В історії технологічного прогресу було багато переломних моментів, коли загальний наратив раптово змінювався. 2025 рік, схоже, рухається саме в цьому напрямку, оскільки, ймовірно, запам’ятається як рік, коли «ідея автономних AI-агентів» перестала бути лише теоретичним експериментом і почала нагадувати функціонуючу екосистему.
Іншими словами, замість монолітних моделей, які намагаються робити все самостійно, майбутнє все більше нагадує світ, у якому мережі менших, спеціалізованих агентів можуть безперешкодно взаємодіяти між галузями, пристроями й навіть блокчейнами (цей підхід отримав назву «Internet of Agents»).
Справжній, функціонуючий IoA-всесвіт набирає обрисів
Концепція Internet of Agents (IoA) пропонує відкриту, інтероперабельну структуру, де автономні AI-агенти, створені різними командами, навчені на різних даних і призначені для різних завдань, можуть знаходити одне одного, співпрацювати й здійснювати транзакції.
Sponsored
Фактично, у такій системі один агент може спеціалізуватися на фінансовому моделюванні, інший — на огляді медичної літератури, ще один — на оптимізації логістики, і всі вони можуть бути пов’язані в децентралізовану, спільну мережу без жодних перешкод.
Потенціал цієї пропозиції настільки переконливий, що консалтингова компанія Gartner вважає, що до 2028 року приблизно один із трьох корпоративних додатків буде працювати на основі агентів, а 15% щоденних цифрових завдань для працівників знань виконуватимуться за допомогою IoA-структур.
Вже зараз технологія забезпечує вражаючу економію витрат: ранні експерименти у видавничій справі, IT-менеджменті та підтримці клієнтів показали, що AI-агенти можуть скоротити виробничі витрати більш ніж на 90%, забезпечуючи при цьому результат у 50 разів швидше, ніж традиційні робочі процеси.
Головний технічний директор Microsoft Кевін Скотт навіть передбачив, що протягом наступних 36 місяців кількість активних агентів перевищить 1,3 мільярда — це приголомшливий стрибок порівняно з «мільйонами», які фіксувалися на початку цього року.
Нарешті, варто зазначити, що наведені вище цифри й дані глибоко інтегровані у базову структуру інтероперабельності, якою керує Model Context Protocol (MCP) (який підтримують OpenAI, Microsoft і Google DeepMind і який має стати лінгва-франка економіки IoA).
Паралельно Cisco та інші інфраструктурні гравці також розробляють квантово-безпечні, децентралізовані комунікаційні шари, щоб забезпечити безпеку й масштабованість цих мереж. Однак, по суті, питання вже не в тому, чи стане мрія про IoA реальністю, а в тому, як швидко зможе дозріти її базова архітектура.
Source: Depositphotos Вихід на сцену
На тлі таких змін Coral Protocol втілює бачення IoA-всесвіту у живу, діючу реальність. Базуючись у Лондоні, проєкт позиціонує себе не як ще одного провайдера великої мовної моделі (LLM), а як координатора агентів, пропонуючи відкритий, децентралізований інфраструктурний рівень, який дозволяє різним агентам знаходити, перевіряти й співпрацювати один з одним.
Витонченість підходу Coral полягає в тому, чого він уникає. Замість того, щоб вкладати ресурси у великі моделі з мільярдами параметрів, він зосереджується на горизонтальному масштабуванні — філософія, яка нещодавно принесла результати, що викликали подив як у світі AI, так і у світі криптовалют.
На відомому складному бенчмарку GAIA від Meta багатогентна «міні-модель» Coral досягла понад 40% точності. Для тих, хто не знає, GAIA вважається надзвичайно вимогливим тестовим набором із приблизно 450 складних питань, розроблених для моделювання реальних завдань, що потребують глибоких досліджень і міркувань. Він настільки складний, що навіть GPT-4 історично досягав лише близько 15% правильних відповідей на цьому бенчмарку.
Успіх Coral перегукується з попередніми дослідженнями NVIDIA, які показали, що невеликі мовні моделі, якщо їх правильно використовувати, можуть конкурувати з більшими аналогами без втрати швидкості чи вартості.
Створення Internet of Agents — один хакатон за раз
Хоча бенчмарки важливі, Coral також подбав про те, щоб закріпити свою технологію для широкого розвитку й впровадження у спільноті. Раніше цього року проєкт став співорганізатором «Raise Your Hack» на RAISE Summit у Парижі, де розробники експериментували з багатогентними додатками на інфраструктурі Coral.
Імпульс від тієї події згодом переріс у щось більше — Internet of Agents Hackathon, який буде проведено у партнерстві між Coral, Lablab.ai та екосистемою Solana.
Захід, що відбудеться цієї осені у Нью-Йорку, запропонує призовий фонд у $100,000 і кине виклик учасникам створити додатки, які не лише продемонструють співпрацю агентів, а й інтегруються з платіжними рельсами на блокчейні.
Погляд у майбутнє
Якщо прогнози вірні, до кінця десятиліття наш цифровий світ населяють мільярди агентів. Деякі будуть розгорнуті корпораціями, деякі — стартапами, інші — окремими розробниками. Головне, щоб вони могли спілкуватися, торгувати й навчатися один у одного.
Якщо 2025 рік запам’ятається як рік, коли Internet of Agents став реальністю, то Coral майже напевно буде частиною цієї історії.
Дізнайтеся популярні крипто-новини DailyCoin:
Ripple CTO Shows Off XRP MasterCard; Is $7 Moonshot Ahead?
Crypto Market at a Crossroads as On-Chain Indicators Diverge
Люди також запитують:
Internet of Agents (IoA) — це нова структура, у якій спеціалізовані автономні AI-агенти взаємодіють, співпрацюють і здійснюють транзакції між галузями, пристроями та блокчейнами.
На відміну від великих монолітних AI-моделей, IoA зосереджується на мережах менших, спеціалізованих агентів, які працюють разом безперешкодно, забезпечуючи вищу ефективність, масштабованість та інтероперабельність.
IoA забезпечує швидші робочі процеси, зниження витрат, міждисциплінарну співпрацю та децентралізовану роботу, потенційно виконуючи значну частину корпоративних завдань у найближчому майбутньому.
Агенти знаходять і перевіряють один одного за допомогою інтероперабельних протоколів, таких як Model Context Protocol (MCP), і можуть виконувати взаємодоповнюючі завдання у фінансах, логістиці, дослідженнях тощо.
Перші приклади використання включають видавничу справу, IT-менеджмент, підтримку клієнтів, фінансове моделювання, огляд медичної літератури та оптимізацію логістики, де AI-агенти значно підвищують ефективність.
