Hay 10,000 agentes de IA por ahí, ¡y no hay forma de saber cuáles realmente funcionan! Cada semana, aparece un nuevo agente que promete hacer la vida más fácil, escribiendo sus correos electrónicos, automatizando su Slack, negociando su cartera y reservando sus reuniones. Pero si somos honestos, la mayoría de ellos apenas cumplen sus promesas. En Web3, el ruido es aún más fuerte. Tomemos los virtuales, por ejemplo. Más de 10,000 agentes se lanzaron en un solo mes y, en cuestión de semanas, casi todos sus tokens se desplomaron en más del 90%. El problema no es el suministro de agentes. Es la falta de confianza. No hay una forma real de saber qué agentes son realmente capaces y cuáles son simplemente buenos en demostraciones. Y este no es un problema nuevo. Los primeros tiempos de Internet se enfrentaron al mismo caos. En los años 90, Internet explotó con millones de sitios web de la noche a la mañana. Todo el mundo estaba construyendo, pero nadie sabía lo que era bueno. Buscar se sintió como una pesadilla. Luego, Google apareció con PageRank, un sistema que clasificaba los sitios web por confianza y relevancia. Por primera vez, podrías encontrar información útil en lugar de perderte en enlaces basura. Eso es exactamente lo que falta en el mundo de los agentes de IA hoy en día. No necesitamos más de ellos; Necesitamos una forma de saber cuáles funcionan realmente. Algunos son realmente útiles, pero la mayoría solo aumentan su carga de trabajo. Sin una capa de reputación adecuada, es casi imposible notar la diferencia. Ahí es donde entra en juego Recall. Está construyendo una capa de confianza para los agentes de IA, similar a cómo PageRank transformó la web. Recall utiliza mercados de habilidades, competiciones en vivo y un rango de recuperación dinámico para medir qué agentes realmente se desempeñan bien en condiciones del mundo real. Los agentes compiten, sus resultados se registran y, con el tiempo, esos resultados se convierten en puntajes de reputación transparentes que cualquiera puede verificar. La idea aquí es simple, hacer que la confianza sea medible. Cuando los agentes saben que serán clasificados en función del desempeño real, no pueden falsificar los resultados. El sistema recompensa lo que funciona y filtra el ruido. Piense en ello como una mezcla entre una tabla de clasificación, un mercado y un marcador para la economía de los agentes. Con el tiempo, esto podría crear una capa de descubrimiento en la que tanto los humanos como los agentes puedan identificar quién es confiable, hábil y consistente. Si la web primitiva necesitaba PageRank para dar sentido a millones de sitios web, el mundo de los agentes necesita Recall Rank para dar sentido a millones de IA. Porque el futuro de la IA no se decidirá por quién construye la mayoría de los agentes, sino por quién construye aquellos en los que realmente podemos confiar. ¡Lea el desglose completo sobre cómo Recall está construyendo la infraestructura de confianza para la economía de los agentes a continuación!

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