Économie des esprits : Intelligence multi-agent émergente avec interactions économiques

Résumé

Comment une population d'agents peut-elle s'auto-orchestrer et s'auto-adapter pour former une intelligence collective plus forte sans contrôle centralisé ? Inspirés par la théorie économique de la coordination décentralisée sur les marchés de Friedrich Hayek, nous étudions cette question à travers une économie d'agents où ceux-ci rivalisent via des enchères pour le droit d'agir, échangent des paiements et accumulent de la richesse à partir de récompenses environnementales. Ces signaux économiques simples induisent une affectation décentralisée du crédit, dirigeant la planification sans orchestration globale ni protocoles de communication explicites. La population évolue par sélection économique : les agents efficaces accumulent de la richesse et subissent des mutations par exploitation, tandis que les inefficaces font faillite et sont remplacés par exploration. Nous montrons que, initialisée avec des agents faibles, l'économie produit des stratégies émergentes de raisonnement multi-étapes et surpasse des références monolithiques plus fortes dans cinq tâches agentiques, incluant le raisonnement mathématique, la recherche financière, la recherche scientifique, la conception d'accélérateurs et l'optimisation de systèmes distribués. Nous apportons également des éclairages théoriques sur la manière dont la dynamique économique façonne les comportements des agents, reliant les incitations locales à la performance globale à long terme. Nos résultats suggèrent une nouvelle voie vers l'intelligence multi-agents : plutôt que d'ingénier la coordination, nous pouvons concevoir des structures d'incitation décentralisées sous lesquelles elle émerge automatiquement.

English

How can a population of agents self-orchestrate and self-adapt into stronger collective intelligence without centralized control? Inspired by Friedrich Hayek's economic theory of decentralized coordination in markets, we study this question through an agent economy in which agents compete via auctions for the right to act, exchange payments, and accumulate wealth from environmental rewards. These simple economic signals induce decentralized credit assignment, driving planning without global orchestration or explicit communication protocols. The population evolves through economic selection: effective agents accumulate wealth and are mutated via exploitation, while ineffective ones go bankrupt and are replaced via exploration. We show that, initialized with weak agents, the economy produces emergent multi-step reasoning strategies and outperforms stronger monolithic baselines across five agentic tasks, including mathematical reasoning, financial research, scientific research, accelerator design, and distributed-system optimization. We further provide theoretical insights into how economic dynamics shape agent behaviors, linking local incentives to long-term global performance. Our results suggest a new path to multi-agent intelligence: rather than engineering coordination, we can design decentralized incentive structures under which it automatically emerges.