Mit der rasanten Entwicklung des Bereichs Künstliche Intelligenz ändert sich ihre Rolle in der praktischen Anwendung immer mehr, wie Sie feststellen werden.

Tatsächlich dringt die KI allmählich in die Ausführungsphase ein, beispielsweise durch Auslösen von Transaktionsbefehlen, Teilnahme an der Planung betrieblicher Abläufe, Beeinflussung der Reihenfolge der Ressourcenallokation und sogar direkte Wirkung auf reale Erträge in bestimmten Szenarien. Diese Veränderung ist hauptsächlich eine natürliche Weiterentwicklung, die sich aus der Reife der Modelle ergibt und in höhere Verantwortungsbereiche der Geschäftsprozesse hineinreicht.

Parallel zu diesen Entwicklungen bleibt die grundlegende Systemarchitektur zurück. Viele KI-Systeme sind weiterhin auf eine Anfrage und eine Antwort ausgelegt und verfügen über keine Verwaltung langfristiger Zustände sowie keine systematische Aufzeichnung kontinuierlicher Ausführungsverhalten.

Wenn die Handlungen der KI beginnen, die Zeit zu überqueren, an mehrstufigen Prozessen teilzunehmen und kumulative Auswirkungen auf die Ergebnisse zu haben, wird diese strukturierte Konzentration auf 'einmalige Ausgaben' allmählich ihre Grenzen aufzeigen.

Mit dem Eintritt der Ausführung in reale Geschäftsketten konzentrieren sich die Herausforderungen auf die Infrastrukturebene. Ob Ausführungsverhalten nachverfolgt, verifiziert und in das Verantwortungs- und Abrechnungssystem integriert werden kann, wird zur Voraussetzung dafür, ob das System langfristig vertrauenswürdig ist.

Langfristige Verhaltensweisen müssen kontinuierlich aufgezeichnet werden, die Kooperationsbeziehungen müssen klar aufgeschlüsselt werden, und die Ergebnisse müssen verständlich und nachvollziehbar sein.

Diese Bedingungen hängen möglicherweise nicht von den Fähigkeiten des Modells selbst ab, sondern davon, ob das zugrunde liegende System über das strukturelle Design verfügt, das Ausführungsverhalten tragen kann.

Von Ressourcen-Netzwerken zu Ausführungserfahrungen: Melos' realistische Ausgangsbasis

Rückblick auf die Entwicklung von Melos in den letzten Jahren zeigt, dass sie nicht vom Konzept des Agenten ausgegangen sind. Das frühe Melos war näher an einem dezentralen Ressourcen-Netzwerk, das sich um die Verbindung, Planung und Abrechnung von Rechenleistung, Inhalten und Ausführungsressourcen drehte.

Egal ob es um die Zusammenarbeit von DePIN-Knoten oder um die Messmethoden des Ressourcenverbrauchs geht, die Herausforderungen, vor denen das System langfristig steht, sind ein reales und grundlegendes Problem: Wie wird der Ausführungsprozess aufgezeichnet, wie werden Verantwortungen aufgeschlüsselt und wie wird der Wert verteilt, wenn mehrere Teilnehmer gemeinsam Aufgaben im selben Netzwerk erfüllen?

In diesem ingenieurtechnischen Kontext hat das Melos-Team eine direktere Wahrnehmung der Veränderungen, die eintreten, wenn KI in die Ausführungsebene eintritt.

Wenn KI beginnt, an realen Aufgaben teilzunehmen, die über Zeit laufen, die Ausführung mehrere Parteien involviert und die Ergebnisse verifiziert sowie Ressourcenverbrauch abgerechnet werden müssen, sind diese Anforderungen keine ganz neuen Herausforderungen, sondern stellen höhere Anforderungen an bestehende Ausführungsstrukturen.

Wenn sich das Ausführungsobjekt schrittweise von Knoten und Menschen zu nachhaltig operierenden Agenten wandelt, wird es entscheidend, ob das System diese Elemente in eine kontinuierliche, tragfähige Struktur integrieren kann, um zu bestimmen, ob 'langfristige Operation' möglich ist. Neue Urteile stammen häufig aus der natürlichen Ableitung von Erfahrungen mit dem langfristigen Betrieb von Netzwerken.

Basierend auf den obigen Erfahrungen wird im Design von MelosBoom Agent klar als grundlegende Ausführungseinheit im Netzwerk definiert. Jede Ausführung muss aufgezeichnet werden können, jede Zusammenarbeit muss aufgeschlüsselt werden können, und jede Wertverteilung muss eine klare Grundlage haben. Schaffung, Betrieb, Zusammenarbeit und Abrechnung sind nicht mehr verstreute Funktionseinheiten, sondern werden in eine kontinuierliche Ausführungskette integriert.

Der Schwerpunkt dieser Struktur liegt auf der Nachverfolgbarkeit und Verantwortlichkeit des Ausführungsverhaltens im Netzwerk. Wenn die Handlungen von Agenten beginnen, reale Prozesse und Ressourcenverteilungen zu beeinflussen, muss das System selbst über eine ausreichend klare Struktur verfügen, um die langfristige Existenz von Verantwortung, Risiko und Wert zu unterstützen. Dies bildet das grundlegende Urteil, das Melos beim Eintritt in die Agentenphase aufrechterhält.

Der Wert des Melos-Ökosystems: Ausführungsdichte und langfristige Tragfähigkeit

Im aktuellen Zyklus der Evolution der KI-Infrastruktur stammt der Wert des Melos-Ökosystems mehr aus seiner Position und Strukturwahl. Es baut weiterhin Netzwerkfähigkeiten um die grundlegenderen Fragen von Ausführung, Zusammenarbeit und Abrechnung auf, sodass es in der Lage bleibt, sich stark an unterschiedliche technische Routen und Anwendungsformen anzupassen.

In der Tat, wenn die Anwendungsszenarien von KI sich von der Inhaltserstellung zur Prozessausführung bewegen, von persönlichen Assistenten zu systemweiten Kooperationen, liegt die tatsächliche Erweiterbarkeit mehr darin, ob die grundlegende Struktur die langfristige Ausführung und Verantwortungszuordnung tragen kann.

Die neuen strukturellen Vorteile zeigen sich in der Fähigkeit zur Tragfähigkeit von 'Ausführungsdichte'.

Mit zunehmender Teilnahme der KI an mehr realen Prozessen sinkt der Wert einmaliger Aufrufe, während der kumulierte Wert aus kontinuierlicher Ausführung und Zusammenarbeit steigt. Das Melos-Ökosystem konzentriert sich auf langfristige Aufgaben, Zustandsmanagement und überprüfbare Aufzeichnungen, wodurch der Wert von Agenten mehr in stabilen Leistungen im zeitlichen Dimension zum Ausdruck kommt. Dieses Design eignet sich natürlich für Szenarien, die kontinuierliche Operationen erfordern, wie Automatisierungsdienste, Transaktionsausführung, Inhaltsmanagement und langfristige Bewertungen, und verleiht dem Netzwerk innere Dynamik, die mit dem Wachstum des Nutzungsvolumens zunimmt.

Gleichzeitig bietet Melos mit seiner Handhabung der Wertbildungswege dem Ökosystem stabilere Entwicklungserwartungen.

Durch die Vereinheitlichung von Ausführungsverhalten, Ressourcenverbrauch und Ergebnisproduktion innerhalb der Abrechnungsstruktur kann die Leistung von Agenten langfristig verglichen, bewertet und bepreist werden. Stabilität, Zuverlässigkeit und kontinuierlicher Beitrag können schrittweise Vorteile aufbauen, ohne von kurzfristigem Lärm dominiert zu werden. Dies bietet langfristigen Teilnehmern klarere Erwartungen und verringert die Unsicherheiten im Rahmen der Skalierung des Ökosystems.

Vertrauen ist die Voraussetzung für die Entstehung der Agentenwirtschaft

Ob die Agentenwirtschaft tatsächlich成立, hängt grundlegend davon ab, ob dieses System weiterhin vertrauenswürdig ist, wenn Agenten beginnen, an langfristigen Aufgaben teilzunehmen, Entscheidungsprozesse zu beeinflussen und in die Verteilung von Werten einzugreifen.

Nur wenn Ausführungsverhalten aufgezeichnet, Kooperationsbeziehungen aufgeschlüsselt und Ergebnisverantwortung definiert werden können, können Agenten von technischen Fähigkeiten in stabile Produktionsfaktoren umgewandelt werden.

Dieses Vertrauen resultiert daraus, ob die Struktur selbst die Komplexität eines langfristigen Betriebs tragen kann. Ob das System Fehler zurückverfolgen, Verhaltensweisen verifizieren und Beiträge abrechnen kann, entscheidet darüber, ob Agenten in realen Umgebungen wiederholt eingesetzt werden können, und nicht nur auf der Ebene der Präsentation verweilen.

In diesem Sinne ist das Ziel von MelosBoom, an einer grundlegenderen Position eine Grundlage für zukünftige Agenten-Netzwerke bereitzustellen, die langfristig vertrauenswürdig ist. Ob Agenten tatsächlich in Produktions- und Kooperationssysteme eintreten und Vertrauen erlangen, wird entscheiden, wie weit diese Wirtschaftsform gehen kann.