A Prime Intellect lançou o General-Agent, um ambiente de IA de código aberto e autoevolutivo, projetado para aprimorar a geração de tarefas e o treinamento de modelos. O sistema apresenta um jogo para dois jogadores envolvendo um Sintetizador e um Solucionador, que competem para criar e resolver tarefas. Esse ambiente gerou um banco de dados com 4.504 tarefas e mais de 8.000 ferramentas únicas, categorizadas em cinco níveis de dificuldade, de t0 a t4. A estrutura utiliza estratégias como restrições condicionais e instruções ruidosas para evoluir as tarefas. A configuração inovadora permite a geração automática de dados de treinamento, eliminando a necessidade de conjuntos de dados anotados manualmente. Testes indicam que o ajuste fino de um modelo com 30 bilhões de parâmetros, utilizando trajetórias desse ambiente, melhorou a precisão no uso de ferramentas no benchmark BFCL de 18,9% para 52,3%. Esse avanço destaca o potencial dos modelos de IA para evoluir por meio de competição direta, gerando continuamente dados com dificuldade ajustável e validação semântica.