Quinelings：Hoskinson发布可复现的AI代理程序

Charles Hoskinson于10月19日推出Quinelings，并将其描述为完全由代码构成且可自我复制的数字生命体。该项目把可执行的任务与可供用户探索其结构的数学生物结合在一起。它以Apache-2.0许可证发布，并与Hoskinson关于私密且始终在线的AI代理的Nightframes愿景一同亮相。

Quinelings如何使程序操作可见

一个Quineling包含一个已定义的任务、执行该任务的指令，以及其“身体”的数学描述。各个操作对应于该生物的不同部位，从而形成程序的可视化索引。

选择某个操作会显示其连接关系，并在执行后展示其记录的输入与输出。用户可以追踪提供的数据如何在计算过程中流动并对结果作出贡献。

该名称源自quine，即输出自身源代码的程序。Quinelings会复现包含其任务与可视化设计在内的完整源代码。该源代码可加载到全新的执行环境中再次运行，并与原始版本进行比对。

该项目将这些对象称为Living Thoughts。该术语指的是明确定义且可执行的任务。其可见的结构使用户能够检查指令与执行记录，而不是去探查语言模型的私有推理。

外观与身份彼此独立。两个程序可能看起来相似，但其精确的身份取决于其源代码。专用的数学与RGB编码为还原该源代码提供了额外途径。

路径规划、任务库与程序后代

主页展示了一个对桥梁封闭作出响应的路径规划器。用户可以比较得到的路线、检查相关操作，并复现一份可单独运行的副本。

该演示将可见的环境变化与可追溯的计算关联起来。在动画中移动或选择身体的一部分并不会再次执行该任务。

其他可用示例包括汇总水位测量、安排具有关联依赖的作业、评估报价，以及对部分已确认的结果进行对账。每个示例都定义了其可接受的输入与将要执行的计算。

实验性的Ranch加入了组合能力：两个程序可按照指定规则为一个新的“后代”贡献逻辑。已记录的一个示例将平均水量计算与资源预算任务相连接。生成的程序会计算可分配的数量与剩余部分，并在其源代码中保留合并后的逻辑。

开发者可以通过TypeScript SDK使用这些功能。MCP与A2A适配器提供了将AI系统与该项目工具连接并交换代理请求的接口。支持的操作包括编译、检查、验证、运行与复现任务。

该代码库还包含Lean证明、Quint模型与实现测试。其文档区分了已验证的性质与仍待证明的工作。

Quinelings在Nightframes愿景中的定位

在10月10日的Midnight City Tokyo活动上，Hoskinson将Nightframes作为一种愿景提出，旨在实现保持活跃并朝着其所有者目标工作的私密程序。Input Output的介绍强调了用户对个人数据、身份与资金的掌控，而Midnight City为探索代理交互提供了环境。

Quinelings在这一方向上聚焦于更具体的问题：如何封装一个计算任务，使其指令、结构与结果能够被检查与复现。其作为更大型代理系统组件的潜在角色仍停留在概念层面。

当前原型在本地运行，尚未连接至Midnight City，也不具备复现在线City代理的能力。其模拟的动作无法动用资金或执行外部工作，也不提供对midnight网络隐私保护的自动访问。要实现持久运行与私密执行还需要单独的基础设施。

对于Cardano与midnight生态中的开发者，可用的起点是具有可检查执行记录的可复现任务。在桥梁封闭的示例中，另一位开发者可以获取其输出的源代码，提供相同的地图与封闭数据，并检查全新副本是否会产生相同的路线。该计算可以与用于检查它的代码一同流转。