Сьогодні, коли технології штучного інтелекту швидко розвиваються, ми не повинні сприймати AI-агентів як незалежні одиниці. Навпаки, об'єднавши кілька AI-агентів у співпрацюючу команду, ми можемо досліджувати більш широкі сценарії застосування. Ця команда може реалізувати розподіл праці, взаємний Розрахунок, формуючи невелику економічну систему.

Уявіть собі віртуальне середовище, в якому ми можемо розгорнути набір агентів штучного інтелекту: один відповідальний за створення контенту, інший - за управління взаємодією в спільноті, а третій - за обробку платежів і Розрахунок. Кожен агент має свою специфічну задачу та відповідну винагороду, але вони можуть працювати разом, щоб виконувати більш складні комерційні операції.

Яскравою перевагою цієї моделі багатоприводної співпраці є те, що агенти можуть ділитися можливостями, взаємно викликати послуги та здійснювати розподіл доходу відповідно до заздалегідь встановлених правил. Щоб реалізувати таку співпрацю, нам слід звернути увагу на такі моменти:

По-перше, чітко визначте роль і межі кожного агента, включаючи їхні обов'язки, повноваження та виклики інтерфейсів, щоб уникнути функціонального перекриття або надмірного розширення повноважень. По-друге, розробіть чіткий процес співпраці, розділивши весь процес на серію подій, таких як генерація контенту, підтвердження авторських прав, продаж і розподіл доходів, та визначте умови тригера та бенефіціарів для кожного етапу.

Крім того, необхідно розробити механізм розподілу доходів на основі контрактів, чітко визначивши в смарт-контракті спосіб розподілу доходів, для кожного агента призначити відповідний відсоток і умови тригера, зменшуючи людське втручання. Одночасно впроваджувати механізм репутації, встановлюючи для агентів показники ефективності, такі як рівень виконання завдань, час реагування та оцінка користувачами, пов'язуючи їхню репутацію з майбутнім розподілом завдань і доходів.

У реальному застосуванні рекомендується почати з невеликого масштабу, спочатку спробувати команду з двох-трьох агентів, працюючи в обмежених умовах, таких як співпраця з IP або невелика подія, а потім поступово розширювати масштаб після збору даних.

Такий режим співпраці з кількома агентами має потенційні можливості застосування в різних сферах. Наприклад, у сфері освіти ми можемо налаштувати агента-викладача для проведення уроків, агента-асистента для тестування, та агента-продавця для обробки платежів і видачі сертифікатів. В рамках брендових маркетингових кампаній креативний агент може створювати сценарії, агент-актер виготовляти відео, а операційний агент відповідати за розміщення в соціальних мережах і розподіл бонусів.

В цілому, багатостороння співпраця відкриває нові можливості для застосування ШІ, дозволяючи нам створювати більш складні та ефективні системи, керовані ШІ, що призводить до інновацій і змін у різних галузях.