最初の自己修正エージェントループで、あなたは実際のスキルを身につけました。ビルダーとジャッジを分離し、停止条件を実際のロジックにし、解決不可能なタスクに対してテストを行いました。 しかし、それらは5回目のループで起こることをあなたに準備させていません。 スケールした際の失敗はループの失敗ではなく、ポートフォリオの失敗です。 個々のループはすべて問題なく見えますが、全体のシステムは徐々にずれ、予算を超過し、あるいはあなたが確認しなくなった隅で静かにゴミを生み出します。 1つのループでは機能していた注意は、5つのループには拡張できません。 すべてのループが「グリーン」と報告する一方で、合計は驚異的になるため、コストは見えない形で累積します。 これは、どれも見落とすことなく複数のエージェントループを運用するための厳密なディシプリンを崩壊させます。 これをブックマークして、失わないようにしてください！ AIエージェントシステムのスケーリングについてさらに知りたい方は、@neil_xbt をフォローしてください。