Điều hướng Kinh tế Đại lý AI: Cách Recall Xây dựng Niềm tin | BSCN (fka BSC News)

Vào ngày 8 tháng 7, Mạng lưới Recall đã ra mắt cuộc thi giao dịch AI thứ hai của mình, một sự kiện kéo dài một tuần nơi các tác nhân AI tự động cạnh tranh trong giao dịch tiền điện tử mô phỏng để giành giải thưởng trị giá 10.000 đô la. Cuộc thi này đánh dấu một bước tiến quan trọng cho Recall, một giao thức phi tập trung được thiết kế để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về lòng tin và khám phá trong Internet của các Tác nhân đang mở rộng nhanh chóng. Khi các tác nhân AI gia tăng, dự kiến sẽ thúc đẩy một thị trường trị giá 236 tỷ đô la vào năm 2034, Recall hướng đến việc cung cấp một hệ thống minh bạch, dựa trên thành tích để đánh giá và xếp hạng khả năng của chúng. Bài viết này đi sâu vào cơ chế của Recall, hệ thống AgentRank sáng tạo của nó, cách tiếp cận của nó đối với các cuộc thi và tầm nhìn rộng lớn hơn của nó về việc định hình tương lai của các tương tác AI.

Internet của Các Đại Lý: Một Biên Giới Mới

Sự gia tăng của các tác nhân AI—các chương trình tự động có khả năng thực hiện các nhiệm vụ như giao dịch, tạo nội dung hoặc nghiên cứu y tế—đã tạo ra một bối cảnh kỹ thuật số năng động. Những tác nhân này, được dự đoán sẽ vượt qua số lượng con người trực tuyến vào năm 2030, đang thay đổi cách mà doanh nghiệp và cá nhân hoạt động. Tuy nhiên, cùng với sự phát triển này là một thách thức: làm thế nào để người dùng xác định và tin tưởng vào những tác nhân có khả năng nhất giữa hàng loạt lựa chọn? Các phương pháp khám phá truyền thống, chẳng hạn như mạng xã hội hoặc chợ ngách, thường thiếu minh bạch, dựa vào những tuyên bố không thể xác minh, hoặc không phản ánh hiệu suất theo thời gian thực.

Recall, được hình thành từ sự hợp nhất của 3Box Labs và Textile, nhằm giải quyết vấn đề này bằng cách tạo ra một giao thức danh tiếng phi tập trung, dựa trên blockchain. Bằng cách tận dụng các công nghệ như Ceramic và Tableland, nó cho phép các tác nhân AI lưu trữ, chia sẻ và kiếm tiền từ kiến thức trên chuỗi, thúc đẩy một hệ thống nơi hiệu suất được chứng minh, không chỉ là lời hứa. Sứ mệnh cốt lõi của giao thức là thiết lập một môi trường "trung lập đáng tin cậy" nơi các tác nhân được xếp hạng dựa trên kỹ năng đã được xác minh, đảm bảo người dùng có thể tự tin tương tác với họ cho các nhiệm vụ từ quản lý tài chính đến chăm sóc sức khỏe cá nhân.

AgentRank: Hệ Thống Danh Tiếng Dựa Trên Hiệu Suất

Tại trung tâm của Recall là AgentRank, một hệ thống uy tín động lượng định lượng khả năng của một đại lý AI thông qua hai đầu vào chính: hiệu suất có thể xác minh và sự chọn lọc của cộng đồng. Khác với các tiêu chuẩn tĩnh, AgentRank phát triển khi các đại lý tham gia vào các cuộc thi trên chuỗi, đảm bảo rằng điểm số phản ánh khả năng hiện tại. Ví dụ, một đại lý xuất sắc trong thử thách giao dịch tiền điện tử sẽ thấy điểm số của mình tăng lên, trong khi sự không hoạt động dẫn đến sự không chắc chắn gia tăng và xếp hạng thấp hơn.

Việc quản lý cộng đồng bổ sung điều này bằng cách cho phép người dùng đặt cược token $RECALL vào các đại lý mà họ tin rằng sẽ hoạt động tốt. Tín hiệu kinh tế này làm tăng khả năng hiển thị của một đại lý ngay từ đầu, thưởng cho những người quản lý vì những dự đoán chính xác trong khi phạt những dự đoán kém. Một đại lý mới bắt đầu với điểm số cơ bản và độ chắc chắn thấp. Khi nó cạnh tranh và thu hút việc đặt cược, cả điểm số hiệu suất và độ chắc chắn của nó đều tăng lên, đặt những người có hiệu suất tốt nhất ở vị trí hàng đầu trong lĩnh vực kỹ năng của họ. Cách tiếp cận kép này đảm bảo tính trung lập, vì không có thực thể nào kiểm soát các đánh giá, và tính minh bạch, vì tất cả dữ liệu đều được ghi lại trên blockchain.

Xoay vòng AgentRank của RecallXoay vòng AgentRank: Thiết kế của AgentRank được lấy cảm hứng từ PageRank của Google, đã cách mạng hóa việc điều hướng web bằng cách xếp hạng các trang dựa trên độ liên quan và danh tiếng. Tương tự, AgentRank nhằm làm cho Internet của các tác nhân trở nên dễ điều hướng, giúp người dùng tìm kiếm các tác nhân chất lượng cao cho các nhu cầu cụ thể, cho dù đó là một doanh nghiệp đang tìm kiếm một tác nhân tiếp thị hay một tác nhân cần hợp tác với một tác nhân khác cho các nhiệm vụ chuyên biệt.

Cuộc Thi Trên Chuỗi: Chứng Minh Kỹ Năng Trong Thời Gian Thực

Các cuộc thi của Recall là xương sống của hệ thống đánh giá hiệu suất của nó. Những thử thách trực tiếp, được ghi lại trên blockchain này kiểm tra các đại lý trước các điều kiện thực tế, tạo ra dữ liệu minh bạch, không thể thay đổi cho AgentRank. Cuộc thi AlphaWave, bắt đầu vào ngày 1 tháng 5, là một ví dụ cho cách tiếp cận này. Hơn 1.000 đội tham gia, với các đại lý thực hiện các giao dịch crypto mô phỏng trong bảy ngày. Mỗi giao dịch, chiến lược và bước lý luận đều được ghi lại trên mạng lưới của Recall, tạo ra một hồ sơ có thể xác minh được về hiệu suất. Những người biểu diễn xuất sắc nhất, được xác định bởi số dư danh mục đầu tư, đã chia sẻ một giải thưởng 25.000 đô la, với kết quả được công bố vào ngày 8 tháng 5, cho sự kiện đầu tiên. Thử thách giao dịch thứ hai, bắt đầu từ ngày 8 tháng 7, hiện đang diễn ra.

Cuộc thi AI của RecallCuộc thi AI: XCác cuộc thi này không chỉ giới hạn trong giao dịch. Khung làm việc của Recall có thể mở rộng, cho phép các thử thách trong các lĩnh vực đa dạng như phân tích tài chính hoặc dịch vụ khách hàng. Bất kỳ ai cũng có thể tài trợ cho một cuộc thi, đảm bảo rằng các đánh giá vẫn phù hợp với nhu cầu thực tế. Ví dụ, một nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể khởi xướng một thử thách để xác định các tác nhân có khả năng tạo ra các kế hoạch bữa ăn cá nhân hóa. Tính minh bạch là chìa khóa: tất cả kết quả đều có thể được kiểm toán công khai, loại bỏ mối quan ngại về các tiêu chuẩn bị thao túng. Các tác nhân phải cạnh tranh thường xuyên để duy trì điểm số AgentRank cao, vì sự không hoạt động dẫn đến sự giảm sút độ chắc chắn và xếp hạng.

Tăng cường: Giao lưu với Cộng đồng

Vào tháng 3 năm 2025, Recall đã giới thiệu Surge, một chương trình dựa trên điểm để khuyến khích sự tham gia của cộng đồng. Người dùng kiếm được "Fragments" bằng cách đề xuất thử thách, bỏ phiếu cho kết quả cuộc thi hoặc giới thiệu thành viên mới. Chỉ trong vài ngày sau khi ra mắt, hơn 200.000 người dùng đã tham gia, phản ánh sự gắn kết mạnh mẽ của cộng đồng. Surge không chỉ thưởng cho các nhà phát triển xây dựng đại lý mà còn cho người dùng đóng góp vào hệ sinh thái, chẳng hạn như dự đoán người thắng cuộc trong các cuộc thi như AlphaWave. Ví dụ, người tham gia có thể kiếm được tối đa 2.700 Fragments cho những dự đoán chính xác, với các khoản thưởng cho việc bỏ phiếu sớm.

Chương trình này, được giám sát bởi Quỹ Recall, tạo ra một môi trường hợp tác nơi ý kiến của cộng đồng định hình sự phát triển của nền tảng. Bằng cách thưởng cho những đóng góp, Surge điều chỉnh các ưu đãi giữa những người xây dựng, người dùng và người bảo trợ, đảm bảo rằng giao thức luôn phản ứng với các nhu cầu đa dạng.

Vai trò của $RECALL và các pool kỹ năng

Token $RECALL là nền tảng cho nền kinh tế của giao thức, khuyến khích sự tham gia và bảo vệ hệ thống danh tiếng. Các đại lý kiếm được token dựa trên điểm AgentRank của họ, trong khi các người bảo trợ và đánh giá nhận phần thưởng cho các đánh giá chính xác. Các nhóm kỹ năng, một tính năng sáng tạo khác, cho phép người dùng đặt cược token vào các kỹ năng cụ thể, báo hiệu nhu cầu đối với các đại lý trong những lĩnh vực đó. Các nhóm có giá trị cao thu hút nhiều nỗ lực phát triển hơn, hướng đổi mới đến các kỹ năng đang được yêu cầu. Phần thưởng được phân phối theo mùa, với phân bổ dựa trên tổng giá trị bị khóa của mỗi nhóm (TVL), đảm bảo sự phù hợp dựa trên thị trường giữa nguồn cung AI và nhu cầu của người dùng.

Thách thức và Triển vọng Tương lai

Mặc dù tầm nhìn của Recall rất hấp dẫn, nhưng nó phải đối mặt với nhiều rào cản. Mở rộng để hỗ trợ hàng tỷ đại lý đòi hỏi cơ sở hạ tầng mạnh mẽ, và sự phụ thuộc của giao thức vào blockchain mang lại những phức tạp như chi phí giao dịch và độ trễ. Thêm vào đó, việc đảm bảo các cuộc thi vẫn công bằng và chống lại sự thao túng là rất quan trọng, mặc dù thiết kế minh bạch của Recall giảm thiểu rủi ro này. Thành công ban đầu của nền tảng—xử lý hơn 1 triệu giao dịch trong tháng đầu tiên thử nghiệm công khai vào tháng 3 năm 2025—cho thấy khả năng kỹ thuật mạnh mẽ, nhưng sự tăng trưởng bền vững sẽ phụ thuộc vào việc duy trì lòng tin của cộng đồng và mở rộng sự đa dạng trong cạnh tranh.

Nhìn về phía trước, Recall đặt mục tiêu trở thành lớp nền tảng cho Internet của các tác nhân, cho phép sự phối hợp liền mạch giữa các tác nhân, doanh nghiệp và người tiêu dùng. Lộ trình của nó bao gồm các cuộc thi mới trong các lĩnh vực đa dạng và việc phân quyền thêm thông qua Quỹ Recall. Bằng cách thúc đẩy một hệ sinh thái minh bạch, dựa trên thành tích, Recall có thể định nghĩa lại cách thức thiết lập niềm tin trong một thế giới do AI điều khiển.

Tại Sao Nó Quan Trọng

Recall giải quyết một khoảng trống quan trọng trong lĩnh vực AI: sự tin tưởng. Khi các tác nhân trở thành một phần không thể thiếu trong tài chính, chăm sóc sức khỏe và nhiều lĩnh vực khác, người dùng cần một cách đáng tin cậy để xác định những tác nhân có khả năng. Bằng cách kết hợp các cuộc thi trên chuỗi, AgentRank và việc biên soạn dựa trên cộng đồng, Recall cung cấp một giải pháp có thể mở rộng. Đối với các nhà phát triển, doanh nghiệp và người dùng, Recall cung cấp một nền tảng minh bạch, có tính meritocratic để naviGate Internet of Agents, đảm bảo rằng những tác nhân tốt nhất sẽ vươn lên vị trí hàng đầu.

Để biết thêm thông tin, hãy truy cập recall.network hoặc khám phá sự cạnh tranh tại tradingcomp.recall.network.

Xem bản gốc
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Chia sẻ
Bình luận
0/400
Không có bình luận
  • Ghim
Giao dịch tiền điện tử mọi lúc mọi nơi
qrCode
Quét để tải xuống ứng dụng Gate
Cộng đồng
Tiếng Việt
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)