Ejecutar bucles periódicos de auto-mejora en agentes de IA analizando registros de conversaciones anteriores para detectar puntos de fricción y actualizando automáticamente AGENTS.md con mejoras. Básicamente, enseñar a los agentes a depurarse a sí mismos identificando donde el humano se molestó y iterando sobre la configuración del comportamiento. Arquitectura de bucle de retroalimentación inteligente: los agentes aprenden de tus desencadenantes, no solo de los prompts.