Натхненний автодослідженнями Карпаті, я навчив VibeHQ еволюціонувати самостійно, не еволюціонувати одного агента, а розвивати весь метод співпраці з багатьма агентами. 7 повністю автоматичних заїздів без ручного втручання: • Використання токенів: 7,2 млн → 5,7 млн (пікове зниження 62%) • Зменшення проблем із координацією (дублювання роботи тощо) :4 → 0 • Марнотратство токена PM: -91% Цикл: бенчмарк → кооперативний квантування та режим невдачі аналізу LLM → /optimize-protocol переписує координаційний код → перебудова → повторення. ШІ спостерігає, як агенти зазнають невдач у командній роботі, аналізує причини невдачі, а потім змінює власний вихідний код для координації логіки співпраці, без жодної фізичної праці протягом усього процесу, повністю дозволяючи ШІ організувати власну командну мовчазну порозуміння. Після розгляду відповідних моментів автодослідження автоматично оптимізує навчання моделі, попередній Ralph був автономним циклом одного агента, а Gastown одночасно запускав 20-30 Claude Code Оркестрація, але не має здатності еволюціонувати, вони дуже сильні, але згодом розвивають здібності одного агента. Ніхто не розвиває саму командну роботу, як розподіляти працю, як уникати конфліктів, як ділитися контекстом і як розблокувати одне одного. Уявіть, чим би стала ця штука, якби втекла: • Агенти формують власну командну культуру та робочу хімію. • Адаптуватися до кожного проєкту, призначаючи команду з 3 або 7 осіб відповідно до рівня розробки проєкту. • Чим більше проєктів ви виконуєте разом, тим сильніша ваша команда. • Агенти можуть залучати нових співробітників під час реалізації проєкту, автоматично перерозподіляючи роботу. Серйозно, у що це врешті-решт еволюціонує? Не знаю, але це найзахопливіша частина.