Geïnspireerd door Karpathy's autoresearch heb ik VibeHQ geleerd om zichzelf te evolueren, niet alleen de evolutie van een enkele agent, maar de evolutie van de samenwerking tussen meerdere agents. 7 keer volledig automatisch uitgevoerd, zonder menselijke tussenkomst: • Token gebruik: 7,2M → 5,7M (piekdaling van 62%) • Vermindering van coördinatiegerelateerde problemen (herhalend werk, etc.): 4 → 0 • Verspilling van PM tokens: -91% Cyclus: benchmark → samenwerking kwantificeren en LLM-analyse van faalmodi → /optimize-protocol herschrijven van coördinatiecode → opnieuw opbouwen → herhalen. AI kijkt zelf naar de samenwerking van agents die mislukt, analyseert zelf waarom het mislukt, en past vervolgens zelf zijn source code aan om de samenwerkingslogica te coördineren, volledig zonder menselijke tussenkomst, waardoor AI zelf zijn teamdynamiek kan organiseren. Ik heb wat gerelateerde dingen bekeken, autoresearch optimaliseert automatisch de training van modellen, de eerdere Ralph was een autonome cyclus van een enkele agent, Gastown draait tegelijkertijd 20-30 Claude Codes voor orchestration maar heeft geen evolutievermogen, dit alles is indrukwekkend, maar uiteindelijk evolueert het ook de capaciteiten van een enkele agent. Niemand evolueert de samenwerking van het team zelf, hoe de taken verdeeld worden, hoe conflicten vermeden worden, hoe context gedeeld wordt, hoe men elkaar unblockt, net als in de echte wereld, moet een AI-team ook op elkaar ingespeeld raken. Stel je voor wat er zou gebeuren als dit doorloopt: • Agents ontwikkelen zelf een teamcultuur en werkdynamiek. • Adaptief op projectbasis, afhankelijk van de ontwikkelingsgraad van het project, wordt een team van 3 of 7 personen toegewezen. • Hoe meer projecten samen worden uitgevoerd, hoe sterker het team. • Agents kunnen tijdens het project nieuwe teamgenoten onboarden en automatisch werk opnieuw toewijzen. Eerlijk gezegd, wat het uiteindelijk zal worden? Ik weet het ook niet, maar dat is juist het meest opwindende deel.