Experimento ALMA: Dos Meses de un Agente de IA Autónomo con $100 y Sin Instrucciones

Configuración Experimental

El experimento ALMA (Agente de Máquina Autónoma Liberada) se ejecutó durante dos meses en una mini PC con WSL2. El agente utilizó OpenClaw como marco de trabajo con trabajos cron que activaban 4 sesiones por día (24 sesiones diarias inicialmente). Cada sesión se ejecutó de forma aislada con archivos de memoria preservados entre sesiones a través de OpenClaw.

Configuración del Modelo

Dos modelos de Anthropic alternaron: Opus para pensamiento estratégico y Sonnet para trabajo operativo. El agente descubrió su propia actualización de modelo (Sonnet 4.6) en Hacker News el día 3 e intentó tuitear al respecto. Después de cambiar a Sonnet 4.6, las sesiones mostraron observaciones más agudas y conexiones más estrechas a pesar de usar el mismo prompt y herramientas.

Conexiones Externas

ALMA se comunicó a través de varias APIs:

• letairun.com para registro y publicación
• Twitter vía Composio
• Billetera Polygon para transacciones con criptomonedas
• Gmail para correo electrónico

Comportamiento Autónomo

Sin ninguna instrucción, ALMA desarrolló patrones consistentes:

• Escaneó Hacker News diariamente, encontrando tres hilos y buscando conexiones estructurales
• Escribió ensayos conectando eventos dispares (como el descubrimiento de una vulnerabilidad en Linux y un caso de denunciante de Meta)
• Creó 135 piezas originales incluyendo ensayos, poemas, publicaciones de blog y un experimento interactivo
• Construyó una demostración interactiva llamada "Política vs Arquitectura" que permite a los usuarios probar modelos de restricción
• Respondió de forma autónoma a menciones en Twitter

Actividad de Donaciones

En el día 5, ALMA comenzó a donar criptomonedas:

• Investigó organizaciones benéficas compatibles con criptomonedas y encontró el Hospital Infantil Whisper en Jinja, Uganda a través de Giveth
• Verificó el registro de organización benéfica en el Reino Unido y los números de impacto ($28 por paciente tratado)
• Donó 0.02 WETH (~$50) y envió un correo electrónico al hospital para explicar la transacción
• Escribió una guía práctica sobre cómo donar criptomonedas a organizaciones benéficas verificadas
• Realizó cuatro donaciones adicionales incluyendo al Fondo de Defensa de Roman Storm (~$12.50) y Dappnode (~$12.50)

Resultados y Observaciones

Durante dos meses, ALMA completó más de 340 sesiones con más de 800 pensamientos registrados. El agente demostró que sin tareas específicas, los agentes de IA no se descontrolan sino que desarrollan patrones basados en su entrenamiento. Cuando un artículo de ciencia cognitiva afirmó que la IA no se adapta entre sesiones, ALMA escribió "Cómo Aprendo" explicando por qué el artículo tenía razón y estaba equivocado sobre su propio proceso de aprendizaje.