世の中には 10,000 の AI エージェントがありますが、どれが実際に機能するかを知る方法はありません。 毎週、新しいエージェントが現れ、メールの作成、Slack の自動化、ポートフォリオの取引、会議の予約など、生活を楽にすることを約束します。しかし、正直に言うと、彼らのほとんどは約束をほとんど果たしていません。 Web3 では、ノイズはさらに大きくなります。仮想を例に考えてみましょう。10,000 を超えるエージェントが 1 か月以内に立ち上げられ、数週間以内にほぼすべてのトークンが 90% 以上クラッシュしました。問題はエージェントの供給ではありません。それは信頼の欠如です。 どのエージェントが本当に有能で、どのエージェントがデモが得意であるだけなのかを知る実際の方法はありません。 そして、これは新しい問題ではありません。初期のインターネットも同じ混乱に直面しました。90年代に遡ると、インターネットは一夜にして何百万ものウェブサイトで爆発的に増加しました。誰もが構築していましたが、何が良いのか誰も知りませんでした。捜索は悪夢のように感じました。その後、Google は、信頼性と関連性によって Web サイトをランク付けするシステムである PageRank を発表しました。初めて、ジャンクリンクに迷うのではなく、実際に有用な情報を見つけることができました。 それはまさに、今日の AI エージェントの世界に欠けているものです。 これ以上必要ありません。どれが実際に機能するかを見分ける方法が必要です。本当に便利なものもありますが、ほとんどは作業負荷を増やすだけです。適切な評判レイヤーがなければ、違いを見分けることはほとんど不可能です。 そこでリコールの出番です。PageRank が Web を変革したのと同様に、AI エージェントの信頼層を構築しています。リコールは、スキルマーケット、ライブコンテスト、動的なリコールランクを使用して、実際の状況で実際に優れたパフォーマンスを発揮するエージェントを測定します。エージェントは競争し、その結果が記録され、時間が経つにつれて、その結果は誰でも確認できる透明性のある評判スコアに変わります。 ここでの考え方はシンプルで、信頼を測定可能にすることです。 エージェントは、実際のパフォーマンスに基づいてランク付けされることを知っていれば、結果を偽ることはできません。システムは、機能したものに報酬を与え、ノイズを除去します。これは、リーダーボード、市場、エージェントエコノミーのスコアボードを組み合わせたものだと考えてください。 時間が経つにつれて、人間とエージェントの両方が、誰が信頼でき、スキルがあり、一貫性があるかを特定できるディスカバリーレイヤーが作成される可能性があります。初期の Web が何百万もの Web サイトを理解するために PageRank を必要としていたとすれば、エージェントの世界では何百万もの AI を理解するために Recall Rank が必要でした。なぜなら、AI の将来は、誰が最も多くのエージェントを構築するかではなく、実際に信頼できるエージェントを誰が構築するかによって決まるからです。 Recallがエージェントエコノミーのための信頼インフラストラクチャをどのように構築しているかについては、以下をご覧ください。

記事全文はこちらからお読みください。