Dengan perkembangan pesat bidang AI, Anda akan melihat peran AI berubah dalam penerapan bisnis nyata.

Faktanya, AI telah secara bertahap masuk ke tahap pelaksanaan, seperti memicu instruksi transaksi, terlibat dalam penjadwalan proses operasional, memengaruhi urutan alokasi sumber daya, bahkan secara langsung memengaruhi pendapatan nyata dalam beberapa skenario. Perubahan ini lebih banyak merupakan perluasan alami seiring dengan kematangan kemampuan model ke lapisan bisnis yang lebih bertanggung jawab.

Sejalan dengan tren di atas, struktur sistem dasar justru tertinggal. Banyak sistem AI masih dirancang berdasarkan satu permintaan dan satu respons, kurang mampu mengelola status jangka panjang, serta kurang memiliki pencatatan sistematis terhadap perilaku pelaksanaan yang berkelanjutan.

Ketika perilaku AI mulai melampaui waktu, berpartisipasi dalam proses multi-langkah, dan memberikan dampak kumulatif pada hasil, struktur yang berpusat pada 'output tunggal' mulai menunjukkan keterbatasan.

Dengan eksekusi memasuki rantai bisnis nyata, tantangan mulai terpusat pada tingkat infrastruktur. Apakah perilaku eksekusi dapat dilacak, dapat diverifikasi, dan dapat dimasukkan ke dalam sistem tanggung jawab dan penyelesaian, sedang menjadi syarat apakah sistem dapat diandalkan dalam jangka panjang.

Perilaku yang berjalan lama perlu dicatat secara terus-menerus, hubungan kolaborasi perlu diuraikan dengan jelas, dan hasil perlu dapat dipahami dan ditinjau kembali.

Namun, syarat-syarat ini mungkin tidak ditentukan oleh kemampuan model itu sendiri, tetapi bergantung pada apakah sistem dasar memiliki desain struktur yang dapat mendukung perilaku eksekusi.

Dari jaringan sumber daya hingga pengalaman eksekusi: Titik awal nyata Melos

Melihat kembali jalur perkembangan Melos dalam beberapa tahun terakhir, ia tidak dimulai dari konsep agen. Melos yang lebih awal lebih mirip dengan jaringan sumber daya terdesentralisasi, yang berfokus pada koneksi, penjadwalan, dan penyelesaian sumber daya komputasi, konten, dan eksekusi.

Baik kolaborasi node DePIN maupun cara pengukuran konsumsi sumber daya, masalah nyata dan mendasar yang dihadapi sistem dalam jangka panjang adalah: ketika beberapa pihak berpartisipasi bersama dalam jaringan yang sama untuk menyelesaikan tugas, bagaimana proses eksekusi dapat dicatat, bagaimana tanggung jawab dapat diuraikan, dan bagaimana nilai dapat didistribusikan.

Dalam latar belakang teknik seperti ini, tim Melos memiliki pengalaman langsung terhadap perubahan setelah AI memasuki lapisan eksekusi.

Ketika AI mulai berpartisipasi dalam tugas nyata, tugas yang berjalan lintas waktu, eksekusi melibatkan kolaborasi multi-pihak, hasil perlu diverifikasi, dan konsumsi sumber daya perlu diselesaikan, persyaratan ini bukan tantangan baru, tetapi merupakan tuntutan yang lebih tinggi terhadap struktur eksekusi yang sudah ada.

Ketika subjek eksekusi beralih dari node dan manusia, secara bertahap berubah menjadi agen yang dapat beroperasi secara berkelanjutan, apakah sistem dapat mengintegrasikan elemen-elemen ini ke dalam satu struktur yang kontinu dan dapat ditanggung, mulai menjadi kunci untuk menentukan apakah 'operasi jangka panjang' dapat berdiri. Penilaian baru, lebih banyak berasal dari penyimpulan alami terhadap pengalaman operasi jaringan yang panjang.

Berdasarkan pengalaman di atas, dalam desain MelosBoom, Agen secara jelas ditetapkan sebagai unit eksekusi dasar dalam jaringan. Setiap eksekusi perlu dapat dicatat, setiap kolaborasi perlu dapat diuraikan, dan setiap distribusi nilai perlu memiliki dasar yang jelas. Penciptaan, operasi, kolaborasi, dan penyelesaian tidak lagi menjadi modul fungsi yang terpisah, tetapi dimasukkan ke dalam satu jalur operasi kontinu.

Poin penting yang ditekankan oleh struktur ini adalah keterlacakan dan tanggung jawab perilaku eksekusi dalam jaringan. Ketika perilaku Agen mulai mempengaruhi proses nyata dan distribusi sumber daya, sistem itu sendiri harus memiliki struktur yang cukup jelas untuk mendukung keberadaan tanggung jawab, risiko, dan nilai dalam jangka panjang. Ini adalah penilaian dasar yang dipegang oleh Melos saat memasuki tahap agen.

Nilai ekosistem Melos: kepadatan eksekusi dan kapasitas dukungan jangka panjang

Dalam evolusi infrastruktur AI saat ini, nilai ekosistem Melos lebih banyak berasal dari posisi dan pilihan strukturnya. Ia terus membangun kemampuan jaringan di sekitar masalah-masalah dasar seperti eksekusi, kolaborasi, dan penyelesaian, sehingga tetap memiliki ruang adaptasi yang kuat saat perubahan jalur teknologi dan bentuk aplikasi terjadi.

Faktanya, ketika skenario penggunaan AI beralih dari generasi konten ke eksekusi proses, dari asisten pribadi ke kolaborasi tingkat sistem, kemampuan untuk memiliki daya tahan jangka panjang lebih banyak bergantung pada apakah dapat mendukung struktur dasar untuk operasi jangka panjang dan pembagian tanggung jawab.

Keunggulan struktural yang baru terletak pada kapasitas dukungan untuk 'kepadatan eksekusi'.

Seiring AI berpartisipasi lebih banyak dalam proses nyata, nilai dari setiap pemanggilan tunggal menurun, sementara nilai kumulatif yang dihasilkan dari eksekusi dan kolaborasi yang berkelanjutan meningkat. Ekosistem Melos berfokus pada tugas jangka panjang, manajemen status, dan catatan yang dapat diverifikasi, sehingga nilai Agen lebih banyak tercermin dalam kinerja stabil dalam dimensi waktu. Desain ini secara alami cocok untuk layanan otomatisasi operasi, eksekusi transaksi, manajemen konten, dan evaluasi jangka panjang yang memerlukan operasi berkelanjutan, dan juga memberi jaringan daya intrinsik yang meningkat seiring dengan perluasan skala penggunaan.

Pada saat yang sama, cara Melos menangani jalur pembentukan nilai juga memberikan ekspektasi perkembangan yang lebih stabil bagi ekosistem.

Dengan menyatukan perilaku eksekusi, konsumsi sumber daya dan hasil output ke dalam struktur penyelesaian, kinerja Agen dapat dibandingkan, dievaluasi, dan diberi harga dalam jangka panjang. Stabilitas, keandalan, dan kontribusi yang berkelanjutan dapat secara bertahap mengumpulkan keunggulan, dan tidak didominasi oleh kebisingan jangka pendek. Ini memberikan ekspektasi yang lebih jelas bagi peserta jangka panjang, serta mengurangi ketidakpastian ekosistem dalam proses ekspansi skala.

Kepercayaan adalah syarat dasar berdirinya ekonomi Agen

Apakah ekonomi Agen dapat benar-benar berdiri, masalah yang lebih mendasar adalah, ketika agen mulai berpartisipasi dalam tugas jangka panjang, mempengaruhi keputusan proses dan terlibat dalam distribusi nilai, apakah sistem ini layak untuk diandalkan secara berkelanjutan.

Hanya ketika perilaku eksekusi dapat dicatat, hubungan kolaborasi dapat diuraikan, dan tanggung jawab hasil dapat didefinisikan, agen dapat bertransisi dari kemampuan teknis menjadi faktor produksi yang stabil.

Kepercayaan ini berasal dari apakah struktur itu sendiri dapat mendukung kompleksitas operasi jangka panjang. Apakah sistem memungkinkan kesalahan untuk dilacak, perilaku untuk diverifikasi, dan kontribusi untuk diselesaikan, menentukan apakah agen dapat digunakan berulang kali dalam lingkungan nyata, dan tidak hanya berhenti pada aspek tampilan.

Dalam pengertian ini, tujuan MelosBoom adalah berada di posisi yang lebih dasar, memberikan satu set dasar operasi yang dapat diandalkan dalam jangka panjang untuk jaringan Agen masa depan. Ketika agen benar-benar memasuki sistem produksi dan kolaborasi, apakah mereka dapat dipercaya akan menentukan seberapa jauh bentuk ekonomi ini dapat berjalan.