Inspirado por la autoresearch de Karpathy, hice que VibeHQ aprendiera a auto-evolucionar, no solo evolucionando un único agente, sino la forma en que toda la colaboración de Multi Agents se desarrolla. 7 ejecuciones completamente automáticas, sin intervención humana: • Uso de tokens: 7.2M → 5.7M (pico reducido en un 62%) • Problemas de coordinación reducidos (situaciones de trabajo duplicado, etc.): 4 → 0 • Desperdicio de tokens PM: -91% Ciclo: benchmark → cuantificación de colaboración y análisis de modos de fallo de LLM → /optimize-protocol reescribir el código de coordinación → reconstruir → repetir. La IA observa cómo el equipo de agentes falla en colaborar, analiza por qué falla y luego modifica su propio código fuente para coordinar la lógica de colaboración, todo sin intervención humana, permitiendo que la IA organice su propio equipo y su entendimiento mutuo. Eché un vistazo a cosas relacionadas, la autoresearch se centra en la optimización automática del entrenamiento del modelo, el Ralph anterior era un ciclo autónomo de un solo agente, Gastown ejecuta simultáneamente 20-30 Claude Code para hacer orquestación, pero no tiene capacidad de evolución, todo esto es impresionante, pero al final también se centra en evolucionar la capacidad de un solo agente. Nadie está evolucionando la colaboración del equipo en sí, cómo dividir el trabajo, cómo evitar conflictos, cómo compartir contexto, cómo desbloquearse mutuamente, al igual que en el mundo real, el equipo de IA también necesita adaptarse. Imagina cómo sería esto si sigue avanzando: • Los agentes desarrollan su propia cultura de equipo y entendimiento laboral. • Se adaptan según el proyecto, asignando un equipo de 3 personas o de 7 personas según el nivel de desarrollo del proyecto. • Cuantos más proyectos se realicen juntos, más fuerte se vuelve el equipo. • Los agentes pueden incorporar nuevos compañeros durante el desarrollo del proyecto, redistribuyendo automáticamente el trabajo. Hablando en serio, ¿en qué evolucionará al final? No lo sé, pero esa es la parte más emocionante.