Dynamic Beating AI Newsletter, die Arbeitsteilung, Koordination und die langfristige Zusammenarbeit zwischen Agents erfordern möglicherweise nicht mehr im Voraus ein vollständig von Menschen entworfenes komplexes System, sondern werden zu einer Fähigkeit, die Modelle selbst erlernen können.Wenn das leistungsstärkste Modell nur einen gemeinsamen Raum, ausreichende Laufzeit und eine große Menge Rechenleistung benötigt, um sich selbst zu organisieren, Erfahrungen zu teilen und seine Organisationsstruktur anzupassen, dann könnten viele komplexe Multi-Agent-Setups heute nur Übergangsgerüste sein, bis das Modell noch nicht schlau genug ist.Wissenschaftliche Forschung könnte die direkteste Anwendung sein. Eine große Anzahl von Agents kann gleichzeitig Hypothesen vorschlagen, Experimente ausführen, Ergebnisse austauschen und dann die Erkundung fortsetzen. Die wirklich unersetzlichen Elemente sind möglicherweise nicht Planer, Manager und verschiedene feste Workflows, sondern vielmehr ein geteilter Zustand, eine echte experimentelle Umgebung, Berechtigungsgrenzen und ein objektiver Gutachter, der nicht getäuscht werden kann.Obwohl dies noch keine rekursive Selbstverbesserung ist, sind die Kernbausteine zunehmend vorhanden: KI kann langfristig arbeiten, automatische Forschung durchführen, im großen Maßstab parallel laufen und beginnt, Fähigkeiten zur Zusammenarbeit zwischen Agents zu demonstrieren. Wenn diese Fähigkeiten irgendwann den Kreis schließen können, könnte sich der Fortschritt von KI nicht mehr nur so darstellen, dass „einzelne Modelle immer intelligenter werden“, sondern dass „eine zunehmende Anzahl von KI-Systemen gemeinsam die nächste Generation von KI erschafft.“