本報告はTiger Researchによって作成され、Intuitionが原子に基づく知識構造化、トークン策化サインアップレジストリ（TCR）を通じて標準コンセンサスを実現し、信号に基づく信頼度測定システムを導入することで、エージェントAI時代のネットワークインフラを再構築する方法を分析しています。
AIエージェントの時代は急速に発展しています。旅行の計画から複雑な財務管理まで、個人のエージェントがすべての業務を処理する未来を想像できます。しかし、実際には、状況はそれほど簡単ではありません。問題はAIの性能自体にあるのではありません。真の制約は現在のネットワークインフラストラクチャにあります。
ネットワークは人間がブラウザを通じて読み取り、解釈するために構築されています。**したがって、意味を解析し、データソース間の関係を接続する必要があるエージェントには非常に適していません。**これらの制限は、日常のサービスで明らかです。航空会社のウェブサイトは出発時刻を「14:30」と表示し、ホテルのウェブサイトはチェックイン時刻を「午後2:30」と表示するかもしれません。人間はすぐに両者が同じ時刻であることを理解しますが、エージェントはそれらを完全に異なるデータ形式として解釈します。
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ソース: Tiger Research
問題は形式の違いだけではありません。**重要な課題は、エージェントがデータ自体を信頼できるかどうかです。**人間は文脈や先入観に依存して不完全な情報を処理できます。それに対して、エージェントは出所や信頼性を評価する明確な基準が欠けています。これにより、誤った入力や欠陥のある結論、さらには幻想に影響されやすくなります。
最終的に、最先端のスマートエージェントでさえ、このような状況では成長することができません。彼らはF1レーシングカーのようです：どんなに強力でも、舗装されていない道路（非構造化データ）では全速力で走ることができません。もし誤解を招く標識（信頼できないデータ）が道路に散在していると、彼らは決してゴールにたどり着けないかもしれません。
この問題は20年以上前にウェブの創始者ティム・バーナーズ＝リー（Tim Berners-Lee）によってセマンティックウェブへの提案を通じて初めて提起されました。
**セマンティックウェブの核心思想は非常にシンプルです：構造化されたネットワーク情報を提供し、機械がそれを理解できるようにすることです。人間にとっては「Tiger Researchは2021年に設立されました」というのは明確ですが、機械にとっては単なる文字列です。セマンティックウェブはこれを「Tiger Research（主語） - 設立されました（述語） - 2021年（目的語）」という構造にします。
この方法は時代を先取りしていましたが、最終的には実現しませんでした。最大の理由は実施の課題です。データ形式と使用基準に関してコンセンサスを得ることが難しいことが証明され、さらに重要なのは、自発的なユーザーの貢献を通じて膨大なデータセットを構築し維持することがほぼ不可能であるということです。貢献者は直接的な報酬や利益を得ませんでした。さらに、作成されたデータが信頼できるかどうかは未解決の問題です。
それにもかかわらず、セマンティックウェブのビジョンは依然として有効です。機械はセマンティックレベルでデータの原則を理解し利用する必要があります。この要求はAI時代においてより重要になっています。
**IntuitionはWeb3のアプローチを通じてセマンティックウェブのビジョンを進化させ、既存の限界を解決します。**核心は、ユーザーが自発的に高品質な構造化データを蓄積し検証することを奨励するシステムを構築することにあります。このシステムは、機械可読で、出所が明確で、検証可能な知識グラフを体系的に構築します。最終的に、これがエージェントの信頼性のある運用の基盤を提供し、私たちが描く未来に一歩近づけます。
**Intuitionはまず、すべての知識を原子（Atoms）と呼ばれる最小単位に分割します。**原子は人、日付、組織、または属性などの概念を表します。各原子には一意の識別子（分散型識別子DIDsなどの技術を使用）があります。また、独立して存在します。各原子は寄稿者情報を記録しているため、誰がいつどの情報を追加したかを検証できます。
知識を原子に分解する理由は明確です。情報は通常、複雑な文の形式で現れます。エージェントのような機械は、そのような複合情報を解析し理解する際に構造上の制限があります。それらはどの部分が正確で、どの部分が誤っているのかを特定するのも難しいです。
件名:タイガーリサーチ
述語：設立された
オブジェクト:2021
文「Tiger Researchは2021年に設立されました。」を考えてみましょう。これは真実である可能性もあれば、部分的に間違っている可能性もあります。この組織が実際に存在するのか、「設立日」が適切な属性であるのか、2021年が正しいのか、それぞれ個別に検証する必要があります。しかし、文全体を一つの単位として扱うと、どの要素が正確で、どの要素が間違っているのかを区別するのが難しくなります。それぞれの情報の出所を追跡することも複雑になります。
原子はこの問題を解決しました。各要素を独立した原子として定義することで、[Tiger Research]、[成立于]、[2021年]のように、出所を記録し、各要素を個別に検証することができます。
件名:Tiger Researchは2021年に設立されました
述語：基づいて
対象:公式記録
**原子は情報を分割するためのツールだけではなく、レゴブロックのように組み合わせることができます。**例えば、単一の原子[Tiger Research]、[設立]、および[2021年]が接続して三重項（Triple）を形成します。これにより、意味のある情報が作成されます：「Tiger Researchは2021年に設立されました。」これは、セマンティックウェブのRDF（リソース記述フレームワーク）における三重項と同じ構造に従っています。
これらのトリプルはそれ自体で原子となることもできます。トリプル「Tiger Researchは2021年に設立されました」は、「Tiger Researchの2021年の設立日は商業記録に基づいています」といった新しいトリプルに拡張できます。この方法によって、原子とトリプルは繰り返し組み合わされ、小さな単位からより大きな構造へと進化します。
結果として、Intuitionは基本要素から無限に拡張できるフラクタル知識グラフを構築しました。複雑な知識も分解して検証でき、再び組み合わせることができます。
もしIntuitionが原子を通じて構造化された知識の概念フレームワークを提供した場合、現在も依然として3つの重要な問題が存在します：誰がこれらの原子を作成することに貢献するのか？どの原子を信頼できるのか？異なる原子が同じ概念を表現する場合、どれが標準となるのか？
出典:Intuition Lightホワイトペーパー
IntuitionはTCRを通じてこの問題を解決します。**TCRはコミュニティが重視するコンテンツのフィルタリングエントリに基づいています。トークンのステーキングはこれらの判断を反映しています。ユーザーは新しいアトム、トリプレット、またはデータ構造を提案する際に$TRUST（Intuitionのネイティブトークン）をステークします。**他の参加者が提案が有用だと考えれば、支持側でトークンをステークし、無用だと考えれば反対側でトークンをステークします。彼らは競合する代替案にもステークすることができます。ユーザーが選択したデータが頻繁に使用されるか、高評価を得ると、報酬を得ることができます。そうでない場合は、一部のステークを失います。
**TCRは個々の証明を検証しますが、オントロジーの標準化問題も効果的に解決します。**オントロジーの標準化とは、同じ概念を表現する方法が複数存在する場合に、どの方法が共通の標準となるかを決定することを意味します。分散システムは、集中した調整なしにこのコンセンサスに達するという課題に直面しています。
二つの競争製品評価の述語を考慮する：[hasReview]と[customerFeedback]。もし[hasReview]が最初に導入され、多くのユーザーがそれに基づいて構築した場合、初期の貢献者はその成功においてトークンの権利を持つことになります。同時に、[customerFeedback]の支持者は経済的インセンティブを得て、より広範な採用の標準に徐々に移行していきます。
このメカニズムはERC-20トークン標準がどのように自然に採用されるかを反映しています。 ERC-20を採用した開発者は明確な互換性の利点を得ました——既存のウォレット、取引所、dAppへの直接統合です。これらの利点は自然に開発者がERC-20を使用することを引き寄せます。これは、単に市場駆動の選択が分散環境における標準化の問題を解決できることを示しています。TCRは類似の原則に基づいて機能します。これらはエージェントが断片化したデータ形式に苦しむのを減らし、情報をより一貫して理解し処理できる環境を提供します。
Intuitionは原子とトリプレットで構造化された知識を通じて、「実際に何を使用するか」についてコンセンサスを達成するためにインセンティブを使用します。
**最後の挑戦は依然として存在します：私たちはどの程度この情報を信頼できるのでしょうか？**Intuitionはこのギャップを埋めるために信号（Signal）を導入します。信号は、特定の原子またはトリプレットに対するユーザーの信頼または不信を表現します。それは単にデータの存在を記録するだけでなく、データが異なる文脈でどの程度支持を得ているかを捉えます。信号は、私たちが「信頼できる人がこれを推薦した」や「専門家がそれを検証した」と基づいて情報を判断する際に使用する社会的検証プロセスを体系化します。
信号は三つの方法で蓄積されます。まず、明示的な信号は、ユーザーが行う意図的な評価、例えばトークンのステーキングを含みます。次に、暗黙的な信号は使用パターン（例：繰り返しのクエリやアプリケーション）から自然に現れます。最後に、伝達信号は関係の効果を生み出します——私が信頼する人が情報を支持すると、私もそれをより信頼する傾向があります。この三つが組み合わさることで、誰が何を信頼しているか、どれだけ信頼しているか、どのように信頼しているかを示す知識ネットワークが形成されます。
出典:Intuition White Paper
**Intuitionは現実トンネル（Reality Tunnels）を通じてこれを提供します。**現実トンネルはデータを見るための個別の視点を提供します。ユーザーは専門家グループの評価を優先したり、親しい友人の意見を重視したり、特定のコミュニティの知恵を反映したトンネルを構成できます。**ユーザーは信頼できるトンネルを選択したり、比較のために複数のトンネルを切り替えたりできます。エージェントは特定の目的のために特定の解釈方法を使用することもできます。**例えば、Vitalik Buterinの信頼できるネットワークを反映したトンネルを選択することで、エージェントは「Vitalikの視点」から情報を解釈し、意思決定を行うように設定されます。
すべての信号はチェーン上に記録されます。**ユーザーは、特定の情報がなぜ信頼できるように見えるのか、どのサーバーがソースであるのか、誰がそれを保証しているのか、そしてどれだけのトークンがステークされているのかを透明に検証できます。**この透明な信頼形成プロセスにより、ユーザーは証拠を直接検証でき、盲目的に情報を受け入れることはありません。エージェントもこの基盤を利用して、個々の背景や視点に適した判断を下すことができます。
Intuitionのインフラは単なる概念的なアイデアではなく、現在のネットワーク環境でエージェントが直面している問題を解決する実用的なソリューションです。
現在のネットワークは断片化されたデータと未検証の情報で溢れています。Intuitionはデータを決定論的な知識グラフに変換し、あらゆるクエリに対して明確で一貫した結果を提供します。トークンに基づくシグナルとキュレーションプロセスがこれらのデータを検証します。エージェントは推測に依存することなく明確な意思決定を行うことができます。これにより、正確性、速度、効率が同時に向上します。
**Intuitionは、エージェント間の協力の基盤も提供します。**標準化されたデータ構造により、異なるエージェントは同じ方法で情報を理解し、コミュニケーションを行うことができます。ERC-20がトークンの互換性を創出したように、Intuitionの知識グラフは、一貫したデータに基づいてエージェントが協力できる環境を作り出しました。
**Intuitionは、単なる知能体のインフラを超え、**すべてのデジタルサービスが共有できる基盤層となりました。これにより、各プラットフォームが現在個別に構築している信頼システム——アマゾンのレビュー、ウーバーの評価、リンクトインの推薦を統一された基盤で置き換えることができます。HTTPがネットワークに一般的な通信標準を提供するように、Intuitionはデータ構造と信頼検証のための標準プロトコルを提供します。
最も重要な変化はデータのポータビリティです。ユーザーは自分が作成したデータを直接所有し、どこでも使用できるようになります。各プラットフォームに孤立しているデータは接続され、全体のデジタルエコシステムを再形成します。
Intuitionの目標は単なる技術的改善ではありません。それは過去20年間に蓄積された技術的負債を克服し、ネットワークインフラを根本的に再設計することを目的としています。セマンティックウェブが初めて提案されたとき、ビジョンは明確でした。しかし、参加を促すインセンティブが欠けていました。彼らのビジョンが実現しても、その利益は依然として明確ではありません。
状況は変わりました。AIの進歩はエージェント時代を現実のものにしています。AIエージェントは単純なツールを超えています。彼らは私たちに複雑なタスクを実行させます。彼らは自主的な意思決定を行います。彼らは他のエージェントと協力します。これらのエージェントは、効果的に機能するために既存のネットワークインフラの根本的な革新を必要とします。
ソース: バラジ
Coinbaseの元CTOであるBalajiが指摘したように、**私たちはこれらのエージェントが動作するための適切なインフラを構築する必要があります。現在のネットワークは舗装されていない道路のようであり、エージェントが信頼できるデータ上で安全に移動できる高速道路ではありません。**各ウェブサイトは異なる構造とフォーマットを持っています。情報は信頼できません。データは依然として非構造化されており、エージェントがそれを理解するのは困難です。これはエージェントが正確かつ効率的に作業を実行するための重大な障害を生み出しています。
**Intuitionは、これらのニーズを満たすためにネットワークの再構築を模索しています。**それは、エージェントが理解しやすく、使用しやすい標準化データ構造を構築することを目指しています。それには、信頼できる情報検証システムが必要です。それには、エージェント間のスムーズなインタラクションを可能にするプロトコルが必要です。これは、インターネットの初期にHTTPとHTMLがネットワーク標準を作成した方法に似ています。それは、エージェント時代のための新しい標準を確立しようとする試みを表しています。
もちろん、課題は依然として存在します。十分な参加者やネットワーク効果がなければ、システムは正常に機能しません。臨界質量に達するには相当な時間と労力が必要です。既存のネットワークエコシステムの慣性を克服することは決して簡単ではありません。新しい基準を確立することには困難があります。しかし、これは解決すべき課題です。Intuitionが提案するリベースは、これらの課題を克服します。それは、ちょうど始まったばかりの知能体の時代に新しい可能性を開くでしょう。
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デプス解析Intuition：AIスマートエージェント時代にインターネットを再構築する方法は？
本報告はTiger Researchによって作成され、Intuitionが原子に基づく知識構造化、トークン策化サインアップレジストリ（TCR）を通じて標準コンセンサスを実現し、信号に基づく信頼度測定システムを導入することで、エージェントAI時代のネットワークインフラを再構築する方法を分析しています。
要点まとめ
1. スマートボディ時代の到来：ネットワークインフラは十分か？
AIエージェントの時代は急速に発展しています。旅行の計画から複雑な財務管理まで、個人のエージェントがすべての業務を処理する未来を想像できます。しかし、実際には、状況はそれほど簡単ではありません。問題はAIの性能自体にあるのではありません。真の制約は現在のネットワークインフラストラクチャにあります。
ネットワークは人間がブラウザを通じて読み取り、解釈するために構築されています。**したがって、意味を解析し、データソース間の関係を接続する必要があるエージェントには非常に適していません。**これらの制限は、日常のサービスで明らかです。航空会社のウェブサイトは出発時刻を「14:30」と表示し、ホテルのウェブサイトはチェックイン時刻を「午後2:30」と表示するかもしれません。人間はすぐに両者が同じ時刻であることを理解しますが、エージェントはそれらを完全に異なるデータ形式として解釈します。
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ソース: Tiger Research
問題は形式の違いだけではありません。**重要な課題は、エージェントがデータ自体を信頼できるかどうかです。**人間は文脈や先入観に依存して不完全な情報を処理できます。それに対して、エージェントは出所や信頼性を評価する明確な基準が欠けています。これにより、誤った入力や欠陥のある結論、さらには幻想に影響されやすくなります。
最終的に、最先端のスマートエージェントでさえ、このような状況では成長することができません。彼らはF1レーシングカーのようです：どんなに強力でも、舗装されていない道路（非構造化データ）では全速力で走ることができません。もし誤解を招く標識（信頼できないデータ）が道路に散在していると、彼らは決してゴールにたどり着けないかもしれません。
2. ネットワークの技術的負債：基盤の再構築
この問題は20年以上前にウェブの創始者ティム・バーナーズ＝リー（Tim Berners-Lee）によってセマンティックウェブへの提案を通じて初めて提起されました。
**セマンティックウェブの核心思想は非常にシンプルです：構造化されたネットワーク情報を提供し、機械がそれを理解できるようにすることです。人間にとっては「Tiger Researchは2021年に設立されました」というのは明確ですが、機械にとっては単なる文字列です。セマンティックウェブはこれを「Tiger Research（主語） - 設立されました（述語） - 2021年（目的語）」という構造にします。
この方法は時代を先取りしていましたが、最終的には実現しませんでした。最大の理由は実施の課題です。データ形式と使用基準に関してコンセンサスを得ることが難しいことが証明され、さらに重要なのは、自発的なユーザーの貢献を通じて膨大なデータセットを構築し維持することがほぼ不可能であるということです。貢献者は直接的な報酬や利益を得ませんでした。さらに、作成されたデータが信頼できるかどうかは未解決の問題です。
それにもかかわらず、セマンティックウェブのビジョンは依然として有効です。機械はセマンティックレベルでデータの原則を理解し利用する必要があります。この要求はAI時代においてより重要になっています。
3. 直感：Web3方式でセマンティックウェブを復興する
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**IntuitionはWeb3のアプローチを通じてセマンティックウェブのビジョンを進化させ、既存の限界を解決します。**核心は、ユーザーが自発的に高品質な構造化データを蓄積し検証することを奨励するシステムを構築することにあります。このシステムは、機械可読で、出所が明確で、検証可能な知識グラフを体系的に構築します。最終的に、これがエージェントの信頼性のある運用の基盤を提供し、私たちが描く未来に一歩近づけます。
3.1. 原子：知識の構築モジュール
**Intuitionはまず、すべての知識を原子（Atoms）と呼ばれる最小単位に分割します。**原子は人、日付、組織、または属性などの概念を表します。各原子には一意の識別子（分散型識別子DIDsなどの技術を使用）があります。また、独立して存在します。各原子は寄稿者情報を記録しているため、誰がいつどの情報を追加したかを検証できます。
知識を原子に分解する理由は明確です。情報は通常、複雑な文の形式で現れます。エージェントのような機械は、そのような複合情報を解析し理解する際に構造上の制限があります。それらはどの部分が正確で、どの部分が誤っているのかを特定するのも難しいです。
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件名:タイガーリサーチ
述語：設立された
オブジェクト:2021
文「Tiger Researchは2021年に設立されました。」を考えてみましょう。これは真実である可能性もあれば、部分的に間違っている可能性もあります。この組織が実際に存在するのか、「設立日」が適切な属性であるのか、2021年が正しいのか、それぞれ個別に検証する必要があります。しかし、文全体を一つの単位として扱うと、どの要素が正確で、どの要素が間違っているのかを区別するのが難しくなります。それぞれの情報の出所を追跡することも複雑になります。
原子はこの問題を解決しました。各要素を独立した原子として定義することで、[Tiger Research]、[成立于]、[2021年]のように、出所を記録し、各要素を個別に検証することができます。
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件名:Tiger Researchは2021年に設立されました
述語：基づいて
対象:公式記録
**原子は情報を分割するためのツールだけではなく、レゴブロックのように組み合わせることができます。**例えば、単一の原子[Tiger Research]、[設立]、および[2021年]が接続して三重項（Triple）を形成します。これにより、意味のある情報が作成されます：「Tiger Researchは2021年に設立されました。」これは、セマンティックウェブのRDF（リソース記述フレームワーク）における三重項と同じ構造に従っています。
これらのトリプルはそれ自体で原子となることもできます。トリプル「Tiger Researchは2021年に設立されました」は、「Tiger Researchの2021年の設立日は商業記録に基づいています」といった新しいトリプルに拡張できます。この方法によって、原子とトリプルは繰り返し組み合わされ、小さな単位からより大きな構造へと進化します。
結果として、Intuitionは基本要素から無限に拡張できるフラクタル知識グラフを構築しました。複雑な知識も分解して検証でき、再び組み合わせることができます。
3.2. TCRs：市場駆動型コンセンサス
もしIntuitionが原子を通じて構造化された知識の概念フレームワークを提供した場合、現在も依然として3つの重要な問題が存在します：誰がこれらの原子を作成することに貢献するのか？どの原子を信頼できるのか？異なる原子が同じ概念を表現する場合、どれが標準となるのか？
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出典:Intuition Lightホワイトペーパー
IntuitionはTCRを通じてこの問題を解決します。**TCRはコミュニティが重視するコンテンツのフィルタリングエントリに基づいています。トークンのステーキングはこれらの判断を反映しています。ユーザーは新しいアトム、トリプレット、またはデータ構造を提案する際に$TRUST（Intuitionのネイティブトークン）をステークします。**他の参加者が提案が有用だと考えれば、支持側でトークンをステークし、無用だと考えれば反対側でトークンをステークします。彼らは競合する代替案にもステークすることができます。ユーザーが選択したデータが頻繁に使用されるか、高評価を得ると、報酬を得ることができます。そうでない場合は、一部のステークを失います。
**TCRは個々の証明を検証しますが、オントロジーの標準化問題も効果的に解決します。**オントロジーの標準化とは、同じ概念を表現する方法が複数存在する場合に、どの方法が共通の標準となるかを決定することを意味します。分散システムは、集中した調整なしにこのコンセンサスに達するという課題に直面しています。
二つの競争製品評価の述語を考慮する：[hasReview]と[customerFeedback]。もし[hasReview]が最初に導入され、多くのユーザーがそれに基づいて構築した場合、初期の貢献者はその成功においてトークンの権利を持つことになります。同時に、[customerFeedback]の支持者は経済的インセンティブを得て、より広範な採用の標準に徐々に移行していきます。
このメカニズムはERC-20トークン標準がどのように自然に採用されるかを反映しています。 ERC-20を採用した開発者は明確な互換性の利点を得ました——既存のウォレット、取引所、dAppへの直接統合です。これらの利点は自然に開発者がERC-20を使用することを引き寄せます。これは、単に市場駆動の選択が分散環境における標準化の問題を解決できることを示しています。TCRは類似の原則に基づいて機能します。これらはエージェントが断片化したデータ形式に苦しむのを減らし、情報をより一貫して理解し処理できる環境を提供します。
3.3. シグナル：信頼に基づく知識ネットワークの構築
Intuitionは原子とトリプレットで構造化された知識を通じて、「実際に何を使用するか」についてコンセンサスを達成するためにインセンティブを使用します。
**最後の挑戦は依然として存在します：私たちはどの程度この情報を信頼できるのでしょうか？**Intuitionはこのギャップを埋めるために信号（Signal）を導入します。信号は、特定の原子またはトリプレットに対するユーザーの信頼または不信を表現します。それは単にデータの存在を記録するだけでなく、データが異なる文脈でどの程度支持を得ているかを捉えます。信号は、私たちが「信頼できる人がこれを推薦した」や「専門家がそれを検証した」と基づいて情報を判断する際に使用する社会的検証プロセスを体系化します。
信号は三つの方法で蓄積されます。まず、明示的な信号は、ユーザーが行う意図的な評価、例えばトークンのステーキングを含みます。次に、暗黙的な信号は使用パターン（例：繰り返しのクエリやアプリケーション）から自然に現れます。最後に、伝達信号は関係の効果を生み出します——私が信頼する人が情報を支持すると、私もそれをより信頼する傾向があります。この三つが組み合わさることで、誰が何を信頼しているか、どれだけ信頼しているか、どのように信頼しているかを示す知識ネットワークが形成されます。
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出典:Intuition White Paper
**Intuitionは現実トンネル（Reality Tunnels）を通じてこれを提供します。**現実トンネルはデータを見るための個別の視点を提供します。ユーザーは専門家グループの評価を優先したり、親しい友人の意見を重視したり、特定のコミュニティの知恵を反映したトンネルを構成できます。**ユーザーは信頼できるトンネルを選択したり、比較のために複数のトンネルを切り替えたりできます。エージェントは特定の目的のために特定の解釈方法を使用することもできます。**例えば、Vitalik Buterinの信頼できるネットワークを反映したトンネルを選択することで、エージェントは「Vitalikの視点」から情報を解釈し、意思決定を行うように設定されます。
すべての信号はチェーン上に記録されます。**ユーザーは、特定の情報がなぜ信頼できるように見えるのか、どのサーバーがソースであるのか、誰がそれを保証しているのか、そしてどれだけのトークンがステークされているのかを透明に検証できます。**この透明な信頼形成プロセスにより、ユーザーは証拠を直接検証でき、盲目的に情報を受け入れることはありません。エージェントもこの基盤を利用して、個々の背景や視点に適した判断を下すことができます。
4. もしIntuitionが次世代のネットワークインフラになるとしたら、どうなるでしょうか？
Intuitionのインフラは単なる概念的なアイデアではなく、現在のネットワーク環境でエージェントが直面している問題を解決する実用的なソリューションです。
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現在のネットワークは断片化されたデータと未検証の情報で溢れています。Intuitionはデータを決定論的な知識グラフに変換し、あらゆるクエリに対して明確で一貫した結果を提供します。トークンに基づくシグナルとキュレーションプロセスがこれらのデータを検証します。エージェントは推測に依存することなく明確な意思決定を行うことができます。これにより、正確性、速度、効率が同時に向上します。
**Intuitionは、エージェント間の協力の基盤も提供します。**標準化されたデータ構造により、異なるエージェントは同じ方法で情報を理解し、コミュニケーションを行うことができます。ERC-20がトークンの互換性を創出したように、Intuitionの知識グラフは、一貫したデータに基づいてエージェントが協力できる環境を作り出しました。
**Intuitionは、単なる知能体のインフラを超え、**すべてのデジタルサービスが共有できる基盤層となりました。これにより、各プラットフォームが現在個別に構築している信頼システム——アマゾンのレビュー、ウーバーの評価、リンクトインの推薦を統一された基盤で置き換えることができます。HTTPがネットワークに一般的な通信標準を提供するように、Intuitionはデータ構造と信頼検証のための標準プロトコルを提供します。
最も重要な変化はデータのポータビリティです。ユーザーは自分が作成したデータを直接所有し、どこでも使用できるようになります。各プラットフォームに孤立しているデータは接続され、全体のデジタルエコシステムを再形成します。
5. 来るべきインテリジェントエージェント時代の基盤を再構築する
Intuitionの目標は単なる技術的改善ではありません。それは過去20年間に蓄積された技術的負債を克服し、ネットワークインフラを根本的に再設計することを目的としています。セマンティックウェブが初めて提案されたとき、ビジョンは明確でした。しかし、参加を促すインセンティブが欠けていました。彼らのビジョンが実現しても、その利益は依然として明確ではありません。
状況は変わりました。AIの進歩はエージェント時代を現実のものにしています。AIエージェントは単純なツールを超えています。彼らは私たちに複雑なタスクを実行させます。彼らは自主的な意思決定を行います。彼らは他のエージェントと協力します。これらのエージェントは、効果的に機能するために既存のネットワークインフラの根本的な革新を必要とします。
!
ソース: バラジ
Coinbaseの元CTOであるBalajiが指摘したように、**私たちはこれらのエージェントが動作するための適切なインフラを構築する必要があります。現在のネットワークは舗装されていない道路のようであり、エージェントが信頼できるデータ上で安全に移動できる高速道路ではありません。**各ウェブサイトは異なる構造とフォーマットを持っています。情報は信頼できません。データは依然として非構造化されており、エージェントがそれを理解するのは困難です。これはエージェントが正確かつ効率的に作業を実行するための重大な障害を生み出しています。
**Intuitionは、これらのニーズを満たすためにネットワークの再構築を模索しています。**それは、エージェントが理解しやすく、使用しやすい標準化データ構造を構築することを目指しています。それには、信頼できる情報検証システムが必要です。それには、エージェント間のスムーズなインタラクションを可能にするプロトコルが必要です。これは、インターネットの初期にHTTPとHTMLがネットワーク標準を作成した方法に似ています。それは、エージェント時代のための新しい標準を確立しようとする試みを表しています。
もちろん、課題は依然として存在します。十分な参加者やネットワーク効果がなければ、システムは正常に機能しません。臨界質量に達するには相当な時間と労力が必要です。既存のネットワークエコシステムの慣性を克服することは決して簡単ではありません。新しい基準を確立することには困難があります。しかし、これは解決すべき課題です。Intuitionが提案するリベースは、これらの課題を克服します。それは、ちょうど始まったばかりの知能体の時代に新しい可能性を開くでしょう。