#newt $NEWT #Newt
@NewtonProtocol
Kebanyakan orang tampaknya melihat protokol Newton melalui lensa tokennya atau perhatian yang muncul seputar otomasi AI. Saya terus kembali ke pertanyaan yang berbeda: apa yang terjadi setelah sebuah agen otonom memutuskan untuk melakukan sesuatu?
Versi sederhananya begini: membuat keputusan hanyalah permulaan. bagian yang sulit adalah mengubah keputusan itu menjadi tindakan yang andal, dapat diverifikasi, dan aman di berbagai aplikasi serta rantai. Mungkin bagian inilah yang sering terlewatkan.
Jika AI menjadi antarmuka normal untuk berinteraksi dengan web3, maka infrastruktur harus berkembang melampaui sekadar eksekusi transaksi. Infrastruktur perlu lapisan koordinasi yang bisa memahami maksud, mengelola izin, dan mengurangi kerumitan yang tidak perlu bagi pengguna maupun pengembang. Ini mengubah persamaan, karena infrastruktur yang lebih baik menurunkan hambatan jauh sebelum meningkatkan aktivitas.
Saat Anda menghubungkan lapisan-lapisan tersebut, gambarnya menjadi lebih menarik. Data membentuk model. Model menghasilkan keputusan. Deployment menentukan apakah keputusan itu bisa berkembang skalanya. Inference menciptakan tindakan. Insentif menjaga agar para partisipan tetap selaras. Adopsi hanya terjadi jika pengalamannya terasa dapat diandalkan, dan monetisasi datang setelah orang cukup percaya pada sistem untuk menggunakannya berulang kali.
Tanpa lapisan itu, sistem akan kesulitan. Pengembang menghabiskan lebih banyak waktu menangani kasus-kasus tepi dibanding membangun produk, sementara pengguna kehilangan kepercayaan setiap kali otomatisasi terasa tidak dapat diprediksi.
Meski demikian, ujian yang sesungguhnya datang belakangan. Mengoordinasikan agen otonom di berbagai ekosistem menghadirkan tantangan baru terkait keamanan, manajemen izin, kualitas eksekusi, serta insentif ekonomi. Menyelesaikannya secara konsisten jauh lebih sulit daripada sekadar menunjukkan prototipe yang berfungsi.
Itulah sebabnya saya merasa arah infrastruktur lebih penting daripada narasinya. Adopsi jangka panjang tidak akan diputuskan oleh siapa yang membangun agen paling cerdas. Itu akan bergantung pada siapa yang membangun lingkungan paling dapat diandalkan agar agen-agen tersebut dapat beroperasi secara masif.
$SYN
$AIGENSYN
Apa yang paling penting bagi agen AI di web3?
@NewtonProtocol
Kebanyakan orang tampaknya melihat protokol Newton melalui lensa tokennya atau perhatian yang muncul seputar otomasi AI. Saya terus kembali ke pertanyaan yang berbeda: apa yang terjadi setelah sebuah agen otonom memutuskan untuk melakukan sesuatu?
Versi sederhananya begini: membuat keputusan hanyalah permulaan. bagian yang sulit adalah mengubah keputusan itu menjadi tindakan yang andal, dapat diverifikasi, dan aman di berbagai aplikasi serta rantai. Mungkin bagian inilah yang sering terlewatkan.
Jika AI menjadi antarmuka normal untuk berinteraksi dengan web3, maka infrastruktur harus berkembang melampaui sekadar eksekusi transaksi. Infrastruktur perlu lapisan koordinasi yang bisa memahami maksud, mengelola izin, dan mengurangi kerumitan yang tidak perlu bagi pengguna maupun pengembang. Ini mengubah persamaan, karena infrastruktur yang lebih baik menurunkan hambatan jauh sebelum meningkatkan aktivitas.
Saat Anda menghubungkan lapisan-lapisan tersebut, gambarnya menjadi lebih menarik. Data membentuk model. Model menghasilkan keputusan. Deployment menentukan apakah keputusan itu bisa berkembang skalanya. Inference menciptakan tindakan. Insentif menjaga agar para partisipan tetap selaras. Adopsi hanya terjadi jika pengalamannya terasa dapat diandalkan, dan monetisasi datang setelah orang cukup percaya pada sistem untuk menggunakannya berulang kali.
Tanpa lapisan itu, sistem akan kesulitan. Pengembang menghabiskan lebih banyak waktu menangani kasus-kasus tepi dibanding membangun produk, sementara pengguna kehilangan kepercayaan setiap kali otomatisasi terasa tidak dapat diprediksi.
Meski demikian, ujian yang sesungguhnya datang belakangan. Mengoordinasikan agen otonom di berbagai ekosistem menghadirkan tantangan baru terkait keamanan, manajemen izin, kualitas eksekusi, serta insentif ekonomi. Menyelesaikannya secara konsisten jauh lebih sulit daripada sekadar menunjukkan prototipe yang berfungsi.
Itulah sebabnya saya merasa arah infrastruktur lebih penting daripada narasinya. Adopsi jangka panjang tidak akan diputuskan oleh siapa yang membangun agen paling cerdas. Itu akan bergantung pada siapa yang membangun lingkungan paling dapat diandalkan agar agen-agen tersebut dapat beroperasi secara masif.
$SYN
$AIGENSYN
Apa yang paling penting bagi agen AI di web3?
reliable execution
0%
trust & security
0%
low-cost scaling
0%
developer adoption
0%
0 Voting • Voting ditutup