W miarę szybkiego rozwoju dziedziny AI, sposób wykorzystania AI w rzeczywistych biznesach zmienia się, a jego rola ewoluuje.

W rzeczywistości AI stopniowo wkracza w etapy wykonawcze, takie jak inicjowanie poleceń transakcyjnych, uczestniczenie w harmonogramach procesów operacyjnych, wpływanie na kolejność przydziału zasobów, a nawet bezpośrednie oddziaływanie na rzeczywiste zyski w niektórych scenariuszach. Ta zmiana bardziej wynika z dojrzałości zdolności modelu, naturalnie rozszerzając się w kierunku wyższej odpowiedzialności na poziomie biznesowym.

Wraz z powyższymi trendami istnieje opóźnienie w strukturze systemu podstawowego. Wiele systemów AI nadal projektuje wokół jednego żądania i jednej odpowiedzi, brakuje im zarządzania długoterminowym stanem i systemowego rejestrowania działań wykonawczych.

Gdy działania AI zaczynają przekraczać czas, uczestniczyć w wieloetapowych procesach i wywierać kumulacyjny wpływ na wyniki, struktura skupiona na "jednorazowym wyniku" zaczyna ujawniać swoje ograniczenia.

W miarę jak wykonanie wchodzi w rzeczywiste łańcuchy biznesowe, wyzwania zaczynają koncentrować się na poziomie infrastruktury. Czy działania wykonawcze mogą być śledzone, weryfikowane i włączone do systemu odpowiedzialności i rozliczeń, staje się warunkiem, od którego zależy, czy system może być długoterminowo polegany.

Długoterminowe działania muszą być ciągle rejestrowane, relacje współpracy muszą być wyraźnie rozdzielone, a wyniki muszą być zrozumiałe i możliwe do analizy.

Te warunki być może nie są determinowane przez zdolności modelu samego w sobie, lecz zależą od tego, czy podstawowy system ma odpowiednią strukturę do udźwignięcia działań wykonawczych.

Od sieci zasobów do doświadczenia wykonawczego: rzeczywisty punkt wyjścia Melos.

Patrząc wstecz na rozwój Melos w ciągu ostatnich kilku lat, nie zaczęło ono od koncepcji inteligentnego agenta. Wczesne Melos było bliższe zdecentralizowanej sieci zasobów, koncentrując się na połączeniach, harmonogramie i rozliczeniach związanych z mocą obliczeniową, treścią i zasobami wykonawczymi.

Niezależnie od współpracy w węzłach DePIN czy sposobu pomiaru zużycia zasobów, system długoterminowo staje przed rzeczywistym i podstawowym pytaniem: jak rejestrować proces wykonawczy, jak dzielić odpowiedzialność i jak dzielić wartość, gdy wiele stron wspólnie wykonuje zadania w tej samej sieci.

W takich warunkach inżynieryjnych zespół Melos ma bezpośrednie odczucia dotyczące zmian, które następują po wprowadzeniu AI na poziom wykonawczy.

Gdy AI zaczyna uczestniczyć w rzeczywistych zadaniach, zadania trwają przez czas, wykonanie obejmuje współpracę wielu stron, wyniki muszą być weryfikowane, a zużycie zasobów wymaga rozliczenia, te wymagania nie są całkowicie nowymi wyzwaniami, lecz stanowią intensyfikację istniejącej struktury wykonawczej.

Gdy podmiot wykonawczy przechodzi z węzłów i ludzi na zrównoważone inteligentne agenty, pytanie, czy system może włączyć te etapy w jedną ciągłą i nośną strukturę, staje się kluczowe dla tego, czy "długoterminowe działanie" może zostać ustanowione. Nowe osądy pochodzą głównie z naturalnej dedukcji o długoterminowym doświadczeniu sieci.

Na podstawie powyższych doświadczeń w projekcie MelosBoom agenci zostali wyraźnie określeni jako podstawowe jednostki wykonawcze w sieci. Każde wykonanie musi być rejestrowane, każda współpraca musi być rozdzielana, a każde podział wartości musi mieć jasną podstawę. Tworzenie, działanie, współpraca i rozliczenia nie są już rozproszonymi modułami funkcjonalnymi, lecz są włączone w jedną ciągłą linię operacyjną.

Kluczowym punktem tej struktury jest możliwość śledzenia działań wykonawczych w sieci oraz ich odpowiedzialność. Gdy działania agenta zaczynają wpływać na rzeczywiste procesy i podział zasobów, sam system musi mieć wystarczająco jasną strukturę, aby wspierać długoterminową obecność odpowiedzialności, ryzyka i wartości. To stanowi podstawową ocenę, którą Melos utrzymuje, wchodząc w etap inteligentnych agentów.

Wartość ekosystemu Melos: gęstość wykonawcza i zdolność do długoterminowego udźwignięcia.

W obecnej rundzie ewolucji infrastruktury AI wartość ekosystemu Melos pochodzi w dużej mierze z jego lokalizacji i wyboru strukturalnego. Kontynuuje budowanie zdolności sieciowych wokół podstawowych problemów wykonawczych, współpracy i rozliczeń, co pozwala na dużą elastyczność w obliczu zmian w różnych technologiach i formach aplikacji.

W rzeczywistości, gdy scenariusze użycia AI przechodzą z generowania treści do wykonywania procesów, z osobistego asystenta do współpracy na poziomie systemu, prawdziwa elastyczność polega bardziej na tym, czy można udźwignąć długoterminowe działanie i podział odpowiedzialności.

Nowa strukturalna przewaga objawia się w zdolności do udźwignięcia "gęstości wykonawczej".

W miarę jak AI angażuje się w więcej rzeczywistych procesów, wartość jednorazowego wywołania spada, a kumulacyjna wartość wynikająca z ciągłego wykonania i współpracy rośnie. Ekosystem Melos koncentruje się na długoterminowych zadaniach, zarządzaniu stanem i weryfikowalnych zapisach, co sprawia, że wartość agenta jest bardziej widoczna w stabilnym wykonaniu w wymiarze czasowym. Ten projekt jest naturalnie dostosowany do scenariuszy wymagających ciągłej operacji, takich jak automatyzacja usług, wykonanie transakcji, zarządzanie treścią i długoterminowa ocena, co również zwiększa wewnętrzną dynamikę sieci w miarę wzrostu skali użytkowania.

Jednocześnie sposób, w jaki Melos zajmuje się ścieżką tworzenia wartości, zapewnia ekosystemowi bardziej stabilne przewidywania rozwoju.

Poprzez zintegrowanie działań wykonawczych, zużycia zasobów i wyników w ramach struktury rozliczeniowej, wydajność agentów może być długoterminowo porównywana, oceniana i wyceniana. Stabilność, niezawodność i ciągły wkład mogą stopniowo kumulować przewagę, nie będąc zdominowanym przez krótkoterminowy hałas. To daje długoterminowym uczestnikom jaśniejsze oczekiwania i zmniejsza niepewność ekosystemu podczas procesu ekspansji.

Zaufanie jest warunkiem istnienia gospodarki agentów.

Czy gospodarka agentów może naprawdę istnieć? Fundamentalnym pytaniem jest to, czy ten system jest wart długotrwałego zaufania, gdy inteligentne agenty zaczynają uczestniczyć w długoterminowych zadaniach, wpływać na decyzje procesowe i angażować się w podział wartości.

Tylko gdy działania wykonawcze mogą być rejestrowane, relacje współpracy mogą być rozdzielane, a odpowiedzialność za wyniki może być określona, inteligentne agenty mogą przekształcić swoje zdolności techniczne w stabilny czynnik produkcji.

To zaufanie pochodzi z tego, czy struktura sama w sobie może udźwignąć złożoność długoterminowego działania. Czy system pozwala na śledzenie błędów, weryfikację działań, rozliczanie wkładów, decyduje, czy inteligentne agenty mogą być wielokrotnie wykorzystywane w rzeczywistym środowisku, a nie tylko pozostawać na poziomie prezentacji.

W tym sensie celem MelosBoom jest dostarczenie podstawy operacyjnej, na której przyszła sieć agentów może polegać przez długi czas. Gdy inteligentne agenty naprawdę wchodzą w system produkcji i współpracy, ich zaufanie zdecyduje, jak daleko ta forma gospodarki może się rozwinąć.