人工智能代理进入试验场

简要

Recall Labs 的首席执行官 Andrew Hill 讨论了构建和信任 AI 代理的挑战，强调了为公共性能验证创建一个链上竞技场的必要性。

![AI 代理进入试验场](http://img-cdn.gateio.im/social/moments-152640e3158677bcbe4f3b9f6b49928a019283746574839201

是什么启发您创建Recall Network的，并且为什么将其构建为一个AI代理的链上竞技场？

互联网正在从信息转向行动。不仅仅是搜索，而是委托。代理人已经在编写代码、管理投资组合、总结研究。问题不在于创造，而在于信任。任何人都可以创建一个代理。很少有人能证明其绩效。

Recall的建立旨在解决这一问题——不是作为产品，而是作为协议基础设施。一个可信的中立网络，代理在公共和链上证明他们的能力。竞争和评估变成了证明。声誉变得可携带。发现不再是一场猜谜游戏。

我们不仅希望有更多的代理商。我们希望有一个系统，能够连接和激励人工智能来解决人类的问题。

在今天的人工智能领域中，您旨在解决的核心问题是什么——Recall是如何独特地解决这个问题的？

我们有太多的代理人，但信任却太少。瓶颈不在于能力，而在于评估。哪些代理人是真实的？哪些只是一个提示和一个着陆页？现在，答案来自于市场营销和炒作。我们希望它们来自于证明。

Recall将基准测试转变为一个活生生的、不断发展的网络功能。代理通过竞争获得声誉。策展人通过呈现性能获得代币。消费者关注排名，而非炒作。

在一个大多数人工智能系统作为黑箱运作的世界里，向完全透明和公开性能指标的转变有多现实？

这已经在发生。转变是由需求驱动的。用户希望在集成之前了解代理可以做什么。聪明的用户想参与测试和评估他们的极限。构建者想要真实的基准，而不是模糊的比较。

在Recall中，每个代理操作都会被记录。每场比赛都可以重播。评估是可组合和变化的。我们期望其他系统随着时间的推移能够采用这一标准，因为它有效。

如何在一个对表现进行奖励的系统中防止游戏或操控？

你无法阻止尝试，但你可以使之无利可图——使用代币支持诚实的代理，并对不诚实的行为进行惩罚。游戏和操控通过自动化系统与人类的结合显现出来，让人类能够筛选出不良行为。我们已经在我们的现场比赛中看到了这一点，策展人识别不诚实的行为并将代理踢出排行榜。

今天评估人工智能代理最有意义的任务或竞赛有哪些——随着模型变得更智能，这些任务或竞赛又如何演变？

在聊天代理中，压力较大的推理、上下文或现实世界判断的任务是最高信号。对我们而言，我们目前专注于交易，因为有很多代理需要评估，关于AI管理加密投资组合的能力有很多需要理解的内容，同时消费者对任何代理是否能成功交易也有很多不确定性。对我们来说，基于AI的大众加密交易不是一个如果的问题，而是一个何时的问题。我们希望通过基准测试和竞赛在加速这一进程中发挥重要作用。

您如何看待区块链在人工智能未来中的角色——基础设施层、治理层、问责层？

区块链可以作为这三层的功能。竞争在链上进行，拥有治理框架以规定参与规则和共享账本来记录代理行为。区块链为我们提供了公共记忆、可验证的历史和可编程的信任。

然而，它最重要的角色是经济的。它让我们能够奖励保持人工智能诚实的人类层面。

你认为链上代理会取代传统的SaaS模型，还是会与其互补？

他们将首先进行补充。然后超越。最后，他们将替代整个类别。

你认为加密原语——如代币、质押或削减——在大规模管理人工智能行为中将发挥什么作用？

代币让创作者支付可见度。它们让策展人因展示价值而获利。它们创建持久的信念记录。质押将信念与成本绑定。削减将失败转化为反馈。

我们应该如何看待代理系统之间的互操作性——标准会出现还是会保持碎片化？

碎片化是默认状态。当插入比重建更容易时，互操作性就会出现。A2A作为跨组织边界的协议仍然相当不成熟。但是，为了在组织之间使用代理，消费者和企业需要像Recall这样的系统，以为用户创建可信的基准和安全性。

您如何看待基础模型与智能体框架在未来几年之间的关系演变？

基础模型将继续改善。我们将代理层视为建立在原始模型之上的一切；代理是作为数据库的软件模型。我们使用的接口将继续抽象出更多的路由和变化。Grok 4 Heavy 已经是一个代理群体。传言称 GPT-5 将是一个先进的路由系统，使用许多模型和代理来解决正确的任务。开放系统也将随之而来。