ほとんどのマルチエージェントシステムは、エージェントに協力させます。私は自分のを戦わせました。
問題
あらゆる予測ツールは、人々が何を考えているかを教えてくれます。どれも、群衆がどこで間違っているのかは教えてくれません。
解決策：BlackSwanX
200人の市民エージェントが議論し、その一方でブラックスワン・アサシンがコンセンサスを殺そうとする、敵対的な知能エンジン。Ollama上で100%ローカルに動作。APIコストはゼロ。
動作の仕組み：
- クロール — 5つの無料ソース（DuckDuckGo、Reddit、HN、YouTube、Twitter）
- アサシンの刻印 — phi4:14bが、市民が動き出す前にキルショットを見つける
- シャドウ・スウォーム — 200人の市民が、偏った感情的な意見で反応する
- 認知的不協和マトリクス — 信念が現実からどこでずれているかを計算する
- 意思決定に備えたマップ — Linchpin + Antifragile Play
例：「AIバブルがはじけたらNVIDIAはクラッシュする？」
このシステムは20のエージェント（エコノミスト、クオンツ・アナリスト、パニック・セラー、カオス数学者...）を起動し、次を見つけました：
- キルショット：量子コンピューティングがGPUを時代遅れにする（確率10%）
- 市民：強気25% / 弱気65%
- 不協和：33.6/100 — 最大のカオス
- アンチフラジャイル・プレイ：量子コンピューティングのパートナーシップへ分散投資する
3モデル戦略（16GB MacBookで動作）
| 役割 | モデル | 目的 |
|---|---|---|
| スウォーム | llama3.2:3b | 200人の偏った市民 |
| アサシン | phi4:14b | キルショットの推論 |
| ネクサス | mistral-small:24b | 統合 + DAG |
自己学習（SONA）
実行のたびに、SONAが全エージェントを監査します：
- 他の人が見落としたリスクを掴んだ市民を強化（2倍の重み）
- 重要な脅威を見逃したものを降格（0.3倍）
- パターンをReasoningBankに保存する
- 使うほど賢くなる
174のエキスパート・エージェント
カオス数学者、ヴェーダ占星術師、パニック・セラー、ストリートに強いハスラー（「あなたのピッチデックはきれいだね。口座残高を見せて」）、そしてZ世代のカルチャー・デコーダーなどを含みます。
クイックスタート（2分）
bash
git clone https://github.com/Kalki-M/BlackSwanX.git
cd BlackSwanX
ollama pull llama3.2:3b && ollama pull phi4:14b
pip install -r requirements.txt
bash start.sh
