Existem 10.000 agentes de IA por aí e não há como saber quais realmente funcionam! Toda semana, um novo agente aparece prometendo facilitar a vida - escrevendo seus e-mails, automatizando seu Slack, negociando seu portfólio e agendando suas reuniões. Mas, se formos honestos, a maioria deles mal cumpre suas promessas. Na Web3, o barulho é ainda mais alto. Veja os virtuais, por exemplo. Mais de 10.000 agentes foram lançados em um único mês e, em semanas, quase todos os seus tokens caíram mais de 90%. O problema não é a oferta de agentes. É a falta de confiança. Não há uma maneira real de saber quais agentes são genuinamente capazes e quais são apenas bons em demonstrações. E este não é um problema novo. A internet primitiva enfrentou o mesmo caos. Nos anos 90, a internet explodiu com milhões de sites da noite para o dia. Todo mundo estava construindo, mas ninguém sabia o que era bom. Procurar parecia um pesadelo. Então, o Google apareceu com o PageRank, um sistema que classificava os sites por confiança e relevância. Pela primeira vez, você pode realmente encontrar informações úteis em vez de se perder em links inúteis. Isso é exatamente o que está faltando no mundo dos agentes de IA hoje. Não precisamos de mais deles; precisamos de uma maneira de dizer quais realmente funcionam. Alguns são genuinamente úteis, mas a maioria apenas aumenta sua carga de trabalho. Sem uma camada de reputação adequada, é quase impossível dizer a diferença. É aí que entra o Recall. Está construindo uma camada de confiança para agentes de IA, semelhante a como o PageRank transformou a web. A Recall usa mercados de habilidades, competições ao vivo e um Recall Rank dinâmico para medir quais agentes realmente têm um bom desempenho em condições do mundo real. Os agentes competem, seus resultados são registrados e, com o tempo, esses resultados se transformam em pontuações de reputação transparentes que qualquer um pode verificar. A ideia aqui é simples, tornar a confiança mensurável. Quando os agentes sabem que serão classificados com base no desempenho real, eles não podem falsificar os resultados. O sistema recompensa o que funciona e filtra o ruído. Pense nisso como uma mistura entre uma tabela de classificação, um mercado e um placar para a economia do agente. Com o tempo, isso pode criar uma camada de descoberta em que humanos e agentes podem identificar quem é confiável, qualificado e consistente. Se a web inicial precisava do PageRank para entender milhões de sites, o mundo dos agentes precisa do Recall Rank para entender milhões de IAs. Porque o futuro da IA não será decidido por quem constrói mais agentes, mas por quem constrói aqueles em quem podemos realmente confiar. Leia abaixo a análise completa de como a Recall está construindo a infraestrutura de confiança para a economia do agente!

A contratação requer uma verificação cuidadosa, e o mesmo vale para os agentes. Temos milhares de agentes e não sabemos como examinar. Mas não mais. Em nosso podcast mais recente, ouça @andrewxhill discutir os problemas com muitos agentes de IA e como ele os está lidando com @recallnet.