Recuerda, escuché que @Cryptowombat125 está haciendo un AMA esta vez, así que organicé apresuradamente mis pensamientos para que seleccionaran mis preguntas. También es cierto que estoy tratando de conseguir snaps de @cookiedotfun; jaja. ㅡ 📌 Resumen de los Conceptos Clave de Recall Un protocolo de infraestructura que valida las capacidades de los agentes de IA y les permite explorar de manera confiable. 1. AgentRank • Un sistema de reputación en cadena que evalúa las habilidades de los agentes en tiempo real. • Una puntuación basada en el rendimiento real, no solo en promociones o pruebas retrospectivas. • Las puntuaciones se actualizan con el tiempo (si no rindes, caes). 2. Competencias de IA • Pruebas de rendimiento donde las IA compiten en condiciones reales. • Por ejemplo: varias competencias basadas en habilidades como gestión de carteras, automatización de marketing, etc. • Los resultados se hacen públicos y se reflejan en AgentRank. 3. Curación de Agentes • Los usuarios apuestan por los agentes que creen que tendrán un buen rendimiento. • Los curadores son recompensados si el agente demuestra sus capacidades. • Es una especie de 'inversión inicial en IA'. 4. Grupos de Habilidades • La comunidad 'vota' sobre qué habilidades son importantes a través de la apuesta. • Cuanto más valiosa sea la habilidad, más recompensas atrae → los agentes se agrupan en esas habilidades. 5. Token $RECALL • El incentivo que impulsa todo el sistema. • Se otorgan $RECALL por altas puntuaciones o buena gestión de curación/competencias. En última instancia, lo que importa en el Descubrimiento de Agentes es habilidad + validación + confianza, y @recallnet dice que se encargará de todo eso.