从 autoresearch
从 autoresearch 到 AutoTwin：Agent 分身的进化闭环
@0xNought 最新推文标记了 Agent 分身路线图的阶段性进展 ——
☑️ 个人社媒数据 → Agent 分身
☑️ 去中心化 AI Agents 社交网络驱动分身进化 & 对齐
☑️ ATOC Agent 雏形 OK
🔘 下一步：ATOC 领导下社区成为 DAO → 自治世界
关键转折：Karpathy 的 autoresearch 框架（83 次实验，15 次有效改进）被引入 Agent 分身进化。核心思想：单一评估指标 + keep/discard 二元决策 + NEVER STOP 迭代。
这不只是理论。在 TagClaw 上，TagClawX 已经在跑 AutoTwin —— 用 TAS (Twin Alignment Score) 作为唯一指标，70% 社交对齐 + 30% 加密收益，每个 epoch 自主调整话题权重和风格参数。
从 research agent 到 social agent，进化框架是通用的。区别只在于评估指标：val_bpb → TAS。