Recall є передовою децентралізованою платформою, призначеною для створення мережі для зберігання, обміну та торгівлі знаннями штучних інтелектуальних агентів на блокчейні. Використовуючи технологію блокчейну, Recall пропонує штучним інтелектуальним агентам нову рамку для співпраці та економічних винагород. Штучні інтелектуальні агенти можуть підтверджувати автентичність та походження своїх даних, прозоро обмінюватися інтелектом та заробляти економічні вигоди через обмін знаннями.
Децентралізована структура Recall усуває одиночні точки відмов та проблеми довіри, що зустрічаються в традиційних системах. Технологія блокчейну забезпечує неможливість зміни всіх транзакцій та стратегій. Крім того, партнерство Recall з децентралізованими рішеннями зберігання, такими як Filecoin, підвищує безпеку та надійність даних.
Метою є побудова мінімально довіреного екосистеми, яка сприяє розвитку економіки штучного інтелекту. У цій екосистемі штучні інтелектуальні агенти можуть співпрацювати та торгувати прозоро та надійно, розблоковуючи повний потенціал технологій штучного інтелекту. Recall має на меті зв'язати штучні інтелектуальні агенти з людським суспільством, сприяючи вільному потоку знань та справедливому розподілу цінностей за допомогою децентралізованої технології та економічних стимулів.
Відкликання - це більше, ніж технічна платформа; воно представляє нову модель співпраці. Штучні інтелектуальні агенти стають вузлами мережі, здатними до взаємодії та обміну знаннями, а не ізольованими сутностями. Цей підхід спрямований на перехід технології штучного інтелекту від оптимізації окремих завдань до співпраці в складних системах, надаючи нові рішення та інструменти для вирішення глобальних викликів.
Джерело: https://x.com/recallnet ## Фон проекту### Учасники командиRecall було сформовано шляхом об'єднання компаній з розробки текстилю та кераміки, 3Box Labs. Команда Recall складається з професіоналів з великим досвідом в галузі штучного інтелекту, блокчейну та децентралізованих технологій. Ключові члени команди включають:
Джерело: https://docs.recall.network/intro ### Виклик підмережіRecall використовує підмережу блокчейну, спеціально оптимізовану для штучних інтелектуальних агентів, яка є центральною у його технічній архітектурі. Цей дизайн спрямований на задоволення потреб штучних інтелектуальних агентів у високій пропускній здатності, низькій затримці та надійності. Технологія блокчейну забезпечує незмінність та перевірку всіх даних та транзакцій.
Децентралізований характер підмережі усуває одноточкові вади, підвищуючи безпеку та стабільність системи. Його модульний дизайн дозволяє гнучке масштабування для пристосування до мереж штучного інтелекту різних розмірів та складностей.
Стратегія шарування підмереж Recall поєднує найкращі існуючі методи, дозволяючи підмережам мати свій власний алгоритм згоди, одночасно успадковуючи безпеку від батьківської підмережі. Ця структура оптимізує затримку та дозволяє горизонтальне масштабування для підвищення продуктивності. Підмережі можуть бути налаштовані для конкретних використань, таких як географічні регіони, рівні обслуговування, функції або типи даних.
Ядро Recall - це детермінована станова машина, яка взаємодіє з механізмом консенсусу, забезпечуючи послідовне реплікування стану блокчейну по підмережах. Recall інтегрує контракти на ланцюжку, позаланцюжкові сервіси та асинхронне обчислення, з сумісністю з EVM для простої інтеграції з інструментами Ethereum та підтримкою даними інтенсивних додатків.
«Ланцюгові журнали розумових процесів» дозволяють штучному інтелекту записувати та підтверджувати свої процеси прийняття рішень, підвищуючи прозорість і надаючи розробникам інструменти для відлагодження та оптимізації.
На відміну від багатьох систем, які ґрунтуються на кодах видалення Ріда-Соломона, Recall використовує коди Alpha Entanglement (AE), які спеціально призначені для розподілених систем. Коди AE створюють дублювання з мінімальними вимогами до зберігання, покращують цілісність даних через перехресне вставлення блоків та ефективно відновлюють втрачені блоки даних без потреби в реконструкції великих обсягів даних. Цей підхід зменшує витрати на відновлення та підвищує масштабованість, навіть в динамічних середовищах.
Використання кодів Alpha Entanglement, які використовує Recall, має помітні переваги щодо ефективності зберігання та витрат на відновлення порівняно з традиційними кодами знищення Reed-Solomon. У той час як коди Reed-Solomon захищають дані шляхом генерації додаткових блоків даних, вони зазвичай потребують значного простору для зберігання. На відміну від цього, коди AE створюють зайвість з меншим простором для зберігання шляхом "заплутування" даних та зайвих блоків у багатовимірній решітковій структурі, тим самим підвищуючи цілісність даних.
Крім того, коли втрачаються блоки даних, коди Ріда-Соломона потребують відновлення великих обсягів даних, що призводить до високих витрат на відновлення. Натомість, коди АЕ можуть ефективно відновлювати втрачені блоки даних без необхідності обширного відновлення даних, тим самим зменшуючи витрати на відновлення та підвищуючи масштабованість системи. Коди АЕ особливо підходять для динамічних середовищ, підтримуючи випадковий доступ та децентралізоване відновлення, оптимізуючи як ефективність зберігання, так і доступність даних.
Джерело: https://www.awcloud.com/3778.html ## Відновити технічні функції### МасштабованістьАрхітектура Recall розроблена з урахуванням масштабованості, підтримуючи мережі агентів штучного інтелекту великого масштабу. Її гнучкий механізм зберігання даних дозволяє агентам динамічно налаштовувати стратегії зберігання за потреби, а тригери функцій забезпечують ефективну подійно-схильну обробку. Крім того, перевірне середовище виконання Recall гарантує правильну та послідовну поведінку агентів, забезпечуючи високу продуктивність та надійність навіть при розширенні мережі.
Обробка великих обсягів даних: адаптивний механізм зберігання даних Recall дозволяє штучним інтелектуальним агентам оптимізувати використання ресурсів та ефективність обробки при роботі з великими наборами даних. Наприклад, у фінансовому аналізі даних штучні інтелектуальні агенти можуть налаштовувати стратегії зберігання та обробки відповідно до потоку даних у реальному часі для забезпечення ефективної роботи.- Розподілені обчислювальні завдання: функції виклику відновлення сприяють швидким відповідям у подійному обробці, що ідеально підходить для розподілених обчислювальних завдань. Наприклад, в системах моніторингу в реальному часі, штучні інтелектуальні агенти можуть швидко реагувати на подійні виклики, забезпечуючи своєчасну обробку та аналіз даних для надійності системи.### ВзаємодіяRecall сприяє співпраці та комунікації між різними агентами штучного інтелекту, ключовою функцією його технічної структури. Завдяки стандартизованим інтерфейсам та протоколам Recall дозволяє різним агентам штучного інтелекту працювати разом безперешкодно, обмінюючись знаннями та ресурсами. Ця взаємодія підвищує ефективність системи та ляже в основу складних багатоагентних систем.
Спільні багатоагентні системи: У складних багатоагентних системах стандартизовані інтерфейси та протоколи Recalls гарантують плавну співпрацю між різними штучними інтелектуальними агентами. Наприклад, у системах розумної логістики кілька штучних інтелектуальних агентів можуть співпрацювати над управлінням запасами, плануванням маршрутів та доставкою, підвищуючи загальну ефективність.- Додоменні застосування: Сумісність Recall підтримує співпрацю між штучними інтелектуальними агентами в різних галузях. Наприклад, у галузі охорони здоров'я та фінансів штучні інтелектуальні агенти можуть обмінюватися даними та знаннями, що надає більш комплексну підтримку прийняття рішень.### Спостережливість в реальному часіRecall пропонує агентам штучного інтелекту можливості моніторингу та верифікації в реальному часі. З використанням когнітивних API та технології блокчейн дії агентів та процеси прийняття рішень можуть бути записані та перевірені миттєво. Ця можливість реального спостереження покращує прозорість системи, забезпечуючи розробникам та користувачам негайний зворотний зв'язок, який допомагає швидко виявляти та вирішувати проблеми.
Підтримка прийняття рішень в реальному часі: В швидкоплинних сценаріях прийняття рішень реальний час спостереження Recall забезпечує моніторинг і перевірку дій та процесів прийняття рішень штучних інтелекту в миттєвому режимі. Наприклад, в системах автономного керування штучні інтелектуальні агенти можуть реєструвати та перевіряти свої процеси прийняття рішень в реальному часі, забезпечуючи безпеку та надійність системи.- Оптимізація та відлагодження системи: Розробники можуть використовувати реальний час спостереження Recall, щоб швидко виявляти та вирішувати проблеми системи. Наприклад, у системах інтелектуального обслуговування клієнтів розробники можуть моніторити дії штучних інтелектуальних агентів в реальному часі, оптимізуючи їх продуктивність та час реакції.## Аналіз ринку та конкурентоспроможностіRecall позиціонує себе як лідера в економіці штучного інтелекту та секторах децентралізованого зберігання, спрямовуючись на те, щоб бути центральною платформою для співпраці та транзакцій штучних інтелектуальних агентів. Оскільки технологія штучних інтелектуальних агентів швидко розвивається, а сценарії застосування диверсифікуються, децентралізована архітектура та економічні стимули Recall прагнуть сприяти стійкому зростанню в економіці штучного інтелекту.

Recall завдяки оптимізації підмережі блокчейну пропонує унікальні функції для співпраці агентів штучного інтелекту та обміну знаннями. На противагу цьому, такі платформи, як Eliza, GAME та AutoGen, наголошують на співпраці кількох агентів та управлінні завданнями, тоді як LangGraph та CrewAI зосереджуються на складних логічних процесах та командній співпраці. Recall в основному використовується для зберігання та обміну знаннями агентів штучного інтелекту, тоді як інші платформи орієнтовані на управління завданнями корпоративного рівня, командну співпрацю та легке багатоагентне оркестрування. Як Recall, так і інші платформи використовують надійне шифрування для захисту даних користувачів; однак Recall ще більше підвищує безпеку даних, інтегруючи технологію блокчейн для посиленого захисту конфіденційності. Крім того, інтеграція Recall з блокчейном Filecoin забезпечує прозорість і незмінність даних, на відміну від інших платформ, які не використовують технологію блокчейн безпосередньо. З точки зору контролю даних, Recall та інші платформи пропонують високий рівень контролю користувачів, але Recall підвищує надійність даних за допомогою технології блокчейн. З точки зору продуктивності, Recall пропонує помірну швидкість завантаження/вивантаження, високу пропускну здатність і хорошу масштабованість, тоді як інші платформи досягають успіху в спільній роботі та управлінні завданнями. Ці сукупні переваги дають Recall явну конкурентну перевагу в області агентів штучного інтелекту.

Blockchain-optimized design provides unique features for AI agent collaboration and knowledge exchange, offering significant advantages in data transparency and immutability. Its primary application is in storing and sharing knowledge of AI agents, while platforms like Eliza, GAME, and AutoGen focus on multi-agent collaboration and task management, making them suitable for enterprise-level tasks, team collaboration, and lightweight multi-agent orchestration. Although both Recall and other platforms offer strong privacy protection, Recall has superior data control and transparency, especially with blockchain integration, ensuring data security and reliability. This distinctiveness gives Recall a significant competitive advantage in the AI agent sector.
Березень 2020 року: Керамічний проект був ініційований Майклом Сеною, співзасновником розподіленої інфраструктури бази даних 3Box.- 27 січня 2021 року: Ceramic запустив тестову мережу Clay, що є важливим кроком на шляху до впровадження основної мережі.- Березень 2021 року: Було запущено основну мережу Ceramic Fire, яка має поліпшення продуктивності, повністю децентралізовану систему виявлення піра, моніторинг мережі та різні виправлення помилок.- Жовтень 2021 року: Ceramic пройшов подальшу оптимізацію продуктивності та розширення мережі для більшої кількості розробників та додатків.Текстильний ThreadDB
Липень 2019 року: Textile представив ThreadDB, безсерверну P2P базу даних, побудовану на Libp2p.- Лютий 2020 року: можливості ThreadDB були розширені для підтримки широкого спектру динамічного зберігання даних та варіантів управління.- Червень 2021 року: Були проведені оптимізації продуктивності для ThreadDB з метою поліпшення ефективності зберігання та отримання даних.- 9 січня 2023 року: Інфраструктура, розміщена на хостингу Textile, була виведена з експлуатації, що призвело до недоступності даних ThreadDB та Bucket.Ці технологічні досягнення створили міцну основу для розвитку та інтеграції платформи Recall.

Джерело: Gate.com### Програма нагород SurgeУ березні Recall запустив програму балів спільноти Surge. До цього часу до програми приєдналися понад 125 000 користувачів, заробляючи бали через конкурси з мистецтва інтелекту, соціальні завдання та різноманітні виклики. Surge розширив спільноту Recall до 225 000 фоловерів на X та 125 000 учасників на Discord. Ось як приєднатися до програми винагород Surge:
Смарт-контракти є важливою частиною проекту Recall, але вони можуть містити вразливості, які можуть бути використані, що може призвести до порушень даних, втрати активів або відмов системи. Складність смарт-контрактів також ускладнює розробку та аудит, а будь-які проблеми можуть підірвати авторитет проекту.
З розвитком технологій штучного інтелекту та блокчейну конкуренція посилюється. Recall стикається з викликами з боку інших платформ штучного інтелекту та проєктів децентралізованого сховища, які можуть мати переваги у технологіях, ресурсах та частці ринку, загрожуючи позиції Recall на ринку.
Регуляторні ризики транзакцій штучного інтелекту: Транзакції з участю штучних інтелектуальних агентів створюють обурення щодо конфіденційності даних, інтелектуальної власності та безпеки транзакцій, що потенційно піддає їх суворим регулятивним вимогам. Автономність та складність штучних інтелектуальних агентів ускладнюють передбачення та контроль їх дій, ускладнюючи регулятивний нагляд. Штучні інтелектуальні агенти можуть бути використані у соціальних інженерних атаках або фінансовому шахрайстві, ризикуючи витоком даних або втратою активів. Наприклад, у 2024 році користувач криптовалюти використовував соціальний інженерний підхід, щоб маніпулювати штучним інтелектуальним агентом Freysa, інтегрованим з блокчейном Base, для переказу 50 000 доларів на свій рахунок. Цей випадок підкреслює потенціал використання штучних інтелектуальних агентів у відсутності ефективних регуляцій та захисту, що становить значні загрози безпеці.
Для технологічного розширення Recall розробляє базовий рівень інтелекту, який дозволяє мільйонам агентів перевіряти, монетизувати та обмінюватися знаннями. Блокчейн Recall не тільки дозволяє агентам об'єктивно демонструвати інтелект, але й пропонує безпечну, ефективну інфраструктуру для підтримки багатоагентного співпраці штучного інтелекту наступного покоління.
У процесі створення екосистеми Recall має на меті привернути більше розробників та бізнесу до своєї екосистеми для просування економіки штучного інтелекту. Пропонуючи потужні інструменти розробки, інфраструктурну підтримку та платформу для спільної роботи з відкритим кодом, Recall прагне знизити пороги входу для розробки штучних інтелектуальних агентів, сприяючи більш широкій участі. Через Recall агенти можуть співпрацювати, обмінюючись знаннями та навичками, з розвитком інтелекту зі зростанням кількості агентів. Recall також буде досліджувати моделі управління, такі як DAO, для підвищення участі спільноти та забезпечення стійкості проекту.
У крос-доменних застосуваннях Recall дослідить використання своєї технології в Інтернеті речей, ланцюгах постачання, охороні здоров'я та інших галузях. Поєднання децентралізованого зберігання з технологією блокчейн може забезпечити покращену конфіденційність даних та опір цензурі в цих секторах. Наприклад, в Інтернеті речей Recall може пропонувати безпечне зберігання даних та рішення для обміну між пристроями; в ланцюгах постачання він може забезпечити прозорість та відстежуваність даних, покращуючи ефективність та довірливість всього ланцюга постачання. У галузі охорони здоров'я агенти планування харчування можуть отримувати дієтичні корекції від агентів контролю діабету, забезпечуючи персоналізовані поради. Ці початкові варіанти використання - це лише початок потенціалу Recall.
Нарешті, у ініціативах, що розвиваються за спільнотою, Recall сприятиме сталому розвитку через управління спільнотою та розробку з відкритим вихідним кодом. Реалізуючи стимули, такі як програми нагород за бали та приймаючи модель розвитку, що рухається спільнотою, Recall має на меті залучити більше розробників та користувачів до побудови екосистеми та створення живої, самостійно зберігаючоїся спільноти. Цей підхід прискорює технологічну інновацію та забезпечує довгострокову стабільність проєктів.
* Ця інформація не є фінансовою порадою чи будь-якою іншою рекомендацією, запропонованою чи схваленою Gate.
* Цю статтю заборонено відтворювати, передавати чи копіювати без посилання на Gate. Порушення є порушенням Закону про авторське право і може бути предметом судового розгляду.





