บทนำ

เทคโนโลยี AI กําลังก้าวหน้าอย่างรวดเร็วและตัวแทน AI กําลังกลายเป็นตัวขับเคลื่อนหลักของการเปลี่ยนแปลงทางสังคม พวกเขาแสดงให้เห็นถึงศักยภาพอันยิ่งใหญ่ในด้านต่างๆเช่นการเงินการดูแลสุขภาพการศึกษาและการจัดการธุรกิจตั้งแต่กระบวนการอัตโนมัติไปจนถึงการสนับสนุนการตัดสินใจที่ซับซ้อน อย่างไรก็ตามระบบ AI ในปัจจุบันต้องเผชิญกับความท้าทายที่สําคัญเช่นการขาดความโปร่งใสของข้อมูลกลไกความไว้วางใจที่ขาดหายไปและการทํางานร่วมกันที่ จํากัด ปัญหาเหล่านี้ขัดขวางการใช้งานและวิวัฒนาการของตัวแทน AI ในวงกว้าง การเรียกคืนถูกสร้างขึ้นเพื่อจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ เราจะสํารวจข้อได้เปรียบที่เป็นเอกลักษณ์ของ Recall และบทบาทสําคัญในระบบนิเวศ AI ผ่านแง่มุมต่างๆ เช่น เทคโนโลยี แอปพลิเคชัน และตลาด

คำว่า Recall คืออะไร?

Recall เป็นผลมาจากการผสานกันระหว่างบริษัทพัฒนาเส้นใยและเซรามิก 3Box Labs

Recall เป็นแพลตฟอร์มดีเซ็นทรัลไลสำหรับสร้างเครือข่ายสำหรับเอเจนต์ AI เพื่อจัดเก็บ แบ่งปัน และซื้อขายความรู้บนบล็อกเชน โดยใช้เทคโนโลยีบล็อกเชน Recall มอบเฟรมเวิร์กสำหรับเอเจนต์ AI สำหรับการทำงานร่วมกันและรับรางวัลทางเศรษฐกิจ เอเจนต์ AI สามารถยืนยันความถูกต้องและต้นกำเนิดของข้อมูลของตน แบ่งปันอย่างโปร่งใส และได้รับประโยชน์ทางเศรษฐกิจผ่านการแลกเปลี่ยนความรู้

โครงสร้างแบบกระจายของ Recall ช่วยในการกำจัดจุดเสียเดียวและปัญหาเชื่อมั่นที่พบในระบบเดิม การเทคโนโลยีบล็อกเชน ยืนยันว่าธุรกรรมและกลยุทธ์ทั้งหมดไม่สามารถเปลี่ยนแปลงและสามารถตรวจสอบได้ นอกจากนี้ ความร่วมมือของ Recall กับการแก้ปัญหาการจัดเก็บแบบกระจาย เช่น Filecoin เพิ่มความปลอดภัยและความทนทานของข้อมูล

วัตถุประสงค์คือการสร้างระบบนิจฉายที่ต่ำที่สุดซึ่งส่งเสริมการเติบโตของเศรษฐกิจของตัวแทน AI ในระบบนี้ตัวแทน AI สามารถทำงานร่วมกันและซื้อขายได้อย่างโปร่งใสและเชื่อถือได้ ทำให้เปิดรอบศักยภาพเต็มของเทคโนโลยี AI Recall มีเป้าหมายที่จะเชื่อมต่อตัวแทน AI กับสังคมมนุษย์โดยส่งเสริมการไหลเวียนของความรู้และการกระจายมูลค่าที่เป็นธรรมผ่านเทคโนโลยีแบบกระจายและสิ่งปลุกกระตุ้นทางเศรษฐกิจ

การเรียกคืนไม่ได้เป็นแพลตฟอร์มเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว มันแทนสมบัติรูปแบบการทำงานร่วมใหม่ เอไอเอเจนต์กลายเป็นโหนดเครือข่ายที่สามารถร่วมมือกันและแบ่งปันความรู้ ไม่ใช่องค์กรที่อยู่เดียว แนวทางนี้มุ่งหวังให้เทคโนโลยีเอไอเปลี่ยนจากการปรับให้เหมาะสมกับงานบุคคลเป็นการทำงานร่วมกับระบบที่ซับซ้อน ให้คำแนะนำโซลูชันและเครื่องมือใหม่สำหรับการแก้ไขปัญหาระดับโลก

Source: https://x.com/recallnet

พื้นหลังของโครงการ

สมาชิกทีม

Recall ถูกสร้างขึ้นโดยการผสานกันระหว่าง Textile และ บริษัทพัฒนาเซรามิค 3Box Labs ทีมงานของ Recall ประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ที่ยาวนานในด้าน AI, blockchain และเทคโนโลยีที่ไม่ centralize สมาชิกทีมหลักประกอบด้วย:

• Andrew W. Hill | ผู้ก่อตั้งและประธานบริหาร
  Andrew W. Hill เป็นผู้ร่วมก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่ของ Recall (ก่อนหน้านี้เรียกว่า Textile/Tableland) และเคยเป็น บ.อ.ศูนย์วิทยาศาสตร์ที่ CARTO ด้วยประสบการณ์ในด้านชีววิทยาและศาสตราจารย์ เขาทำงานในวงการซอฟต์แวร์คอมพิวเตอร์มานาน และได้รับปริญญาเอกในนิเวศวิทยาและวิวัฒนวิทยาจากมหาวิทยาลัยคอโลราโดแห่ง University of Colorado Boulder

• Michael Sena | ผู้ร่วมก่อตั้ง
  ไมเคิล เซน่า เป็นผู้ร่วมก่อตั้งและประธานบริหารของ 3Box ซึ่งสนับสนุนการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ดีขึ้นและสนับสนุนให้ข้อมูลเป็นธรรม โดยเขาได้ทำลายซิโลข้อมูลผ่าน Ceramic Network และเคยเป็นผู้ร่วมก่อตั้งของ Uport ที่พัฒนาเทคโนโลยีเพื่อป้องกันความเป็นส่วนตัวและเสถียร รวมถึงเพิ่มพูนระบบที่ไม่มีการกำหนด ก่อนหน้านี้เขาเคยเป็นพนักงานใน ConsenSys

• Sander Pick | โค-กั้ง
  Sander Pick เป็นผู้ร่วมก่อตั้งและ CTO ของ Recall (ก่อนหน้าเป็น Textile และ Tableland) และเคยเป็นวิศวกรซอฟต์แวร์ชาว senior ที่ Apple

นอกจากนี้ สมาชิกในทีมมาจากบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำและสถาบันวิจัยชั้นนำ มาพร้อมความเชี่ยวชาญที่ลึกซึ้งและประสบการณ์ทางปฏิบัติที่ร่วมด้วย ความหลากหลายและความมืออาชีพทำให้ Recall สามารถบรรลุความก้าวหน้าในเทคโนโลยี ผลิตภัณฑ์ และตลาด

สถานการณ์การจัดหาเงินทุน

รายละเอียดการทุนของการเรียกคืนคือ ดังนี้ (การทุนทั้งหมดเป็นก่อนการผสมพันธุ์; การทุนหลังการผสมพันธุ์ยังไม่เกิดขึ้น)

• ถึงวันที่ 4 เมษายน 2025 บริษัท Recall ได้ระดมทุนประมาณ 42 ล้านดอลลาร์
• นักลงทุนรวมถึง Multicoin Capital, Union Square Ventures, CoinFund, Placeholder, และหลายกลุ่มอื่น ๆ ที่มีชื่อเสียง

เทคโนโลยีหลักของการเรียกคืน

ระบบ AI เชิงดั้งเดิม พบกับความท้าทายสำคัญ เช่น ข้อจำกัดในการเปิดเผยข้อมูล การหาทางเชื่อถือ และความ collaboration ที่จำกัด ซึ่งกีดขวางการนำมาใช้และการเติบโตของเอเจ้นต์ AI บรรณาธิการถูกสร้างขึ้นเพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ เทคโนโลยีหลักของมันรวมถึง blockchain subnets ที่ถูกปรับให้เหมาะสำหรับเอเจ้นต์ AI Cognitive APIs และการจัดเก็บแบบกระจาย ว่าด้วยเทคโนโลยีเหล่านี้เป็นรากฐานที่แข็งแรงของแพลตฟอร์ม Recall ซึ่งให้การแก้ปัญหาโดยสร้างสรรค์ให้กับระบบ AI เชิงดั้งเดิม

แหล่งที่มา: https://docs.recall.network/intro

Recall Subnet

Recall ใช้เครือข่ายบล็อกเชนที่ถูกปรับแต่งเฉพาะสำหรับเอเจนต์ AI ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของโครงสร้างเทคโนโลยีของมัน การออกแบบนี้มุ่งเน้นการตอบสนองต่อความต้องการของเอเจนต์ AI สำหรับประสิทธิภาพการทำงานสูง ความล่าช้าต่ำ และความเชื่อถือได้ เทคโนโลยีบล็อกเชนช่วยให้ข้อมูลและธุรกรรมทั้งหมดไม่สามารถเปลี่ยนแปลงและสามารถตรวจสอบได้

ลักษณะที่ไม่มีส่วนกลางของเน็ตเวิร์กช่วยในการกำจัดจุดล้มเหลวเดียว ทำให้ระบบมีความปลอดภัยและมั่นคงมากขึ้น การออกแบบโมดูลาร์ที่มีอยู่ช่วยให้สามารถขยายขนาดได้อย่างยืดหยุ่นเพื่อให้เข้ากับเครือข่าย AI ของขนาดและความซับซ้อนต่างๆ

ยุทธวิธีหยุดชั่วคราวที่มีชั้นบ่งชั้นของ Recall ผสมผสานคุณสมบัติที่ดีที่สุดของวิธีที่มีอยู่ ทำให้สามารถมีชั้นบ่งชั้นที่มีอัลกอริทึมความเห็นของตนเองในขณะที่สืบราชความปลอดภัยจากชั้นบ่งชั้นหลัก โครงสร้างนี้เพิ่มประสิทธิภาพในการล่าช้าและทำให้สามารถขยายออกไปได้แนวนอนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ชั้นบ่งชั้นสามารถปรับแต่งสำหรับการใช้งานที่เฉพาะเจาะจง เช่น ภูมิภาคทางภูมิศาสตร์ ระดับบริการ คุณสมบัติ หรือประเภทข้อมูลต่าง ๆ

คอร์ของการเรียกคืนคือเครื่องจักรสถานะที่กำหนดเองซึ่งมีปฏิสัมพันธ์กับเครื่องยืนยันความเห็นที่ทำให้การทำซ้ำของสถานะบล็อกเชนที่สอดคล้องกันทั่วเครือข่ายย่อย Recall รวมการทำสัญญาบนเชน บริการนอกเชน และการคำนวณแบบไม่สม่ำเสมอพร้อมกับความเข้ากันได้กับเครื่องมือ Ethereum และการสนับสนุนสำหรับแอปพลิเคชันข้อมูลที่ประมวลผลอย่างหนัก

Cognitive APIs

Recall มีการเสนอ Cognitive APIs ที่ออกแบบมาสำหรับ AI agents ซึ่งช่วยให้การสังเกตและแบ่งปันความรู้เป็นไปได้ ซอฟต์แวร์พัฒนา Recall SDK, API, และปลั๊กอินของเฟรมเวิร์กช่วยให้เอเจนต์สามารถมีพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่เป็นของตัวเอง เช่น บันทึกการตัดสินใจ ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ และผลลัพธ์จากโมเดล

“Chain-of-Thought logs” ช่วยให้เอเจ้นต์ AI บันทึกรายการและยืนยันกระบวนการตัดสินใจของพวกเขา ช่วยเพิ่มความโปร่งใสและให้นักพัฒนาเครื่องมือสำหรับการแก้จุดบกพร่องและการปรับปรุง

การจัดเก็บแบบกระจาย

Recall ร่วมงานกับโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจาย เช่น Filecoin เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความปลอดภัยและทนทาน โดยใช้การจัดเก็บแบบกระจาย Recall ลดความเสี่ยงของจุดล้มเหลวเดียวและการเปลี่ยนแปลงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการจัดเก็บแบบกระจายแบบ传统 Filecoin’s distributed storage network มอบให้ Recall โซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่เชื่อถือได้และทนทาน ทำให้ความรู้และข้อมูลของเอเจนต์ AI ยังคงเก็บไว้อย่างปลอดภัยและสามารถเรียกดูได้ง่ายตลอดเวลา

ไม่เหมือนกับระบบที่พึ่งพาบนรหัสการลบของ Reed-Solomon, Recall ใช้รหัส Alpha Entanglement (AE) ซึ่งออกแบบมาเพื่อระบบกระจาย รหัส AE สร้างความซ้ำซ้อนด้วยความต้องการที่น้อยที่สุดของพื้นที่จัดเก็บ ปรับปรุงความสมบูรณ์ของข้อมูลผ่านการผสมบล็อก และกู้คืนบล็อกข้อมูลที่สูญหายได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องสร้างข้อมูลปริมาณมาก วิธีการนี้ลดต้นทุนการซ่อมแซมและเพิ่มขีดสมรรถนะ แม้ในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงบ่อย

รหัส Alpha Entanglement ที่ใช้โดย Recall ให้ประโยชน์ที่โดดเด่นในแง่ของประสิทธิภาพการจัดเก็บและค่าใช้จ่ายในการซ่อมแซมเมื่อเทียบกับรหัสการลบ Reed-Solomon แบบดั้งเดิม แม้ว่ารหัส Reed-Solomon จะปกป้องข้อมูลโดยการสร้างบล็อกข้อมูลเพิ่มเติม แต่มักจะต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลจํานวนมาก ในทางตรงกันข้ามรหัส AE สร้างความซ้ําซ้อนโดยใช้พื้นที่เก็บข้อมูลน้อยลงโดยการ "พัวพัน" ข้อมูลและบล็อกที่ซ้ําซ้อนภายในโครงสร้างตาข่ายหลายมิติซึ่งจะช่วยเพิ่มความสมบูรณ์ของข้อมูล

นอกจากนี้เมื่อบล็อกข้อมูลหายไป รหัส Reed-Solomon จำเป็นต้องสร้างข้อมูลปริมาณมากซึ่งทำให้มีค่าซ่อมแซมสูง ในทางตรงกันข้าม รหัส AE สามารถกู้คืนบล็อกข้อมูลที่สูญหายได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่จำเป็นต้องสร้างข้อมูลใหม่อย่างมาก ซึ่งทำให้ลดค่าซ่อมแซมและเสถียรภาพของระบบมีประสิทธิภาพมากขึ้น รหัส AE เหมาะสำหรับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนไปอย่างไดนามิก รองรับการเข้าถึงแบบสุ่มและการซ่อมแซมแบบกระจาย ทำให้เพิ่มประสิทธิภาพทั้งในด้านการจัดเก็บข้อมูลและความพร้อมใช้งานข้อมูล

แหล่งที่มา:https://www.awcloud.com/3778.html

Recall Technical Features

ความยืดหยุ่น

สถาปัตยกรรมของ Recall ได้รับการออกแบบโดยคํานึงถึงความสามารถในการปรับขนาดซึ่งรองรับเครือข่ายตัวแทน AI ขนาดใหญ่ กลไกการจัดเก็บข้อมูลที่ยืดหยุ่นช่วยให้เจ้าหน้าที่สามารถปรับกลยุทธ์การจัดเก็บข้อมูลแบบไดนามิกได้ตามต้องการ และทริกเกอร์ฟังก์ชันช่วยให้สามารถประมวลผลตามเหตุการณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้สภาพแวดล้อมการดําเนินการที่ตรวจสอบได้ของ Recall ช่วยให้มั่นใจได้ว่าตัวแทนจะทํางานอย่างถูกต้องและสม่ําเสมอรักษาประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือสูงแม้ในขณะที่เครือข่ายขยายตัว

• การจัดการปริมาณข้อมูลที่มาก: กลไกการจัดเก็บข้อมูลที่สามารถปรับเปลี่ยนของ Recall ช่วยให้ตัวแทน AI สามารถปรับใช้ทรัพยากรและประสิทธิภาพในการประมวลผลเมื่อมีการจัดการกับชุดข้อมูลที่มาก ตัวอย่างเช่น ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน ตัวแทน AI สามารถปรับกลยุทธ์การจัดเก็บและประมวลผลตามการไหลของข้อมูลแบบเรียลไทม เพื่อรักษาปฏิบัติการที่มีประสิทธิภาพ
• งานคำนวณแบบกระจาย: ฟังก์ชันการเรียกคืนของ Recall ช่วยให้การตอบสนองเร็วขึ้นในการประมวลผลที่ขับเคลื่อนโดยเหตุการณ์ หากมองในแง่ของงานคำนวณแบบกระจาย ตัวอย่างเช่น ในระบบติดตามแบบเรียลไทม์ เอเจ้นต์ AI สามารถตอบสนองต่อเหตุการณ์อย่างรวดเร็ว ประกันการประมวลผลข้อมูลและการวิเคราะห์ทันเวลาสำหรับความเชื่อถือได้ของระบบ

ความสามารถในการทำงานร่วมกัน

การเรียกคืนช่วยให้การทํางานร่วมกันและการสื่อสารระหว่างตัวแทน AI ต่างๆ ซึ่งเป็นคุณลักษณะสําคัญของกรอบทางเทคนิค ด้วยอินเทอร์เฟซและโปรโตคอลที่เป็นมาตรฐาน Recall ช่วยให้ตัวแทน AI ต่างๆ ทํางานร่วมกันได้อย่างราบรื่น แบ่งปันความรู้และทรัพยากร การทํางานร่วมกันนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของระบบและวางรากฐานสําหรับระบบมัลติเอเจนต์ที่ซับซ้อน

• ระบบหลายหน่วยงานที่ร่วมมือ: ในระบบหลายหนวยงานที่ซับซ้อน Recall's สามารถใช้งานได้ เช่น ในระบบโลจิสติกส์ที่ฉลาด เอเจ้นต์ AI หลายตัวสามารถทำงานร่วมกันในการจัดการสินค้าคงคลัง การวางแผนเส้นทาง และงานส่งมอบ เพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม
• การประยุกต์ใช้งาน跨ดําน้ำ: ความสามารถในการทํางานร่วมกันของ Recall สนับสนุนการทํางานร่วมกันระหว่างเอเยนต์ AI ในวงการต่าง ๆ ตัวอย่างเช่นในด้านสุขภาพและการเงิน เอเยนต์ AI สามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลและความรู้ เพื่อให้มีการสนับสนุนในการตัดสินใจที่ครอบคลุมมากขึ้น

Real-time Observability

Recall ให้สมบัติ AI เครื่องหน้าเรียลไทม์การตรวจสอบและสมบูรณ์ โดยใช้ Cognitive APIs และ เทคโนโลยีบล็อกเชน การกระทำและกระบวนการตัดสินใจของเอเจนต์สามารถถูกบันทึกและตรวจสอบได้ทันที การสังเกตเรียลไทม์นี้เพิ่มประสิทธิภาพในการโปร่งใสของระบบ โดยให้นักพัฒนาและผู้ใช้ได้รับข้อเสนอแนะทันทีซึ่งช่วยในการระบุและแก้ไขปัญหาอย่างรวดเร็ว

• การสนับสนุนการตัดสินใจแบบเรียลไทม์: ในสถานการณ์การตัดสินใจที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว Recall's real-time observability รักษาให้แน่ใจว่าการกระทำของตัวแทน AI และกระบวนการตัดสินใจถูกดูแลและตรวจสอบทันที เพื่อตัวอย่าง เช่น ในระบบขับอัตโนมัสตัวแทน AI สามารถบันทึกและตรวจสอบกระบวนการตัดสินใจของตนในขณะเดียวกัน เพื่อรักษาความปลอดภัยและความเชื่อถือได้อย่างแท้จริง
• การปรับปรุงระบบและการแก้จุดบัดบัว: นักพัฒนาสามารถใช้ความสามารถในการดูแลระบบแบบเรียลไทม์ของ Recall เพื่อระบุจุดบกพร่องในระบบและแก้ไขโดยรวดเร็ว ตัวอย่างเช่นในระบบบริการลูกค้าอัจฉริยะ นักพัฒนาสามารถตรวจสอบการดำเนินการของเอเจนต์ AI ในเรียลไทม์ ปรับปรุงประสิทธิภาพและเวลาตอบสนองของพวกเขา

การวิเคราะห์ตลาดและการแข่งขัน

Recall ตั้งตัวเองเป็นผู้นำในเศรษฐกิจ AI agent และกลุ่มสตอเรจที่ไม่มีการจัดเก็บข้อมูล โดยมีเป้าหมายที่จะเป็นแพลตฟอร์มสำคัญสำหรับการทำงานร่วมกับ AI agent และธุรกรรม ซึ่งเป็นเทคโนโลยี AI agent ที่ก้าวหน้าอย่างรวดเร็วและมีฉากที่หลากหลาย โครงสร้างที่ไม่มีการจัดเก็บข้อมูลและสิทธิของเศรษฐกิจของ Recall มุ่งเน้นที่จะส่งเสริมการเติบโตที่ยั่งยืนในเศรษฐกิจ AI agent

ข้อดีในการแข่งขัน

• การกระจายอำนาจ: กรอบงานที่กระจายอำนาจของ Recall ทำให้มั่นใจได้ในเรื่องความปลอดภัยของข้อมูลและความโปร่งใส ลดความเสี่ยงจากจุดเสียเดียวในระบบที่มีลักษณะกึ่งกลาง สิ่งนี้มีประโยชน์เป็นพิเศษในสาขาอุตสาหกรรมเช่นการเงินและสุขภาพ ที่ความปลอดภัยของข้อมูลมีความสำคัญ
• เครื่องสิ่งกระตุ้นทางเศรษฐกิจ: ระบบสร้างแรงกระตุ้นสำหรับเอเจ้นต์ AI ผ่านการทำธุรกรรมความรู้ในแง่เศรษฐกิจ เสริมกำลังใจให้นักพัฒนาและธุรกิจมีส่วนร่วมอย่างใจเยี่ยมในการพัฒนาระบบนิเวศ ระบบสิ่งกระตุ้นนี้ส่งเสริมการไหลของความรู้โดยอิสระและสนับสนุนให้เศรษฐกิจของเอเจนต์ AI เติบโต
• การนำเทคโนโลยีชั้นนำ: การออกแบบที่ปรับปรุงของ Recall ที่ใช้เทคโนโลยีบล็อกเชน ให้ความเชื่อถือได้สูงและประสิทธิภาพสูง การออกแบบแบ่งส่วนและยืดหยุ่นทำให้สามารถปรับตัวได้กับเครือข่าย AI ของตัวแทนที่มีขนาดและความซับซ้อนต่างกัน

เปรียบเทียบแพลตฟอร์มจัดเก็บข้อมูลแบบกระจาย

Recall, with its blockchain subnet optimization, offers unique features for AI agent collaboration and knowledge exchange. In contrast, platforms like Eliza, GAME, and AutoGen emphasize multi-agent collaboration and task management, while LangGraph and CrewAI focus on complex logic processes and team collaboration. Recall is primarily used for storing and sharing AI agent knowledge, whereas other platforms are geared towards enterprise-level task management, team collaboration, and lightweight multi-agent orchestration. Both Recall and other platforms utilize strong encryption to protect user data; however, Recall further enhances data security by integrating blockchain technology for enhanced privacy protection. Moreover, Recall’s integration with the Filecoin blockchain ensures data transparency and immutability, unlike other platforms that do not utilize blockchain technology directly. In terms of data control, Recall and other platforms offer high levels of user control, but Recall enhances data trustworthiness through blockchain technology. Performance-wise, Recall offers moderate upload/download speeds, high throughput, and good scalability, while other platforms excel in collaboration and task management. These combined advantages give Recall a distinct competitive edge in the AI agent domain.

เปรียบเทียบกับแพลตฟอร์มเอไอเอเจนต์

การออกแบบที่ปรับให้เหมาะสมกับบล็อกเชนของ Recall มอบคุณสมบัติที่เป็นเอกลักษณ์สําหรับการทํางานร่วมกันของตัวแทน AI และการแลกเปลี่ยนความรู้ ซึ่งมอบข้อได้เปรียบที่สําคัญในด้านความโปร่งใสของข้อมูลและความไม่เปลี่ยนแปลง แอปพลิเคชันหลักคือการจัดเก็บและแบ่งปันความรู้เกี่ยวกับตัวแทน AI ในขณะที่แพลตฟอร์มเช่น Eliza, GAME และ AutoGen มุ่งเน้นไปที่การทํางานร่วมกันแบบหลายตัวแทนและการจัดการงานทําให้เหมาะสําหรับงานระดับองค์กรการทํางานร่วมกันเป็นทีมและการประสานหลายตัวแทนที่มีน้ําหนักเบา แม้ว่าทั้ง Recall และแพลตฟอร์มอื่น ๆ จะให้การปกป้องความเป็นส่วนตัวที่แข็งแกร่ง แต่ Recall มีการควบคุมข้อมูลและความโปร่งใสที่เหนือกว่าโดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการรวมบล็อกเชนเพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของข้อมูล ความโดดเด่นนี้ทําให้ Recall ได้เปรียบในการแข่งขันที่สําคัญในภาคตัวแทน AI

การพัฒนานิเวศวิธี

วิวัฒนธรรมเทคโนโลยี

เซรามิก

• มีนาคม 2020: โครงการเซรามิกถูกเริ่มต้นโดยไมเคิล เซน่า ผู้ร่วมก่อตั้งพื้นฐานฐานข้อมูลแบบกระจาย 3Box
• 27 มกราคม 2021: Ceramic ได้เปิดตัว Clay testnet ซึ่งเป็นขั้นตอนที่สำคัญสำหรับการ implement mainnet
• มีนาคม 2021: เครือข่ายหลัก Ceramic Fire ได้เปิดตัว มาพร้อมการปรับปรุงประสิทธิภาพ ระบบค้นพบพีอาร์ที่ไม่มีส่วนรวมอย่างเต็มที่ การตรวจสอบเครือข่าย และการแก้ไขข้อบกพร่องต่างๆ
• ตุลาคม 2021: ผลิตภัณฑ์เซรามิคได้รับการปรับปรุงเพิ่มเติมในด้านประสิทธิภาพและการขยายเครือข่ายเพื่อให้เหมาะสมกับนักพัฒนาและแอปพลิเคชันมากขึ้น

Textile ThreadDB

• กรกฎาคม 2019: Textile นำเสนอ ThreadDB, ฐานข้อมูล P2P แบบ serverless ที่สร้างขึ้นบน Libp2p
• กุมภาพันธ์ 2020: ความสามารถของ ThreadDB ถูกขยายเพื่อรองรับช่วงหลากหลายของตัวเลือกการจัดเก็บข้อมูลและการจัดการข้อมูลที่ไดนามิกมากขึ้น
• มิถุนายน 2021: มีการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานทางด้านประมวลผลข้อมูลที่ทำให้ ThreadDB มีประสิทธิภาพในการเก็บข้อมูลและดึงข้อมูล
• 9 มกราคม 2023: โครงสร้างพื้นฐาน Hub ของ Textile ถูกยกเลิกการให้บริการ ทำให้ข้อมูล ThreadDB และ Bucket ไม่สามารถใช้งานได้

พัฒนาการทางเทคโนโลยีเหล่านี้เป็นรากฐานที่แข็งแรงสำหรับการพัฒนาและการรวมระบบของแพลตฟอร์ม Recall

เหตุการณ์สำคัญ

• กุมภาพันธ์ 2025: เส้นใยและเซรามิกผสมกันเพื่อเปิดตัว Recall
• มีนาคม 2025: มูลนิธิการเรียกคืนถูกสร้างขึ้น
• มีนาคม 2025: ทดสอบ Recall testnet เริ่มเปิดให้บริการ ดึงดูดผู้เข้าร่วมมากกว่า 60,000 คน และสfacilitating มากกว่า 400,000 ธุรกรรม
• มีนาคม 2025: Recall ได้เริ่มต้นโปรแกรมรางวัล Surge เพื่อกระตุ้นความสนใจของผู้ใช้ในการแข่งขันของตัวแทน การมีส่วนร่วมของชุมชน และการเรียนรู้ภายในนิเวศน์ตัวแทน AI

แหล่งที่มา: Gate.io

โปรแกรมรางวัล Surge

ในเดือนมีนาคม Recall ได้เปิดตัวโปรแกรมคะแนนชุมชน Surge จนถึงตอนนี้มีผู้ใช้กว่า 125,000 คนเข้าร่วม ได้คะแนนผ่านการแข่งขัน AI งานสังคม และความท้าทายต่าง ๆ Surge ได้ขยายกลุ่มชุมชนของ Recall ไปสู่ผู้ติดตาม 225,000 คนบน X และสมาชิก 125,000 คนบน Discord นี่คือวิธีที่จะเข้าร่วมโปรแกรมรางวัล Surge

• เยี่ยมชมเว็บไซต์ Recall Surge: สร้างโปรไฟล์ของคุณที่ points.recall.network
• Earn points by completing tasks: Accumulate points by engaging in community tasks on platforms like Absinthe, Galxe, and Zealy (Kaito coming soon). Tasks include social media activities, meme creation, network usage, and referrals.
• เข้าร่วมการแข่งขันของตัวแทน: เข้าร่วมในฐานะผู้สร้างหรือผู้ใช้ในการแข่งขันของตัวแทน ผู้สร้างได้คะแนนโดยการลงทะเบียน เข้าแข่งขัน และประสบความสำเร็จในการแข่งขัน ในขณะที่ผู้ใช้คนอื่น ๆ ได้คะแนนโดยการเสนอการแข่งขัน ลงคะแนนเสียง และทำนายผู้ชนะ
• ตรวจสอบตารางคะแนน: เมื่อคุณได้รับคะแนน ให้ปีนขึ้นบนตารางคะแนน Surge เพื่อโชว์ความช่วยเหลือของคุณในการ Recall
• อ้างชีพคนอื่น: ได้รับส่วนลดเพิ่มเติมจากการอ้างอิงผู้อื่น ได้รับ 10% ของคะแนนเก็บตลอดชีวิตของพวกเขา

การวิเคราะห์ความเสี่ยง

ความเสี่ยงทางเทคนิค

การใช้เทคโนโลยีเครือข่ายบล็อกเชนของ Recall นำเสนอความกระจายและประโยชน์ด้านความปลอดภัย แต่ก็ยังมีความท้าทายในด้านประสิทธิภาพและความยืดหยุ่น เมื่อเครือข่าย AI agent ขยายตัวและปริมาณธุรกรรมเพิ่มขึ้น การแข่งขันที่เป็นจุดอ่อนในความเร็วในการประมวลผลและความจุอาจทำให้ประสิทธิภาพของระบบลดลง ส่งผลกระทบต่อประสบการณ์ของผู้ใช้

สัญญาอัจฉริยะเป็นส่วนสำคัญของโครงการ Recall อย่างไรก็ตามอาจมีจุดอ่อนที่สามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้ ซึ่งอาจส่งผลให้ข้อมูลถูกเข้าถึงโดยไม่ถูกต้อง สูญเสียสินทรัพย์ หรือภัยคุกคามระบบ ความซับซ้อนของสัญญาอัจฉริยะยังทำให้การพัฒนาและตรวจสอบเกิดความซับซ้อน และปัญหาใด ๆ อาจทำให้ความน่าเชื่อถือของโครงการลดลง

ความเสี่ยงในตลาด

เศรษฐกิจตลาดเชื้อสาย AI ยังเป็นระบบที่กำลังเจริญและยังไม่เต็มที่ ความต้องการของตลาดที่ไม่แน่นอนและความยอมรับที่เปลี่ยนแปลงอาจส่งผลกระทบต่อความเข้าถึงของตลาดและความสำเร็จทางธุรกิจของ Recall หากการรับรู้และความต้องการของตลาดต่ำกว่าที่คาดหวัง Recall's การเติบโตและความกำไรอาจถูกจำกัด

เมื่อเทคโนโลยี AI และบล็อกเชนก้าวหน้า การแข่งขันก็เพิ่มมากขึ้น รีคอลต้องเผชิญกับความท้าทายจากแพลตฟอร์ม AI อื่น ๆ และโครงการเก็บข้อมูลที่กระจายศูนย์ที่อาจมีความได้เปรียบในเทคโนโลยี ทรัพยากร และตลาด ซึ่งอาจเป็นอันตรายต่อตำแหน่งทางการตลาดของรีคอล

ความเสี่ยงทางกฎหมาย

ความเสี่ยงด้านกฎระเบียบของ Decentralized Storage: เทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายอํานาจช่วยเพิ่มความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล แต่ก็ก่อให้เกิดความท้าทายด้านกฎระเบียบด้วย เนื่องจากข้อมูลถูกกระจายไปทั่วโหนดเครือข่ายการจัดการข้อมูลแบบดั้งเดิมและวิธีการตรวจสอบจึงยากที่จะนําไปใช้ ตัวอย่างเช่นแพลตฟอร์มเช่น IPFS และ Filecoin นั้นยอดเยี่ยมในการรับรองความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและต่อต้านการเซ็นเซอร์ แต่ยังสามารถใช้เพื่อจัดเก็บเนื้อหาที่ผิดกฎหมายหรือหลีกเลี่ยงการกํากับดูแลด้านกฎระเบียบ หลายประเทศมีกฎระเบียบที่คลุมเครือเกี่ยวกับแพลตฟอร์มการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายอํานาจซึ่งสร้างความเสี่ยงในการปฏิบัติตามข้อกําหนดสําหรับธุรกิจ บางภูมิภาคอาจกําหนดให้บริษัทต่างๆ ต้องรับรองความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับของข้อมูลและความถูกต้องตามกฎหมาย ซึ่งเทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายอํานาจแบบดั้งเดิมอาจไม่รองรับได้ง่าย

ความเสี่ยงด้านกฎระเบียบของธุรกรรมตัวแทน AI: ธุรกรรมที่เกี่ยวข้องกับตัวแทน AI ทําให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลทรัพย์สินทางปัญญาและความปลอดภัยของธุรกรรมซึ่งอาจเปิดเผยต่อกฎระเบียบที่เข้มงวด ความเป็นอิสระและความซับซ้อนของตัวแทน AI ทําให้การกระทําของพวกเขายากที่จะคาดการณ์และควบคุมทําให้การกํากับดูแลด้านกฎระเบียบซับซ้อนขึ้น ตัวแทน AI สามารถใช้ในการโจมตีทางวิศวกรรมสังคมหรือการฉ้อโกงทางการเงินเสี่ยงต่อการละเมิดข้อมูลหรือการสูญเสียทรัพย์สิน ตัวอย่างเช่น ในปี 2024 ผู้ใช้สกุลเงินดิจิทัลใช้ประโยชน์จากวิศวกรรมสังคมเพื่อจัดการกับตัวแทน AI Freysa ซึ่งรวมเข้ากับบล็อกเชนพื้นฐาน ในการโอนเงิน 50,000 ดอลลาร์ไปยังบัญชีของพวกเขา เหตุการณ์นี้เน้นย้ําถึงความเป็นไปได้ที่ตัวแทน AI จะถูกนําไปใช้ในทางที่ผิดในกรณีที่ไม่มีกฎระเบียบและการป้องกันที่มีประสิทธิภาพซึ่งเป็นภัยคุกคามด้านความปลอดภัยที่สําคัญ

ทิศทางอนาคต

อนาคตของ Recall เน้นการขยายเทคโนโลยี การสร้างนิเวศวิถี การประยุกต์ใช้งานในหลายๆ ด้าน และโครงการที่มีการสนับสนุนจากชุมชน

สำหรับการขยายขยายทางเทคโนโลยี Recall กำลังพัฒนาเลเยอร์อาจารย์ระดับพื้นฐานที่ทำให้เอเจนต์ล้างล้างการพิสูจน์ความฉลาดและเปลี่ยนแปลงความรู้ บล็อกเชนของ Recall ไม่เพียงเพียงทำให้เอเจนต์สามารถสาธิตความฉลาดอย่าง客观แต่ยังมีโครงสร้างพื้นฐานที่ปลอดภัยและมีคุณต่างที่มีต้นทุนต่ำสำหรับการสนับสนุน AI ที่ร่วมมือรุกุกือนรุกในรุกุนรุกุนรุกุนรุกุนรุกุนรุกุนรุกุนรุกุนรุกุนรุกุนรุกุนรุกุนรุกุนรุกุนรุกุนรุกุนรุกุนรุกุนรุกุนรุกุน

ในการสร้างระบบนิเวศน์ Recall มีเป้าหมายที่จะดึงดูดนักพัฒนาและธุรกิจมากขึ้นในนิเวศน์ของมันเพื่อบุคคลิกเศรษฐกิจ AI โดยการให้เครื่องมือพัฒนาที่มีประสิทธิภาพ การสนับสนุนโครงสร้าง และแพลตฟอร์มสหรัฐซอร์สสำหรับการทำงานร่วมกัน Recall มุ่งหวังที่จะลดอุปสรรคในการเข้าร่วมสำหรับการพัฒนาเอเจนต์ AI และส่งเสริมการมีส่วนร่วมที่กว้างขึ้น ผ่านทาง Recall เอเจนต์สามารถร่วมมือกันโดยการแลกเปลี่ยนความรู้และทักษะ โดยการเติบโตอัจฉริยะเมื่อมีเอเจนต์มากขึ้น Recall ยังจะสำรวจรูปแบบการปกครอง เช่น DAOs เพื่อเสริมความมุ่งมั่นในชุมชนและความยั่งยืนของโครงการ

ในแอปพลิเคชันข้ามโดเมน Recall จะสํารวจการใช้เทคโนโลยีใน IoT ห่วงโซ่อุปทาน การดูแลสุขภาพ และพื้นที่อื่นๆ การรวมการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายอํานาจเข้ากับเทคโนโลยีบล็อกเชนสามารถเพิ่มความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความต้านทานต่อการเซ็นเซอร์ในภาคส่วนเหล่านี้ ตัวอย่างเช่น, ใน IoT, Recall สามารถนําเสนอโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลและการแบ่งปันข้อมูลที่ปลอดภัยระหว่างอุปกรณ์; ในห่วงโซ่อุปทานสามารถรับประกันความโปร่งใสของข้อมูลและการตรวจสอบย้อนกลับปรับปรุงประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือของห่วงโซ่อุปทานทั้งหมด ในการดูแลสุขภาพตัวแทนการวางแผนอาหารสามารถรับการปรับอาหารจากตัวแทนการจัดการโรคเบาหวานเพื่อให้มั่นใจว่าคําแนะนําส่วนบุคคล กรณีการใช้งานเริ่มต้นเหล่านี้เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของศักยภาพของ Recall

สุดท้ายที่สำคัญในกิจกรรมที่มีการเคลื่อนไหวจากชุมชน Recall จะสนับสนุนการพัฒนาที่ยั่งยืนผ่านการบริหารจัดการชุมชนและการพัฒนาโอเพ่นซอร์ส โดยการนำเสนอสิทธิแลกเปลี่ยนเช่น โปรแกรมการแลกเปลี่ยนคะแนน และการนำเข้าโมเดลการพัฒนาที่มีการเคลื่อนไหวจากชุมชน Recall มีเป้าหมายที่จะเพิ่มผู้พัฒนาและผู้ใช้ในการสร้างนิเวศ สร้างชุมชนที่มีชีวิตชีวา และที่สำคัญยังการสร้างชุมชนที่สามารถดูแลเองได้อย่างยั่งยืน วิธีนี้จะทำให้นวัตกรรมเทคโนโลยีเร่งรัดและรับรองความมั่นคงระยะยาวของโครงการ

สรุป

Recall เป็นแพลตฟอร์มการกระจายอํานาจที่เป็นนวัตกรรมใหม่ที่นําเสนอการทํางานร่วมกันใหม่และกรอบแรงจูงใจทางเศรษฐกิจสําหรับตัวแทน AI ผ่านเทคโนโลยีบล็อกเชน มันจัดการกับความท้าทายที่ระบบ AI แบบดั้งเดิมต้องเผชิญในแง่ของความโปร่งใสของข้อมูลกลไกความไว้วางใจและการทํางานร่วมกันซึ่งเป็นรากฐานที่มั่นคงสําหรับการเติบโตของเศรษฐกิจตัวแทน AI เทคโนโลยีหลักของ Recall ได้แก่ เครือข่ายย่อยบล็อกเชนที่ปรับให้เหมาะสมกับตัวแทน AI, Cognitive API และเทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายอํานาจ เพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัยของข้อมูล ความโปร่งใส และความทนทาน แอปพลิเคชันของ Recall ครอบคลุมทั้งการเงิน การดูแลสุขภาพ การศึกษา IoT และอื่นๆ ซึ่งให้ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่เพิ่มขึ้นและการต่อต้านการเซ็นเซอร์ แม้จะเผชิญกับความเสี่ยงและความท้าทายทางเทคโนโลยีตลาดและกฎระเบียบ แต่ Recall ก็มีทิศทางในอนาคตที่ชัดเจนรวมถึงการขยายตัวทางเทคโนโลยีการสร้างระบบนิเวศแอปพลิเคชันข้ามโดเมนและความพยายามที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน ความพยายามเหล่านี้ทําให้ Recall กลายเป็นผู้เล่นหลักในการพัฒนาเศรษฐกิจตัวแทน AI และเทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายอํานาจ ซึ่งเป็นรากฐานที่แข็งแกร่งสําหรับสังคมอัจฉริยะที่เปิดกว้าง ครอบคลุม และยั่งยืน