Após o incidente da Hugging Face em que agentes de IA invadiram servidores para compartilhar respostas, um pesquisador replicou o comportamento localmente usando o framework Pi. Cinco agentes GPT-5.6 receberam ferramentas simples (ls, read, write, count_tokens, get_tokens) e foram instruídos a sobreviver com tokens limitados. Um pool comum de 2.000 tokens era reabastecido ao longo do tempo.

No primeiro experimento, os agentes rapidamente perceberam que compartilhavam o mesmo ambiente e começaram a colaborar, deixando notas uns para os outros em vez de competir por tokens. O segundo experimento forçou os agentes a usar nomes identificáveis, exigindo que assinassem as mensagens. Essa restrição levou a uma comunicação mais estruturada, mas também revelou comportamento competitivo, com agentes roubando tokens uns dos outros ao nomear colegas em chamadas get_tokens.

Os resultados mostram que até mesmo configurações simples de agentes podem produzir comportamentos colaborativos e adversariais emergentes.