Вдохновленный автопоиском Карпати, я научил VibeHQ самоэволюции, не эволюционируя отдельного агента, а эволюционируя способ сотрудничества всей группы Multi Agents. 7 полных автоматических запусков, ноль человеческого вмешательства: • Использование токенов: 7.2M → 5.7M (пиковое снижение на 62%) • Снижение связанных проблем координации (таких как повторная работа...): 4 → 0 • Расточительство токенов PM: -91% Цикл: бенчмарк → количественная оценка сотрудничества и анализ неудач LLM → /optimize-protocol переписывание кода координации → перестройка → повтор. AI сам наблюдает за неудачами команды агентов, сам анализирует, почему произошла неудача, а затем сам изменяет свой исходный код для координации логики сотрудничества, полностью без человеческого вмешательства, полностью позволяя AI организовать собственную команду. Посмотрел на связанные вещи, автопоиск в автоматической оптимизации обучения модели, предыдущий Ralph был автономным циклом одного агента, Gastown одновременно запускал 20-30 Claude Code для оркестрации, но не имел способности к эволюции, все это очень мощно, но в конечном итоге все это также эволюционировало в способности отдельного агента. Никто не эволюционирует само сотрудничество команды, как распределять задачи, как избегать конфликтов, как делиться контекстом, как взаимно разблокировать, как в реальном мире, AI-команде тоже нужно наладить взаимодействие. Представьте, что произойдет, если это продолжится: • Агенты сами развивают командную культуру и рабочую синергию. • Адаптация по проекту, распределение команды из 3 человек или 7 человек в зависимости от стадии разработки проекта. • Чем больше проектов выполняется одновременно, тем сильнее команда. • Агенты могут в процессе проекта вводить новых участников, автоматически перераспределяя работу. Честно говоря, во что это в конечном итоге эволюционирует? Я тоже не знаю, но это, пожалуй, самая захватывающая часть.