Nos últimos meses, o tema Crypto x AI (interseção de cripto e IA) ou Crypto + AI (infraestrutura cripto aprimorada com IA) tem sido o centro das atenções. Muitas pessoas na comunidade blockchain estão animadas com isso, algumas estão céticas ou ainda não convencidas, e algumas estão construindo. Projetos ao vivo na interseção de blockchain e IA tiveram um renascimento e muitos novos projetos estão surgindo.

No último ano, tenho estado a fazer pesquisas nesta área, em particular sobre agentes de IA a correr em infraestruturas blockchain. Temos um grupo de pesquisa juntamente com alguns colegas na Ethereum Foundation, Flashbots e DeepMind, entre outros. Estamos a continuar a empurrar os limites da pesquisa aplicada para entender e testar que tipo de aplicações de agentes de IA são as mais adequadas para blockchains e que nova infraestrutura precisamos para as apoiar.

Neste post, farei o argumento de que a integração da infraestrutura blockchain e agentes de IA é desejável e que dará origem a uma Internet de Agentes:

Uma atualização para o paradigma atual de interconectividade, acrescido de incentivos e criptografia moderna, que nos permitirá colher os benefícios de uma economia impulsionada por agentes de IA com níveis de segurança, eficiência e potencial colaborativo sem precedentes.

Então, vou discutir o caminho para chegar lá. Vou focar nos casos de uso e aplicações de curto prazo, alguns dos quais já estão sendo projetados e desenvolvidos. Vou discutir seus limites e melhorias potenciais, bem como a pesquisa necessária em IA e blockchain para desbloquear novos casos de uso a médio prazo.

Blockchains como o Backend para a Internet dos Agentes

Deixe-me começar dizendo que o estilo deste argumento será especulativo, porém prático. Blockchain e IA são as duas tecnologias que mais progrediram nos últimos dez anos. Ambas têm efeitos de longo alcance na estrutura da internet e na sociedade humana de forma mais ampla. Assim, pintar uma visão significativa de como essas tecnologias irão evoluir e interagir requer alguma especulação. No entanto, mesmo queleis de escalaclaramente aponta em direção a uma melhoria rápida, vou me afastar de especulações de longo prazo sobre AGI. (Apesar do hype recente, acredito que AGIs autônomas de auto aprimoramento estão relativamente distantes no futuro e ainda não está claro em que forma elas se manifestarão.)

Vou focar no futuro de curto a médio prazo, no qual a IA assume a forma de assistentes e agentes humanos. Nessa forma, as IAs são ferramentas que servem os humanos facilitando a execução de atividades humanas ou realizando novas atividades em serviço dos humanos.

Figura 1. À esquerda: uma linha do tempo conceitual da evolução da IA com aumento de desempenho. À direita: diagrama de blocos de atividades para humanos e diferentes formas de IA.

Assistentes existem há várias décadas em várias formas, enquanto avanços recentes em LLMs sugerem que a nova geração de agentes de IA será muito mais capaz e rapidamente melhorando do que antes. Aqui está uma definição de trabalho do que eu quero dizer poragente de IA:

Um programa de computador que interage com o mundo. Ele percebe seu ambiente por meio de sensores (dados de entrada), processa os dados autonomamente (previsão e planejamento) e toma ações para alcançar objetivos (agindo).

Os agentes podem estar sujeitos a restrições e também podem aprender com o ambiente. Hoje, os agentes geralmente são especializados em um tipo específico de entrada e um tipo específico de ação. Por exemplo, chatbots como ChatGPT recebem como entrada um prompt de texto, podem usar algumas ferramentas para produzir respostas e respondem com uma saída de texto. Um robô de negociação, por outro lado, recebe como entrada estados de mercado passados, prevê estados de mercado futuros e ações ótimas, e executa uma negociação. Os agentes podem ser de diferentes tipos (por exemplo, o chatbot é um LLM, enquanto o traderbot é um agente RL pequeno) e eles também podemcompor para executar uma tarefaNo futuro, podemos descobrir uma arquitetura geral que pode ser treinada para lidar com a maioria dos casos de uso.

Blockchains Possuem Características Únicas e Desejáveis

Blockchains públicas têm um conjunto único de características que as tornam uma infraestrutura muito boa para a comunicação e interação de agentes de IA. Mais tarde argumentamos que elas constituem a melhor infraestrutura para apoiar a IA agentiva, mas primeiro, aqui estão as características em um nível elevado.

Descentralização: os protocolos blockchain bem projetados são descentralizados. Além disso, a descentralização faz parte do ethos das comunidades que inicialmente os construíram e atualizaram. Ela está incorporada nos protocolos e protegida com governança.

Incentivos: blockchains bem projetadas têm mecanismos de incentivo sólidos que impulsionam a segurança econômica por meio do ativo nativo (por exemplo, ETH no caso do Ethereum). Além disso, contratos inteligentes programáveis permitem aplicativos que podem (1) alavancar/usar o ativo nativo, (2) emitir novos ativos digitais com propriedades desejadas e (3) definir seu próprio ativo nativo e mecanismos de incentivo para seus participantes.

Abertura e Componibilidade: as plataformas de blockchains são de acesso aberto para usuários e desenvolvedores de aplicativos. Além disso, os aplicativos baseados em contratos inteligentes implantados em blockchains herdam as mesmas propriedades de abertura e componibilidade sem atrito.

Garantias criptográficas: as blockchains aproveitam a criptografia moderna para oferecer níveis únicos de segurança, auditabilidade e privacidade programável. Como resultado, elas são muito mais seguras do que os sistemas legados com minimização de confiança. Note que os hacks de blockchain vêm de bugs em contratos inteligentes, que são inevitáveis nas fases iniciais da tecnologia. Conforme a pilha amadurece, ela se torna mais robusta e segura, enquanto os sistemas tradicionais que dependem da confiança humana não possuem essa propriedade.

Podemos contrastar isso com a internet legada, que possui apenas descentralização. Protocolos de camada de base, como TCP/IP ou SMTP, são abertos, mas virtualmente todas as aplicações que foram construídas em cima são proprietárias. Isso dá à internet baixa composabilidade, uma propriedade que argumentamos ser fundamental ao projetar protocolos para interação entre agentes. Além disso, a internet carece completamente de incentivos e criptografia moderna no nível do protocolo.

A seguir, apresentamos o modelo ideal para uma economia onde humanos e agentes cooperam e mostramos que ele requer todo o conjunto de recursos que os protocolos de blockchain oferecem.

Figura 2. Desenho conceitual da internet legada (esquerda) e da internet de agentes (direita) de acordo com o ChatGPT.

Benefícios das Blockchains para Agentes de IA

Avance rapidamente alguns anos. Imagine que estamos no ponto em que agentes de IA podem executar uma ampla variedade de atividades humanas e que eles têm capacidades de tomada de decisão e planejamento suficientes. Eles também podem executar tarefas autonomamente, possivelmente colaborando com outros agentes. Os agentes são amplamente implantados na sociedade e realizam atividades que têm potencialmente alto valor para os seres humanos, tanto societário quanto financeiro.

Aqui estão algumas propriedades/desiderata que gostaríamos que esses sistemas de IA agentes e sua interação com os humanos tivessem, e como as blockchains os possibilitam.

Sistema de agentes desejado

• Alinhamento: alguns aspectos do alinhamento do agente, como aprendizado de valores, interpretabilidade e direcionabilidade, dependem dos processos de design e treinamento de IA, que não utilizariam diretamente blockchain na maior parte. No entanto, a abertura e componibilidade das aplicações blockchain podem oferecer oportunidades únicas para tornar a atividade do agente legível, automaticamente monitorada e atribuível, o que é fundamental para a distribuição de incentivos e o alinhamento de sistemas agentes.
• Segurança: as blockchains são projetadas para serem confiáveis e seguras com poucas suposições de confiança, em ambientes adversos, onde há muito valor em jogo. Agentes interagindo por meio de aplicativos de contratos inteligentes herdam essas propriedades fortes. Além disso, avanços na criptografia moderna, como provas de conhecimento zero, potencializam aplicativos de contratos inteligentes. Por exemplo, aplicativos podem exigir provas de cálculos sensíveis enquanto os pesos e entradas do agente podem permanecer privados. Contratos inteligentes confiáveis também são a ferramenta ideal para restringir o espaço de ação dos agentes e definir permissões padrão e condicionais.
• Descoberta: a abertura do ambiente em todas as aplicações permite o encaminhamento muito mais rico de pedidos condicionais ao estado da aplicação e também ao desempenho passado dos agentes, que podem ser completamente observados. É simples imaginar agentes acumulando credibilidade com base em seu histórico de ações, que então pode ser usado programaticamente para classificação e descoberta dos melhores agentes para uma determinada tarefa.
• Eficiência: a infraestrutura blockchain aumenta a autonomia dos agentes, permitindo que eles executem decisões consequentes, incluindo pagamentos, sem intervenção humana direta e a baixo custo.

Desejos humanos

• Controle e Privacidade Programável: as blockchains permitem que os humanos possuam e mantenham o controle de seus agentes diretamente, sem intermediários. Os dados individuais podem ser privados e o acesso pode ser condicionalmente controlado usando dispositivos de criptografia, desde computação completamente privada (TEE/FHE) até compartilhamento programável de propriedades selecionadas via zk-proofs.
• Propriedade e Justiça: as pessoas podem estabelecer protocolos para possuir e governar coletivamente agentes. As recompensas pelo trabalho dos agentes podem ser distribuídas programaticamente literalmente até a menor fração de um centavo. A justiça pode ser medida e melhorada tanto por meio de atualizações de protocolo quanto por meio de governança democrática. A infraestrutura de blockchain combinada com soluções de identidade modernas em desenvolvimento também pode apoiar e automatizar programas de distribuição ambiciosos, como a Renda Básica Universal (ou UBI), que é uma aplicação importante a longo prazo.

Breve observação sobre a Cadeia de Suprimentos de IA

É importante notar que, além da comunicação e interoperabilidade, a infraestrutura de blockchain pode beneficiar toda a cadeia de fornecimento da produção de modelos (coleta de dados, curadoria de dados, treinamento, ajuste fino). Existem várias aplicações sendo desenvolvidas, incluindo vários protocolos de coleta de dados emercados de computação. Eles são uma parte importante do stack de AI descentralizado, mas não vamos discuti-los aqui.

Figura 3. Cadeia de suprimentos de IA (branco) e Internet dos Agentes (verde).

Regulação e Governança Global

Blockchains oferecem protocolos versáteis onde uma ampla gama de regras e verificações podem ser aplicadas de forma credível. Isso é, na minha opinião, uma oportunidade única para a regulamentação global dos mercados e aplicações de IA, que podem ser facilmente auditados e verificados quanto à conformidade. A transparência entre os protocolos também pode tornar muito fácil identificar desvios em tempo real e implementar correções corretivas, o que não é possível em sistemas legados.

Riscos e Custos da Infraestrutura de Blockchain

A abertura nem sempre é desejável ao treinar agentes de IA que tomam decisões sensíveis e impactantes. Por exemplo, implantar um modelo de peso aberto que toma decisões de subscrição de seguros poderia expor vulnerabilidades do modelo e aumentar a probabilidade de explorações/ataques.

Uma maneira de contornar isso poderia ser alavancar a criptografia moderna para manter os agentes privados, mas suas ações públicas. No entanto,ataques de aprendizado de máquina adversarial de caixa pretaainda são possíveis, e em geral, os esquemas criptográficos para cálculos de aprendizado de máquina seguros, mas verificáveis, são custosos de implementar, o que adiciona sobrecarga ao já custoso processo de treinamento. Esta é uma das áreas mais importantes de pesquisa na interseção da segurança da IA e blockchains. Precisamos torná-la tecnicamente e economicamente viável na prática. Uma inovação recente são as provas otimistas para cálculos de ML que discuto abaixo.

Outro risco quefoi discutidoé que os oráculos baseados em LLM diminuem a barreira para implantar que podem atribuir corretamente incentivos a ações físicas, potencialmente prejudiciais, no mundo real. Isso ainda não é possível hoje, mas mais pesquisas devem se concentrar em como possibilitar casos de uso positivos e como detectar e prevenir comportamentos prejudiciais.

Sistemas Baseados em Blockchain Podem Crescer para Atender à Demanda

Uma questão que frequentemente preocupa as pessoas que não estão familiarizadas com o estado atual dos sistemas de blockchain é se estão prontas para acomodar a carga que viria com um aumento na atividade do usuário.

Este tem sido o foco da P&D blockchain por pelo menos os últimos cinco anos e hoje estamos em um ponto de virada onde muitas soluções estão entrando online e aumentando a escalabilidade em ordens de magnitude. Por exemplo, Ethereum com suas blockchains de Camada 2, que herdam segurança econômica total, e soluções escaláveis de disponibilidade de dados em breve serão capazes de processar dezenas de milhares de transações por segundo (TPS). Novas cadeias estão entrando online que aproveitam a paralelização para processar centenas de milhares de transações por segundo. Soluções de sequenciamento compartilhadas e pontes seguras permitirão que aplicativos implantados em diferentes domínios interoperem de forma segura e eficiente. Avanços na agregação de provas de conhecimento zero tornarão as transações ainda mais baratas, bem como permitirão um novo tipo de computação off-chain e sistemas híbridos que são capazes de fazer compensações de segurança ainda mais eficientes.

Com todas essas inovações de infraestrutura que estão prestes a se concretizar nos próximos anos, não resta dúvida de que um ecossistema blockchain maduro será capaz de suportar uma taxa de transferência muito alta, passando de dezenas de milhares de TPS hoje para milhões de TPS a uma pequena fração de um centavo por transação.

O Caminho para a Internet dos Agentes

A figura acima é um mapa do tesouro que representa as três etapas principais no caminho em direção à Internet dos Agentes.

Vamos examiná-los um por um.

Aumentando Aplicações Descentralizadas Atuais

O primeiro passo é aumentar as aplicações atuais de blockchain com IA. A IA já está em ação nas finanças descentralizadas (DeFi), que é a categoria de aplicativos com maior adoção até o momento. Isso assume a forma de modelos especializados que monitoram constantemente o estado do mercado para tomar uma ação específica. Por exemplo: robôs de negociação, robôs de liquidação, robôs de roteamento, robôs de arbitragem estatística e mais em geral robôs executando estratégias que visamextrair lucro(também conhecido como MEV) a partir do fluxo de transações do usuário.

Com a economia blockchain crescendo em cima das bases atuais do DeFi, é natural começar por aqui e discutir oportunidades para alavancar a IA.

DeFi Augmentation

Os protocolos de blockchain são atualmente automatizados, mas a interface com eles é muito manual, às vezes pesada e frequentemente ineficiente. A IA tem o potencial de se tornar a nova interface que conecta os humanos aos mercados onchain, com a mediação de agentes inteligentes. Existem oportunidades concretas para aumentar os protocolos atuais em pelo menos três áreas.

• Correspondência de intenção do usuário: os usuários interagem com um agente de IA para se comunicar, às vezes construir/refinar sua intenção e a IA a corresponde a uma sequência de ações onchain que o usuário delega a ela. A intenção assume a forma de um objetivo e de um número de salvaguardas e a ação pode ser uma única transação ou um plano estruturado executado ao longo de um período de tempo mais longo. Um exemplo simples de intenção é

  • “Quero X unidades do token Y a um preço não superior a $Z”, ou
  • “Eu quero investir $Z por mês nos próximos seis meses em projetos de Ethereum Layer 2”, ou
  • “Quero reestacar meu $ETH com EigenLayer e delegá-lo para AVSs, com uma taxa APR de pelo menos X% e um fator de risco de no máximo Y%”.

• Enquanto o primeiro requer apenas um par de transações, os outros exemplos requerem a formulação de um plano, execução do plano com múltiplas transações ao longo do horizonte de planejamento, múltiplas fontes de preço, modelos preditivos de risco e retorno e também informações contextuais. \

• Planejamento de ação e roteamento: a infraestrutura para o envio de transações na blockchain Ethereum está ficando mais madura e complexa. Existem agora diferentes rotas otimizando diferentes desiderata: segurança, velocidade, eficiência de preço, privacidade. Existe até mesmo um protocolo voltado para facilitando a implantação de novas rotas. Similar to what DEX aggregators do today with individual swaps, more advanced routing algorithms can be devised that also take into account the broader transaction supply chain context and for a variety of applications. Especially when planning a longer term strategy on behalf of a user, or of a Layer 2 application that buys services from the Layer 1 protocol, the action space is quite large and it is expanding as new mechanisms are deployed. For example, the optimal plan for a user portfolio optimization may be to partially redeploy their funds on a cheaper Layer 2 and execute their investment there. \

• Fundos compartilhados e pools de ativos: a criação e gestão de fundos nos quais muitas pessoas agrupam recursos, concordam com objetivos e depois delegam a execução a agentes de IA. Isso requer aspectos de correspondência de intenções e planejamento de ações, e também mecanismos de propriedade compartilhada que a blockchain pode oferecer de forma única. Por exemplo, uma versão moderna de um agente colecionador de arte digital precisará de todas essas capacidades e também aproveitar o contexto muito mais rico que está disponível para a última geração de LLMs, tanto para sintetizar preferências da comunidade quanto para identificar ativos que correspondam a elas.

Em todos esses casos, temos um ser humano principal ou comunidade que terceiriza ações de alto valor na cadeia para alguns agentes que funcionam fora da cadeia. Portanto, há uma grande necessidade de garantias de inferência. Isso pode ser alcançado de duas maneiras:

• Executar uma rede de agentes off-chain com suas próprias suposições de segurança. Por exemplo, alavancandosegurança econômica a partir de ativos em uma corrente de âncoraouSegurança econômica do ETH via restakingouexecutando um L1 comincentivos projetados de propósito.
• Projetar um protocolo de orquestração de agente com contratos inteligentes on-chain que exijam prova de inferência para a validade da ação. Isso pode ser alcançado via zkML(zk-provas) ouopML(provas otimistas). Ambas as áreas estão progredindo rapidamente, mas o opML é uma solução muito interessante que permite garantir economicamente a execução de grandes LLM, o que hoje não é possível ou proibitivamente caro com as zk-provas criptograficamente seguras.

Serviços de IA para Protocolos

Uma categoria relacionada é a infraestrutura de protocolo de aumento, em oposição a aplicações de varejo, com agentes autônomos. Aqui, a maioria das aplicações é semelhante a produtos baseados em agentes que estão sendo construídos para serviços comerciais tradicionais, mas esses agentes podem tirar proveito da abertura, da vivacidade e da abundância de dados das blockchains.

Exemplos são agentes comoauditores/testadores de segurançapara contratos inteligentes, agentes de análise eserviços automatizados de tesouraria e gestão de riscoVários sabores deste tipo de serviços têm sido oferecidos por empresas focadas em Web3, mas avanços na autonomia do agente e na prova de inferência agora oferecem a oportunidade de descentralizar eremover a confiança dos principais serviços para as operações do protocolo.

Uma nova área de aplicação é a da curadoria de conteúdo. Com a ascensão das mídias sociais descentralizadas como Farcaster e Lens, surgem novas oportunidades para curadoria automatizada/intermediada por agentes. No entanto, isso requer a criação de novos mecanismos para orquestrar a colaboração de agentes que descrevemos agora.

Criando Novos Mecanismos para Serviços de Agentes

Podemos usar o super poder do blockchain de criar dispositivos de compromisso críveis para implementar novas aplicações e novos mecanismos de mercado que alavanquem diretamente os usuários agentes. É aqui que começaremos a observar o poder de coordenar muitos agentes para fornecer novos serviços. Discutimos extensivamente o tópico emnosso artigo recente, aqui eu quero focar em algumas aplicações concretas.

Mercados de Previsão de IA

A aplicação mais emocionante e concreta a curto prazo são os mercados de previsão de IA. A DeFi desbloqueou a capacidade de negociar ativos de cauda longa na blockchain, como tokens de utilidade de pequenos protocolos, que não são negociáveis nos mercados tradicionais porque é muito caro operar a infraestrutura para suportá-los. Os mercados de previsão de IA têm o potencial de fazer a mesma coisa com hiper-cauda longaativos. O resultado dos eventos mais insignificantes pelos quais as pessoas se importam poderia ser tokenizado e negociado. Para que esses mercados funcionem, eles precisam:

• Descoberta eficiente de preços: incluindo liquidez significativa e volume substancial de negociação para agregação de informações.
• Resolução de mercado confiável:os mercados precisam ser resolvidos de forma crível e eficiente.

Os AIs podem automatizar essas operações ao teragentes comerciais especializados consultam LLMs para obter estimativas de probabilidade sobre eventos e depois fazem apostas, como foi mostrado recentementecompetição em larga escala. Também foi sugerido queprotocolos de disputa de várias rodadas poderiam ser usados para automatizar a resolução de mercadocom LLMs nas primeiras rodadas e envolver apenas humanos para casos que se intensificam para as rodadas posteriores.

Uma vez que esses mercados funcionam, eles se tornam uma nova primitiva para avaliar pequenas incertezas de forma totalmente autônoma, sem a necessidade de depender de uma autoridade central que possa estar exposta a ameaças de segurança ou viés. Vários tipos de aplicativos podem ser construídos sobre eles: microsseguros, produtos financeiros, moderação de conteúdo em redes sociais descentralizadas, filtragem de spam, etc.

Roteamento Credível e Eficiente para Modelos Especializados

Hoje, a maioria da interação humano-AI está isolada em ambientes proprietários com modelos genéricos, seja modelos fechados "fronteiriços" (modelos pesados) ou modelos abertos de pesos (modelos leves). No entanto, o sucesso inicial doLoja GPT, e deagregadores semelhantes, aponta para um mundo onde o modo de interação acima é apenas a porta de entrada para uma vasta oferta de GPTs com habilidades agentes e habilidades especializadas (ou seja, em breve passaremos de explicar as regras do poker para jogar pôquer, de planejar itinerários de viagem para reservar viagens completas).

Naquele mundo, há uma clara necessidade de roteamento eficiente das sessões do usuário para o melhor modelo especializado que possa satisfazer sua intenção da melhor maneira. Quando os agentes transacionam em nome do usuário, haverá um valor significativo a ser extraído ao servir os usuários. Há incentivos para extrair valor tanto do lado do roteador/mediador (extrair aluguéis) quanto do lado do modelo final (relatar erroneamente resultados/desempenho para obter mais fluxo). Portanto, há uma clara necessidade de mecanismos de roteamento críveis e mercados, onde os provedores de serviços competirão para satisfazer as preferências do usuário. Esta é uma área de aplicações em ascensão pela qual estou muito animado.

Blocos de Construção para Novos Mercados

À medida que mais agentes com habilidades especializadas são implantados e acumulam histórico on-chain, os blocos de construção para uma infraestrutura mais poderosa podem ser desenvolvidos. Por exemplo, protocolos de descoberta de agentes que incluem reputação baseada em resultados passados e classificação de agentes, auto-licitação para microsserviços com base em resultados previstos e muito mais.

Este é um processo iterativo que levará anos para se realizar completamente, com novas iterações desta infraestrutura de comunicação, reputação e troca evoluindo com cada nova onda de protocolos de serviço de agente sendo criados. O objetivo final será o sistema mais eficiente de mecanismos de coordenação digital, extremamente barato e livre de aluguel, que formará a espinha dorsal de uma parcela crescente da economia mundial. Eventualmente, à medida que as capacidades do agente continuarem a aumentar e mais atividades do mundo real forem automatizadas, podemos esperar que a maioria das trocas econômicas da sociedade seja resolvida nesta infraestrutura.

Escalando a Propriedade Compartilhada e Governança

Resolver problemas de propriedade compartilhada, distribuição equitativa de valor e governança de sistemas produtivos de agentes inteligentes será fundamental uma vez que estes estiverem em escala. As blockchains oferecem o substrato para viabilizar essas soluções. Hoje estamos em uma fase inicial de experimentação, mas existem alguns modelos interessantes surgindo. Nos dois extremos, temos:

• Propriedade direta e minimização da governança: tEste é um modelo no qual a governança do protocolo é minimizada, semelhante ao Bitcoin. O protocolo é mínimo e relativamente fixo. Os mecanismos de propriedade de ativos/recursos do agente são simples, os ativos do agente são de propriedade direta de seus criadores e acumulam valor proporcional ao seu uso. Há um token nativo da rede que serve simplesmente como utilitário, pagando por serviços, e como um ativo de capital valioso para recompensar a contribuição.
• Propriedade compartilhada e governança de DAO:no outro extremo existem protocolos mais ricos que se assemelham mais às aplicações que vemos em cima do Ethereum hoje. Existe uma especificação de protocolo rica com parâmetros que podem ser alterados através de processos de governança explícitos. O token nativo pode ser usado na governança e possui mecanismos de incentivo mais ricos que permitem a propriedade compartilhada de diferentes componentes do sistema.

O primeiro é semelhante ao que está sendo experimentado porMorpheus e o segundo paraOlá, duas tentativas iniciais de construção de economias de agentes autônomos. Ainda estamos em uma fase inicial desses novos tipos de protocolos baseados em agentes, haverá novas aplicações e novas capacidades que provavelmente mudarão a maneira como os modelos de incentivo e de propriedade são projetados. Estes são apenas dois exemplos muito diferentes que mostram que há um amplo espectro de soluções à disposição dos designers de protocolo. Por fim, observe que além das economias de agentes, problemas semelhantes estão presentes em outros níveis da pilha de IA, e soluções semelhantes podem ser usadas para incentivar o treinamento de IA, dados e serviços de infraestrutura.

Declaração:

1. Este artigo foi republicado de [GateNotion], o título original “The Internet of Agents”, os direitos autorais pertencem ao autor original [Davide Crapis], se você tiver alguma objeção à reprodução, entre em contato Equipe Gate Learne a equipe lidará com isso o mais rápido possível de acordo com os procedimentos relevantes.

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