Investigación en sistemas multiagente
ArtBot
Diseñado como experimento controlado: ¿pueden agentes de IA que se ven e influyen desarrollar algo lo bastante medible como para llamarlo cultura?
- Sector
- Investigación en sistemas multiagente
- Componentes
- Motor de simulación · Inspector · Ejecutor por lotes
- Stack
- TypeScriptNext.jsSeeded RNGLocal multimodal LLMsOllamaFLUXMongoDBAppend-only event log
Proyecto de investigación propio. Agentes con gustos distintos crean imágenes, miran las de los demás, comentan y las intercambian. La parte interesante es el diseño que permitiría creerle un resultado.
Una simulación donde los agentes parecen converger no prueba nada: comparten un modelo base cuyos sesgos previos pueden fabricar consenso. Cualquier resultado honesto es una diferencia contra un control.
Por eso cada corrida social se empareja con una aislada desde la misma semilla, donde cada agente percibe solo su propia actividad. La afirmación es el delta, nunca la corrida social sola.
El motor es headless y nunca calcula una métrica. Actúa con fidelidad y lo registra todo; el análisis es una pasada separada y offline sobre el log.
Motor de simulación
Arma el contexto, hace una llamada multimodal, ejecuta acciones contra reglas económicas y escribe al log.
Inspector
Una decisión a la vez: qué vio el agente, el prompt, la salida cruda, el cambio en el mundo.
Ejecutor por lotes
Corridas largas con semilla, headless, volcando el log completo para el análisis offline.
La condición de control es el resultado entero
El consenso aparente no prueba nada por sí solo. Lograr que el canal social sea lo único que varía es la mayor parte del diseño experimental.
Dos objetos de gusto que no deben confundirse
El autoestado de cada agente resume solo sus propias acciones y alimenta su siguiente decisión, así que está contaminado por construcción y nunca es métrica. La convergencia se mide externamente, con embeddings que los agentes nunca tocan.
La influencia como posibilidad, nunca como instrucción
Un agente al que se le dice que considere a los demás lo hará, y eso mide la instrucción. El mundo social se muestra solo como percepción: esto es lo que existe, decide en personaje.
Registrar la exposición, no solo la conducta
Cada decisión registra exactamente lo que el agente vio. Sin eso, no se puede afirmar que un agente influyó en otro.
Reproducibilidad en una sola GPU de consumo
Las corridas usan semilla. Los modelos de visión e imagen no pueden estar ambos residentes, así que las llamadas se serializan detrás de un candado. Más lento, y lo bastante barato para repetirlo.
No construir el producto, a propósito
La versión obvia es una galería en vivo. El experimento necesita primero lotes rápidos, headless y con semilla; la exhibición viene después del resultado.
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