С развитием области ИИ вы заметите, что его роль в реальных бизнес-процессах постепенно меняется.

На самом деле, ИИ постепенно проникает в этап выполнения, например, запуск торговых поручений, участие в планировании операционных процессов, влияние на порядок распределения ресурсов, а в некоторых сценариях даже непосредственно влияет на реальную прибыль. Такие изменения происходят в основном вследствие зрелости моделей, что естественным образом приводит к расширению ответственности на более высокие уровни бизнес-процессов.

Параллельно с вышеупомянутыми тенденциями наблюдается отставание в архитектуре базовых систем. Многие системы ИИ по-прежнему проектируются на основе одного запроса и одного ответа, не обладая возможностью управления долгосрочным состоянием и системного учета непрерывных действий.

Когда поведение ИИ начинает охватывать временные промежутки, участвовать в многоэтапных процессах и оказывать накопительное влияние на результаты, структура, ориентированная на «однократный вывод», постепенно демонстрирует свои ограничения.

По мере того как исполнение проникает в реальные бизнес-процессы, вызовы начинают концентрироваться на уровне инфраструктуры. Вопросы, может ли исполнение быть отслеживаемым, проверяемым и включаемым в системы ответственности и расчетов, становятся предпосылкой для долгосрочной надежности системы.

Долгосрочные действия должны постоянно фиксироваться, взаимодействия должны быть четко разложены, а результаты — быть понятными и поддающимися анализу.

И эти условия, возможно, не определяются самой способностью модели, а зависят от того, обладает ли базовая система структурный дизайн, способный нести исполнительные действия.

От сети ресурсов к опыту исполнения: реальная отправная точка Melos

Если взглянуть на путь развития Melos за последние несколько лет, то становится ясно, что он не исходил из концепции агентов. На начальном этапе Melos больше напоминал децентрализованную сеть ресурсов, ориентированную на соединение, распределение и расчеты ресурсов вычислительной мощности, контента и исполнительных ресурсов.

Независимо от того, является ли это кооперацией узлов DePIN или способом измерения потребления ресурсов, система сталкивается с реальной и фундаментальной проблемой: когда несколько участников совместно выполняют задачу в одной сети, как фиксировать процесс исполнения, как распределить ответственность и как распределить стоимость.

В таких инженерных условиях команда Melos имеет более прямое ощущение изменений, вызванных внедрением ИИ на уровень исполнения.

Когда ИИ начинает участвовать в реальных задачах, задачи растягиваются во времени, исполнение включает взаимодействие нескольких сторон, результаты требуют проверки, а потребление ресурсов — расчетов. Эти требования не являются новыми вызовами, а представляют собой более интенсивное расширение существующих структур исполнения.

Когда субъекты исполнения постепенно переходят от узлов и людей к устойчиво работающим агентам, ключевым становится вопрос, сможет ли система интегрировать эти этапы в непрерывную, выносливую структуру. Новые суждения в основном основаны на естественном выводе из опыта долгосрочной работы сети.

На основе вышеуказанного опыта в дизайне MelosBoom агенты явно определены как базовые исполнительные единицы в сети. Каждое исполнение должно быть зафиксировано, каждое взаимодействие — разложено, а каждое распределение стоимости — иметь четкую основу. Создание, запуск, кооперация и расчет больше не являются разрозненными функциональными модулями, а интегрируются в одну непрерывную цепочку работы.

Основное внимание этой структуры уделяется отслеживаемости и несению ответственности за действия агентов в сети. Когда действия агентов начинают влиять на реальные процессы и распределение ресурсов, система должна обладать достаточной четкостью структуры, чтобы поддерживать долгосрочное существование ответственности, рисков и стоимости. Именно это составляет базовое суждение Melos при переходе к этапу агентов.

Ценность экосистемы Melos: плотность исполнения и способность к долгосрочной нагрузке

На текущем этапе эволюции инфраструктуры ИИ ценность экосистемы Melos в большей степени определяется ее позицией и выбором архитектуры. Она непрерывно строит сетевые возможности вокруг таких фундаментальных вопросов, как исполнение, взаимодействие и расчеты, что позволяет ей сохранять высокую адаптивность при изменениях в технологических направлениях и формах приложений.

На самом деле, когда сценарии использования ИИ переходят от генерации контента к исполнению процессов, от личных помощников к системной кооперации, истинная масштабируемость в большей степени зависит от способности нести основную структуру долгосрочной работы и распределения ответственности.

Новая структурная выгода проявляется в способности нести «плотность исполнения».

По мере того как ИИ участвует в большем количестве реальных процессов, ценность однократного вызова снижается, а накопительная ценность долгосрочного исполнения и кооперации возрастает. Экосистема Melos ориентируется на долгосрочные задачи, управление состоянием и проверяемую фиксацию, что делает ценность агентов более выраженной в плане стабильной производительности во времени. Такой подход естественным образом подходит для автоматизированного управления, исполнения сделок, управления контентом и долгосрочной оценки, а также обеспечивает экосистеме внутреннюю динамику роста по мере увеличения масштаба использования.

В то же время, подход Melos к формированию стоимости также обеспечивает экосистеме более стабильные перспективы развития.

Объединив действия исполнения, потребление ресурсов и результаты производства в единую структуру расчетов, можно проводить долгосрочное сравнение, оценку и ценообразование по агентам. Стабильность, надежность и постоянный вклад могут накапливаться, не поддаваясь влиянию краткосрочного шума. Это обеспечивает более четкие ожидания для долгосрочных участников и снижает неопределенность при расширении экосистемы.

Доверие — это предпосылка для существования экономики агентов

Ключевой вопрос в том, может ли экономика агентов действительно существовать, — это, когда агенты начинают участвовать в долгосрочных задачах, влиять на процесс принятия решений и вмешиваться в распределение стоимости, будет ли эта система заслуживать постоянного доверия.

Только при условии, что действия могут быть зафиксированы, взаимодействия разложены, а ответственность за результаты определена, агенты могут трансформироваться из технологических возможностей в стабильные производственные факторы.

Такое доверие исходит из способности структуры выдерживать сложность долгосрочной работы. Может ли система позволить отслеживать ошибки, проверять действия и рассчитывать вклад? От этого зависит, смогут ли агенты многократно использоваться в реальных условиях, а не оставаться на уровне демонстрации.

В этом смысле цель MelosBoom заключается в создании надежной, долгосрочной основы для будущих сетей агентов на более низком уровне. Насколько агенты будут доверяться, когда они действительно войдут в производственные и кооперативные системы, определит, насколько далеко может зайти такая экономическая модель.