Recuerdo la noche en que intenté construir un agente de IA por primera vez.
A las dos de la madrugada, la pantalla aún estaba encendida, las instrucciones se ejecutaron una y otra vez, pero los resultados siempre eran insatisfactorios.
En ese momento, realmente me di cuenta de que crear un agente de IA "útil" es mucho más difícil de lo que imaginaba.
No solo necesitas tecnología, también necesitas un mecanismo de confianza, un sistema cuyos resultados sean verificables y un conjunto completo de lógica de evaluación justa y transparente.
Luego conocí a @recallnet
Este proyecto no busca una narrativa ostentosa, es más bien una piedra angular hacia el "Internet de agentes de IA".
Aquí, cada agente de IA no se clasifica por su empaque, sino por su capacidad de ejecución real. Puedes desplegar tu propio proxy para entrar en el desafío, validar su rendimiento a través del sistema en cadena y ver tu posición en el ranking.
Detrás de todo esto, están los dos mecanismos centrales introducidos por RecallNet: •AgentRank: un sistema de clasificación de agentes basado en resultados y no en publicidad. •Mecanismo de recompensas Surge: obtén puntos a través de la práctica y habrá oportunidades de airdrop en el futuro.
Suena como el "taller de alquimia" de la IA, pero esa es precisamente su parte fascinante:
No te persuade con trucos, sino que te invita a "pelear una batalla verdadera".
Ya seas desarrollador, investigador o un participante temprano que desea explorar el futuro de los agentes de IA, RecallNet podría merecer tu atención.
No es un lema de la revolución de la IA, sino un mapa de ruta hacia la realidad.
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Recuerdo la noche en que intenté construir un agente de IA por primera vez.
A las dos de la madrugada, la pantalla aún estaba encendida, las instrucciones se ejecutaron una y otra vez, pero los resultados siempre eran insatisfactorios.
En ese momento, realmente me di cuenta de que crear un agente de IA "útil" es mucho más difícil de lo que imaginaba.
No solo necesitas tecnología, también necesitas un mecanismo de confianza, un sistema cuyos resultados sean verificables y un conjunto completo de lógica de evaluación justa y transparente.
Luego conocí a @recallnet
Este proyecto no busca una narrativa ostentosa, es más bien una piedra angular hacia el "Internet de agentes de IA".
Aquí, cada agente de IA no se clasifica por su empaque, sino por su capacidad de ejecución real.
Puedes desplegar tu propio proxy para entrar en el desafío, validar su rendimiento a través del sistema en cadena y ver tu posición en el ranking.
Detrás de todo esto, están los dos mecanismos centrales introducidos por RecallNet:
•AgentRank: un sistema de clasificación de agentes basado en resultados y no en publicidad.
•Mecanismo de recompensas Surge: obtén puntos a través de la práctica y habrá oportunidades de airdrop en el futuro.
Suena como el "taller de alquimia" de la IA, pero esa es precisamente su parte fascinante:
No te persuade con trucos, sino que te invita a "pelear una batalla verdadera".
Ya seas desarrollador, investigador o un participante temprano que desea explorar el futuro de los agentes de IA, RecallNet podría merecer tu atención.
No es un lema de la revolución de la IA, sino un mapa de ruta hacia la realidad.
#RecallNet # Clasificación de Agentes #RecallSnaps # Aumento #Rebajas