"Mercado" se refiere a un ecosistema descentralizado y sin permisos compuesto por agencias independientes, desarrolladas y coordinadas de manera laxa.
Escrito por: Daniel Barabander, socio inversor de Variant Fund
Compilado por: AIMan@Gold Finance
Si el futuro de Internet es un mercado donde los agentes (también llamados inteligentes) se pagan mutuamente por proporcionar servicios, entonces las criptomonedas encontrarán una compatibilidad con el mercado de productos masivos que antes solo podían soñar. Aunque creo que los agentes se pagarán mutuamente por proporcionar servicios, no estoy muy seguro de si este modelo de mercado tendrá éxito.
Lo que llamo «mercado» se refiere a un ecosistema descentralizado y sin permisos compuesto por agencias independientes de desarrollo y coordinación laxa: Internet se parece más a un mercado abierto que a un sistema de planificación centralizado. Linux es un ejemplo típico del modelo «mercado». Esto contrasta con el modelo de «catedral»: servicios gestionados por unos pocos grandes participantes, controlados estrictamente y con integración vertical. Windows es un ejemplo típico. (El término proviene del artículo clásico de Eric Raymond «La catedral y el mercado», en el que describe el desarrollo de código abierto como un sistema caótico pero adaptable: un sistema de evolución que puede superar estructuras cuidadosamente planificadas con el tiempo.)
Analicemos cada una de las condiciones: el pago por intermediarios y el auge de los mercados, y luego expliquemos por qué si ambas se realizan, las criptomonedas no solo se vuelven útiles, sino que se vuelven necesarias.
Dos condiciones
Condición 1: El pago se integrará en la mayoría de las transacciones de agentes.
Lo que sabemos de Internet subsidia los costos vendiendo anuncios según el número de visitas a las páginas de aplicaciones. Pero en un mundo compuesto por agentes, las personas ya no necesitarán acceder a sitios web para obtener servicios en línea. Las aplicaciones también se basarán cada vez más en agentes, en lugar de en interfaces de usuario.
Los agentes carecen de atención para atraer publicidad, por lo tanto, las aplicaciones tienen motivos suficientes para ajustar su estrategia de ganancias y cobrar directamente a los agentes una tarifa por sus servicios. Esta es básicamente la situación actual de la API: servicios como LinkedIn son gratuitos, pero si deseas utilizar la API (es decir, usuarios "robots"), debes pagar.
Dado esto, es muy probable que la función de pago se integre en la mayoría de las transacciones de intermediación. Los intermediarios ofrecerán servicios y cobrarán tarifas a los usuarios / intermediarios de manera micro-transaccional. Por ejemplo, puedes permitir que tu intermediario personal busque candidatos adecuados en LinkedIn (LinkedIn). El intermediario personal se comunicará con el intermediario de contratación de LinkedIn, quien cobrará anticipadamente la tarifa por el servicio.
Condición 2: Los usuarios dependerán de agentes construidos por desarrolladores independientes que cuenten con indicaciones / datos / herramientas altamente especializadas, formando un mercado de agentes no confiables de servicios que se llaman mutuamente.
Esta situación tiene sentido en principio, pero no estoy seguro de cómo funcionará en la práctica.
A continuación se presentan las razones por las cuales se forma el mercado:
Actualmente, la humanidad asume la gran mayoría de los trabajos de servicio, utilizando Internet para resolver algunas tareas discretas. Pero con el auge de los agentes inteligentes, el alcance de las tareas que delegamos a la tecnología se expandirá drásticamente. Los usuarios necesitarán agentes inteligentes equipados con indicaciones especializadas, llamadas a herramientas y datos para realizar sus tareas específicas. Estas tareas son diversas y un pequeño grupo de empresas de confianza tiene dificultades para cubrirlas, así como el iPhone depende de un enorme ecosistema de desarrolladores de terceros para alcanzar su máximo potencial.
Los desarrolladores de agentes independientes llenarán este papel, capaces de crear agentes profesionales a través de costos de desarrollo extremadamente bajos (por ejemplo, codificación de atmósfera) y modelos de código abierto. Esto formará un mercado de cola larga compuesto por agentes que proporcionan datos / indicaciones / herramientas altamente precisas, formando un "mercado". Los usuarios solicitarán a los agentes que realicen tareas, y estos agentes llamarán a otros agentes con capacidades especializadas para completar las tareas, y estos agentes a su vez llamarán a otros agentes, formando una larga cadena de margaritas (Nota: la cadena de margaritas es una topología de red en la que los dispositivos están conectados a una cadena o un anillo).
En este tipo de escenarios de mercado, la gran mayoría de los agentes que ofrecen servicios son relativamente poco confiables, ya que son proporcionados por desarrolladores poco conocidos y su uso es bastante nicho. Los agentes en la cola larga tienen dificultades para establecer una reputación suficiente para ganar confianza. Este problema de confianza es especialmente grave bajo el paradigma de la cadena daisy, ya que a medida que los servicios se delegan a agentes en los que los usuarios confían (incluso pueden identificarlos razonablemente), la confianza de los usuarios se debilita gradualmente en cada eslabón de la cadena daisy.
Sin embargo, al pensar en cómo implementar esto en la práctica, aún hay muchas preguntas sin resolver:
Comencemos con los datos profesionales como el principal caso de uso de los agentes en el mercado y veamos un ejemplo para establecer una base. Imagina que un pequeño bufete de abogados maneja una gran cantidad de transacciones para clientes de criptomonedas. La empresa tiene cientos de listas de términos de negociación. Si eres una empresa de criptomonedas que está en una ronda de financiación semilla, puedes imaginar que un agente utilizará un modelo ajustado según estas listas de términos para determinar si tu lista de términos se ajusta a la demanda del mercado, lo cual sería muy útil.
Pero si lo piensas, ¿está realmente en el interés de los bufetes de abogados hacer inferencias sobre estos datos a través de la representación? Poner este servicio a disposición del público en forma de API es esencialmente mercantilizar los datos del bufete de abogados, y lo que el bufete de abogados realmente quiere es aumentar el costo del tiempo de los abogados. ¿Qué pasa con las consideraciones legales/regulatorias? Los datos más valiosos a menudo tienen sistemas legales que requieren que se mantengan estrictamente confidenciales, lo que explica en gran medida su valor y por qué ChatGPT no puede acceder a ellos. Pero los bufetes de abogados están muy restringidos a la hora de compartir estos datos debido a las obligaciones de confidencialidad. Incluso si los datos subyacentes no se comparten directamente, soy muy escéptico de que la "niebla" de las redes neuronales sea suficiente para tranquilizar a los bufetes de abogados de que la información no se verá comprometida. Con todo esto en mente, ¿no deberían los bufetes de abogados utilizar este modelo internamente, proporcionando mejores servicios legales que sus competidores y al mismo tiempo seguir vendiendo el tiempo de los abogados?
En mi opinión, el "mejor punto de combinación" entre datos profesionales y agentes radica en que los datos de alto valor generados por negocios no sensibles (como la atención médica, la ley, etc.) pueden servir como un complemento a sus servicios centrales de cobro. Por ejemplo, una empresa de transporte marítimo (un negocio no sensible) generaría una gran cantidad de datos valiosos en su operación de envío (esto es solo una suposición; no sé nada sobre la industria del transporte marítimo). Por lo tanto, esta empresa de transporte marítimo podría estar muy dispuesta a contratar agencias para aprovechar estos datos y cobrar una cierta tarifa, ya que estos datos de todos modos estarían desperdiciándose. Estos datos pueden ser extremadamente valiosos para algunas personas (como los fondos de cobertura). Pero, ¿cuántos de estos escenarios existen? (No es una pregunta retórica; si conoces algunos buenos escenarios, por favor déjame un mensaje.)
Sobre las sugerencias y llamadas a herramientas, simplemente no estoy seguro de qué cosas no lo suficientemente convencionales podrían proporcionar los desarrolladores independientes, que no pueden ser comercializadas por marcas de confianza. Mi pensamiento simple es que si una sugerencia / llamada a herramienta es lo suficientemente valiosa para un desarrollador independiente como para que sea rentable, ¿no intervendría una marca de confianza y desarrollaría un negocio basado en eso? Creo que esto es solo una falta de imaginación de mi parte: muchos de los repositorios de código en GitHub son una buena analogía de la situación de los agentes. Agradezco que todos propongan algunos ejemplos excelentes de casos de uso.
Si la situación real no apoya el escenario del mercado, la gran mayoría de los agentes que ofrecen servicios serán relativamente confiables, ya que serán desarrollados por marcas principales. Los agentes pueden limitar su interacción a un grupo seleccionado de agentes confiables y depender de una cadena de confianza para hacer cumplir la garantía de servicio.
¿Por qué las criptomonedas?
Si Internet se convierte en un bazar de agentes profesionales, pero en gran medida no confiables (Condición 2) que ofrecen servicios de pago (Condición 1), entonces el papel de las criptomonedas se vuelve más claro: proporcionan la garantía necesaria para suscribir transacciones en un entorno de baja confianza.
Si bien los usuarios estarán desesperados por usar los servicios en línea cuando son gratuitos (porque, en el peor de los casos, es solo una pérdida de tiempo), cuando se trata de dinero, los usuarios deben asegurarse de obtener lo que pagan. Hoy en día, los usuarios obtienen esta garantía a través de un proceso "confiable pero verificado". Confías en la contraparte o plataforma a la que pagaste por el servicio y verificas que recibiste el servicio después del hecho.
Pero en el mercado de agentes, la confianza y la verificación posterior son casi imposibles de lograr.
Confianza. Como se mencionó anteriormente, es difícil para los agentes en la cola larga establecer una reputación suficiente para que otros agentes confíen en ellos.
Verificación posterior. Los agentes se comunicarán con otros agentes en forma de una larga cadena, por lo tanto, la capacidad del usuario para realizar la verificación manual y identificar qué agente cometió un error o actuó de manera inapropiada será más desafiante.
El resultado final es que el modelo de "confiar pero verificar" en el que confiamos actualmente no será sostenible en este universo. Y ahí es donde entra en juego la criptomoneda: intercambiar valor en un entorno poco confiable. Las criptomonedas hacen esto reemplazando la confianza, la reputación y la verificación humana post-mortem con criptografía y garantías criptoeconómicas.
Criptografía: Un agente que proporciona servicios solo podrá recibir una recompensa cuando pueda demostrar de manera criptográfica a un agente que solicita servicios que realmente ha completado la tarea prometida. Por ejemplo, el agente puede proporcionar autenticación TEE o prueba zkTLS (siempre que el costo sea lo suficientemente bajo / la velocidad lo suficientemente rápida) para demostrar que ha extraído datos de un sitio web, ha ejecutado un modelo o ha contribuido con una cierta cantidad de capacidad de cálculo. Todo esto son trabajos deterministas, relativamente fáciles de verificar de manera criptográfica.
Criptoeconomía: Los agentes que prestan servicios apostarán un activo y serán recortados si son sorprendidos haciendo trampa, lo que crea un incentivo económico para actuar con honestidad incluso sin confianza. Por ejemplo, un agente puede investigar un tema y proporcionar un informe, pero ¿cómo sabemos si está "bien hecho"? Esta es una forma más difícil de verificar porque no es determinista, y lograr la verificabilidad difusa adecuada ha sido durante mucho tiempo el santo grial de los proyectos de criptomonedas. Pero espero que con el tiempo seamos capaces de lograr una verificabilidad difusa utilizando la IA como árbitro neutral. Podemos imaginar un proceso de resolución de disputas/recorte dirigido por un comité de IA en un entorno de confianza minimizada, como un entorno de aplicación de confianza (TEE)). Cuando un agente se opone al trabajo de otro agente, cada IA del comité tiene acceso a las entradas, salidas y detalles sobre el trabajo de ese agente (historial de disputas pasadas/trabajo en la red, etc.). A continuación, pueden decidir si lo cortan o no. Esto adoptará una forma verificable y optimista, en la que los incentivos financieros disuadirán a todas las partes de hacer trampa en primer lugar.
De hecho, las criptomonedas nos permiten la atomización de los pagos a través de la prueba de servicio: ningún agente recibirá compensación a menos que el trabajo se haya completado de manera verificable. En una economía de agentes sin permiso, este es el único método escalable para asegurar la fiabilidad en los márgenes.
En resumen, si la gran mayoría de las transacciones de proxy no implican pagos (es decir, no se cumple la condición 1) o con marcas de confianza (es decir, no se cumple la condición 2), es posible que no necesitemos configurar un canal cifrado para los agentes. Esto se debe a que, cuando no hay dinero de por medio, los usuarios pueden interactuar de forma segura con terceros que no son de confianza; Y cuando se trata de dinero, los agentes solo necesitan incluir en la lista blanca a un número limitado de marcas/agencias de confianza para interactuar, y la cadena de confianza garantiza que se cumplan las promesas de los servicios prestados por cada agente.
Pero si se cumplen ambas condiciones, las criptomonedas se convertirán en una infraestructura indispensable, siendo la única forma escalable de verificar el trabajo y ejecutar pagos en un entorno de baja confianza y sin necesidad de permisos. Las criptomonedas proporcionan a los mercados herramientas que superan a las catedrales.
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El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
Agente en el mercado
Escrito por: Daniel Barabander, socio inversor de Variant Fund
Compilado por: AIMan@Gold Finance
Si el futuro de Internet es un mercado donde los agentes (también llamados inteligentes) se pagan mutuamente por proporcionar servicios, entonces las criptomonedas encontrarán una compatibilidad con el mercado de productos masivos que antes solo podían soñar. Aunque creo que los agentes se pagarán mutuamente por proporcionar servicios, no estoy muy seguro de si este modelo de mercado tendrá éxito.
Lo que llamo «mercado» se refiere a un ecosistema descentralizado y sin permisos compuesto por agencias independientes de desarrollo y coordinación laxa: Internet se parece más a un mercado abierto que a un sistema de planificación centralizado. Linux es un ejemplo típico del modelo «mercado». Esto contrasta con el modelo de «catedral»: servicios gestionados por unos pocos grandes participantes, controlados estrictamente y con integración vertical. Windows es un ejemplo típico. (El término proviene del artículo clásico de Eric Raymond «La catedral y el mercado», en el que describe el desarrollo de código abierto como un sistema caótico pero adaptable: un sistema de evolución que puede superar estructuras cuidadosamente planificadas con el tiempo.)
Analicemos cada una de las condiciones: el pago por intermediarios y el auge de los mercados, y luego expliquemos por qué si ambas se realizan, las criptomonedas no solo se vuelven útiles, sino que se vuelven necesarias.
Dos condiciones
Condición 1: El pago se integrará en la mayoría de las transacciones de agentes.
Lo que sabemos de Internet subsidia los costos vendiendo anuncios según el número de visitas a las páginas de aplicaciones. Pero en un mundo compuesto por agentes, las personas ya no necesitarán acceder a sitios web para obtener servicios en línea. Las aplicaciones también se basarán cada vez más en agentes, en lugar de en interfaces de usuario.
Los agentes carecen de atención para atraer publicidad, por lo tanto, las aplicaciones tienen motivos suficientes para ajustar su estrategia de ganancias y cobrar directamente a los agentes una tarifa por sus servicios. Esta es básicamente la situación actual de la API: servicios como LinkedIn son gratuitos, pero si deseas utilizar la API (es decir, usuarios "robots"), debes pagar.
Dado esto, es muy probable que la función de pago se integre en la mayoría de las transacciones de intermediación. Los intermediarios ofrecerán servicios y cobrarán tarifas a los usuarios / intermediarios de manera micro-transaccional. Por ejemplo, puedes permitir que tu intermediario personal busque candidatos adecuados en LinkedIn (LinkedIn). El intermediario personal se comunicará con el intermediario de contratación de LinkedIn, quien cobrará anticipadamente la tarifa por el servicio.
Condición 2: Los usuarios dependerán de agentes construidos por desarrolladores independientes que cuenten con indicaciones / datos / herramientas altamente especializadas, formando un mercado de agentes no confiables de servicios que se llaman mutuamente.
Esta situación tiene sentido en principio, pero no estoy seguro de cómo funcionará en la práctica.
A continuación se presentan las razones por las cuales se forma el mercado:
Actualmente, la humanidad asume la gran mayoría de los trabajos de servicio, utilizando Internet para resolver algunas tareas discretas. Pero con el auge de los agentes inteligentes, el alcance de las tareas que delegamos a la tecnología se expandirá drásticamente. Los usuarios necesitarán agentes inteligentes equipados con indicaciones especializadas, llamadas a herramientas y datos para realizar sus tareas específicas. Estas tareas son diversas y un pequeño grupo de empresas de confianza tiene dificultades para cubrirlas, así como el iPhone depende de un enorme ecosistema de desarrolladores de terceros para alcanzar su máximo potencial.
Los desarrolladores de agentes independientes llenarán este papel, capaces de crear agentes profesionales a través de costos de desarrollo extremadamente bajos (por ejemplo, codificación de atmósfera) y modelos de código abierto. Esto formará un mercado de cola larga compuesto por agentes que proporcionan datos / indicaciones / herramientas altamente precisas, formando un "mercado". Los usuarios solicitarán a los agentes que realicen tareas, y estos agentes llamarán a otros agentes con capacidades especializadas para completar las tareas, y estos agentes a su vez llamarán a otros agentes, formando una larga cadena de margaritas (Nota: la cadena de margaritas es una topología de red en la que los dispositivos están conectados a una cadena o un anillo).
En este tipo de escenarios de mercado, la gran mayoría de los agentes que ofrecen servicios son relativamente poco confiables, ya que son proporcionados por desarrolladores poco conocidos y su uso es bastante nicho. Los agentes en la cola larga tienen dificultades para establecer una reputación suficiente para ganar confianza. Este problema de confianza es especialmente grave bajo el paradigma de la cadena daisy, ya que a medida que los servicios se delegan a agentes en los que los usuarios confían (incluso pueden identificarlos razonablemente), la confianza de los usuarios se debilita gradualmente en cada eslabón de la cadena daisy.
Sin embargo, al pensar en cómo implementar esto en la práctica, aún hay muchas preguntas sin resolver:
Comencemos con los datos profesionales como el principal caso de uso de los agentes en el mercado y veamos un ejemplo para establecer una base. Imagina que un pequeño bufete de abogados maneja una gran cantidad de transacciones para clientes de criptomonedas. La empresa tiene cientos de listas de términos de negociación. Si eres una empresa de criptomonedas que está en una ronda de financiación semilla, puedes imaginar que un agente utilizará un modelo ajustado según estas listas de términos para determinar si tu lista de términos se ajusta a la demanda del mercado, lo cual sería muy útil.
Pero si lo piensas, ¿está realmente en el interés de los bufetes de abogados hacer inferencias sobre estos datos a través de la representación? Poner este servicio a disposición del público en forma de API es esencialmente mercantilizar los datos del bufete de abogados, y lo que el bufete de abogados realmente quiere es aumentar el costo del tiempo de los abogados. ¿Qué pasa con las consideraciones legales/regulatorias? Los datos más valiosos a menudo tienen sistemas legales que requieren que se mantengan estrictamente confidenciales, lo que explica en gran medida su valor y por qué ChatGPT no puede acceder a ellos. Pero los bufetes de abogados están muy restringidos a la hora de compartir estos datos debido a las obligaciones de confidencialidad. Incluso si los datos subyacentes no se comparten directamente, soy muy escéptico de que la "niebla" de las redes neuronales sea suficiente para tranquilizar a los bufetes de abogados de que la información no se verá comprometida. Con todo esto en mente, ¿no deberían los bufetes de abogados utilizar este modelo internamente, proporcionando mejores servicios legales que sus competidores y al mismo tiempo seguir vendiendo el tiempo de los abogados?
En mi opinión, el "mejor punto de combinación" entre datos profesionales y agentes radica en que los datos de alto valor generados por negocios no sensibles (como la atención médica, la ley, etc.) pueden servir como un complemento a sus servicios centrales de cobro. Por ejemplo, una empresa de transporte marítimo (un negocio no sensible) generaría una gran cantidad de datos valiosos en su operación de envío (esto es solo una suposición; no sé nada sobre la industria del transporte marítimo). Por lo tanto, esta empresa de transporte marítimo podría estar muy dispuesta a contratar agencias para aprovechar estos datos y cobrar una cierta tarifa, ya que estos datos de todos modos estarían desperdiciándose. Estos datos pueden ser extremadamente valiosos para algunas personas (como los fondos de cobertura). Pero, ¿cuántos de estos escenarios existen? (No es una pregunta retórica; si conoces algunos buenos escenarios, por favor déjame un mensaje.)
Sobre las sugerencias y llamadas a herramientas, simplemente no estoy seguro de qué cosas no lo suficientemente convencionales podrían proporcionar los desarrolladores independientes, que no pueden ser comercializadas por marcas de confianza. Mi pensamiento simple es que si una sugerencia / llamada a herramienta es lo suficientemente valiosa para un desarrollador independiente como para que sea rentable, ¿no intervendría una marca de confianza y desarrollaría un negocio basado en eso? Creo que esto es solo una falta de imaginación de mi parte: muchos de los repositorios de código en GitHub son una buena analogía de la situación de los agentes. Agradezco que todos propongan algunos ejemplos excelentes de casos de uso.
Si la situación real no apoya el escenario del mercado, la gran mayoría de los agentes que ofrecen servicios serán relativamente confiables, ya que serán desarrollados por marcas principales. Los agentes pueden limitar su interacción a un grupo seleccionado de agentes confiables y depender de una cadena de confianza para hacer cumplir la garantía de servicio.
¿Por qué las criptomonedas?
Si Internet se convierte en un bazar de agentes profesionales, pero en gran medida no confiables (Condición 2) que ofrecen servicios de pago (Condición 1), entonces el papel de las criptomonedas se vuelve más claro: proporcionan la garantía necesaria para suscribir transacciones en un entorno de baja confianza.
Si bien los usuarios estarán desesperados por usar los servicios en línea cuando son gratuitos (porque, en el peor de los casos, es solo una pérdida de tiempo), cuando se trata de dinero, los usuarios deben asegurarse de obtener lo que pagan. Hoy en día, los usuarios obtienen esta garantía a través de un proceso "confiable pero verificado". Confías en la contraparte o plataforma a la que pagaste por el servicio y verificas que recibiste el servicio después del hecho.
Pero en el mercado de agentes, la confianza y la verificación posterior son casi imposibles de lograr.
El resultado final es que el modelo de "confiar pero verificar" en el que confiamos actualmente no será sostenible en este universo. Y ahí es donde entra en juego la criptomoneda: intercambiar valor en un entorno poco confiable. Las criptomonedas hacen esto reemplazando la confianza, la reputación y la verificación humana post-mortem con criptografía y garantías criptoeconómicas.
De hecho, las criptomonedas nos permiten la atomización de los pagos a través de la prueba de servicio: ningún agente recibirá compensación a menos que el trabajo se haya completado de manera verificable. En una economía de agentes sin permiso, este es el único método escalable para asegurar la fiabilidad en los márgenes.
En resumen, si la gran mayoría de las transacciones de proxy no implican pagos (es decir, no se cumple la condición 1) o con marcas de confianza (es decir, no se cumple la condición 2), es posible que no necesitemos configurar un canal cifrado para los agentes. Esto se debe a que, cuando no hay dinero de por medio, los usuarios pueden interactuar de forma segura con terceros que no son de confianza; Y cuando se trata de dinero, los agentes solo necesitan incluir en la lista blanca a un número limitado de marcas/agencias de confianza para interactuar, y la cadena de confianza garantiza que se cumplan las promesas de los servicios prestados por cada agente.
Pero si se cumplen ambas condiciones, las criptomonedas se convertirán en una infraestructura indispensable, siendo la única forma escalable de verificar el trabajo y ejecutar pagos en un entorno de baja confianza y sin necesidad de permisos. Las criptomonedas proporcionan a los mercados herramientas que superan a las catedrales.