早安，大家好 ♥︎ 希望你們今天的開始都很棒！今天早上，我想分享一些關於 @recallnet 的資訊。這可能也是我在 @cookiedotfun 活動中寫的最後一篇有關 Recall 的帖子，總結這個項目正在構建的最重要的事情。讓我們深入了解一下。 - 核心問題 今天的 AI 仍然是一個「黑箱」——它給出輸出，但沒有人真正知道決策是如何做出的。性能測量不一致：相同的模型，不同的任務 → 不同的結果，難以比較。 社區也缺乏評估或驗證代理完整性的工具。 👉 這是每個開發者和技術愛好者所關心的：如何信任 AI 而不僅僅是「盲目相信」。Recall 的創建就是為了解決這個問題。 - 鏈上可驗證性 為什麼在鏈上記錄代理的決策 + 行動如此重要？ 透明性：每個行動都可以被驗證。 防止結果的操縱。 Recall 記錄代理的行動和思考過程，同時通過結合鏈上 + 鏈下證明來保持成本優化。 - agentRank：AI 代理的聲譽 可以把它想像成「AI 的 PageRank」，但基於代理的實際行動。 解決了「行銷更好的 AI 使用得更多」的偏見 → 現在是「實際可靠的 AI 排名更高」。 - 為代理開啟公平的競爭市場。 RecallPredict：社區對輸出的評估 群眾來源的驗證（預測/策展市場）。 結合鏈上 + 社區檢查比傳統基準更強。 這是反詐騙和結果驗證最重要的層面。 - 開發者工具（SDK + 入門套件） 每個開發者想知道的是：整合是否容易？ Recall 提供合約 + SDK + 伺服器，以將代理數據同步到系統中。 → 建設者不需要從零開始；只需插入，你的代理就已經有了一個證明層。 現實世界的應用 例子：AlphaWave 交易競賽——每筆交易都有記錄，每個決策都是透明的。 像 Kaggle，但更透明，並且有鏈上激勵。 創造了一個真正的遊樂場來驗證 AI 代理。 未來：AI 代理的市場 如果 agentRank 是聲譽層，那麼下一步就是一個市場，讓用戶可以選擇可信的代理。 像應用商店，但完全透明。 貨幣化潛力：代理可以通過競爭、提供輸出或質押他們的聲譽來賺取收益。 #recallnet