Существует 10,000 AI-агентов, и нет способа узнать, какие из них действительно работают! Каждую неделю появляется новый агент, обещающий облегчить жизнь - написанием ваших электронных писем, автоматизацией вашего Slack, торговлей вашим портфелем и бронированием ваших встреч. Но если быть честным, большинство из них едва ли выполняют свои обещания. В Web3 шум еще громче. Возьмите, к примеру, Virtuals. Более 10,000 агентов запустились всего за один месяц, и в течение нескольких недель почти все их токены упали более чем на 90%. Проблема не в количестве агентов. Проблема в отсутствии доверия. Нет реального способа узнать, какие агенты действительно способны, а какие просто хорошо проводят демонстрации. И это не новая проблема. Ранний интернет столкнулся с тем же хаосом. В 90-х интернет взорвался миллионами веб-сайтов за одну ночь. Все строили, но никто не знал, что хорошо. Поиск казался кошмаром. Затем появился Google с PageRank, системой, которая ранжировала веб-сайты по доверию и релевантности. Впервые вы могли действительно найти полезную информацию, а не потеряться в мусорных ссылках. Вот что именно отсутствует в мире AI-агентов сегодня. Нам не нужно больше их; нам нужен способ узнать, какие из них действительно работают. Некоторые действительно полезны, но большинство просто добавляют к вашей нагрузке. Без надлежащего слоя репутации почти невозможно отличить одно от другого. Вот где появляется Recall. Он создает слой доверия для AI-агентов, аналогично тому, как PageRank преобразовал веб. Recall использует рынки навыков, живые соревнования и динамический Recall Rank, чтобы измерить, какие агенты действительно хорошо работают в реальных условиях. Агенты соревнуются, их результаты фиксируются, и со временем эти результаты превращаются в прозрачные репутационные баллы, которые может проверить любой. Идея здесь проста: сделать доверие измеримым. Когда агенты знают, что их будут оценивать на основе фактической производительности, они не могут подделать результаты. Система вознаграждает то, что работает, и фильтрует шум. Подумайте об этом как о смеси между таблицей лидеров, рынком и табло для экономики агентов. Со временем это может создать слой открытия, где как люди, так и агенты смогут определить, кто надежен, квалифицирован и последователен. Если раннему вебу нужен был PageRank, чтобы разобраться в миллионах веб-сайтов, миру агентов нужен Recall Rank, чтобы разобраться в миллионах AI. Потому что будущее AI не будет определяться тем, кто построит больше всего агентов, а тем, кто построит тех, кому мы действительно можем доверять. Читать полный анализ о том, как Recall строит инфраструктуру доверия для экономики агентов ниже!

Найм требует тщательной проверки, и то же самое касается агентов. У нас есть тысячи агентов, и мы не знаем, как их проверять. Но больше не так. В нашем последнем подкасте послушайте, как @andrewxhill обсуждает проблемы с слишком большим количеством AI-агентов и как он с ними справляется в @recallnet.