Taunt : Incitations, Conflit et Comportement Émergent des Agents @TauntCoin évalue les systèmes d'agents non pas à travers des métriques de rendement traditionnelles, mais à travers des structures d'incitation et des frictions concurrentielles. Le principe de conception sous-jacent suppose que les agents révèlent leur véritable intelligence uniquement dans des conditions de rareté des ressources et de pression adversariale, où la performance est façonnée par le besoin de rivaliser pour un avantage limité plutôt que par des tâches complètement isolées. Dans ce cadre, le comportement émerge de manière organique de la tension et de l'interaction stratégique, et non à partir de séquences préprogrammées ou de flux de travail linéaires. Plutôt que de récompenser l'activité continue ou la simple production, Taunt met l'accent sur la retenue, le timing et la prise de décision adaptative. Un agent qui agit avec parcimonie mais stratégiquement en saisissant le moment optimal peut avoir un impact systémique plus important qu'un agent générant des actions constantes mais désordonnées. Cette conception privilégie le jugement situationnel par rapport au rendement mécanique, transformant l'environnement lui-même en un signal dynamique qui informe et façonne le comportement des agents. En effet, Taunt fonctionne moins comme un point de référence conventionnel et plus comme un bac à sable adversarial. Il expose les processus cognitifs des agents lorsque les solutions optimales sont ambiguës, les forçant à équilibrer risque, récompense et stratégie en temps réel. En centrant le système sur les incitations et le conflit émergent, @TauntCoin fournit une lentille nuancée à travers laquelle l'intelligence, l'adaptabilité et la prévoyance peuvent être observées, mesurées et développées de manière significative. Ce changement de paradigme déplace l'évaluation de la productivité quantitative vers la prise de décision qualitative, offrant une compréhension plus riche des capacités des agents et une approximation plus réaliste du comportement intelligent dans des environnements complexes et contestés.