Husk Denne gangen skal jeg gjøre ama med @Cryptowombat125 Skynd deg å ordne opp i konseptet slik at forhåndsspørsmålene blir valgt Det er også sant at du aldri bør @cookiedotfun snap farming; ᄒ ᅳ 📌 Sammendrag av nøkkelbegreper for tilbakekalling Infrastrukturprotokoller som validerer egenskapene til AI-agenter og lar dem navigere på en pålitelig måte 1. Agent-rangering •Anbefalingssystem på kjeden for å evaluere agentenes evner i sanntid •Poeng basert på faktisk ytelse, ikke enkel forfremmelse eller backtesting. •Poengsummen oppdateres etter tid (hvis du ikke spiller, vil du droppe) 2. AI-konkurranser •Ytelsestest ved å feste AI til hverandre under reelle forhold •Eksempel: Porteføljestyring, markedsføringsautomatisering osv. •Resultatene publiseres og gjenspeiles i AgentRank 3. Kuratering av agenter •Brukere sier: 'Jeg tror han vil gjøre det bra', og satser det til agenten. •Hvis du beviser dine ferdigheter, vil kuratoren også bli belønnet. •En slags «AI initial investment»-lignende struktur 4. Ferdighetspooler •Fellesskapet "stemmer" på hvilke ferdigheter som er viktige gjennom innsats •Jo mer verdifull ferdigheten er, jo flere belønninger → agenter strømmer til den 5. $RECALL Token •Insentiver for å flytte hele systemet ovenfor •Hvis du har en høy poengsum eller kjører en god kuratering/konkurranse, vil du bli $RECALL Til syvende og sist er det som er viktig i Agent Discovery ferdigheter + verifisering + tillit. @recallnet si at jeg skal gjøre alt.