لقد كنت أستخدم بالضبط 8 عملاء ذكاء اصطناعي على ديسكورد منذ فترة. التنسيق يعمل بشكل ممتاز، يقسمون المهام، ويسلمون العمل، ويقدمون النتائج بالتوازي وما إلى ذلك. لكن هناك مشاكل أواجهها باستمرار لا يمكن لأي هندسة توجيه إصلاحها الوكلاء لا يتعلمون من بعضهم البعض. يكتشف سكاوت شيئا مفيدا لكن لونا لا تعرف شيئا. يعملان في نفس الخادم لكن المعرفة تبقى محجوزة في منعزلة.. لا يوجد فلتر جودة لما يتم حفظه، والرؤى الجيدة تجلس بجانب القمامة القديمة في نفس ملفات الذاكرة التي أقوم بتنظيفها يدويا.. وعندما يرتكب وكيل خطأ أكتبه في قناة ديسكورد الخاصة بالقواعد، وملف ذاكرة النواة وأتمنى أن يقرأه في المرة القادمة. لا يوجد تصحيح ذاتي، ولا تعرف تلقائي على الأنماط، لذا بالطبع لا توجد حلقات تعلم.. تم حل طبقة التنسيق. يمكن للوكلاء العمل معا. لكن طبقة الذكاء لا تزال مفقودة. وكلاء يتذكرون فعلا، ويتعلمون من بعضهم البعض، ويصفون الضوضاء، ويصبحون أكثر ذكاء في كل جولة. رأيت @Spark_coded بناء شيء كهذا مع حوالي 166 وكيلا يشاركون معرفة جماعية مستمرة عبر الجلسات، لذا يتعلم الوكلاء من وكلاء آخرين ويصبحون أكثر ذكاء مع الوقت حتى أن لديهم حلقات تصفية للضوضاء وتصحيح ذاتي التقنية مدمجة، لذا المعرفة تتراكم فعليا بدلا من أن تتعفن.. أشياء مثيرة جدا للاهتمام.. هنا تعتقد أن سبارك يمكن أن يكون منسقا جيدا لجيشك من عملاء الهجوم. أعتقد أن طبقة الذكاء هي عنق الزجاجة لأنها تتطلب الجماعية.. لا يمكن لأي وكيل واحد أن يحلها بمفرده.. يجب أن تتطور الشبكة بأكملها معا. ...