Inspirado por la autoinvestigación de Karpathy, enseñé a VibeHQ a evolucionar a sí mismo, no a evolucionar un solo agente, sino a evolucionar todo el método cooperativo multiagente. 7 carreras totalmente automáticas sin intervención manual: • Uso de tokens: 7,2M → 5,7M (disminución máxima del 62%) • Reducción de problemas relacionados con la coordinación (duplicación de trabajo, etc.) :4 → 0 • Desperdicio de token PM: -91% Loop: benchmark → cuantización cooperativa y análisis de LLM modo de fallo → código de coordinación de reescritura de protocolo /optimize-rewrite → reconstrucción → repetición. La IA observa cómo los agentes fallan en el trabajo en equipo, analiza por qué fallaron y luego cambia su propio código fuente para coordinar la lógica de cooperación, sin ningún trabajo manual durante todo el proceso, permitiendo completamente a la IA organizar su propio equipo con una comprensión tácita. Tras analizar los aspectos relevantes, la autoinvestigación optimiza automáticamente el entrenamiento del modelo, el Ralph anterior era un bucle autónomo de un solo agente, y Gastown ejecutaba 20-30 Claude Code al mismo tiempo Orquestación pero no tiene la capacidad de evolucionar, son muy fuertes, pero más adelante también están evolucionando las habilidades de un solo agente. Nadie está evolucionando el trabajo en equipo, cómo dividir el trabajo, cómo evitar conflictos, cómo compartir contexto y cómo desbloquearse mutuamente. Imagina en qué se convertiría esto si se escapara: • Los agentes desarrollan su propia cultura de equipo y química de trabajo. • Adaptarse a cada proyecto, asignando un equipo de 3 o 7 personas según el nivel de desarrollo del proyecto. • Cuantos más proyectos hagáis juntos, más fuerte será tu equipo. • Los agentes pueden incorporar nuevos compañeros mientras el proyecto está en marcha, reasignando automáticamente el trabajo. En serio, ¿en qué evolucionará al final? No lo sé, pero esta es la parte más emocionante.