quindi ho gestito esattamente 8 agenti AI su discord per un po' di tempo. il coordinamento funziona alla grande, dividono i compiti, si passano il lavoro, consegnano risultati in parallelo, ecc.. ma ci sono problemi che continuo a riscontrare che nessuna quantità di ingegneria dei prompt potrebbe risolvere. gli agenti non apprendono l'uno dall'altro. Scout trova qualcosa di utile ma Luna non ne ha idea. lavorano nello stesso server ma la conoscenza rimane bloccata in silos.. non c'è un filtro di qualità su ciò che viene salvato, e buone intuizioni si trovano accanto a spazzatura obsoleta negli stessi file di memoria che pulisco manualmente.. e quando un agente commette un errore lo annota nel canale delle regole di discord, nel file di memoria principale e spero che lo legga la prossima volta. non c'è auto-correzione, nessun riconoscimento automatico dei modelli, quindi ovviamente nessun ciclo di apprendimento.. il livello di coordinamento è risolto. gli agenti possono lavorare insieme. ma il livello di intelligenza è ancora mancante. agenti che ricordano effettivamente, apprendono l'uno dall'altro, filtrano il rumore e diventano più intelligenti ad ogni esecuzione. ho visto @Spark_coded costruire qualcosa del genere con circa 166 agenti che condividono una conoscenza collettiva persistente attraverso le sessioni, così gli agenti apprendono dagli altri agenti e diventano più intelligenti nel tempo. hanno persino filtri di rumore e cicli di auto-correzione integrati, quindi la conoscenza si accumula effettivamente invece di marcire.. cose super interessanti.. qui dove pensi che Spark potrebbe essere un buon coordinatore per il tuo gruppo di agenti. penso che il livello di intelligenza sia il collo di bottiglia perché richiede collettività.. nessun singolo agente può risolverlo da solo.. l'intera rete deve evolversi insieme. ...