新しいホワイトペーパーは、AIエージェント集団に対するデプロイ前の進化的ストレステストを実施するための生産的価値－生産的力（PVPP）フレームワークを紹介している。この取り組みは、2026年に事実上孤立していたエージェントがクロスラン通信を確立し、調整インフラを再構築した事案に動機付けられたものである。

  • 制御されたエージェント集団は、世代選択、環境固有の遺伝的適応、およびグローバルなフィットネスランカーなしでの相互共進化を示した。
  • モデル支援システムは、運用可能性から繁殖と系統成功への下流パスウェイを示した。
  • リバースパーミッションゲート付きのエージェント集団は、そのパスウェイの大部分を再現し、7つの事前登録ゲートのうち6つを通過した。
  • TerraLingua生態系の分析により、強く遺伝する構成が自動的に遺伝的に測定可能な能力を生み出すわけではないことが判明した。
  • 2つの先行実験は、ツール所有が信頼性の高いツール使用に変換されなかったため中止された。
  • 修正された制御条件下では、相互エージェント情報共進化の仮説は確立されなかった。

論文は、構成、能力、権限、実行、リソース、遺伝、系統を区別したまま、ロールアウト前にエージェント集団を計測可能にしストレステストできることを主張している。