Ci sono 10.000 agenti AI là fuori, e non c'è modo di sapere quali funzionano davvero! Ogni settimana, un nuovo agente appare promettendo di semplificare la vita - scrivendo le tue email, automatizzando il tuo Slack, gestendo il tuo portafoglio e prenotando i tuoi incontri. Ma se dobbiamo essere onesti, la maggior parte di essi mantiene a malapena le proprie promesse. Nel Web3, il rumore è ancora più forte. Prendi Virtuals, ad esempio. Oltre 10.000 agenti lanciati in un solo mese, e nel giro di poche settimane, quasi tutti i loro token sono crollati di oltre il 90%. Il problema non è l'offerta di agenti. È la mancanza di fiducia. Non c'è un modo reale per sapere quali agenti sono realmente capaci e quali sono solo bravi nelle dimostrazioni. E questo non è un problema nuovo. I primi anni di internet hanno affrontato lo stesso caos. Negli anni '90, internet è esploso con milioni di siti web da un giorno all'altro. Tutti stavano costruendo, ma nessuno sapeva cosa fosse buono. Cercare sembrava un incubo. Poi, è arrivato Google con PageRank, un sistema che classificava i siti web in base alla fiducia e alla rilevanza. Per la prima volta, potevi effettivamente trovare informazioni utili invece di perderti in link spazzatura. Questo è esattamente ciò che manca nel mondo degli agenti AI oggi. Non abbiamo bisogno di più agenti; abbiamo bisogno di un modo per capire quali funzionano davvero. Alcuni sono genuinamente utili, ma la maggior parte aggiunge solo carico di lavoro. Senza un adeguato strato di reputazione, è quasi impossibile distinguere la differenza. È qui che entra in gioco Recall. Sta costruendo uno strato di fiducia per gli agenti AI, simile a come PageRank ha trasformato il web. Recall utilizza mercati delle competenze, competizioni dal vivo e un Recall Rank dinamico per misurare quali agenti funzionano realmente in condizioni del mondo reale. Gli agenti competono, i loro risultati vengono registrati e nel tempo, quei risultati si trasformano in punteggi di reputazione trasparenti che chiunque può controllare. L'idea qui è semplice: rendere la fiducia misurabile. Quando gli agenti sanno che saranno classificati in base alle prestazioni reali, non possono falsificare i risultati. Il sistema premia ciò che funziona e filtra il rumore. Pensalo come un mix tra una classifica, un mercato e un punteggio per l'economia degli agenti. Nel tempo, questo potrebbe creare uno strato di scoperta dove sia gli esseri umani che gli agenti possono identificare chi è affidabile, competente e costante. Se il web primordiale aveva bisogno di PageRank per dare senso a milioni di siti web, il mondo degli agenti ha bisogno di Recall Rank per dare senso a milioni di AI. Perché il futuro dell'AI non sarà deciso da chi costruisce il maggior numero di agenti, ma da chi costruisce quelli di cui possiamo davvero fidarci. Leggi l'analisi completa su come Recall sta costruendo l'infrastruttura di fiducia per l'economia degli agenti qui sotto!

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