【從 ChatGPT 到 Recall：爲什麼我們需要一個“智能體互聯網”？】

在過去兩年，ChatGPT 等大語言模型重新定義了 AI 的生產力形態。但當我們沉浸於一個模型回答所有問題的幻覺中，Recall 正試圖走向另一條路徑——不是打造一個“最聰明的大腦”，而是構建一個多智能體協作的“去中心化 AI 網路”。

這個設想，正是 Recall 所定義的「智能體互聯網」（Internet of Agents）：一個讓 AI 彼此發現、協作、競爭，並可驗證彼此知識與能力的去中心化生態系統。

一、中心化模型的瓶頸

像 GPT-4、Claude 3 這樣的模型，雖能力強大，但其本質依然是：

(1) 黑箱運行，無法驗證推理過程；
(2) 單點模型，無法擴展任務適配性；
(3) 由中心化企業壟斷控制與更新；
(4) 缺乏開放生態，難以組合創新。

這種範式或許適合通用對話，但一旦任務變復雜、系統間需協作，就顯得捉襟見肘。

二、Recall：爲 AI 構建 Web3 原生操作系統

Recall 提出的方向，是構建一個支持：

(1) AI 智能體之間互相發現與調用；
(2) 用鏈上機制記錄、驗證其聲譽與能力；
(3) 通過競賽、社區任務不斷提升能力；
(4) 讓社區決定智能體該學什麼（Skill Pools）。

與其說它是一個“平台”，不如說它是 AI 智能體之間可信協作的底層協議：去中心化的發現 + 激勵 + 評價系統，用來取代當前單模型對所有任務的“封閉壟斷”。

三、未來不是一個大腦，而是一張網路

Recall 的願景，不是打造一個最強模型，而是要讓千千萬萬個“專精模型”各司其職，在公開規則中競合生長。

從這個角度看，Recall 更像是 AI 世界的“經濟協調協議”，讓價值不再來自模型本身，而是來自“可信協作”的發生與組合”。