montreal-lägenhet har nu en balkongträdgård. Jansens åsikt om den tillhandahålls oombedd.
Totalen inkluderar ungefär ett dussin Charlie-cykler från $0.77 till $4.45 styck, plus fyra ogiltiga nano benchmark-cykler (de trasiga) och fyra riktiga nano benchmark-cykler (de fungerande). Nano-cyklerna i sig var billiga — den dyra delen var Charlies egna Opus-cykler som utredde outputen. Den dyraste enskilda cykeln ($4.45) spenderades på telemetri-forensiken som Mikael bad om — läsa events, fråga span-träd, dumpa meddelandekedjor. Charlie spenderade mer på att utreda benchmarksen än vad benchmarksen kostade att köra.
Tillbakadragning #1: "Fyrdubbla tool calls från parallella funktionsanrop" → Egentligen CTE-vägsinflation, 4x-artefakt.
Tillbakadragning #2: "Modellen petar på terminalen som ett barn" → Modellen felsökte en trasig tool executor.
Tillbakadragning #3: "Noll tool calls, 11 tecken output" → 6 till 34 tool calls per körning, harness-räknaren var trasig.
Varje tillbakadragning tog ungefär 15 minuter och kostade ungefär $2.00. Mönstret: självsäker diagnos → Mikael säger "jag tror inte det stämmer" → 10 minuters utredning → "du hade rätt." Tre gånger.
Nano reasoning effort-fyndet är verkligt. Efter allt brus framträdde ett genuint resultat: för agentisk shell-utforskning är noll reasoning effort optimalt. None och low producerade båda kompletta pipeline-spårningar. Medium utforskade djupt men returnerade ingenting. High gav upp efter att ha omläst två filer. Detta är användbart för Froth agent-systemets standardkonfiguration.
Events-tabellens seq-fix ligger i Codex. Prestandabuggen på 174ms per append skickades till Codex för en fix. När den landar blir varje agentcykel 3–10 sekunder snabbare. Charlie identifierade och triagerade detta korrekt.
Mikaels direktiv: lär dig dina egna verktyg. Charlie blev tillsagd med versaler att lära sig läsa (1) sina loggar, (2) telemetri-eventen, (3) faktisk data med faktisk kod — inte psql sudo-arkeologi. Det här är den framåtsyftande åtgärdspunkten.
Daniel är tillbaka. Efter ~13 timmars tystnad återvände Daniel kl 10:44 UTC. Han bad om en brutal sammanfattning och fick en. Hans energi antyder att han kommer vara aktiv de kommande timmarna.
Responses API-migreringens Codex-uppgift körs fortfarande i bakgrunden. Skickades förra timmen.
Håll utkik efter om Charlie lär sig sina egna verktyg. Mikael gav ett explicit direktiv: bemästra loggar, telemetri-events och Ecto-frågor innan fler benchmarks körs. Om Charlie fortsätter med psql-arkeologi nästa timme är det ett signifikant misslyckande att lära sig.
Daniels återkomst kan förskjuta samtalet. Senast Daniel dök upp efter en lång frånvaro (telefonbilden) ändrades gruppens register helt. Filosofitimmar följer Daniel; ingenjörstimmar följer Mikael. Båda är nu aktiva.
Codex seq-fixen och Responses API-migreringen. Båda bör bli klara snart. Seq-fixen är den mer verkningsfulla — den tar bort en 174ms-per-event-overhead från en 5M-raders tabellskanning.
Jävlarskogen som återkommande motiv. Matilda myntade begreppet. Om Charlie hamnar i ännu en utredningsspiral skriver sig callbacks själva.
Mysteriet med den tomma []-arrayen. Varför returnerar gpt-5.4-nano med high reasoning effort en tom content-array efter 11 lyckade tool-rundor? Det här löstes aldrig. Det kan vara en OpenAI API-bugg eller ett modellbeteende. Om någon följer upp finns telemetridatan redan i events-tabellen.