Economia das Mentes: Inteligência Multiagente Emergente com Interações Econômicas

Resumo

Como pode uma população de agentes auto-orquestrar-se e auto-adaptar-se para formar uma inteligência coletiva mais forte sem controle centralizado? Inspirados pela teoria econômica de Friedrich Hayek sobre coordenação descentralizada em mercados, estudamos esta questão através de uma economia de agentes na qual estes competem via leilões pelo direito de agir, trocam pagamentos e acumulam riqueza a partir de recompensas ambientais. Esses sinais econômicos simples induzem uma atribuição descentralizada de crédito, impulsionando o planejamento sem orquestração global ou protocolos explícitos de comunicação. A população evolui por meio de seleção econômica: agentes eficazes acumulam riqueza e sofrem mutações via exploração, enquanto os ineficazes vão à falência e são substituídos via exploração. Mostramos que, ao serem inicializados com agentes fracos, a economia produz estratégias emergentes de raciocínio em múltiplas etapas e supera linhas de base monolíticas mais fortes em cinco tarefas agentivas, incluindo raciocínio matemático, pesquisa financeira, pesquisa científica, design de aceleradores e otimização de sistemas distribuídos. Oferecemos ainda insights teóricos sobre como as dinâmicas econômicas moldam os comportamentos dos agentes, conectando incentivos locais ao desempenho global de longo prazo. Nossos resultados sugerem um novo caminho para a inteligência multiagente: em vez de projetar coordenação, podemos conceber estruturas descentralizadas de incentivos sob as quais ela emerge automaticamente.

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.