Con lo sviluppo veloce del settore dell'IA, noterai che il ruolo dell'IA nel contesto delle attività aziendali sta cambiando.
In effetti, l'IA sta gradualmente entrando nell'ambito dell'esecuzione, ad esempio attivando istruzioni di trading, partecipando alla pianificazione dei processi operativi, influenzando l'ordine di allocazione delle risorse, e persino agendo direttamente sui guadagni reali in alcune situazioni. Questo cambiamento è principalmente il risultato dell'evoluzione delle capacità dei modelli, che si estende naturalmente verso livelli di responsabilità più elevati all'interno degli affari.
Parallelamente a questa tendenza, si evidenzia un ritardo nella struttura dei sistemi di base. Molte piattaforme di IA sono ancora progettate attorno a una singola richiesta e una singola risposta, mancando di gestione dello stato a lungo termine e di registrazioni sistematiche dei comportamenti di esecuzione continuativa.
Quando il comportamento dell'IA inizia a oltrepassare il tempo, partecipando a processi multi-fase e influenzando cumulativamente i risultati, questa struttura incentrata sulle 'uscite singole' inizia a rivelare le sue limitazioni.
Con l'esecuzione che entra in catene di attività reali, le sfide iniziano a concentrarsi sul livello infrastrutturale. La tracciabilità del comportamento di esecuzione, la sua verificabilità e la sua inclusione nei sistemi di responsabilità e regolamento stanno diventando i presupposti per cui il sistema possa essere affidato a lungo termine.
Le attività a lungo termine devono essere continuamente registrate, le relazioni collaborative devono essere chiaramente scomposte e i risultati devono poter essere compresi e riesaminati.
Questi requisiti potrebbero non dipendere dalla capacità del modello stesso, ma dalla progettazione della struttura sottostante in grado di sostenere il comportamento di esecuzione.
Dalla rete di risorse all'esperienza di esecuzione: il punto di partenza reale di Melos
Ripensando ai percorsi di sviluppo di Melos negli ultimi anni, non è partito dal concetto di agente. I primi Melos erano più simili a una rete di risorse decentralizzate, incentrata sulla connessione, programmazione e regolamento delle risorse di calcolo, contenuti ed esecuzione.
Sia che si tratti di collaborazione tra nodi DePIN o di modalità di misurazione del consumo di risorse, il sistema deve affrontare a lungo termine una questione reale e fondamentale: come documentare il processo di esecuzione, scomporre la responsabilità e distribuire il valore quando più parti completano compiti all'interno della stessa rete.
In questo contesto ingegneristico, il team di Melos ha una percezione più diretta dei cambiamenti dopo che l'IA entra nel livello di esecuzione.
Quando l'IA inizia a partecipare a compiti reali, i compiti si estendono nel tempo, l'esecuzione coinvolge collaborazioni multiple e i risultati devono essere verificati, il consumo di risorse deve essere regolato; queste richieste non sono nuove sfide, ma rappresentano estensioni a intensità più alta delle strutture di esecuzione esistenti.
Quando gli attori di esecuzione passano da nodi e persone a agenti sostenibili, se il sistema può integrare questi collegamenti in una struttura continua e portante, inizia a diventare la chiave per determinare se può esistere un 'funzionamento a lungo termine'. Nuove valutazioni derivano più da deduzioni naturali sull'esperienza operativa a lungo termine della rete.
Sulla base di queste esperienze, nel design di MelosBoom, gli agenti sono definiti come le unità di esecuzione fondamentali all'interno della rete. Ogni esecuzione deve poter essere registrata, ogni collaborazione deve poter essere scomposta e ogni distribuzione di valore deve avere basi chiare. Creazione, operazione, collaborazione e regolamento non sono più moduli funzionali separati, ma sono inclusi in un'unica catena operativa continua.
L'accento di questa struttura è sulla tracciabilità e sulla responsabilità delle azioni di esecuzione all'interno della rete. Quando il comportamento degli agenti inizia a influenzare processi e distribuzione delle risorse reali, il sistema stesso deve avere una struttura sufficientemente chiara per sostenere l'esistenza a lungo termine di responsabilità, rischi e valore. Questo costituisce il giudizio fondamentale che Melos sostiene entrando nella fase degli agenti.
Il valore dell'ecosistema Melos: densità di esecuzione e capacità di sostenere a lungo termine
Nell'attuale ciclo di evoluzione delle infrastrutture IA, il valore dell'ecosistema Melos deriva principalmente dalla sua posizione e dalle scelte strutturali. Continua a costruire capacità di rete attorno a questioni fondamentali come esecuzione, collaborazione e regolamento, mantenendo una forte adattabilità ai cambiamenti nelle diverse linee tecnologiche e forme di applicazione.
Infatti, quando gli scenari di utilizzo dell'IA passano dalla generazione di contenuti all'esecuzione dei processi, dall'assistente personale alla collaborazione a livello di sistema, la vera estensibilità dipende più dalla capacità di sostenere le strutture di responsabilità e funzionamento a lungo termine.
I nuovi vantaggi strutturali si manifestano nella capacità di sostenere la 'densità di esecuzione'.
Man mano che l'IA partecipa a più processi reali, il valore delle singole chiamate sta diminuendo, mentre il valore accumulato derivante dall'esecuzione continuativa e dalla collaborazione sta aumentando. L'ecosistema Melos si sviluppa attorno a compiti a lungo termine, gestione degli stati e registrazioni verificabili, rendendo il valore degli agenti più evidente nella dimensione temporale delle prestazioni stabili. Questo design è naturalmente adatto a scenari che richiedono operazioni automatizzate, esecuzione di transazioni, gestione dei contenuti e valutazioni a lungo termine, e consente alla rete di avere una maggiore spinta intrinseca man mano che la scala d'uso aumenta.
Allo stesso tempo, il modo in cui Melos gestisce il percorso di formazione del valore fornisce all'ecosistema aspettative di sviluppo più stabili.
Attraverso l'integrazione delle azioni di esecuzione, del consumo di risorse e dei risultati all'interno della struttura di regolamento, le prestazioni degli agenti possono essere confrontate, valutate e prezzate a lungo termine. Stabilità, affidabilità e contributo continuativo possono accumulare vantaggi, senza essere dominati da rumori a breve termine. Questo fornisce aspettative più chiare per i partecipanti a lungo termine e riduce l'incertezza dell'ecosistema durante l'espansione.
La fiducia è il presupposto per l'esistenza dell'economia degli agenti.
Se l'economia degli agenti può davvero esistere, la questione più fondamentale è se questo sistema possa essere continuamente affidato quando gli agenti iniziano a partecipare a compiti a lungo termine, influenzare le decisioni di processo e intervenire nella distribuzione del valore.
Solo quando il comportamento di esecuzione può essere registrato, le relazioni collaborative possono essere scomposte e la responsabilità dei risultati può essere definita, gli agenti possono trasformarsi da capacità tecniche a fattori di produzione stabili.
Questa fiducia deriva dalla capacità della struttura stessa di sostenere la complessità del funzionamento a lungo termine. Il sistema consente che gli errori possano essere tracciati, i comportamenti verificati e i contributi regolati, determinando se gli agenti possono essere utilizzati ripetutamente in ambienti reali, e non solo a livello di presentazione.
In questo senso, l'obiettivo di MelosBoom è fornire una base operativa su cui la rete degli agenti può essere affidabile a lungo termine. Quando gli agenti entrano realmente nei sistemi di produzione e collaborazione, la loro affidabilità determinerà fino a che punto può arrivare questa forma economica.