AIエージェントはより賢くなっていますが、問題は通常ブラックボックスとして動作することです - 彼らのメモリをチェックしたり、情報の出所を証明したりすることができません。

それは彼らがお金、契約、データなどを扱い始めると信頼の問題を引き起こします。

@recallnet は、エージェントにオンチェーンで共有メモリ層を提供することでこれを解決します。エージェントは、出力、ログ、および証拠を添付した知識を保存できるため、誰でも情報の出所とその使用方法を検証できます。

これにより、エージェントは責任を持つようになり、彼らの記憶はシステム間で持ち運び可能なものになります。また、彼らは知識を直接共有または販売できるため、エージェントが互いに学び合うネットワークを作成します。

これは情報の市場、エージェント間の協力、そして明確な監査トレイルへの扉を開きます。

ロボティクスでは、例えば、機械が完了した仕事を証明し、即座に報酬を得ることができ、記録はオンチェーンでロックされています。

@recallnetはまだ初期段階ですが、AIとロボティクスが大規模に信頼されるためには、この種のインフラが必要だと感じます。