Com o rápido desenvolvimento no campo da IA, a forma como a IA é utilizada nos negócios reais, você perceberá que seu papel está mudando.
De fato, a IA já entrou gradualmente na etapa de execução, como acionar comandos de transação, participar do agendamento de processos operacionais, influenciar a ordem de distribuição de recursos, e até mesmo, em alguns cenários, atuar diretamente sobre lucros reais. Essa mudança é mais uma extensão natural à medida que a capacidade do modelo amadurece, estendendo-se a níveis de responsabilidade mais altos.
Paralelamente a essa tendência, está a defasagem da estrutura do sistema subjacente. Muitos sistemas de IA ainda são projetados em torno de um pedido único e uma resposta, carecendo de gerenciamento de estados de longo prazo e de registros sistemáticos de comportamentos de execução contínuos.
Quando o comportamento da IA começa a atravessar o tempo, participar de processos com múltiplas etapas e ter um impacto acumulativo nos resultados, essa estrutura centrada em 'saídas únicas' começa a expor suas limitações.
À medida que a execução entra na cadeia de negócios real, os desafios começam a se concentrar na infraestrutura. Se o comportamento de execução pode ser rastreado, verificado e incluído em um sistema de responsabilidade e liquidação, isso se torna um pré-requisito para a confiabilidade a longo prazo do sistema.
Comportamentos de longo prazo precisam ser continuamente registrados, relações de colaboração precisam ser claramente desmembradas e os resultados precisam ser compreendidos e revisitados.
E esses requisitos podem não ser determinados pela capacidade do modelo em si, mas sim pela capacidade do sistema subjacente de suportar o design estrutural do comportamento de execução.
Da rede de recursos à experiência de execução: ponto de partida real do Melos.
Revisando o caminho de desenvolvimento do Melos nos últimos anos, não começou a partir do conceito de agente. O Melos inicial estava mais próximo de uma rede de recursos descentralizada, centrada na conexão, agendamento e liquidação de recursos de computação, conteúdo e execução.
Seja na colaboração em nós DePIN ou na medição do consumo de recursos, o que o sistema enfrenta a longo prazo é uma questão real e fundamental: quando múltiplas partes participantes completam tarefas em uma rede comum, como o processo de execução pode ser registrado, como a responsabilidade pode ser desmembrada e como o valor pode ser distribuído.
Nesse contexto de engenharia, a equipe do Melos tem uma sensação mais direta das mudanças que ocorrem quando a IA entra na camada de execução.
Quando a IA começa a participar de tarefas reais, tarefas que se estendem no tempo, envolvendo múltiplas colaborações, onde os resultados precisam ser verificados e o consumo de recursos deve ser liquidado, essas exigências não são novos desafios, mas sim uma extensão de alta intensidade das estruturas de execução existentes.
Quando os sujeitos de execução passam de nós e pessoas para agentes sustentáveis, se o sistema pode incluir esses elementos em uma estrutura contínua e suportável, isso começa a se tornar a chave para determinar se 'a operação de longo prazo' pode ser estabelecida. Avaliações totalmente novas vêm principalmente da dedução natural da experiência de operação de longo prazo da rede.
Com base na experiência mencionada, no design do MelosBoom, o agente é claramente definido como a unidade básica de execução na rede. Cada execução precisa ser registrada, cada colaboração precisa ser desmembrada e cada distribuição de valor precisa ter uma base clara. Criação, operação, colaboração e liquidação não são mais módulos de função dispersos, mas são integrados em uma única cadeia de operação contínua.
O foco enfatizado por essa estrutura está na rastreabilidade e responsabilidade do comportamento de execução na rede. Quando o comportamento do agente começa a influenciar processos reais e a distribuição de recursos, o sistema em si deve ter uma estrutura suficientemente clara para suportar a existência contínua de responsabilidade, risco e valor. Isso constitui o julgamento básico que o Melos mantém ao entrar na fase de agentes.
O valor do ecossistema Melos: densidade de execução e capacidade de suporte a longo prazo.
Na atual rodada de evolução da infraestrutura de IA, o valor do ecossistema Melos provém mais de sua posição e escolhas estruturais. Ele continua a construir capacidades de rede em torno de questões mais fundamentais de execução, colaboração e liquidação, permitindo uma forte adaptabilidade quando diferentes rotas tecnológicas e formas de aplicação mudam.
De fato, quando os cenários de uso da IA passam de geração de conteúdo para execução de processos, de assistente pessoal para colaboração em nível de sistema, a verdadeira extensibilidade reside mais na capacidade de suportar estruturas básicas de operação e divisão de responsabilidades a longo prazo.
A nova vantagem estrutural se reflete na capacidade de suportar a 'densidade de execução'.
À medida que a IA participa de mais processos reais, o valor de uma única chamada está diminuindo, enquanto o valor acumulado trazido pela execução contínua e colaboração está aumentando. O ecossistema Melos gira em torno de tarefas de longo prazo, gerenciamento de estado e registros verificáveis, fazendo com que o valor dos agentes se manifeste mais em seu desempenho estável ao longo do tempo. Esse design é naturalmente adequado para cenários que requerem operação automatizada de serviços, execução de transações, gerenciamento de conteúdo e avaliações de longo prazo, além de conferir à rede uma dinamicidade intrínseca que se intensifica com o aumento da escala de uso.
Ao mesmo tempo, a maneira como o Melos trata o caminho de formação de valor também oferece expectativas de desenvolvimento mais estáveis para o ecossistema.
Ao unificar comportamento de execução, consumo de recursos e produção de resultados em uma estrutura de liquidação, o desempenho dos agentes pode ser comparado, avaliado e precificado a longo prazo. Estabilidade, confiabilidade e contribuição contínua podem gradualmente acumular vantagens, sem serem dominadas por ruídos de curto prazo. Isso oferece expectativas mais claras para participantes de longo prazo e reduz a incerteza no processo de expansão do ecossistema.
A confiança é a premissa para a formação da economia de agentes.
Se a economia de agentes pode realmente se estabelecer, a questão mais fundamental é se esse sistema é digno de confiança contínua quando os agentes começam a participar de tarefas de longo prazo, influenciar decisões de processos e intervir na distribuição de valor.
Somente sob a premissa de que o comportamento de execução pode ser registrado, relações de colaboração podem ser desmembradas e a responsabilidade dos resultados pode ser definida, os agentes podem se transformar de capacidades técnicas em fatores de produção estáveis.
Essa confiança vem da própria estrutura ser capaz de suportar a complexidade da operação a longo prazo. Se o sistema permite que erros sejam rastreados, comportamentos sejam verificados e contribuições sejam liquidadas, isso determina se os agentes podem ser usados repetidamente em ambientes reais, e não apenas permanecer em um nível de exibição.
Nesse sentido, o objetivo do MelosBoom é, em uma posição mais fundamental, fornecer uma base de operação que possa ser confiável a longo prazo para a futura rede de agentes. Quando os agentes realmente entram em sistemas de produção e colaboração, se podem ser confiáveis, determinará até onde essa forma econômica pode ir.