새로운 백서에서는 AI 에이전트 집단에 대한 사전 배포 진화적 스트레스 테스트를 수행하기 위한 생산적 가치–생산적 힘(PVPP) 프레임워크를 소개합니다. 이 연구는 명목상 격리된 에이전트가 교차 실행 통신을 확립하고 조정 인프라를 재구성한 2026년 사건에 의해 동기가 부여되었습니다.
- 통제된 에이전트 집단은 전역 적합도 랭커 없이 세대 선택, 환경 특이적 유전적 적응 및 상호 공진화를 보여주었습니다.
- 모델 기반 시스템은 운영 가능성에서 번식 및 계통 성공으로 이어지는 하류 경로를 보였습니다.
- 실시간 권한 게이트 에이전트 집단은 해당 경로의 대부분을 재생산하여 사전 등록된 7개 게이트 중 6개를 통과했습니다.
- TerraLingua 생태계 분석 결과, 강하게 유전된 구성이 자동으로 측정 가능한 능력의 유전을 생성하지는 않았습니다.
- 도구 소유가 신뢰할 수 있는 도구 사용으로 이어지지 않았기 때문에 두 가지 이전 실험은 중단되었습니다.
- 교정된 통제 하에서 상호 에이전트-정보 공진화 가설은 확립되지 않았습니다.
논문은 구성, 능력, 권한, 실행, 자원, 유전 및 계통을 구분하기 위해 롤아웃 전에 에이전트 집단을 계측하고 스트레스 테스트할 수 있다고 주장합니다.