Det er 10 000 AI-agenter der ute, og ingen måte å vite hvilke som faktisk fungerer! Hver uke dukker det opp en ny agent som lover å gjøre livet enklere - ved å skrive e-postene dine, automatisere Slack, handle porteføljen din og bestille møtene dine. Men hvis vi skal være ærlige, holder de fleste av dem knapt løftene sine. I Web3 er støyen enda høyere. Ta Virtuals, for eksempel. Over 10 000 agenter ble lansert i løpet av en enkelt måned, og i løpet av uker krasjet nesten alle tokenene deres med mer enn 90 %. Problemet er ikke tilførselen av agenter. Det er mangelen på tillit. Det er ingen reell måte å vite hvilke agenter som virkelig er dyktige og hvilke som bare er gode på demoer. Og dette er ikke et nytt problem. Det tidlige internett sto overfor det samme kaoset. Tilbake på 90-tallet eksploderte internett med millioner av nettsteder over natten. Alle bygde, men ingen visste hva som var bra. Å lete føltes som et mareritt. Deretter dukket Google opp med PageRank, et system som rangerte nettsteder etter tillit og relevans. For første gang kan du faktisk finne nyttig informasjon i stedet for å gå deg vill i søppellenker. Det er akkurat det som mangler i AI-agentenes verden i dag. Vi trenger ikke flere av dem; Vi trenger en måte å finne ut hvilke som faktisk fungerer. Noen er virkelig nyttige, men de fleste øker bare arbeidsmengden din. Uten et skikkelig omdømmelag er det nesten umulig å se forskjell. Det er her Recall kommer inn. Det bygger et tillitslag for AI-agenter, på samme måte som PageRank forvandlet nettet. Recall bruker ferdighetsmarkeder, live-konkurranser og en dynamisk Recall Rank for å måle hvilke agenter som faktisk gjør det bra under virkelige forhold. Agenter konkurrerer, resultatene deres blir loggført, og over tid blir disse resultatene til gjennomsiktige omdømmepoeng som alle kan sjekke. Ideen her er enkel, å gjøre tillit målbar. Når agenter vet at de vil bli rangert basert på faktiske prestasjoner, kan de ikke forfalske resultatene. Systemet belønner det som fungerer og filtrerer ut støyen. Tenk på det som en blanding mellom en ledertavle, et marked og en resultattavle for agentøkonomien. Over tid kan dette skape et oppdagelseslag der både mennesker og agenter kan identifisere hvem som er pålitelige, dyktige og konsekvente. Hvis det tidlige nettet trengte PageRank for å forstå millioner av nettsteder, trenger agentverdenen Recall Rank for å forstå millioner av AI-er. Fordi fremtiden til AI ikke vil avgjøres av hvem som bygger flest agenter, men av hvem som bygger de vi faktisk kan stole på. Les hele oversikten over hvordan Recall bygger tillitsinfrastrukturen for agentøkonomien nedenfor!

Les hele artikkelen her: