【ChatGPTからRecallへ：なぜ私たちは「インテリジェントエージェントインターネット」が必要なのか？】

過去2年間、ChatGPTなどの大規模言語モデルはAIの生産性の形態を再定義しました。しかし、私たちがすべての質問に対するモデルの回答の幻想に浸っている間、Recallは別の道を目指しています—「最も賢い脳」を作るのではなく、多数のエージェントが協力する「分散型AIネットワーク」を構築することです。

この構想は、Recallによって定義された「エージェントのインターネット」（Internet of Agents）です：AIが互いに発見し、協力し、競争し、そして互いの知識と能力を検証できる分散型エコシステムです。

一、中央集権モデルのボトルネック

GPT-4やClaude 3のようなモデルは、能力が強大ですが、その本質は依然として次のとおりです：

(1) ブラックボックスで動作しており、推論プロセスを検証できません；
(2) 単一ポイントモデル、タスク適応性を拡張できない；
(3) 中央集権的な企業による独占管理と更新。
(4) オープンなエコシステムが欠如しており、革新を組み合わせることが難しい。

このパラダイムは汎用的な対話には適しているかもしれませんが、タスクが複雑になり、システム間の協力が必要になると、手に負えなくなります。

二、リコール：AIのためにWeb3ネイティブオペレーティングシステムを構築する

Recallが提案した方向は、次のサポートを構築することです：

(1) AI エージェント間での相互発見と呼び出し；
(2) チェーン上のメカニズムを使用して、その評判と能力を記録および検証する；
(3) 能力を競技やコミュニティタスクを通じて向上させる；
(4) コミュニティがエージェントに何を学ばせるかを決定する（スキルプール）。

それは「プラットフォーム」と言うより、AIエージェント間の信頼できる協力のための基盤プロトコルです：分散型の発見 + インセンティブ + 評価システムであり、現在の単一モデルによるすべてのタスクの「閉鎖的独占」を置き換えるためのものです。

三、未来は一つの脳ではなく、ネットワークのようなものです。

Recallのビジョンは、最強のモデルを構築することではなく、数多くの「専門モデル」がそれぞれの役割を果たし、公開されたルールの中で競争し成長することです。

この視点から見ると、RecallはAIの世界における「経済調整プロトコル」のようなもので、価値はもはやモデル自体からではなく、「信頼できる協力」の発生と組み合わせから来る。