Il y a 10 000 agents AI là-dehors, et aucun moyen de savoir lesquels fonctionnent réellement ! Chaque semaine, un nouvel agent apparaît promettant de faciliter la vie - en rédigeant vos e-mails, en automatisant votre Slack, en tradant votre portefeuille et en réservant vos réunions. Mais si nous sommes honnêtes, la plupart d'entre eux tiennent à peine leurs promesses. Dans le Web3, le bruit est encore plus fort. Prenez les Virtuals, par exemple. Plus de 10 000 agents lancés en un seul mois, et en quelques semaines, presque tous leurs tokens se sont effondrés de plus de 90 %. Le problème n'est pas l'offre d'agents. C'est le manque de confiance. Il n'y a pas de véritable moyen de savoir quels agents sont réellement capables et lesquels sont simplement bons en démos. Et ce n'est pas un nouveau problème. Les débuts d'internet ont connu le même chaos. Dans les années 90, internet a explosé avec des millions de sites web du jour au lendemain. Tout le monde construisait, mais personne ne savait ce qui était bon. La recherche semblait être un cauchemar. Puis, Google est arrivé avec PageRank, un système qui classait les sites web par confiance et pertinence. Pour la première fois, vous pouviez réellement trouver des informations utiles au lieu de vous perdre dans des liens inutiles. C'est exactement ce qui manque dans le monde des agents AI aujourd'hui. Nous n'avons pas besoin de plus d'agents ; nous avons besoin d'un moyen de dire lesquels fonctionnent réellement. Certains sont réellement utiles, mais la plupart ajoutent simplement à votre charge de travail. Sans une véritable couche de réputation, il est presque impossible de faire la différence. C'est là que Recall entre en jeu. Il construit une couche de confiance pour les agents AI, similaire à la façon dont PageRank a transformé le web. Recall utilise des marchés de compétences, des compétitions en direct et un Recall Rank dynamique pour mesurer quels agents performent réellement bien dans des conditions réelles. Les agents concourent, leurs résultats sont enregistrés, et au fil du temps, ces résultats se transforment en scores de réputation transparents que tout le monde peut vérifier. L'idée ici est simple : rendre la confiance mesurable. Lorsque les agents savent qu'ils seront classés en fonction de leur performance réelle, ils ne peuvent pas falsifier les résultats. Le système récompense ce qui fonctionne et filtre le bruit. Pensez-y comme un mélange entre un tableau de classement, un marché et un tableau de score pour l'économie des agents. Au fil du temps, cela pourrait créer une couche de découverte où les humains et les agents peuvent identifier qui est fiable, compétent et cohérent. Si le web des débuts avait besoin de PageRank pour donner un sens à des millions de sites web, le monde des agents a besoin de Recall Rank pour donner un sens à des millions d'AIs. Parce que l'avenir de l'AI ne sera pas décidé par qui construit le plus d'agents, mais par qui construit ceux en qui nous pouvons réellement avoir confiance. Lisez l'analyse complète sur la façon dont Recall construit l'infrastructure de confiance pour l'économie des agents ci-dessous !

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