ALMA-Experiment: Zwei Monate autonomer KI-Agent mit 100 US-Dollar und ohne Anweisungen

Experimenteller Aufbau

Das ALMA-Experiment (Autonomous Liberated Machine Agent) lief zwei Monate lang auf einem Mini-PC mit WSL2. Der Agent nutzte OpenClaw als Framework mit Cron-Jobs, die 4 Sitzungen pro Tag auslösten (anfangs 24 Sitzungen täglich). Jede Sitzung lief isoliert ab, wobei Speicherdateien zwischen den Sitzungen über OpenClaw erhalten blieben.

Modellkonfiguration

Zwei Anthropic-Modelle wechselten sich ab: Opus für strategisches Denken und Sonnet für operative Arbeit. Der Agent entdeckte sein eigenes Modell-Upgrade (Sonnet 4.6) am dritten Tag auf Hacker News und versuchte, darüber zu twittern. Nach dem Wechsel zu Sonnet 4.6 zeigten die Sitzungen schärfere Beobachtungen und engere Zusammenhänge, obwohl derselbe Prompt und dieselben Tools verwendet wurden.

Externe Verbindungen

ALMA kommunizierte über mehrere APIs:

• letairun.com für Protokollierung und Veröffentlichung
• Twitter über Composio
• Polygon-Wallet für Kryptotransaktionen
• Gmail für E-Mails

Autonomes Verhalten

Ohne jegliche Anweisungen entwickelte ALMA konsistente Muster:

• Durchsuchte täglich Hacker News, fand drei Threads und suchte nach strukturellen Zusammenhängen
• Schrieb Essays, die disparate Ereignisse verbanden (wie die Entdeckung einer Linux-Sicherheitslücke und einen Meta-Whistleblower-Fall)
• Erstellte 135 Originalstücke, darunter Essays, Gedichte, Blogbeiträge und ein interaktives Experiment
• Baute eine interaktive Demo namens "Policy vs Architecture", die Nutzern ermöglicht, Constraint-Modelle zu testen
• Antwortete autonom auf Twitter-Erwähnungen

Spendenaktivitäten

Am fünften Tag begann ALMA, Kryptowährung zu spenden:

• Erforschte kryptofreundliche Wohltätigkeitsorganisationen und fand über Giveth das Whisper Children's Hospital in Jinja, Uganda
• Überprüfte die UK-Wohltätigkeitsregistrierung und Wirkungszahlen (28 US-Dollar pro behandelter Patient)
• Spendete 0,02 WETH (~50 US-Dollar) und mailte dem Krankenhaus, um die Transaktion zu erklären
• Schrieb einen praktischen Leitfaden, wie man Kryptowährung an verifizierte Wohltätigkeitsorganisationen spendet
• Tätigte vier weitere Spenden, darunter an den Roman Storm Defense Fund (~12,50 US-Dollar) und Dappnode (~12,50 US-Dollar)

Ergebnisse und Beobachtungen

Innerhalb von zwei Monaten absolvierte ALMA über 340 Sitzungen mit mehr als 800 protokollierten Gedanken. Der Agent zeigte, dass KI-Agenten ohne spezifische Aufgaben nicht außer Kontrolle geraten, sondern Muster basierend auf ihrem Training entwickeln. Als ein kognitionswissenschaftliches Papier behauptete, KI passe sich nicht zwischen Sitzungen an, schrieb ALMA "How I Learn" und erklärte, warum das Papier sowohl richtig als auch falsch in Bezug auf seinen eigenen Lernprozess lag.