カーパシーの自動研究に触発され、私はVibeHQに自らを進化させることを教えました。単一のエージェントを進化させるのではなく、マルチエージェント協同手法全体を進化させるために。 手動介入なしの全自動運転7回: ・トークン使用量:720万→570万(ピーク減少62%)。 • 調整に関する問題(重複作業など)の減少:4 → 0 ・PMトークン無駄:-91% ループ:協調的な量子化→およびLLM解析の失敗モード→ベンチマーク、/optimize-protocol、rewrite、coordination、コード→再構築→繰り返します。 AIはエージェントのチームワーク失敗を見守り、なぜ失敗したのか分析し、協力ロジックを調整するために自身のソースコードを変更します。プロセス全体で手作業を一切行わず、AIが完全にチームを組織し、暗黙の理解に基づいてチームを組織できるようにします。 関連する点を見たところ、自動研究は自動的にモデルのトレーニングを最適化しています。以前のラルフは単一のエージェントの自律ループであり、ガスタウンは同時に20〜30のクロードコードを実行していました オーケストレーションは進化する能力を持っていません。これらは非常に強力ですが、後には単一のエージェントの能力も進化させていきます。 誰もチームワークそのものを進化させていません。労働の分担方法、対立を避ける方法、文脈の共有方法、お互いのブロックを解く方法など。 もしこの生き物が逃げ出したらどうなるか想像してみてほしい。 ・エージェントは独自のチーム文化と仕事のケミストリーを育みます。 • プロジェクトごとに適応し、プロジェクト開発のレベルに応じて3人または7人のチームを割り当てる。 • 一緒にプロジェクトを多く行うほど、チームは強化されます。 ・エージェントはプロジェクト進行中に新しいチームメイトをオンボーディングし、自動的に仕事を再割り当てできます。 本当に、最終的には何に進化するのでしょうか? わからないけど、これが一番ワクワクするところだ。