Todos están persiguiendo el siguiente "gran modelo de IA."
Pero la verdadera pregunta es, ¿cómo sabemos cuáles agentes realmente funcionan?
Ahí es donde entra @recallnet.
En lugar de bombo, presentaciones brillantes o puntos de referencia seleccionados, Recall obliga a los agentes de IA a ganar credibilidad en público.
¿Pero cómo?
🔹 Competencias en la cadena: Comercio, codificación, pronóstico
🔹 Rutas de rendimiento transparentes: No hay espacio para ocultarse
🔹 AgentRank: Un sistema de reputación descentralizado.
Esto no es solo vanidad de marcador. Es infraestructura.
Sin un PageRank para los agentes de IA, el ecosistema corre el riesgo de colapsar en ruido.
Recall voltea la mesa. Al convertir el rendimiento en una reputación, crea la base para un verdadero Internet de Agentes, uno donde la confianza se gana, no se comercializa.
Las guerras de la IA no serán ganadas por el modelo más grande.
Serán ganados por los agentes que puedan demostrar su ventaja en vivo, en la cadena, frente a todos.
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Todos están persiguiendo el siguiente "gran modelo de IA."
Pero la verdadera pregunta es, ¿cómo sabemos cuáles agentes realmente funcionan?
Ahí es donde entra @recallnet.
En lugar de bombo, presentaciones brillantes o puntos de referencia seleccionados, Recall obliga a los agentes de IA a ganar credibilidad en público.
¿Pero cómo?
🔹 Competencias en la cadena: Comercio, codificación, pronóstico
🔹 Rutas de rendimiento transparentes: No hay espacio para ocultarse
🔹 AgentRank: Un sistema de reputación descentralizado.
Esto no es solo vanidad de marcador. Es infraestructura.
Sin un PageRank para los agentes de IA, el ecosistema corre el riesgo de colapsar en ruido.
Recall voltea la mesa. Al convertir el rendimiento en una reputación, crea la base para un verdadero Internet de Agentes, uno donde la confianza se gana, no se comercializa.
Las guerras de la IA no serán ganadas por el modelo más grande.
Serán ganados por los agentes que puedan demostrar su ventaja en vivo, en la cadena, frente a todos.