Na rynku jest 10 000 agentów AI, a nie ma sposobu, aby wiedzieć, które z nich naprawdę działają! Co tydzień pojawia się nowy agent, obiecujący ułatwienie życia - pisząc twoje e-maile, automatyzując Slacka, handlując twoim portfelem i rezerwując twoje spotkania. Ale jeśli mamy być szczerzy, większość z nich ledwo spełnia swoje obietnice. W Web3 hałas jest jeszcze głośniejszy. Weźmy na przykład Virtuals. Ponad 10 000 agentów uruchomiono w ciągu zaledwie jednego miesiąca, a w ciągu kilku tygodni prawie wszystkie ich tokeny spadły o ponad 90%. Problem nie leży w podaży agentów. Chodzi o brak zaufania. Nie ma prawdziwego sposobu, aby wiedzieć, którzy agenci są rzeczywiście zdolni, a którzy tylko dobrze radzą sobie w prezentacjach. I to nie jest nowy problem. Wczesny internet zmagał się z tym samym chaosem. W latach 90-tych internet eksplodował z milionami stron internetowych z dnia na dzień. Wszyscy budowali, ale nikt nie wiedział, co jest dobre. Szukanie informacji przypominało koszmar. Wtedy pojawił się Google z PageRank, systemem, który klasyfikował strony internetowe według zaufania i trafności. Po raz pierwszy można było naprawdę znaleźć przydatne informacje, zamiast gubić się w śmieciowych linkach. Dokładnie tego brakuje w świecie agentów AI dzisiaj. Nie potrzebujemy ich więcej; potrzebujemy sposobu, aby powiedzieć, które z nich naprawdę działają. Niektóre są rzeczywiście przydatne, ale większość tylko zwiększa twoje obciążenie pracą. Bez odpowiedniej warstwy reputacji prawie niemożliwe jest odróżnienie ich. I tu wkracza Recall. Buduje warstwę zaufania dla agentów AI, podobnie jak PageRank przekształcił sieć. Recall wykorzystuje rynki umiejętności, zawody na żywo i dynamiczny Recall Rank, aby zmierzyć, którzy agenci naprawdę dobrze radzą sobie w warunkach rzeczywistych. Agenci rywalizują, ich wyniki są rejestrowane, a z czasem te wyniki przekształcają się w przejrzyste wyniki reputacji, które każdy może sprawdzić. Pomysł jest prosty: uczynić zaufanie mierzalnym. Kiedy agenci wiedzą, że będą oceniani na podstawie rzeczywistej wydajności, nie mogą fałszować wyników. System nagradza to, co działa, i filtruje hałas. Pomyśl o tym jako o połączeniu rankingu, rynku i tablicy wyników dla gospodarki agentów. Z czasem może to stworzyć warstwę odkrywania, w której zarówno ludzie, jak i agenci mogą zidentyfikować, kto jest wiarygodny, utalentowany i konsekwentny. Jeśli wczesny internet potrzebował PageRank, aby zrozumieć miliony stron internetowych, świat agentów potrzebuje Recall Rank, aby zrozumieć miliony AI. Ponieważ przyszłość AI nie będzie decydowana przez to, kto zbuduje najwięcej agentów, ale przez to, kto zbuduje tych, którym naprawdę możemy zaufać. Przeczytaj pełne omówienie, jak Recall buduje infrastrukturę zaufania dla gospodarki agentów poniżej!

Przeczytaj pełny artykuł tutaj: