Existuje 10 000 agentů umělé inteligence a neexistuje způsob, jak zjistit, kteří z nich skutečně fungují! Každý týden se objeví nový agent, který slibuje, že vám usnadní život - psaním e-mailů, automatizací Slacku, obchodováním s vaším portfoliem a rezervací schůzek. Ale pokud máme být upřímní, většina z nich sotva plní své sliby. Ve Web3 je hluk ještě hlasitější. Vezměme si například virtuální počítače. Během jediného měsíce bylo spuštěno více než 10 000 agentů a během několika týdnů se téměř všechny jejich tokeny propadly o více než 90 %. Problémem není nabídka agentů. Je to nedostatek důvěry. Neexistuje žádný skutečný způsob, jak zjistit, kteří agenti jsou skutečně schopní a kteří jsou dobří pouze v ukázkách. A to není nový problém. Raný internet čelil stejnému chaosu. V 90. letech internet explodoval s miliony webových stránek přes noc. Všichni stavěli, ale nikdo nevěděl, co je dobré. Hledání mi připadalo jako noční můra. Poté se objevil Google s PageRankem, systémem, který hodnotil webové stránky podle důvěryhodnosti a relevance. Poprvé jste mohli skutečně najít užitečné informace místo toho, abyste se ztratili v nevyžádaných odkazech. To je přesně to, co dnes ve světě AI agentů chybí. Nepotřebujeme jich více; Potřebujeme způsob, jak zjistit, které z nich skutečně fungují. Některé jsou skutečně užitečné, ale většina vám jen přidávají na zátěži. Bez správné vrstvy reputace je téměř nemožné rozeznat rozdíl. A právě zde přichází na řadu Recall. Je to budování vrstvy důvěryhodnosti pro agenty AI, podobně jako PageRank transformoval web. Recall využívá trhy dovedností, živé soutěže a dynamický Recall Rank k měření, kteří agenti si v reálných podmínkách skutečně vedou dobře. Agenti soutěží, jejich výsledky se zaznamenávají a postupem času se tyto výsledky promění v transparentní skóre reputace, které si může kdokoli ověřit. Myšlenka je jednoduchá, učinit důvěru měřitelnou. Když agenti vědí, že budou hodnoceni na základě skutečného výkonu, nemohou výsledky zfalšovat. Systém odměňuje to, co funguje, a filtruje šum. Představte si to jako kombinaci žebříčku, trhu a výsledkové tabulky pro ekonomiku agentů. Postupem času by to mohlo vytvořit vrstvu zjišťování, kde mohou lidé i agenti identifikovat, kdo je spolehlivý, kvalifikovaný a konzistentní. Pokud raný web potřeboval PageRank, aby dával smysl milionům webových stránek, svět agentů potřebuje Recall Rank, aby dával smysl milionům AI. Protože o budoucnosti umělé inteligence nebude rozhodovat to, kdo vytvoří nejvíce agentů, ale kdo vytvoří ty, kterým můžeme skutečně důvěřovat. Níže si přečtěte celý rozpis toho, jak Recall buduje infrastrukturu důvěry pro agentskou ekonomiku!

Celý článek si můžete přečíst zde: