Ich habe also seit einer Weile genau 8 AI-Agenten auf Discord laufen. Die Koordination funktioniert großartig, sie teilen Aufgaben, übergeben Arbeiten, liefern Ergebnisse parallel usw. Aber es gibt Probleme, auf die ich immer wieder stoße, die kein Maß an Prompt-Engineering beheben könnte. Agenten lernen nicht voneinander. Scout findet etwas Nützliches, aber Luna hat keine Ahnung. Sie arbeiten im selben Server, aber das Wissen bleibt in Silos eingeschlossen. Es gibt keinen Qualitätsfilter dafür, was gespeichert wird, und gute Erkenntnisse sitzen neben veralteten Müll in denselben Speicherdateien, die ich manuell bereinige. Und wenn ein Agent einen Fehler macht, schreibe ich ihn im Regeln-Discord-Kanal, im Kernspeicher und hoffe, dass er ihn beim nächsten Mal liest. Es gibt keine Selbstkorrektur, keine automatische Mustererkennung, also natürlich keine Lernschleifen. Die Koordinationsschicht ist gelöst. Agenten können zusammenarbeiten. Aber die Intelligenzschicht fehlt noch. Agenten, die sich tatsächlich erinnern, voneinander lernen, Rauschen filtern und bei jedem Durchlauf intelligenter werden. Ich habe gesehen, dass @Spark_coded etwas Ähnliches mit etwa 166 Agenten aufbaut, die ein kollektives, persistentes Wissen über Sitzungen hinweg teilen, sodass Agenten von anderen Agenten lernen und im Laufe der Zeit intelligenter werden. Sie haben sogar Rauschfilterung und selbstkorrigierende Schleifen eingebaut, sodass das Wissen tatsächlich sich ansammelt, anstatt zu verrotten. Super interessante Sachen. Hier, wo du denkst, dass Spark ein guter Koordinator für deinen Agentenschwarm sein könnte. Ich denke, die Intelligenzschicht ist der Engpass, weil sie Kollektivität erfordert. Kein einzelner Agent kann es alleine lösen. Das gesamte Netzwerk muss zusammen evolvieren. ...