Terinspirasi oleh penelitian otomatis Karpathy, saya mengajari VibeHQ untuk mengembangkan dirinya sendiri, bukan untuk mengembangkan satu agen, tetapi untuk mengembangkan seluruh metode kooperatif multi-agen. 7 berjalan sepenuhnya otomatis tanpa intervensi manual: • Penggunaan token: 7,2 juta → 5,7 juta (penurunan puncak 62%) • Mengurangi masalah terkait koordinasi (duplikasi pekerjaan, dll...) :4 → 0 • Limbah token PM: -91% Loop: benchmark → kuantisasi kooperatif dan mode kegagalan analisis LLM → kode koordinasi penulisan ulang protokol / optimalkan → membangun kembali → mengulangi. AI menyaksikan agen gagal dalam kerja tim, menganalisis mengapa gagal, dan kemudian mengubah kode sumbernya sendiri untuk mengoordinasikan logika kerja sama, tanpa tenaga kerja manual selama proses, sepenuhnya memungkinkan AI untuk mengatur pemahaman diam-diam timnya sendiri. Setelah melihat hal-hal yang relevan, riset otomatis secara otomatis mengoptimalkan pelatihan model, Ralph sebelumnya adalah loop otonom dari satu agen, dan Gastown menjalankan 20-30 Claude Code pada saat yang sama orkestrasi tetapi tidak memiliki kemampuan untuk berevolusi, ini sangat kuat, tetapi nantinya, mereka juga mengembangkan kemampuan satu agen. Tidak ada yang mengembangkan kerja tim itu sendiri, bagaimana membagi kerja, bagaimana menghindari konflik, bagaimana berbagi konteks, dan bagaimana membuka blokir satu sama lain. Bayangkan seperti apa yang akan terjadi jika melarikan diri: • Agen mengembangkan budaya tim dan chemistry kerja mereka sendiri. • Beradaptasi dengan setiap proyek, menugaskan tim yang terdiri dari 3 atau 7 orang sesuai dengan tingkat pengembangan proyek. • Semakin banyak proyek yang Anda lakukan bersama, semakin kuat tim Anda. • Agen dapat memasukkan rekan tim baru saat proyek sedang berlangsung, secara otomatis menugaskan ulang pekerjaan. Serius, apa yang akan berkembang pada akhirnya? Saya tidak tahu, tapi ini adalah bagian yang paling menarik.