Nos últimos meses, o tema Crypto x AI (interseção de cripto e IA) ou Crypto + AI (infraestrutura cripto aumentada com IA) tem estado na mente de todos. Muitas pessoas na comunidade de blockchain estão entusiasmadas com isso, algumas são céticas ou ainda não estão convencidas, e algumas estão a construir. Os projetos ao vivo na interseção de blockchain e IA tiveram um renascimento e muitos novos projetos estão a surgir.

No último ano tenho estado a fazer pesquisa nesta área, em particular sobre agentes de IA a correr em infraestruturas de blockchain. Temos um grupo de pesquisa juntamente com alguns colegas na Fundação Ethereum, 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, defenderei que a integração da infraestrutura blockchain e agentes de IA é desejável e que dará origem a uma Internet de Agentes:

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

Então, irei discutir o caminho para lá chegar. Vou focar em casos de uso e aplicações de curto prazo, alguns dos quais já estão a ser desenhados e desenvolvidos. Vou discutir os 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 por dizer que o estilo deste argumento será especulativo, mas 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 vão evoluir e interagir requer alguma especulação. No entanto, mesmo queleis de escalaclaramente apontam numa direção de melhoria rápida, vou manter-me afastado de especulações a longo prazo sobre AGI. (Apesar da recente hype, acredito que AGIs autônomos e autoaperfeiçoantes estão relativamente longe no futuro e ainda não está claro que forma irão tomar.)

Vou focar no futuro a curto e médio prazo em que a IA assume a forma de assistentes e agentes humanos. Nesta 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 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 de forma autônoma (previsão e planeamento) e toma ações para alcançar objetivos (agir).

Os agentes podem estar sujeitos a restrições e também podem aprender com o ambiente. Hoje, os agentes são geralmente especializados em um tipo específico de entrada e um tipo específico de ação. Por exemplo, os chatbots como o ChatGPT recebem como entrada uma sugestão de texto, podem usar algumas ferramentas para produzir respostas e responder com uma saída de texto. Um bot 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, um chatbot é um LLM enquanto um traderbot é um pequeno agente de RL) e 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.

As blockchains possuem características únicas e desejáveis

As 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 agente, mas primeiro, aqui estão as características a 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 os atualizaram. Está incorporada nos protocolos e protegida com governança.

Incentivos: blockchains bem projetadas têm mecanismos de incentivo sólidos que impulsionam a segurança econômica através do ativo nativo (por exemplo, ETH no caso do Ethereum). Além disso, contratos inteligentes programáveis permitem aplicações 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 blockchain são de acesso aberto para os usuários, bem como para os desenvolvedores de aplicativos. Além disso, os aplicativos que são baseados em contratos inteligentes implantados em blockchains herdam as mesmas propriedades de abertura e componibilidade sem atritos.

Garantias criptográficas: as blockchains aproveitam a criptografia moderna para oferecer níveis únicos de segurança, auditabilidade e privacidade programável. Como resultado, são muito mais seguras do que os sistemas legados, com minimização de confiança. Note que os hacks em blockchains vêm de falhas em contratos inteligentes, que são inevitáveis nas fases iniciais da tecnologia. À medida que a tecnologia amadurece, torna-se mais robusta e segura, ao passo que 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 praticamente todas as aplicações construídas em cima são proprietárias. Isso dá à internet uma baixa composabilidade, uma propriedade que argumentamos ser fundamental ao projetar protocolos para interação de agentes. Além disso, a internet carece completamente de incentivos e de criptografia moderna ao nível do protocolo.

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

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

Benefícios das Blockchains para Agentes de IA

Avancemos alguns anos. Imagine que estamos no ponto em que os agentes de IA podem executar uma ampla gama de atividades humanas e que têm capacidades de tomada de decisão e planeamento suficientes. Eles também podem executar tarefas autonomamente, possivelmente colaborando com outros agentes. Os agentes estão amplamente implementados na sociedade e realizam atividades que têm potencialmente alto valor para os seres humanos, tanto em termos sociais como financeiros.

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 permitem.

Requisitos do sistema do agente

• Alinhamento: alguns aspectos do alinhamento do agente, como aprendizagem de valores, interpretabilidade e controlabilidade, dependem do design de IA e dos processos de treino que não utilizariam diretamente blockchain na sua maioria. No entanto, a abertura e a composabilidade das aplicações blockchain podem oferecer oportunidades únicas para tornar a atividade do agente legível, automaticamente monitorizada 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 suposições mínimas de confiança, em ambientes adversariais, onde há muito valor em jogo. Agentes interagindo através de aplicações de contratos inteligentes herdam essas propriedades fortes. Além disso, avanços na criptografia moderna, como provas de conhecimento zero, superpotencializam as aplicações de contratos inteligentes. Por exemplo, as aplicações podem exigir provas de cálculos sensíveis, enquanto os pesos e entradas do agente podem permanecer privados. Contratos inteligentes credíveis 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 um encaminhamento muito mais rico de pedidos condicionais ao estado da aplicação e também ao desempenho passado dos agentes, que pode ser totalmente observado. É fácil imaginar agentes acumulando credibilidade com base em sua história de ações, que pode então ser usada programaticamente para classificação e descoberta dos melhores agentes para uma determinada tarefa.
• Eficiência: a infraestrutura de blockchain aumenta a autonomia dos agentes, permitindo-lhes executar decisões consequentes, incluindo pagamentos, sem intervenção humana direta e a baixo custo.

Desiderata humanos

• Controlo e Privacidade Programável: as blockchains permitem que os humanos possuam e mantenham o controlo dos seus agentes diretamente, sem intermediários. Os dados individuais podem ser privados e o acesso pode ser condicionalmente gateado usando dispositivos de criptografia, desde computação completamente privada (TEE/FHE) até partilha programável de propriedades selecionadas através de zk-proofs.
• Propriedade e Justiça: as pessoas podem estabelecer protocolos para possuírem e governarem coletivamente agentes. As recompensas pelo trabalho dos agentes podem ser distribuídas programaticamente literalmente até à mais ínfima fração de um cêntimo. A justiça pode ser medida e melhorada através de atualizações de protocolo e governação democrática. A infraestrutura blockchain associada a soluções modernas de identidade em desenvolvimento também pode apoiar e automatizar programas ambiciosos de distribuição, como o Rendimento Básico Universal (ou UBI), que é uma aplicação importante a longo prazo.

Pequena observação sobre a Cadeia de Abastecimento de IA

É importante notar que, para além da comunicação e interoperabilidade, a infraestrutura blockchain pode beneficiar toda a cadeia de abastecimento da produção de modelos (recolha de dados, curadoria de dados, formação, ajuste fino). Estão a ser desenvolvidas várias aplicações, incluindo vários protocolos de recolha de dados emercados de computação. Eles são uma parte importante da pilha de IA descentralizada, mas não iremos discuti-los aqui.

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

Regulação e Governança Global

As blockchains oferecem protocolos versáteis onde uma ampla gama de regras e verificações podem ser credivelmente aplicadas. Na minha opinião, esta é uma oportunidade única para a regulação global dos mercados e aplicações de IA, que podem ser facilmente auditados e verificados quanto ao cumprimento. A transparência entre os protocolos também pode tornar muito fácil identificar desvios em tempo real e implementar correções corretivas, o que não é possível nos 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 aproveitar a criptografia moderna para manter os agentes privados, mas suas ações públicas. No entanto,ataques de aprendizagem adversária de caixa pretaainda são possíveis, e em geral, os esquemas criptográficos para cálculos de aprendizagem automática seguros, mas verificáveis, são dispendiosos de implementar, o que adiciona custos adicionais ao processo de treino já dispendioso. Esta é uma das áreas de pesquisa mais importantes na interseção da segurança da IA e das blockchains. Precisamos torná-la tecnicamente e economicamente viável na prática. Uma inovação recente são provas otimistas para cálculos de aprendizagem automática que discuto abaixo.

Outro risco quefoi discutidoserá 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 permitir casos de uso positivos e como detectar e prevenir comportamentos prejudiciais.

Sistemas baseados em Blockchain podem crescer para atender à demanda

Uma questão que muitas vezes 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 investigação e desenvolvimento de blockchain nos últimos cinco anos, e hoje estamos num ponto de viragem em que muitas soluções estão a ser disponibilizadas e a aumentar a escalabilidade por ordens de magnitude. Por exemplo, a Ethereum com as suas blockchains de Camada 2, que herdam segurança económica total, e soluções escaláveis de disponibilidade de dados serão em breve capazes de processar dezenas de milhares de transações por segundo (TPS). Novas cadeias estão a ser disponibilizadas que aproveitam a paralelização para processar centenas de milhares de transações por segundo. Soluções de sequenciamento partilhado e pontes seguras vão permitir que aplicações implementadas em diferentes domínios interoperem de forma segura e eficiente. Avanços na agregação de provas de conhecimento zero tornarão as transações ainda mais baratas, e vão permitir novos tipos de computação fora da cadeia e sistemas híbridos capazes de fazer trocas de segurança ainda mais eficientes.

Com todas essas inovações de infraestrutura que estão prestes a se concretizar nos próximos anos, não há 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 cêntimo por transação.

O Caminho para a Internet dos Agentes

A figura acima é um mapa do tesouro representando os três principais passos no caminho em direção à Internet dos Agentes.

Vamos analisá-los um por um.

Aumentar as Aplicações Descentralizadas Atuais

O primeiro passo é aumentar as aplicações atuais de blockchain com IA. A IA já está em jogo na finança descentralizada (DeFi), que é a categoria de aplicativos com maior adoção até à data. Isto assume a forma de modelos especializados que monitorizam constantemente o estado do mercado para tomar uma ação específica. Por exemplo: bots de negociação, bots de liquidação, bots de roteamento, bots de arbitragem estatística e mais em geral bots que executam estratégias que visamextrair lucro(também conhecido como MEV) do fluxo de transações de usuário.

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

Augmentação de DeFi

Os protocolos blockchain são atualmente automatizados, mas a interface com eles é muito manual, por vezes desajeitada e frequentemente ineficiente. A IA tem o potencial para se tornar a nova interface que conecta 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 construindo/aperfeiçoando sua intenção e a IA corresponde a uma sequência de ações onchain que o usuário delega a ela. A intenção assume a forma de um objetivo e 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 da token Y a um preço não superior a $Z”, ou
  • “Eu quero investir $Z por mês nos próximos seis meses em projetos Ethereum de Camada 2”, ou
  • “Quero reestacar o meu $ETH com EigenLayer e delegá-lo aos AVSs, com uma taxa de juro anual 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 planeamento, múltiplas fontes de preço, modelos preditivos de risco e retornos, e também informações contextuais. \

• Planeamento de ação e encaminhamento: a infraestrutura para o envio de transações na blockchain do Ethereum está a tornar-se mais madura e complexa. Agora existem diferentes rotas otimizando diferentes desiderata: segurança, velocidade, eficiência de preço, privacidade. Há até mesmo um protocolo direcionado atornando mais fácil implementar 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 partilhados e pools de ativos: a criação e gestão de fundos nos quais muitas pessoas juntam recursos, concordam com objetivos e depois delegam a execução a agentes de IA. Isso requer aspectos de correspondência de intenções e planeamento de ações, bem como mecanismos de propriedade partilhada 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 de alavancar o contexto muito mais rico que está disponível para a última geração de LLMs, tanto para sintetizar as preferências da comunidade como para identificar ativos que correspondam a elas.

Em todos estes casos, temos um 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 as suas próprias suposições de segurança. Por exemplo, alavancandosegurança econômica a partir de ativos numa cadeia âncoraouSegurança econômica do ETH via restakingoua executar um L1comincentivos propositadamente concebidos.
• Desenhar um protocolo de orquestração de agentes com contratos inteligentes onchain que exigem prova de inferência para a validade da ação. Isso pode ser alcançado através zkML(provas zk) ouopML(provas otimistas). Ambas as áreas estão a progredir rapidamente, mas o opML é uma solução muito interessante que permite assegurar economicamente a execução de grandes LLM, o que hoje não é possível ou proibitivamente caro com as provas zk-seguras criptograficamente.

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 tradicionais de negócios, mas esses agentes podem aproveitar a abertura, vivacidade e abundância de dados das blockchains.

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

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

Criar Novos Mecanismos para Serviços de Agentes

Podemos usar o superpoder do blockchain de criar dispositivos de compromisso credíveis para implementar novas aplicações e novos mecanismos de mercado que tiram partido diretamente dos utilizadores agentes. É aqui que começaremos a observar o poder de coordenar muitos agentes para fornecer novos serviços. Já discutimos amplamente o tópico emnosso recente artigo, aqui 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 demasiado caro operar a infraestrutura para os suportar. Os mercados de previsão de IA têm o potencial para fazer o mesmo comhiper-longo-caudaativos. O resultado dos eventos mais pequenos com que as pessoas se preocupam poderia ser tokenizado e negociado. Para que estes mercados funcionem, eles precisam:

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

Os AIs podem automatizar essas operações ao teragentes especializados de trading consultam LLMs para obter estimativas de probabilidade sobre eventos e depois fazer apostas, como foi mostrado recentementecompetição em grande escala. Também foi sugerido queprotocolos de disputa de várias rondas poderiam ser usados para automatizar a resolução de mercadocom LLMs nas primeiras rondas e envolver apenas humanos nos casos que se intensificam para rondas 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 preconceitos. Vários tipos de aplicativos podem ser desenvolvidos: microsseguros, produtos financeiros, moderação de conteúdo em mídias sociais descentralizadas, filtragem de spam, etc.

Encaminhamento credível e eficiente para modelos especializados

Hoje, a maioria da interação humano-AI está isolada em ambientes proprietários com modelos genéricos, seja modelos fechados "fronteira" (modelos pesados) ou modelos de pesos abertos (modelos leves). No entanto, o sucesso inicial doLoja GPT, e deagregadores semelhantes, aponta para um mundo onde o acima modo de interação 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 poker, de planejar itinerários de viagem para reservar viagens completas).

Nesse mundo, há uma clara necessidade de encaminhamento 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 atender os usuários. Existem incentivos para extrair valor tanto do lado do roteador/mediador (extrair aluguéis) quanto do lado do modelo final (falsificar resultados/desempenho para obter mais fluxo). Portanto, há uma clara necessidade de mecanismos e mercados de encaminhamento credíveis, nos quais os provedores de serviços competirão para satisfazer as preferências do usuário. Esta é uma área emergente de aplicações que estou muito entusiasmado.

Blocos de construção para novos mercados

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

Este é um processo iterativo que levará anos para se tornar totalmente realidade, com novas iterações desta infraestrutura de comunicação, reputação e troca a evoluir com cada nova onda de protocolos de serviço de agentes criados. O objetivo final será o sistema mais eficiente de mecanismos de coordenação digital, extremamente barato e sem custos, que formará a espinha dorsal de uma parcela crescente da economia mundial. Eventualmente, à medida que as capacidades dos agentes continuam a aumentar e mais atividades do mundo real são automatizadas, podemos esperar que a maioria das trocas econômicas da sociedade seja resolvida nesta infraestrutura.

Escalando Propriedade Compartilhada e Governança

Resolver os problemas de propriedade partilhada, distribuição equitativa de valor e governança de sistemas produtivos de agentes inteligentes será primordial uma vez que estes estejam em escala. As blockchains oferecem o substrato para viabilizar estas soluções. Hoje, estamos numa fase inicial de experimentação, mas existem alguns modelos interessantes a emergir. Nos dois extremos, temos:

• Propriedade direta e minimização da governança: tEste é um modelo em que 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 dos seus criadores e acumulam valor proporcional ao seu uso. Existe um token de rede nativo que serve simplesmente como utilidade, pagando por serviços, e como um ativo de capital valioso para recompensar contribuições.
• Partilha de propriedade e governação 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 rico com parâmetros que podem ser alterados através de processos de governação explícitos. O token nativo pode ser utilizado na governação e tem mecanismos de incentivo mais ricos que permitem a propriedade partilhada de diferentes componentes do sistema.

O primeiro é semelhante ao que está a ser experimentado porMorpheuse o segundo para Olas, dois primeiros projetos que constroem economias de agentes autônomos. Ainda estamos numa fase inicial destes novos tipos de protocolos baseados em agentes, haverá novas aplicações e novas capacidades que provavelmente mudarão a forma como os incentivos e modelos de propriedade são desenhados. Estes são apenas dois exemplos muito diferentes que mostram que existe um amplo espectro de soluções ao dispor dos designers de protocolos. Por fim, note-se que para além das economias de agentes, problemas semelhantes estão presentes noutros níveis da pilha de IA, e soluções semelhantes podem ser usadas para incentivar o treino de IA, dados e serviços de infraestrutura.

Declaração:

1. Este artigo é reproduzido a partir de [Noção], o título original "The Internet of Agents", os direitos de autor pertencem ao autor original [Davide Crapis], se tiver alguma objeção à reprodução, por favor contacte Equipe Gate Learne a equipa irá lidar com isso o mais rápido possível de acordo com os procedimentos relevantes.

2. Aviso Legal: As opiniões expressas neste artigo são exclusivamente do autor e não constituem qualquer conselho de investimento.

3. Os artigos noutras línguas são traduzidos pela equipa do Gate Learn e não podem ser reproduzidos, distribuídos ou plagiados como traduzidos sem referência a Gate.Gate.io.