Quinelings : Hoskinson dévoile des programmes reproductibles pour des agents d’IA

Charles Hoskinson a présenté Quinelings le 19 octobre, les décrivant comme des formes de vie numériques autoréplicantes faites entièrement de code. Le projet combine des tâches exécutables avec des créatures mathématiques dont les structures peuvent être explorées par les utilisateurs. Publié sous la licence Apache-2.0, il arrive aux côtés de la vision Nightframes de Hoskinson pour des agents d’IA privés et toujours actifs.

Comment les Quinelings rendent visibles les opérations d’un programme

Un Quineling contient une tâche définie, les instructions qui l’exécutent, et une description mathématique de son corps. Les opérations individuelles correspondent à des parties de la créature, créant un index visuel du programme.

La sélection d’une opération révèle ses connexions et, après exécution, ses entrées et sorties enregistrées. Les utilisateurs peuvent suivre comment les données fournies circulent à travers un calcul et contribuent au résultat.

Le nom s’inspire d’une quine, un programme qui produit son propre code source. Les Quinelings reproduisent la source complète contenant à la fois leur tâche et leur conception visuelle. Cette source peut être chargée dans un nouvel environnement d’exécution, exécutée à nouveau, et vérifiée par rapport à l’originale.

Le projet appelle ces objets Living Thoughts. Le terme renvoie à des tâches explicitement déclarées et exécutables. Leur structure visible permet aux utilisateurs d’inspecter les instructions et l’historique d’exécution, plutôt que de tenter de découvrir le raisonnement privé d’un modèle de langage.

Apparence et identité sont distinctes. Deux programmes peuvent se ressembler, tandis que leurs identités exactes dépendent de leur source. Des codages mathématiques et RGB offrent des moyens supplémentaires de récupérer cette source.

Planification d’itinéraires, bibliothèques de tâches et descendance de programmes

La page d’accueil présente un planificateur d’itinéraire réagissant à la fermeture d’un pont. Les utilisateurs peuvent comparer l’itinéraire obtenu, inspecter les opérations pertinentes, et reproduire une copie exécutable séparément.

La démonstration relie un changement visible de circonstances à un calcul traçable. Naviguer dans l’animation ou sélectionner une partie du corps n’exécute pas la tâche à nouveau.

D’autres exemples disponibles incluent l’addition de mesures d’eau, la planification de tâches avec dépendances, l’évaluation d’offres, et la réconciliation de résultats partiellement confirmés. Chacun définit les entrées qu’il accepte et le calcul qu’il effectue.

Le Ranch expérimental ajoute la composition : deux programmes peuvent apporter de la logique à une nouvelle "offspring" selon des règles spécifiées. Un exemple documenté relie un calcul de moyenne d’eau à une tâche de budgétisation des ressources. Le programme résultant calcule ce qui peut être alloué et ce qui reste, avec la logique combinée conservée dans sa source.

Les développeurs peuvent travailler avec ces capacités via un SDK TypeScript. Des adaptateurs MCP et A2A fournissent des interfaces pour connecter des systèmes d’IA aux outils du projet et échanger des requêtes d’agents. Les opérations prises en charge incluent la compilation, l’inspection, la vérification, l’exécution et la reproduction de tâches.

Le dépôt inclut aussi des preuves Lean, des modèles Quint, et des tests d’implémentation. Sa documentation distingue les propriétés vérifiées des travaux qui restent non prouvés.

La place des Quinelings dans la vision Nightframes

À Midnight City Tokyo le 10 octobre, Hoskinson a présenté Nightframes comme une vision de programmes privés qui restent actifs et œuvrent aux objectifs de leurs propriétaires. Le compte d’Input Output a mis en avant le contrôle par l’utilisateur de ses données personnelles, de son identité et de son argent, Midnight City fournissant un environnement pour explorer les interactions entre agents.

Les Quinelings abordent une question plus restreinte dans cette direction : comment empaqueter une tâche de calcul afin que ses instructions, sa structure et ses résultats puissent être examinés et reproduits. Leur rôle potentiel en tant que composants de systèmes d’agents plus vastes reste conceptuel.

Le prototype actuel s’exécute localement, sans connexion à Midnight City ni capacité à reproduire un agent City en direct. Ses actions simulées ne peuvent pas déplacer des fonds ni effectuer un travail externe, et il n’offre aucun accès automatique aux protections de confidentialité réseau de midnight. Une opération persistante et une exécution privée nécessitent une infrastructure séparée.

Pour les développeurs des écosystèmes Cardano et midnight, le point de départ disponible est une tâche reproductible avec un enregistrement d’exécution consultable. Dans l’exemple de fermeture de pont, un autre développeur peut prendre la source émise, fournir la même carte et les mêmes données de fermeture, et vérifier si une nouvelle copie produit le même itinéraire. Le calcul peut voyager avec le code nécessaire pour l’examiner.