Inspirován Karpathyho autovýzkumem jsem naučil VibeHQ, aby se vyvíjelo samo sebe, ne aby vyvíjelo jednoho agenta, ale aby vyvinulo celou metodu kooperace více agentů. 7 plně automatických jízd bez jakéhokoliv manuálního zásahu: • Využití tokenů: 7,2 milionu → 5,7 milionu (vrcholný pokles o 62 %) • Snížení problémů s koordinací (duplicita práce atd.) :4 → 0 • Plýtvání PM tokeny: -91 % Loop: benchmark → kooperativní kvantizace a analýza LLM, režim selhání → /optimize-protokol, přepis koordinačního kódu → přestavba → opakování. AI sleduje, jak agenti selžou v týmové práci, analyzuje proč selhali, a pak změní svůj vlastní zdrojový kód, aby koordinovala logiku spolupráce, bez jakékoli manuální práce během celého procesu, což AI zcela umožňuje organizovat si vlastní tiché porozumění týmu. Po zvážení relevantních věcí autoresearch automaticky optimalizuje trénování modelu, předchozí Ralph byl autonomní smyčka jednoho agenta a Gastown spouštěl současně 20-30 Claudeových kódů orchestrace, ale nemá schopnost se vyvíjet, jsou velmi silné, ale později také vyvíjejí schopnosti jednoho agenta. Nikdo nerozvíjí týmovou práci samotnou, jak rozdělovat práci, jak se vyhýbat konfliktům, jak sdílet kontext a jak se navzájem odblokovat. Představte si, čím by se to stalo, kdyby uteklo: • Agenti si vytvářejí vlastní týmovou kulturu a pracovní chemii. • Přizpůsobit se každému projektu, přidělit tým o 3 nebo 7 osobách podle úrovně rozvoje projektu. • Čím více projektů děláte společně, tím silnější je váš tým. • Agenti mohou během projektu zařazovat nové kolegy a automaticky přeřazovat práci. Vážně, v co se to nakonec vyvine? Nevím, ale tohle je ta nejvzrušující část.