Con el rápido desarrollo en el campo de la IA, la forma en que se utiliza la IA en los negocios reales está cambiando. Te darás cuenta de que su papel está evolucionando.

De hecho, la IA ha comenzado a entrar gradualmente en la fase de ejecución, como activar órdenes de transacción, participar en la programación de procesos operativos, influir en el orden de distribución de recursos e incluso en algunos escenarios, actuar directamente sobre los ingresos reales. Este cambio es más una extensión natural a medida que la capacidad del modelo madura y se extiende hacia niveles de responsabilidad más altos.

Paralelamente a la tendencia mencionada, está el rezago en la estructura del sistema de base. Muchos sistemas de IA aún se diseñan en torno a una solicitud, una respuesta, careciendo de gestión del estado a largo plazo y de un registro sistemático de las acciones de ejecución continuas.

Cuando el comportamiento de la IA comienza a cruzar el tiempo, participar en procesos de múltiples etapas y tener un impacto acumulativo en los resultados, esta estructura centrada en la 'salida única' comienza a revelar sus limitaciones.

A medida que la ejecución entra en la cadena de negocios real, los desafíos comienzan a concentrarse en el nivel de infraestructura. Si las acciones de ejecución son rastreables, verificables y pueden ser incluidas en un sistema de responsabilidad y liquidación, se está convirtiendo en un prerrequisito para que el sistema pueda ser dependido a largo plazo.

El comportamiento a largo plazo necesita ser registrado continuamente, las relaciones de colaboración deben ser claramente desglosadas, y los resultados deben poder ser comprendidos y revisados.

Y estas condiciones quizás no sean determinadas por la capacidad del modelo en sí, sino por si la estructura de base del sistema puede soportar el diseño de las acciones de ejecución.

De la red de recursos a la experiencia de ejecución: el punto de partida real de Melos

Al mirar hacia atrás en el camino de desarrollo de Melos en los últimos años, no comenzó desde el concepto de agente. Los primeros Melos eran más cercanos a una red de recursos descentralizada, centrada en la conexión, programación y liquidación de recursos de computación, contenido y ejecución.

Ya sea la colaboración de nodos DePIN o la medición del consumo de recursos, el sistema se enfrenta a una cuestión real y fundamental a largo plazo: cuando múltiples partes completan tareas en la misma red, ¿cómo se registran los procesos de ejecución, cómo se desglosan las responsabilidades y cómo se distribuye el valor?

En este contexto de ingeniería, el equipo de Melos tiene una percepción más directa de los cambios que ocurren cuando la IA entra en la capa de ejecución.

Cuando la IA comienza a participar en tareas reales, las tareas se ejecutan a lo largo del tiempo, la ejecución implica colaboración entre múltiples partes, los resultados necesitan ser verificados y el consumo de recursos necesita ser liquidado, estos requisitos no son desafíos completamente nuevos, sino una extensión de las estructuras de ejecución existentes a una mayor intensidad.

Cuando el sujeto de ejecución pasa de nodos y personas a agentes que operan de manera sostenible, si el sistema puede incorporar estos elementos en una estructura continua y soportable, comienza a ser clave para determinar si se puede establecer una 'operación a largo plazo'. Nuevos juicios provienen más de una deducción natural de la experiencia de operación a largo plazo de la red.

Basado en la experiencia anterior, en el diseño de MelosBoom, se ha definido al agente como la unidad básica de ejecución dentro de la red. Cada ejecución necesita ser registrada, cada colaboración necesita ser desglosada y cada distribución de valor necesita tener una base clara. Crear, operar, colaborar y liquidar ya no son módulos funcionales dispersos, sino que están integrados en un mismo enlace operativo continuo.

El énfasis de esta estructura radica en la rastreabilidad y asumibilidad de las acciones de ejecución en la red. Cuando las acciones de los agentes comienzan a afectar procesos reales y la distribución de recursos, el sistema en sí debe tener una estructura suficientemente clara para respaldar la existencia a largo plazo de responsabilidad, riesgo y valor. Esto constituye el juicio básico que Melos mantuvo al entrar en la fase de agentes.

El valor del ecosistema Melos: densidad de ejecución y capacidad de carga a largo plazo

En la actual ronda de evolución de la infraestructura de IA, el valor del ecosistema Melos proviene más de su ubicación y selección de estructura. Sigue construyendo capacidades de red en torno a problemas más fundamentales de ejecución, colaboración y liquidación, lo que le permite mantener una fuerte capacidad de adaptación a medida que cambian las rutas tecnológicas y las formas de aplicación.

De hecho, cuando los escenarios de uso de la IA pasan de la generación de contenido a la ejecución de procesos, de asistente personal a colaboración a nivel de sistema, la verdadera extensibilidad depende más de si se puede soportar la estructura básica de operación a largo plazo y la división de responsabilidades.

La nueva ventaja estructural se manifiesta en la capacidad de carga de la 'densidad de ejecución'.

A medida que la IA participa en más procesos reales, el valor de cada llamada única está disminuyendo, mientras que el valor acumulativo resultante de la ejecución continua y la colaboración está en aumento. El ecosistema Melos se centra en tareas a largo plazo, gestión de estados y registros verificables, lo que hace que el valor de los agentes se refleje más en un rendimiento estable a lo largo del tiempo. Este diseño es naturalmente adecuado para escenarios que requieren operaciones automáticas continuas, ejecución de transacciones, gestión de contenido y evaluación a largo plazo, y también otorga a la red una motivación endógena que se fortalece a medida que se amplía la escala de uso.

Al mismo tiempo, el enfoque de Melos sobre el camino de formación de valor también proporciona expectativas de desarrollo más estables para el ecosistema.

Al unificar las acciones de ejecución, el consumo de recursos y la producción de resultados en una estructura de liquidación, el rendimiento de los agentes puede ser comparado, evaluado y valorado a largo plazo. La estabilidad, confiabilidad y contribución continua pueden acumular ventajas gradualmente, en lugar de ser dominadas por el ruido a corto plazo. Esto proporciona expectativas más claras para los participantes a largo plazo y reduce la incertidumbre en el proceso de expansión del ecosistema.

La confianza es el prerrequisito para que la economía de agentes se establezca.

La pregunta más fundamental sobre si la economía de agentes puede realmente establecerse es si este sistema merece ser dependido continuamente cuando los agentes comienzan a participar en tareas a largo plazo, influyen en decisiones de procesos y se involucran en la distribución de valor.

Solo cuando las acciones de ejecución pueden ser registradas, las relaciones de colaboración pueden ser desglosadas y la responsabilidad de los resultados puede ser definida, los agentes pueden transformarse de habilidades técnicas en factores de producción estables.

Esta confianza proviene de si la estructura misma puede soportar la complejidad de la operación a largo plazo. Si el sistema permite que los errores sean rastreados, que las acciones sean verificadas y que las contribuciones sean liquidadas, determina si los agentes pueden ser utilizados repetidamente en un entorno real, y no solo quedarse en el nivel de demostración.

En este sentido, el objetivo de MelosBoom es estar en una posición más fundamental, proporcionando una base operativa en la que la red de agentes pueda ser confiable a largo plazo. Cuando los agentes realmente entren en el sistema de producción y colaboración, su confiabilidad determinará cuán lejos puede llegar esta forma económica.