В истории технологических достижений было много переломных моментов, когда доминирующий нарратив внезапно менялся. Похоже, что 2025 год движется именно в этом направлении и, вероятно, запомнится как год, когда «идея автономных AI-агентов» перестала быть мысленным экспериментом и начала превращаться в функционирующую экосистему.
Другими словами, вместо монолитных моделей, пытающихся делать всё самостоятельно, будущее всё больше напоминает сеть небольших специализированных агентов, которые могут бесшовно взаимодействовать между собой в различных отраслях, устройствах и даже блокчейнах (эту концепцию уже называют «Internet of Agents»).
Формируется реальная, функционирующая IoA-вселенная
Концепция Internet of Agents (IoA) предлагает открытую, совместимую структуру, в которой автономные AI-сущности, созданные разными командами, обученные на различных данных и предназначенные для разных задач, могут находить друг друга, сотрудничать и совершать транзакции.
Sponsored
В такой системе один агент может специализироваться на финансовом моделировании, другой — на обзоре медицинской литературы, третий — на оптимизации логистики, и все они могут быть объединены в децентрализованную, совместную сеть без каких-либо препятствий.
Эта концепция настолько убедительна, что консалтинговый гигант Gartner считает: к 2028 году примерно одно из трёх корпоративных приложений будет работать на базе агентов, а 15% ежедневных цифровых задач для работников умственного труда будут выполняться с помощью IoA-фреймворков.
Экономия затрат, обеспечиваемая этой технологией, уже впечатляет: ранние эксперименты в издательском деле, IT-менеджменте и поддержке клиентов показали, что AI-агенты могут снизить производственные расходы более чем на 90%, обеспечивая при этом результат в 50 раз быстрее традиционных рабочих процессов.
Технический директор Microsoft Кевин Скотт даже предсказал, что в течение следующих 36 месяцев будет более 1,3 миллиарда активных агентов — поразительный скачок по сравнению с «миллионами», зафиксированными в начале этого года.
Наконец, стоит отметить, что приведённые выше цифры глубоко интегрированы в основную структуру совместимости, управляемую Model Context Protocol (MCP) (поддерживается OpenAI, Microsoft и Google DeepMind и должен стать лингва-франка экономики IoA).
Параллельно Cisco и другие инфраструктурные игроки также разрабатывают квантово-устойчивые, децентрализованные коммуникационные уровни, чтобы обеспечить безопасность и масштабируемость этих сетей. Однако по сути вопрос уже не в том, реализуется ли мечта об IoA, а в том, насколько быстро сможет созреть её архитектура.
Source: Depositphotos Вступая в игру
На этом фоне Coral Protocol воплощает видение IoA-вселенной в реальность. Базирующийся в Лондоне проект позиционирует себя не как очередной поставщик large language model (LLM), а как оркестратор агентов, предлагая открытый, децентрализованный инфраструктурный слой, который позволяет разным агентам находить, проверять и сотрудничать друг с другом.
Элегантность подхода Coral заключается в том, чего он избегает. Вместо того чтобы вкладывать ресурсы в крупные модели с миллиардами параметров, проект делает ставку на горизонтальное масштабирование — философия, которая недавно принесла результаты, вызвавшие удивление как в AI-, так и в крипто-сообществе.
На печально известном сложном бенчмарке GAIA от Meta мультиагентная «мини-модель» Coral показала точность более 40%. Для тех, кто не знает: GAIA считается крайне сложным набором из примерно 450 трудных вопросов, имитирующих реальные задачи, требующие глубоких исследований и рассуждений. Этот тест настолько сложен, что даже GPT-4 исторически показывал лишь около 15% правильных ответов на этом бенчмарке.
Успех Coral перекликается с более ранними исследованиями NVIDIA, которые показали, что небольшие языковые модели, при грамотном использовании, могут конкурировать с крупными аналогами без потери скорости или стоимости.
Строим Internet of Agents — хакатон за хакатоном
Хотя бенчмарки важны, Coral также позаботился о том, чтобы его технология была доступна для широкого сообщества разработчиков и внедрения. В начале этого года проект стал со-спонсором «Raise Your Hack» на RAISE Summit в Париже, где разработчики экспериментировали с мультиагентными приложениями на инфраструктуре Coral.
Импульс, полученный на этом мероприятии, затем перерос во что-то большее — Internet of Agents Hackathon, который будет организован в партнерстве между Coral, Lablab.ai и экосистемой Solana.
Мероприятие, запланированное на эту осень в Нью-Йорке, предложит призовой фонд в $100,000 и бросит вызов участникам: создать приложения, которые не только демонстрируют сотрудничество агентов, но и интегрируются с блокчейн-платежными системами.
Взгляд в будущее
Если прогнозы верны, к концу десятилетия наш цифровой мир будет насчитывать миллиарды агентов. Некоторые будут развернуты корпорациями, некоторые — стартапами, другие — отдельными разработчиками. Главное, чтобы они могли общаться, торговать и учиться друг у друга.
Если 2025 год запомнится как год, когда Internet of Agents стал реальностью, то Coral наверняка будет причастен к этой истории.
Ознакомьтесь с популярными крипто-новостями DailyCoin:
Ripple CTO демонстрирует XRP MasterCard; Ждать ли $7 Moonshot?
Крипторынок на распутье: ончейн-индикаторы расходятся
Люди также спрашивают:
Internet of Agents (IoA) — это новая структура, в которой специализированные автономные AI-агенты взаимодействуют, сотрудничают и совершают транзакции между отраслями, устройствами и блокчейнами.
В отличие от крупных монолитных AI-моделей, IoA фокусируется на сетях небольших специализированных агентов, которые работают вместе, обеспечивая большую эффективность, масштабируемость и совместимость.
IoA обеспечивает более быстрые рабочие процессы, снижение затрат, междисциплинарное сотрудничество и децентрализованные операции, потенциально позволяя выполнять значительную часть корпоративных задач в ближайшем будущем.
Агенты находят и проверяют друг друга с помощью совместимых протоколов, таких как Model Context Protocol (MCP), и могут выполнять взаимодополняющие задачи в финансах, логистике, исследованиях и других сферах.
Ранние примеры использования включают издательское дело, IT-менеджмент, поддержку клиентов, финансовое моделирование, обзор медицинской литературы и оптимизацию логистики, где AI-агенты значительно повышают эффективность.
