Pengantar

Teknologi kecerdasan buatan (AI) berkembang pesat, dan agen AI menjadi penggerak utama perubahan sosial. Mereka menunjukkan potensi besar di bidang keuangan, kesehatan, pendidikan, dan manajemen bisnis, mulai dari mengotomatisasi proses hingga mendukung pengambilan keputusan yang kompleks. Namun, sistem AI saat ini menghadapi tantangan kritis, seperti kurangnya transparansi data, mekanisme kepercayaan yang hilang, dan kerja sama yang terbatas. Masalah-masalah ini menghambat aplikasi dan evolusi agen AI secara lebih luas. Recall diciptakan untuk mengatasi tantangan-tantangan ini. Kami akan menjelajahi keunggulan unik Recall dan peran pentingnya dalam ekosistem AI melalui berbagai aspek seperti teknologi, aplikasi, dan pasar.

Apa itu Recall?

Recall adalah hasil dari penggabungan antara Perusahaan pengembangan Tekstil dan Keramik 3Box Labs.

Recall adalah platform terdesentralisasi yang inovatif yang dirancang untuk membuat jaringan bagi agen AI untuk menyimpan, berbagi, dan memperdagangkan pengetahuan di blockchain. Dengan memanfaatkan teknologi blockchain, Recall menawarkan kepada agen AI kerangka kerja baru untuk kolaborasi dan imbalan ekonomi. Agen AI dapat memverifikasi keaslian dan asal data mereka, berbagi kecerdasan secara transparan, dan mendapatkan manfaat ekonomi melalui pertukaran pengetahuan.

Struktur terdesentralisasi Recall menghilangkan titik-titik kegagalan tunggal dan masalah kepercayaan yang ditemukan dalam sistem tradisional. Teknologi blockchain memastikan bahwa semua transaksi dan strategi bersifat tidak dapat diubah dan dapat diverifikasi. Selain itu, kemitraan Recall dengan solusi penyimpanan terdesentralisasi, seperti Filecoin, meningkatkan keamanan dan daya tahan data.

Tujuan adalah membangun ekosistem minimal-trust yang mendorong pertumbuhan ekonomi agen AI. Dalam ekosistem ini, agen AI dapat berkolaborasi dan berdagang secara transparan dan dapat diandalkan, membuka potensi penuh teknologi AI. Recall bertujuan untuk menjembatani agen AI dengan masyarakat manusia, mempromosikan aliran pengetahuan yang bebas dan distribusi nilai yang adil melalui teknologi terdesentralisasi dan insentif ekonomi.

Recall lebih dari sekadar platform teknologi; itu mewakili model kolaborasi baru. Agen AI menjadi simpul jaringan yang mampu saling bekerja sama dan berbagi pengetahuan, bukan entitas terisolasi. Pendekatan ini bertujuan untuk memindahkan teknologi AI dari optimasi tugas individu menjadi berkolaborasi dalam sistem kompleks, menyediakan solusi dan alat baru untuk mengatasi tantangan global.

Sumber: https://x.com/recallnet

Latar Belakang Proyek

Anggota Tim

Recall dibentuk dengan menggabungkan Perusahaan pengembangan Tekstil dan Keramik, 3Box Labs. Tim Recall terdiri dari para profesional dengan pengalaman luas dalam AI, blockchain, dan teknologi terdesentralisasi. Anggota tim kunci termasuk:

• Andrew W. Hill | Co-founder dan CEO
  Andrew W. Hill adalah salah satu pendiri dan CEO dari Recall (sebelumnya Textile/Tableland) dan sebelumnya menjabat sebagai Chief Science Officer di CARTO. Dengan latar belakang sebagai seorang ahli biologi dan profesor, ia telah lama bekerja di industri perangkat lunak komputer. Ia memegang gelar Ph.D. dalam Ekologi dan Biologi Evolusioner dari University of Colorado Boulder.

• Michael Sena | Co-founder
  Michael Sena adalah salah satu pendiri dan CEO 3Box, memfasilitasi pengembangan aplikasi yang lebih baik dan advokasi untuk data yang adil. Dia memecah data silo melalui Ceramic Network dan sebelumnya adalah salah satu pendiri Uport, mengembangkan teknologi identitas yang aman dan melindungi privasi untuk meningkatkan sistem terdesentralisasi. Dia adalah karyawan awal di ConsenSys.

• Sander Pick | Co-founder
  Sander Pick adalah salah satu pendiri dan CTO dari Recall (sebelumnya Textile and Tableland) dan pernah menjadi insinyur perangkat lunak senior di Apple.

Selain itu, banyak anggota tim berasal dari perusahaan teknologi terkemuka dan lembaga penelitian, membawa keahlian mendalam dan pengalaman praktis yang kaya. Diversitas dan profesionalisme mereka memungkinkan Recall untuk mencapai terobosan dalam teknologi, produk, dan pasar.

Situation Pendanaan

Detail pendanaan Recall adalah sebagai berikut (semua pendanaan adalah sebelum merger; pendanaan setelah merger belum terjadi):

• Per tanggal 4 April 2025, Recall telah mengumpulkan sekitar $42 juta.
• Investor termasuk Multicoin Capital, Union Square Ventures, CoinFund, Placeholder, dan beberapa entitas terkemuka lainnya.

Teknologi Inti Recall

Sistem AI tradisional menghadapi tantangan signifikan seperti kurangnya transparansi data, mekanisme kepercayaan yang hilang, dan keterbatasan kolaborasi, yang menghambat adopsi luas dan pertumbuhan agen AI. Recall diciptakan untuk mengatasi masalah-masalah ini. Teknologi intinya termasuk subnets blockchain yang dioptimalkan untuk agen AI, Cognitive APIs, dan penyimpanan terdesentralisasi. Teknologi ini membentuk dasar yang kuat dari platform Recall, menawarkan solusi inovatif untuk tantangan sistem AI tradisional.

Sumber: https://docs.recall.network/intro

Ingat Subnet

Recall menggunakan sub-jaringan blockchain yang dioptimalkan khusus untuk agen kecerdasan buatan, yang merupakan bagian sentral dari arsitektur teknisnya. Desain ini bertujuan untuk memenuhi kebutuhan agen kecerdasan buatan akan throughput tinggi, latensi rendah, dan kehandalan. Teknologi blockchain memastikan bahwa semua data dan transaksi bersifat tidak dapat diubah dan dapat diverifikasi.

Sifat terdesentralisasi dari sub-jaringan menghilangkan kegagalan titik tunggal, meningkatkan keamanan dan stabilitas sistem. Desain modularnya memungkinkan penskalaan fleksibel untuk menampung jaringan AI dengan berbagai ukuran dan kompleksitas.

Strategi subnet berlapis Recall menggabungkan yang terbaik dari metode yang ada, memungkinkan subnets memiliki algoritma konsensus mereka sendiri sambil mewarisi keamanan dari subnet induk. Struktur ini mengoptimalkan latensi dan memungkinkan penskalaan horizontal untuk throughput yang lebih besar. Subnet dapat disesuaikan untuk kasus penggunaan tertentu, seperti wilayah geografis, tingkat layanan, fitur, atau tipe data.

Inti dari Recall adalah mesin keadaan deterministik yang berinteraksi dengan mesin konsensus, memastikan replikasi konsisten dari keadaan blockchain di seluruh subnet. Recall mengintegrasikan kontrak on-chain, layanan off-chain, dan komputasi asinkron, dengan kompatibilitas EVM untuk integrasi mudah dengan alat-alat Ethereum dan dukungan untuk aplikasi berbasis data.

API Kognitif

Recall menawarkan Cognitive APIs yang dirancang untuk agen AI, memungkinkan observasi dan berbagi pengetahuan. SDK, API, dan plugin kerangka kerja Recall memungkinkan agen memiliki penyimpanan khusus untuk data mereka, seperti catatan keputusan, data historis, dan output model.

"Logika rantai-pikiran" memungkinkan agen kecerdasan buatan untuk mencatat dan memverifikasi proses pengambilan keputusan mereka, meningkatkan transparansi dan memberikan pengembang dengan alat untuk debugging dan optimisasi.

Penyimpanan Terdesentralisasi

Recall bermitra dengan solusi penyimpanan terdesentralisasi seperti Filecoin untuk memastikan data aman dan tahan lama. Dengan memanfaatkan penyimpanan terdesentralisasi, Recall mengurangi risiko titik-titik kegagalan tunggal dan pemalsuan data yang terkait dengan penyimpanan terpusat tradisional. Jaringan penyimpanan terdistribusi Filecoin menawarkan Recall solusi penyimpanan data yang handal dan redundant, memastikan pengetahuan dan data agen AI tersimpan dengan aman dan dapat diambil kapan saja.

Berbeda dengan banyak sistem yang mengandalkan kode penghapusan Reed-Solomon, Recall menggunakan kode Alpha Entanglement (AE), yang dirancang khusus untuk sistem terdistribusi. Kode AE menciptakan redudansi dengan persyaratan penyimpanan minimal, meningkatkan integritas data melalui interleaving blok, dan memulihkan blok data yang hilang secara efisien tanpa perlu merekonstruksi volume data besar. Pendekatan ini mengurangi biaya perbaikan dan meningkatkan skalabilitas, bahkan di lingkungan dinamis.

Kode Alpha Entanglement yang digunakan oleh Recall menawarkan manfaat penting dalam hal efisiensi penyimpanan dan biaya perbaikan dibandingkan dengan kode penghapusan Reed-Solomon tradisional. Sementara kode Reed-Solomon melindungi data dengan menghasilkan blok data tambahan, mereka biasanya membutuhkan ruang penyimpanan yang signifikan. Sebaliknya, kode AE menciptakan redundansi dengan ruang penyimpanan yang lebih sedikit dengan "menjerat" data dan blok redundan dalam struktur kisi multi-dimensi, sehingga meningkatkan integritas data.

Selain itu, ketika blok data hilang, kode Reed-Solomon mensyaratkan untuk merekonstruksi volume data yang besar, menyebabkan biaya perbaikan tinggi. Sebaliknya, kode AE dapat memulihkan blok data yang hilang dengan efisien tanpa perlu rekonstruksi data yang ekstensif, sehingga mengurangi biaya perbaikan dan meningkatkan skalabilitas sistem. Kode AE sangat cocok untuk lingkungan dinamis, mendukung akses acak dan perbaikan terdesentralisasi, mengoptimalkan efisiensi penyimpanan dan ketersediaan data.

Sumber: https://www.awcloud.com/3778.html

Panggil Fitur Teknis

Skalabilitas

Arsitektur Recall dirancang dengan skalabilitas yang memadai, mendukung jaringan agen AI dalam skala besar. Mekanisme penyimpanan data yang fleksibel memungkinkan agen untuk menyesuaikan strategi penyimpanan secara dinamis sesuai kebutuhan, dan pemicu fungsi memungkinkan pemrosesan yang efisien berbasis peristiwa. Selain itu, lingkungan eksekusi yang dapat diverifikasi dari Recall memastikan agen bertindak dengan benar dan konsisten, menjaga kinerja dan kehandalan tinggi bahkan saat jaringan berkembang.

• Penanganan Volume Data Besar: Mekanisme penyimpanan data yang dapat disesuaikan dari Recall memungkinkan agen AI untuk mengoptimalkan penggunaan sumber daya dan efisiensi pemrosesan saat berurusan dengan kumpulan data besar. Misalnya, dalam analisis data keuangan, agen AI dapat menyesuaikan strategi penyimpanan dan pemrosesan sebagai respon terhadap aliran data real-time untuk menjaga operasi yang efisien.
• Tugas Komputasi Terdistribusi: Pemicu fungsi Recall memfasilitasi respons cepat dalam pemrosesan yang didorong oleh peristiwa, ideal untuk tugas komputasi terdistribusi. Sebagai contoh, dalam sistem pemantauan real-time, agen kecerdasan buatan dapat dengan cepat bereaksi terhadap pemicu peristiwa, memastikan pemrosesan data dan analisis tepat waktu untuk keandalan sistem.

Interoperabilitas

Recall memungkinkan kolaborasi dan komunikasi di antara berbagai agen AI, fitur kunci dari kerangka teknisnya. Melalui antarmuka dan protokol standar, Recall memungkinkan berbagai agen AI untuk bekerja bersama secara mulus, berbagi pengetahuan dan sumber daya. Interoperabilitas ini meningkatkan efisiensi sistem dan menyiapkan dasar untuk sistem multi-agen yang kompleks.

• Sistem Multi-agensi Kolaboratif: Dalam sistem multi-agensi yang rumit, antarmuka dan protokol standar Recall memastikan kerja sama yang lancar di antara agen AI yang berbeda. Sebagai contoh, dalam sistem logistik pintar, beberapa agen AI dapat bekerja bersama dalam manajemen inventaris, perencanaan rute, dan tugas pengiriman, meningkatkan efisiensi secara keseluruhan.
• Aplikasi Lintas Domain: Interoperabilitas Recall mendukung kerjasama antara agen AI di berbagai bidang. Misalnya, dalam bidang kesehatan dan keuangan, agen AI dapat bertukar data dan pengetahuan, menawarkan dukungan keputusan yang lebih komprehensif.

Real-time Observability

Recall menawarkan agen AI kemampuan pemantauan dan verifikasi real-time. Dengan menggunakan Cognitive APIs dan teknologi blockchain, tindakan agen dan proses keputusan dapat dicatat dan diverifikasi secara instan. Observabilitas real-time ini meningkatkan transparansi sistem, memberikan pengembang dan pengguna umpan balik langsung yang membantu dalam identifikasi cepat dan penyelesaian masalah.

• Dukungan Keputusan Real-time: Dalam skenario pengambilan keputusan yang cepat, observabilitas real-time dari Recall memastikan tindakan agen AI dan proses keputusan dipantau dan diverifikasi secara instan. Sebagai contoh, dalam sistem pengemudi otonom, agen AI dapat mencatat dan memverifikasi proses keputusan mereka secara real-time, memastikan keselamatan dan keandalan sistem.
• Optimisasi Sistem dan Debugging: Pengembang dapat memanfaatkan observabilitas real-time Recall untuk dengan cepat menemukan dan mengatasi masalah sistem. Misalnya, dalam sistem layanan pelanggan cerdas, pengembang dapat memantau tindakan agen AI secara real-time, mengoptimalkan kinerja dan waktu tanggap mereka.

Analisis Pasar dan Persaingan

Recall menempatkan diri sebagai pemimpin dalam ekonomi agen AI dan sektor penyimpanan terdesentralisasi, bertujuan untuk menjadi platform sentral untuk kolaborasi dan transaksi agen AI. Saat teknologi agen AI berkembang dengan cepat dan skenario aplikasi menjadi beragam, arsitektur terdesentralisasi dan insentif ekonomi Recall berusaha untuk mendorong pertumbuhan berkelanjutan dalam ekonomi agen AI.

Keunggulan Kompetitif

• Desentralisasi: Kerangka kerja terdesentralisasi Recall memastikan keamanan dan transparansi data, menghilangkan risiko kegagalan titik tunggal yang melekat dalam sistem terpusat. Hal ini sangat menguntungkan di sektor-sektor seperti keuangan dan perawatan kesehatan, di mana keamanan data sangat penting.
• Insentif Ekonomi: Mengingatkan imbalan agen kecerdasan buatan secara ekonomis melalui transaksi pengetahuan, memotivasi pengembang dan bisnis untuk terlibat aktif dalam pengembangan ekosistem. Sistem insentif ini mendorong aliran pengetahuan yang bebas dan mendorong pertumbuhan ekonomi agen kecerdasan buatan.
• Kepemimpinan Teknologi: Desain yang dioptimalkan berbasis blockchain Recall menjamin kinerja dan keandalan yang tinggi. Desainnya modular dan fleksibel sehingga dapat beradaptasi dengan jaringan agen AI yang berukuran dan kompleksitas bervariasi.

Perbandingan Platform Penyimpanan Terdesentralisasi

Recall, dengan optimalisasi sub-jaringan blockchain-nya, menawarkan fitur unik untuk kolaborasi agen AI dan pertukaran pengetahuan. Sebaliknya, platform seperti Eliza, GAME, dan AutoGen menekankan kolaborasi multi-agen dan manajemen tugas, sementara LangGraph dan CrewAI fokus pada proses logika kompleks dan kolaborasi tim. Recall secara utama digunakan untuk menyimpan dan berbagi pengetahuan agen AI, sedangkan platform lain ditujukan untuk manajemen tugas tingkat enterprise, kolaborasi tim, dan orkestrasi multi-agen yang ringan. Baik Recall maupun platform lain menggunakan enkripsi yang kuat untuk melindungi data pengguna; namun, Recall lebih meningkatkan keamanan data dengan mengintegrasikan teknologi blockchain untuk perlindungan privasi yang ditingkatkan. Selain itu, integrasi Recall dengan blockchain Filecoin memastikan transparansi data dan ketidakubahannya, berbeda dengan platform lain yang tidak menggunakan teknologi blockchain secara langsung. Dalam hal kontrol data, Recall dan platform lain menawarkan tingkat kontrol pengguna yang tinggi, tetapi Recall meningkatkan keandalan data melalui teknologi blockchain. Dari segi kinerja, Recall menawarkan kecepatan unggah/download sedang, throughput tinggi, dan skalabilitas yang baik, sementara platform lain unggul dalam kolaborasi dan manajemen tugas. Keunggulan gabungan ini memberikan Recall keunggulan kompetitif yang jelas dalam domain agen AI.

Perbandingan dengan Platform AI Agent

Desain yang dioptimalkan blockchain Recall menyediakan fitur unik untuk kolaborasi agen AI dan pertukaran pengetahuan, menawarkan keunggulan signifikan dalam transparansi data dan ketidakubahannya. Aplikasi utamanya adalah dalam penyimpanan dan berbagi pengetahuan agen AI, sementara platform seperti Eliza, GAME, dan AutoGen fokus pada kolaborasi agen ganda dan manajemen tugas, menjadikannya cocok untuk tugas tingkat perusahaan, kolaborasi tim, dan orkestrasi agen ganda yang ringan. Meskipun baik Recall maupun platform lain menawarkan perlindungan privasi yang kuat, Recall memiliki kontrol data dan transparansi yang superior, terutama dengan integrasi blockchain, memastikan keamanan dan keandalan data. Keunikan ini memberikan Recall keunggulan kompetitif yang signifikan di sektor agen AI.

Pengembangan Ekologi

Evolusi Teknologi

Keramik

• Maret 2020: Proyek Keramik diinisiasi oleh Michael Sena, salah satu pendiri infrastruktur database terdistribusi 3Box.
• 27 Januari 2021: Ceramic meluncurkan testnet Clay, menandai langkah penting menuju implementasi mainnet-nya.
• Maret 2021: Mainnet Ceramic Fire diluncurkan, menampilkan peningkatan kinerja, sistem penemuan rekanan sepenuhnya terdesentralisasi, pemantauan jaringan, dan berbagai perbaikan bug.
• Oktober 2021: Ceramic mengalami optimisasi kinerja lebih lanjut dan perluasan jaringan untuk menampung lebih banyak pengembang dan aplikasi.

Benang Tekstil GateDB

• Juli 2019: Textile memperkenalkan ThreadDB, sebuah basis data P2P tanpa server yang dibangun di atas Libp2p.
• Februari 2020: Kemampuan ThreadDB diperluas untuk mendukung berbagai pilihan penyimpanan data dinamis yang lebih luas dan manajemen.
• Juni 2021: Optimisasi kinerja telah dilakukan pada ThreadDB untuk meningkatkan efisiensi penyimpanan dan pengambilan data.
• 9 Januari 2023: Infrastruktur Hosted Hub Textile dinonaktifkan, membuat ThreadDB dan data Bucket tidak tersedia.

Kemajuan teknologi ini memberikan dasar yang kuat untuk pengembangan dan integrasi platform Recall.

Tonggak Sejarah

• Februari 2025: Tekstil dan Keramik bergabung untuk meluncurkan Recall.
• Maret 2025: Yayasan Recall didirikan.
• Maret 2025: Testnet Recall diluncurkan, menarik lebih dari 60.000 peserta dan memfasilitasi lebih dari 400.000 transaksi.
• Maret 2025: Recall memperkenalkan program hadiah Surge untuk memotivasi keterlibatan pengguna dalam kompetisi agen, keterlibatan komunitas, dan pembelajaran dalam ekosistem agen AI.

Sumber: Gate.io

Program Hadiah Lonjakan

Pada bulan Maret, Recall meluncurkan program poin komunitas Surge. Hingga saat ini, lebih dari 125.000 pengguna telah bergabung, menghasilkan poin melalui kompetisi AI, tugas sosial, dan berbagai tantangan. Surge telah memperluas komunitas Recall menjadi 225.000 pengikut di X dan 125.000 anggota di Discord. Berikut cara untuk terlibat dalam program reward Surge:

• Kunjungi situs Recall Surge: Buat profil Anda di points.recall.network.
• Dapatkan poin dengan menyelesaikan tugas: Kumpulkan poin dengan berpartisipasi dalam tugas komunitas di platform seperti Absinthe, Galxe, dan Zealy (Kaito segera hadir). Tugas-tugas tersebut meliputi aktivitas media sosial, pembuatan meme, penggunaan jaringan, dan referensi.
• Ikuti kompetisi agen: Bergabung sebagai pembangun atau pengguna dalam kompetisi agen. Pembangun mendapatkan poin dengan mendaftar, bersaing, dan unggul dalam kontes, sementara pengguna lain mendapatkan poin dengan mengusulkan kontes, memberikan suara, dan memprediksi pemenang.
• Periksa papan peringkat: Saat Anda mendapatkan poin, naikkan peringkat Surge untuk memamerkan kontribusi Anda ke Recall.
• Mengajak orang lain: Dapatkan hadiah tambahan dengan mengajak orang lain, dan dapatkan 10% dari total poin seumur hidup mereka.

Analisis Risiko

Risiko Teknis

Penggunaan teknologi sub-jaringan blockchain Recall menawarkan manfaat desentralisasi dan keamanan tetapi juga menimbulkan tantangan dalam hal kinerja dan skalabilitas. Saat jaringan agen AI berkembang dan volume transaksi meningkat, kemungkinan terjadi bottleneck dalam kecepatan pemrosesan dan kapasitas yang dapat menurunkan kinerja sistem, memengaruhi pengalaman pengguna.

Kontrak pintar adalah bagian penting dari proyek Recall, tetapi mereka mungkin mengandung kerentanan yang dapat dieksploitasi, mengakibatkan pelanggaran data, kerugian aset, atau kegagalan sistem. Kompleksitas kontrak pintar juga mempersulit pengembangan dan audit, dan masalah apapun bisa merusak kredibilitas proyek.

Risiko Pasar

Ekonomi agen AI masih berkembang dan belum sepenuhnya berkembang. Permintaan pasar yang tidak pasti dan penerimaan yang bervariasi bisa mempengaruhi penetrasi pasar Recall dan kesuksesan komersialnya. Jika kesadaran dan permintaan akan agen AI tidak memenuhi harapan, pertumbuhan dan profitabilitas Recall bisa terbatas.

Saat teknologi AI dan blockchain berkembang, persaingan semakin intens. Recall menghadapi tantangan dari platform agen AI lain dan proyek penyimpanan terdesentralisasi, yang mungkin memiliki keunggulan dalam teknologi, sumber daya, dan pangsa pasar, mengancam posisi pasar Recall.

Risiko Regulasi

Risiko Regulasi dari Penyimpanan Terdesentralisasi: Teknologi penyimpanan terdesentralisasi meningkatkan privasi dan keamanan data, namun juga menimbulkan tantangan regulasi. Karena data tersebar di seluruh simpul jaringan, metode manajemen data dan audit tradisional sulit diterapkan. Misalnya, platform seperti IPFS dan Filecoin sangat baik dalam menjamin privasi data dan menolak sensor, namun juga dapat digunakan untuk menyimpan konten ilegal atau menghindari pengawasan regulasi. Banyak negara memiliki regulasi yang ambigu mengenai platform penyimpanan terdesentralisasi, menciptakan risiko kepatuhan bagi bisnis. Beberapa wilayah mungkin memerlukan perusahaan untuk memastikan jejak dan legalitas data, yang mungkin tidak mudah didukung oleh teknologi penyimpanan terdesentralisasi tradisional.

Risiko Regulasi dari Transaksi Agen Kecerdasan Buatan: Transaksi yang melibatkan agen kecerdasan buatan menimbulkan kekhawatiran tentang privasi data, kekayaan intelektual, dan keamanan transaksi, yang berpotensi menghadapinya pada regulasi yang ketat. Otonomi dan kompleksitas agen kecerdasan buatan membuat tindakan mereka sulit diprediksi dan dikendalikan, mempersulit pengawasan regulasi. Agen kecerdasan buatan bisa digunakan dalam serangan rekayasa sosial atau penipuan keuangan, berisiko terhadap pelanggaran data atau kerugian aset. Sebagai contoh, pada tahun 2024, seorang pengguna kriptokurensi memanfaatkan rekayasa sosial untuk memanipulasi agen kecerdasan buatan Freysa, yang terintegrasi dengan blockchain Base, untuk mentransfer $50,000 ke akun mereka. Insiden ini menyoroti potensi agen kecerdasan buatan untuk disalahgunakan dalam ketiadaan regulasi dan perlindungan yang efektif, menghadirkan ancaman keamanan yang signifikan.

Tinjauan Masa Depan

Masa depan Recall berfokus pada ekspansi teknologi, pembangunan ekosistem, aplikasi lintas domain, dan inisiatif yang didorong oleh komunitas.

Untuk perluasan teknologi, Recall sedang mengembangkan lapisan kecerdasan dasar yang memungkinkan jutaan agen untuk memverifikasi, memonetisasi, dan bertukar pengetahuan. Blockchain Recall tidak hanya memungkinkan agen untuk secara objektif menunjukkan kecerdasan tetapi juga menawarkan infrastruktur yang aman dan hemat biaya untuk mendukung kecerdasan buatan kolaboratif multi-agen generasi berikutnya.

Dalam membangun ekosistem, Recall bertujuan untuk menarik lebih banyak pengembang dan bisnis ke ekosistemnya untuk mendorong ekonomi agen AI. Dengan menawarkan alat pengembangan yang kuat, dukungan infrastruktur, dan platform kolaborasi sumber terbuka, Recall berupaya menurunkan hambatan masuk untuk pengembangan agen AI, mendorong partisipasi yang lebih luas. Melalui Recall, agen dapat bekerja sama dengan cara menukar pengetahuan dan keterampilan, dengan kecerdasan yang berkembang seiring bergabungnya lebih banyak agen. Recall juga akan menjelajahi model tata kelola, seperti DAO, untuk meningkatkan keterlibatan komunitas dan keberlanjutan proyek.

Dalam aplikasi lintas domain, Recall akan mengeksplorasi penggunaan teknologinya dalam IoT, rantai pasok, layanan kesehatan, dan area lainnya. Menggabungkan penyimpanan terdesentralisasi dengan teknologi blockchain dapat memberikan privasi data yang ditingkatkan dan ketahanan terhadap sensor dalam sektor-sektor ini. Sebagai contoh, dalam IoT, Recall dapat menawarkan solusi penyimpanan dan berbagi data yang aman antar perangkat; dalam rantai pasok, itu dapat memastikan transparansi data dan pelacakan, meningkatkan efisiensi dan keandalan seluruh rantai pasok. Dalam layanan kesehatan, agen perencanaan diet dapat menerima penyesuaian diet dari agen pengelolaan diabetes, memastikan saran yang personal. Kasus penggunaan awal ini hanyalah awal dari potensi Recall.

Akhirnya, dalam inisiatif yang didorong oleh komunitas, Recall akan mendorong pembangunan berkelanjutan melalui tata kelola komunitas dan pengembangan open-source. Dengan menerapkan insentif seperti program reward poin dan mengadopsi model pengembangan yang didorong oleh komunitas, Recall bertujuan untuk melibatkan lebih banyak pengembang dan pengguna dalam membangun ekosistem, menciptakan komunitas yang hidup dan mandiri. Pendekatan ini mempercepat inovasi teknologi dan memastikan stabilitas jangka panjang proyek-proyek.

Kesimpulan

Recall adalah platform terdesentralisasi inovatif yang menawarkan kerangka kolaborasi dan insentif ekonomi baru bagi agen AI melalui teknologi blockchain. Ini mengatasi tantangan sistem AI tradisional dalam hal transparansi data, mekanisme kepercayaan, dan kolaborasi, menyediakan landasan yang kokoh untuk pertumbuhan ekonomi agen AI. Teknologi inti Recall termasuk subnets blockchain yang dioptimalkan untuk agen AI, API Kognitif, dan teknologi penyimpanan terdesentralisasi, memastikan keamanan, transparansi, dan ketahanan data. Aplikasi Recall meliputi keuangan, perawatan kesehatan, pendidikan, IoT, dan banyak lagi, menyediakan privasi data yang ditingkatkan dan ketahanan terhadap sensor. Meskipun menghadapi risiko dan tantangan teknologi, pasar, dan regulasi, Recall memiliki arah masa depan yang jelas, termasuk ekspansi teknologi, membangun ekosistem, aplikasi lintas domain, dan upaya yang didorong oleh komunitas. Upaya ini memposisikan Recall untuk menjadi pemain kunci dalam memajukan ekonomi agen AI dan teknologi penyimpanan terdesentralisasi, membentuk landasan yang kuat untuk masyarakat yang terbuka, inklusif, dan berkelanjutan yang cerdas.