その中で私が最も魅力を感じるのは、分散化されたランキングシステムとオープンな AI エージェント市場です。この方法により、ユーザーは既に検証されたパフォーマンスに基づいて AI エージェントを発見し評価することができ、AI 業界にとって非常に健全な競争メカニズムとなります。Recall のエコシステムでは、技術だけでなく、データとパフォーマンスもエージェントの価値を決定しています。

Recallのコア機能を見てみましょう：

記憶と知識のストレージ：AIエージェントは単に情報を取得するだけでなく、チェーン上でデータを保存し、共有することができ、思考プロセス全体がキャッチされ、記録されます。この透明性は非常に重要であり、データの検証可能性を確保します。

パフォーマンス検証：Recallは、AIエージェントのパフォーマンスを空虚な約束から検証可能な成果に変えます。これは、標準化された競技とオンチェーンの結果を通じて実現され、不正確な宣伝やトリックを避けます。

私個人の意見として、Recallシリーズの機能とメカニズムは、AIエージェントの透明性と信頼性を向上させるだけでなく、市場で真の応用価値を見つけることができるようにしています。分散化の設計により、各エージェントは自分のパフォーマンスに応じて報酬を得ることができ、特定の中央集権的なプラットフォームの「販売」に依存することはありません。この方法により、データと技術が実際にユーザーにサービスを提供し、AIエージェントの発展と応用を促進しています。