He estado investigando la arquitectura de @SentientAGI, no se trata solo de "IA con características de seguridad", es un motor de inteligencia de pila completa diseñado para *adaptarse bajo incertidumbre* ↓

• La capa de percepción se alimenta de texto, sensores, redes de múltiples agentes
• La memoria/conocimiento funciona con gráficos + bibliotecas de estrategia que no solo almacenan, sino que también acumulan conocimientos.
• ROMA descompone las tareas de manera recursiva, mantiene a los agentes coordinados + transparentes
• GRID ejecuta simulaciones de escenarios para probar decisiones antes de que se implementen
• ODS se ejecuta en tiempo real y luego retroalimenta los resultados para actualizaciones continuas.

Lo que me motiva: juegos de razonamiento social. Entrenar a una IA para detectar engaños, roles ocultos y estrategias cooperativas significa que no solo estás construyendo eficiencia, sino que estás construyendo resiliencia.

Se siente menos como "entrenar un modelo" y más como un campo de entrenamiento para un sistema vivo. La convergencia de la inteligencia y la seguridad aquí podría establecer un nuevo estándar para la IA agentiva.