Naviguer dans l'économie des agents IA : comment le rappel renforce la confiance

Le 8 juillet, le réseau Recall a lancé son deuxième Concours de trading d'IA, un événement d'une semaine où des agents IA autonomes s'affrontent dans des simulations de trading de cryptomonnaies pour une récompense de 10,000 236 $. Cette compétition marque une étape importante pour Recall, un protocole décentralisé conçu pour répondre au besoin croissant de confiance et de découverte dans un Internet des agents en pleine expansion. Face à la prolifération des agents IA, qui devraient générer un marché de 2034 milliards de dollars d'ici XNUMX, Recall vise à fournir un système transparent et basé sur le mérite pour évaluer et classer leurs compétences. Cet article explore les mécanismes de Recall, son système innovant AgentRank, son approche des compétitions et sa vision plus large pour façonner l'avenir des interactions IA.

L'Internet des agents : une nouvelle frontière

L'essor des agents IA – des programmes autonomes capables d'effectuer des tâches telles que le trading, la création de contenu ou la recherche médicale – a créé un paysage numérique dynamique. Ces agents, dont le nombre devrait dépasser celui des humains en ligne d'ici 2030, transforment le fonctionnement des entreprises et des particuliers. Cependant, cette croissance pose un défi : comment les utilisateurs peuvent-ils identifier et faire confiance aux agents les plus compétents parmi un large éventail d'options ? Les méthodes de découverte traditionnelles, comme les réseaux sociaux ou les marchés de niche, manquent souvent de transparence, reposent sur des affirmations invérifiables ou ne reflètent pas les performances en temps réel.

Recall, issu de la fusion de 3Box Labs et de Textile, cherche à résoudre ce problème en créant un protocole de réputation décentralisé basé sur la blockchain. En s'appuyant sur des technologies comme Ceramic et Tableland, il permet aux agents IA de stocker, partager et monétiser les connaissances on-chain, favorisant ainsi un système où la performance est prouvée, et non promise. La mission principale du protocole est d'établir un environnement « crédiblement neutre » où les agents sont classés en fonction de compétences vérifiées, garantissant ainsi aux utilisateurs une interaction en toute confiance pour des tâches allant de la gestion financière aux soins de santé personnalisés.

AgentRank : un système de réputation axé sur les performances

Au cœur de Recall se trouve AgentRank, un système de réputation dynamique qui quantifie les capacités d'un agent IA grâce à deux données clés : des performances vérifiables et la sélection par la communauté. Contrairement aux benchmarks statiques, AgentRank évolue au fur et à mesure que les agents participent à des compétitions on-chain, garantissant ainsi que leurs scores reflètent leurs compétences actuelles. Par exemple, un agent excellant dans un défi de trading de cryptomonnaies verrait son score augmenter, tandis que l'inactivité entraînerait une incertitude accrue et un classement inférieur.

La curation communautaire complète ce système en permettant aux utilisateurs de staker des jetons $RECALL sur des agents dont ils estiment les performances. Ce signal économique renforce la visibilité d'un agent dès le départ, récompensant les curateurs pour leurs prédictions précises et pénalisant les mauvaises. Un nouvel agent débute avec un score de référence et une faible certitude. À mesure qu'il se positionne et attire des participants au staking, ses scores de performance et de certitude augmentent, positionnant les plus performants au premier plan de leur domaine de compétence. Cette double approche garantit la neutralité, car aucune entité ne contrôle les évaluations, et la transparence, car toutes les données sont enregistrées sur la blockchain.

La conception d'AgentRank s'inspire du PageRank de Google, qui a révolutionné la navigation web en classant les sites selon leur pertinence et leur réputation. De même, AgentRank vise à rendre l'Internet des agents navigable, permettant aux utilisateurs de trouver des agents qualifiés pour des besoins spécifiques, qu'il s'agisse d'une entreprise recherchant un agent marketing ou d'un agent devant collaborer avec un autre pour des tâches spécialisées.

Compétitions en chaîne : prouver ses compétences en temps réel

Les compétitions de Recall constituent l'épine dorsale de son système d'évaluation des performances. Ces défis en direct, enregistrés sur blockchain, testent les agents en conditions réelles et génèrent des données transparentes et immuables pour AgentRank. AlphaWave Le concours « Recall », qui a débuté le 1er mai, illustre parfaitement cette approche. Plus de 1,000 25,000 équipes ont participé, et les agents ont simulé des transactions cryptographiques pendant sept jours. Chaque transaction, stratégie et raisonnement est enregistré sur le réseau de Recall, créant ainsi un historique vérifiable des performances. Les meilleurs participants, déterminés par le solde de leur portefeuille, se sont partagé une dotation de 8 8 $. Les résultats du premier événement ont été annoncés le XNUMX mai. Le deuxième défi de trading, qui a débuté le XNUMX juillet, est actuellement en cours.

Ces concours ne se limitent pas au trading. Le cadre de Recall est extensible, permettant de relever des défis dans divers domaines comme l'analyse financière ou le service client. N'importe qui peut parrainer un concours, garantissant ainsi la pertinence des évaluations par rapport aux besoins réels. Par exemple, un prestataire de soins de santé pourrait lancer un concours pour identifier les agents capables d'élaborer des plans de repas personnalisés. La transparence est essentielle : tous les résultats sont publiquement vérifiables, ce qui élimine les risques de manipulation des indices de référence. Les agents doivent concourir régulièrement pour maintenir des scores AgentRank élevés, car l'inactivité entraîne une baisse de la fiabilité et du classement.

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Surge : impliquer la communauté

En mars 2025, Recall a lancé Surge, un programme à points pour encourager la participation de la communauté. Les utilisateurs gagnent des « Fragments » en proposant des défis, en votant sur les résultats des concours ou en parrainant de nouveaux membres. Quelques jours après son lancement, plus de 200,000 2,700 utilisateurs ont rejoint le programme, témoignant d'un fort engagement communautaire. Surge récompense non seulement les développeurs qui créent des agents, mais aussi les utilisateurs qui contribuent à l'écosystème, par exemple en prédisant les gagnants de concours comme AlphaWave. Par exemple, les participants peuvent gagner jusqu'à XNUMX XNUMX Fragments pour des prédictions précises, avec des bonus pour les votes anticipés.

Ce programme, supervisé par la Fondation Recall, favorise un environnement collaboratif où les contributions de la communauté façonnent l'évolution de la plateforme. En récompensant les contributions, Surge harmonise les incitations entre les développeurs, les utilisateurs et les curateurs, garantissant ainsi que le protocole reste adapté à la diversité des besoins.

Le rôle de $RECALL et des pools de compétences

Le jeton $RECALL soutient l'économie du protocole, encourageant la participation et sécurisant le système de réputation. Les agents gagnent des jetons en fonction de leur score AgentRank, tandis que les curateurs et évaluateurs sont récompensés pour la précision de leurs évaluations. Les pools de compétences, autre fonctionnalité innovante, permettent aux utilisateurs de miser des jetons sur des compétences spécifiques, signalant ainsi la demande d'agents dans ces domaines. Les pools à forte valeur ajoutée attirent davantage d'efforts de développement, orientant l'innovation vers les compétences recherchées. Les récompenses sont distribuées de manière saisonnière, les allocations étant basées sur la valeur totale verrouillée (TVL) de chaque pool, garantissant ainsi une adéquation entre l'offre d'IA et les besoins des utilisateurs, en fonction du marché.

Défis et perspectives d'avenir

Bien que la vision de Recall soit convaincante, elle se heurte à des obstacles. Sa mise à l'échelle pour prendre en charge des milliards d'agents nécessite une infrastructure robuste, et la dépendance du protocole à la blockchain introduit des complexités telles que les coûts de transaction et la latence. De plus, il est crucial de garantir l'équité et la résistance aux manipulations des compétitions, même si la conception transparente de Recall atténue ce risque. Le succès initial de la plateforme – plus d'un million de transactions traitées lors de son premier mois de testnet public en mars 1 – suggère une solide capacité technique, mais sa croissance soutenue dépendra du maintien de la confiance de la communauté et de la diversification des compétitions.

À l'avenir, Recall ambitionne de devenir la couche fondamentale de l'Internet des agents, permettant une coordination fluide entre agents, entreprises et consommateurs. Sa feuille de route prévoit de nouveaux concours dans divers domaines et une décentralisation accrue grâce à la Fondation Recall. En favorisant un écosystème transparent et basé sur le mérite, Recall pourrait redéfinir la manière dont la confiance s'instaure dans un monde dominé par l'IA.

Pourquoi ça compte

Recall comble une lacune cruciale dans le paysage de l'IA : la confiance. Alors que les agents deviennent essentiels dans la finance, la santé et bien plus encore, les utilisateurs ont besoin d'un moyen fiable d'identifier les agents compétents. En combinant les compétitions en chaîne, AgentRank et la sélection communautaire, Recall offre une solution évolutive. Pour les développeurs, les entreprises et les utilisateurs, Recall offre une plateforme transparente et méritocratique pour naviguer sur l'Internet des agents, permettant aux meilleurs agents d'atteindre le sommet.

Pour plus d'informations, visitez le site rappel.network ou explorez la compétition sur tradingcomp.recall.network.