여러 프론티어 모델을 하나의 API 뒤에서 조율하는 Sakana AI의 멀티에이전트 오케스트레이션 시스템. 약 70억 파라미터 규모의 코디네이터 모델이 작업을 분석해 적합한 전문 모델에 위임하고 결과를 합성한다.
Fugu Ultra는 일본 AI 연구소 Sakana AI가 2026년 6월에 출시한 멀티에이전트 오케스트레이션 시스템이다. 핵심은 Fugu Ultra 자체가 하나의 LLM(약 70억 파라미터)이지만, 사용자의 프롬프트에 직접 답하도록 훈련된 게 아니라는 점이다. 요청이 들어오면 Fugu Ultra는 자신이 관리하는 프론티어 모델 풀에서 작업에 적합한 모델을 1~3개 선택하고, 각각에게 작업을 맡긴 뒤 출력을 검증하고 합성해 단일 응답으로 반환한다.
비유하자면 여러 전문가를 보유한 에이전시처럼, 클라이언트는 에이전시(Fugu Ultra)에 일을 맡기고 에이전시가 내부에서 가장 적합한 전문가를 투입한다. Sakana는 두 가지 버전을 제공하는데, Fugu가 저지연 기본 버전이라면 Fugu Ultra는 속도보다 답변 깊이와 품질을 최우선으로 하는 고난도 멀티스텝 태스크용 버전이다.
OpenAI 호환 API로 제공되기 때문에 기존 OpenAI SDK를 사용하는 코드에서 base URL과 모델명만 바꿔 바로 연결할 수 있다. sakana/fugu-ultra로 모델을 지정하면 복잡한 추론 문제나 코딩 태스크에서 Fugu Ultra가 내부적으로 최적 모델 조합을 결정해 처리한다. 기존에 멀티에이전트 오케스트레이션을 직접 구현할 때 겪던 모델 선택·폴백·결과 합성의 복잡성을 API 호출 한 번으로 위임하는 셈이다.
내부 라우팅이 블랙박스라 어떤 모델이 어떤 작업을 처리했는지 알 수 없어 옵저버빌리티가 크게 제한된다. 코디네이터가 여러 모델을 순차적으로 호출하는 구조상 단일 모델 대비 레이턴시가 높고 비용 예측이 어렵다. 또한 출시 시점 기준으로 EEA(유럽경제지역) 등 일부 지역에서는 접근이 제한돼 있다.