В эпоху быстрого развития технологий ИИ мы не должны рассматривать ИИ-агентов как независимые сущности. Напротив, объединив несколько ИИ-агентов в команду, мы можем исследовать более широкие сценарии применения. Эта команда может реализовать разделение труда и взаимные расчеты, образуя небольшую экономическую систему.

Представьте себе виртуальную среду, где мы можем развернуть набор AI-агентов: один отвечает за создание контента, другой управляет взаимодействием в сообществе, а третий обрабатывает платежи и поселок. Каждый агент имеет свою конкретную задачу и соответствующее вознаграждение, но они могут работать вместе, выполняя более сложные бизнес-операции.

Одно из явных преимуществ этой модели многопользовательского сотрудничества заключается в том, что агенты могут делиться возможностями, взаимно вызывать услуги и распределять доходы в соответствии с заранее установленными правилами. Для достижения такого сотрудничества нам нужно обратить внимание на следующие моменты:

Во-первых, четко определите роль и границы каждого агента, включая их обязанности, полномочия и доступные интерфейсы, чтобы избежать дублирования функций или чрезмерного расширения полномочий. Во-вторых, разработайте четкий процесс сотрудничества, разбив весь процесс на ряд событий, таких как генерация контента, подтверждение прав, продажи и распределение доходов, и назначьте условия срабатывания и бенефициаров для каждого этапа.

Кроме того, необходимо разработать механизмы распределения доходов на основе контрактов, четко указав в смарт-контракте способ деления доходов, распределяя соответствующий процент и условия активации для каждого агента, чтобы уменьшить человеческое вмешательство. В то же время следует ввести механизм репутации, устанавливая для агентов показатели производительности, такие как процент выполнения задач, время отклика и оценки пользователей, связывая их репутацию с будущим распределением задач и доходов.

В практическом применении рекомендуется начинать с небольшого масштаба, сначала попробовать создать небольшую команду из двух-трех агентов, работать в ограниченных сценариях, таких как одно IP-сотрудничество или небольшое мероприятие, а затем постепенно расширять масштаб после сбора данных.

Такая модель многопользовательского сотрудничества имеет потенциальные области применения в различных сферах. Например, в образовательной сфере мы можем назначить одного преподавателя-агента для проведения уроков, одного помощника-агента для тестирования, а также одного агент по продажам для обработки платежей и выдачи сертификатов. В рамках брендинговых маркетинговых мероприятий креативный агент может создавать сценарии, актерский агент — производить видео, а операционный агент — отвечать за размещение в социальных сетях и бонусный поселок.

В целом, многопользовательская кооперация открывает новые возможности для AI-приложений, позволяя нам создавать более сложные и эффективные системы, управляемые AI, принося инновации и трансформации в различные отрасли.