Geoff Goodman describe en un ensayo la "arquitectura pulpo" que da forma a su proyecto TorkBot, un sistema de agentes de inteligencia artificial organizado en torno a un cerebro coordinador central que delega en sub-cerebros semiautónomos llamados "lanes". La propuesta nace de la tensión entre tres exigencias: respuesta rápida en la interacción con el usuario, capacidad para acometer tareas complejas y continuidad cognitiva del agente. Para resolverlas, Goodman apuesta por canalizar toda la actividad —hilos, canales e incluso plataformas distintas— a través de una misma conversación de primer plano, sacrificando la separación que las plataformas imponen a cambio de una memoria y personalidad coherentes. Cada lane secundario ejecuta el trabajo sucio: llamadas a herramientas, pruebas, esperas de E/S o flujos dentro de máquinas virtuales. Mantiene su propio contexto, se compacta de forma asíncrona por debajo de un umbral y síncrona si lo supera, y se comunica con el primer plano mediante mensajes de texto y referencias a artefactos en una carpeta compartida virtual. El primer plano permanece pequeño, estable y rápido —lo que mejora la命中率 de la caché de la API de modelos de lenguaje y reduce la latencia— mientras que el Curator promueve información duradera a memoria o habilidades. La consecuencia operativa es que la latencia media de interacción se mantiene baja aunque una tarea compleja siga en marcha en segundo plano: los brazos del pulpo pueden estar ocupados sin que la cabeza deje de responder. Goodman presenta esta arquitectura como resultado de iteraciones y callejones sin salida, no como追随 de la moda de los sub-agentes.
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