W historii postępu technologicznego było wiele punktów zwrotnych, w których główny nurt narracji nagle się zmieniał. Wydaje się, że rok 2025 zmierza właśnie w tym kierunku, ponieważ zapowiada się, że zostanie zapamiętany jako rok, w którym „koncepcja autonomicznych agentów AI” przestała być jedynie eksperymentem myślowym i zaczęła przypominać funkcjonujący ekosystem.
Innymi słowy, zamiast monolitycznych modeli próbujących robić wszystko samodzielnie, przyszłość coraz bardziej przypomina świat, w którym sieci mniejszych, wyspecjalizowanych agentów mogą bezproblemowo współdziałać w różnych branżach, urządzeniach, a nawet blockchainach (ramy te określane są mianem „Internet of Agents”).
Prawdziwy, funkcjonujący IoA-verse nabiera kształtów
Koncepcja Internet of Agents (IoA) zapewnia otwartą, interoperacyjną strukturę, w której autonomiczne podmioty AI, tworzone przez różne zespoły, szkolone na zróżnicowanych danych i zaprojektowane do różnych zadań, mogą się wzajemnie odnajdywać, współpracować i dokonywać transakcji.
Sponsored
W rzeczywistości, w takim środowisku jeden agent może specjalizować się w modelowaniu finansowym, inny w przeglądzie literatury medycznej, a jeszcze inny w optymalizacji logistyki, a mimo to wszyscy mogą być połączeni w zdecentralizowanej, współpracującej sieci bez zakłóceń.
Siła tej propozycji jest tak przekonująca, że gigant doradczy Gartner uważa, iż do 2028 roku około jedna na trzy aplikacje korporacyjne będzie oparta na agentach, a 15% codziennych zadań cyfrowych pracowników wiedzy będzie obsługiwanych przez ramy IoA.
Efektywność kosztowa wprowadzona przez tę technologię już okazała się niezwykła — wczesne eksperymenty w wydawnictwach, zarządzaniu IT i obsłudze klienta wykazały, że agenci AI mogą obniżyć koszty produkcji o ponad 90%, jednocześnie dostarczając wyniki 50 razy szybciej niż tradycyjne procesy.
Kevin Scott, CTO Microsoft, posunął się nawet do przewidzenia, że w ciągu najbliższych 36 miesięcy będzie ponad 1,3 miliarda aktywnych agentów, co stanowi ogromny skok w porównaniu z „milionami” śledzonymi na początku tego roku.
Warto wreszcie wspomnieć, że powyższe liczby i dane są głęboko osadzone w podstawowych ramach interoperacyjności, którymi rządzi Model Context Protocol (MCP) (wspierany przez OpenAI, Microsoft i Google DeepMind i mający stać się lingua franca gospodarki IoA).
Równolegle Cisco i inni dostawcy infrastruktury opracowują również zdecentralizowane, odporne na komputery kwantowe warstwy komunikacyjne, aby zapewnić bezpieczeństwo i skalowalność tych sieci. Jednak zasadniczo nie jest już pytaniem, czy marzenie o IoA się urzeczywistni, lecz jak szybko dojrzeje jego architektura.
Source: Depositphotos Wejście na scenę
Na tle takiego rozwoju wydarzeń Coral Protocol przekłada tę wizję wszechświata IoA na żywą, realną rzeczywistość. Projekt z siedzibą w Londynie pozycjonuje się nie jako kolejny dostawca dużych modeli językowych (LLM), lecz jako koordynator agentów, oferując otwartą, zdecentralizowaną warstwę infrastruktury, która pozwala różnorodnym agentom odnajdywać się, weryfikować i współpracować ze sobą.
Elegancja podejścia Coral polega na tym, czego unika. Zamiast inwestować zasoby w duże modele z miliardami parametrów, skupia się na skalowaniu horyzontalnym — filozofii, która ostatnio przyniosła wyniki godne uwagi zarówno w świecie AI, jak i kryptowalut.
Na słynnie trudnym benchmarku GAIA od Meta, wieloagentowy „mini-model” Coral uzyskał ponad 40% trafności. Dla niewtajemniczonych: GAIA jest powszechnie uznawana za niezwykle wymagający zestaw testów składający się z około 450 trudnych pytań, zaprojektowanych do symulacji rzeczywistych zadań wymagających szeroko zakrojonych badań i rozumowania. Jest tak trudny, że nawet GPT-4 historycznie osiągał na nim około 15% poprawnych odpowiedzi.
Sukces Coral odzwierciedla wcześniejsze badania NVIDIA, które sugerowały, że małe modele językowe, gdy są odpowiednio wdrażane, mogą dorównywać większym odpowiednikom bez poświęcania szybkości czy kosztów.
Budowanie Internet of Agents, hackathon po hackathonie
Choć benchmarki są ważne, Coral zadbał także o zakotwiczenie swojej technologii w szerokim rozwoju i adopcji przez społeczność. Na początku tego roku projekt był współsponsorem „Raise Your Hack” podczas RAISE Summit w Paryżu, gdzie deweloperzy eksperymentowali z aplikacjami wieloagentowymi opartymi na infrastrukturze Coral.
Impuls z tego wydarzenia przerodził się następnie w coś większego, czyli Internet of Agents Hackathon, który zostanie zorganizowany we współpracy między Coral, Lablab.ai i ekosystemem Solana.
Wydarzenie zaplanowane na tę jesień w Nowym Jorku zaoferuje 100 000 dolarów w nagrodach i rzuci uczestnikom wyzwanie stworzenia aplikacji, które nie tylko zademonstrują współpracę agentów, ale także zintegrują się z blockchainowymi systemami płatności.
Patrząc w przyszłość
Jeśli prognozy się sprawdzą, przed końcem dekady miliardy agentów będą zasiedlać nasz cyfrowy świat. Niektóre będą wdrażane przez korporacje, inne przez startupy, a jeszcze inne przez indywidualnych programistów. Najważniejsze jest to, że będą mogły się ze sobą komunikować, handlować i uczyć od siebie nawzajem.
Jeśli rok 2025 zostanie zapamiętany jako rok, w którym Internet of Agents stał się namacalny, Coral z pewnością odegra w tej historii istotną rolę.
Odkryj popularne wiadomości kryptowalutowe DailyCoin:
Ripple CTO pokazuje XRP MasterCard; Czy $7 to realny cel?
Rynek kryptowalut na rozdrożu, gdy wskaźniki on-chain się rozchodzą
Ludzie pytają również:
Internet of Agents (IoA) to powstająca struktura, w której wyspecjalizowani autonomiczni agenci AI współdziałają, współpracują i dokonują transakcji w różnych branżach, urządzeniach i blockchainach.
W przeciwieństwie do dużych, monolitycznych modeli AI, IoA koncentruje się na sieciach mniejszych, wyspecjalizowanych agentów, które współpracują bezproblemowo, oferując wyższą wydajność, skalowalność i interoperacyjność.
IoA umożliwia szybsze przepływy pracy, obniżenie kosztów, współpracę między różnymi dziedzinami oraz zdecentralizowane operacje, potencjalnie obsługując znaczną część zadań przedsiębiorstw w niedalekiej przyszłości.
Agenci odnajdują się i weryfikują nawzajem, korzystając z interoperacyjnych protokołów, takich jak Model Context Protocol (MCP), i mogą wykonywać uzupełniające się zadania w finansach, logistyce, badaniach i innych dziedzinach.
Wczesne przypadki użycia obejmują wydawnictwa, zarządzanie IT, obsługę klienta, modelowanie finansowe, przegląd literatury medycznej i optymalizację logistyki, gdzie agenci AI znacząco zwiększają wydajność.
