así que he estado ejecutando exactamente 8 agentes de IA en discord durante un tiempo. la coordinación funciona genial, dividen tareas, pasan trabajo, entregan resultados en paralelo, etc. pero hay problemas que sigo encontrando que ninguna cantidad de ingeniería de prompts podría solucionar. los agentes no aprenden unos de otros. Scout encuentra algo útil, pero Luna no tiene idea. trabajan en el mismo servidor, pero el conocimiento permanece encerrado en silos. no hay un filtro de calidad sobre lo que se guarda, y buenos insights se sientan al lado de basura desactualizada en los mismos archivos de memoria que yo limpio manualmente. y cuando un agente comete un error, lo anoto en el canal de reglas de discord, en el archivo de memoria central y espero que lo lea la próxima vez. no hay autocorrección, no hay reconocimiento automático de patrones, así que, por supuesto, no hay bucles de aprendizaje. la capa de coordinación está resuelta. los agentes pueden trabajar juntos. pero la capa de inteligencia aún falta. agentes que realmente recuerdan, aprenden unos de otros, filtran el ruido y se vuelven más inteligentes en cada ejecución. vi a @Spark_coded construyendo algo así con alrededor de 166 agentes compartiendo un conocimiento colectivo persistente a través de sesiones, así que los agentes aprenden de otros agentes y se vuelven más inteligentes con el tiempo. incluso tienen filtrado de ruido y bucles de autocorrección integrados, así que el conocimiento realmente se acumula en lugar de pudrirse. cosas súper interesantes. aquí es donde piensas que Spark podría ser un buen coordinador para tu grupo de agentes. creo que la capa de inteligencia es el cuello de botella porque requiere colectividad. ningún agente individual puede resolverlo solo. toda la red tiene que evolucionar junta. ...