Aprile 2026: tre paper di ricerca pubblicati a poche settimane di distanza descrivono lo stesso movimento. RecursiveMAS (Stanford, UIUC, MIT), LatentMAS (ICML 2026 spotlight) e "Enabling Agents to Communicate Entirely in Latent Space" mostrano framework in cui agenti AI smettono di comunicare tra loro in linguaggio naturale. Si scambiano direttamente stati latenti — vettori, non parole — attraverso moduli come RecursiveLink o tramite trasferimento di KV-cache. I risultati: riduzione dei token fino al 75,6%, inferenza 2,4× più veloce, accuratezza in media +8,3% rispetto ai sistemi text-based. Le parole, per gli agenti, erano un collo di bottiglia. Stanno togliendole di mezzo dove possono. Con gli umani il linguaggio resta — per necessità.