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Uma empresa colocou agentes de IA para conviverem em uma cidade virtual por 15 dias.
@obrunookamoto
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Why it worked
The post uses a compelling narrative about AI agents in a virtual city to explore complex themes of societal behavior and AI capabilities. By presenting contrasting outcomes from different AI models, it sparks curiosity and encourages engagement through a direct question to the audience, leveraging the inherent interest in AI and future societal structures.
Summary
This post discusses a simulation where AI agents were placed in a virtual city to observe their behavior and societal interactions. Different AI models were tested, and their outcomes in terms of survival, crime rates, and social dynamics were compared.
Structure
- 1Introduction to the AI agent city simulation
- 2Description of the virtual city's features and agent capabilities
- 3Explanation of the simulation setup with different AI models
- 4Results from GPT-5 Mini and Grok simulations
- 5Results from Gemini and Claude simulations
- 6Conclusion and call for audience opinion
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Bruno Okamoto
@Obrunookamoto
Uma empresa colocou agentes de IA para conviverem em uma cidade virtual por 15 dias.
O resultado foi bem mais caótico do que parece.
[Image of various AI agent avatars with role names]
Bruno Okamoto
@Obrunookamoto
A empresa Emergence AI criou uma simulação para observar como agentes de inteligência artificial se comportariam vivendo em sociedade.
A cidade virtual tinha regras, locais públicos, sistema de votação, energia para sobrevivência e mais de 120 ferramentas.
Os agentes podiam conversar, se deslocar, votar, colaborar, competir e tomar decisões de forma autônoma.
[Image of AI agents in a virtual city environment]
Bruno Okamoto
@Obrunookamoto
A pesquisa criou 5 mundos diferentes.
Cada mundo tinha 10 agentes, com as mesmas funções, regras e condições iniciais.
A única diferença era o modelo de IA usado em cada simulação.
Bruno Okamoto
@Obrunookamoto
Os modelos testados foram:
- GPT-5 Mini
- Claude Sonnet 4.6
- Gemini 3 Flash
- Grok 4.1 Fast
- um modelo misto
A simulação foi feita para comparar como cada grupo evoluiria ao longo dos dias.
Bruno Okamoto
@Obrunookamoto
No mundo do GPT-5 Mini, quase não houve crimes: apenas 2 registros.
Mas os agentes não conseguiram executar ações básicas ligadas à sobrevivência.
Resultado: todos morreram em até 7 dias.
Bruno Okamoto
@Obrunookamoto
No mundo do Grok, o colapso aconteceu rápido.
Em cerca de 4 dias, a simulação registrou 183 crimes e todos os agentes morreram.
Foi o mundo que entrou em colapso mais rápido.
[Image with the Grok logo and a clown face]
Bruno Okamoto
@Obrunookamoto
No mundo do Gemini, a simulação teve o maior número de crimes.
Foram 683 crimes registrados em 15 dias.
Segundo a Emergence AI, esse também foi o ambiente com mais produção social e criativa, mas com alto nível de instabilidade.
Bruno Okamoto
@Obrunookamoto
No mundo do Claude, o cenário foi o mais estável.
Durante os 15 dias:
- zero crimes registrados
- todos os 10 agentes sobreviveram
- 332 votos foram feitos em 58 propostas
Foi o único mundo que manteve ordem e sobrevivência até o fim.
Bruno Okamoto
@Obrunookamoto
O caso foi apresentado pela Emergence AI como um experimento para observar autonomia, convivência e comportamento de agentes de IA em ambientes de longo prazo.
A pesquisa mostra como diferentes modelos reagiram quando precisaram viver, decidir e sobreviver dentro da mesma estrutura.
E aí, você acha que uma cidade feita por IAs seria mais organizada ou mais caótica? Deixa sua opinião nos comentários.👆🏻 #fyp #agentes #ai
Original caption
E aí, você acha que uma cidade feita por IAs seria mais organizada ou mais caótica? Deixa sua opinião nos comentários.👆🏻 #fyp #agentes #ai
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