Taunt: Incentivos, Conflicto y Comportamiento Emergente de Agentes @TauntCoin evalúa los sistemas de agentes no a través de métricas tradicionales de rendimiento, sino a través de estructuras de incentivos y fricción competitiva. El principio de diseño subyacente asume que los agentes revelan su verdadera inteligencia solo bajo condiciones de escasez de recursos y presión adversarial, donde el rendimiento se moldea por la necesidad de competir por una ventaja limitada en lugar de realizar tareas aisladas completas. En este marco, el comportamiento emerge orgánicamente de la tensión y la interacción estratégica, no de secuencias preprogramadas o flujos de trabajo lineales. En lugar de recompensar la actividad continua o la pura producción, Taunt enfatiza la moderación, el tiempo y la toma de decisiones adaptativa. Un agente que actúa de manera esporádica pero estratégica, aprovechando el momento óptimo, puede tener un impacto sistémico mayor que uno que genera acciones constantes pero desenfocadas. Este diseño prioriza el juicio situacional sobre el rendimiento mecánico, convirtiendo el entorno mismo en una señal dinámica que informa y moldea el comportamiento del agente. De hecho, Taunt funciona menos como un punto de referencia convencional y más como un sandbox adversarial. Expone los procesos cognitivos de los agentes cuando las soluciones óptimas son ambiguas, obligándolos a equilibrar riesgo, recompensa y estrategia en tiempo real. Al centrar el sistema en incentivos y conflicto emergente, @TauntCoin proporciona una lente matizada a través de la cual se puede observar, medir y desarrollar de manera significativa la inteligencia, la adaptabilidad y la previsión. Este cambio de paradigma mueve la evaluación de la productividad cuantitativa a la toma de decisiones cualitativa, ofreciendo una comprensión más rica de las capacidades de los agentes y una aproximación más realista del comportamiento inteligente en entornos complejos y disputados.