Кінець року, і всі капітали прогнозують тренди на наступний рік. Але я помітив один феномен — красиві звіти про тренди легко поширюються, а справжні розробники, які беруться за справу, розгублено дивляться на ці прогнози.

Наприклад, команда досліджень у криптоіндустрії відомого венчурного фонду недавно запропонувала три напрямки: ітерація методології досліджень AI, визначення ролі агентів, а також структура витрат відкритої мережі. Звучить високотехнічно, але при детальному розгляді — це три нагальні технічні задачі, які потрібно вирішити.

Замість повторювати чужі висновки, краще сприймати це як список технічних вимог. Якщо ви також вважаєте, що майбутня екосистема Web3 буде рухатися завдяки складній співпраці між AI-агентами, то вже зараз потрібно розробити базовий протокол, системну архітектуру та механізм ціннісного циклу. Сьогодні мова йде про практичні технічні рішення для цих трьох викликів.

**Побудова "вкладеної" рамки співпраці AI**

Існуючі рамки AI-агентів вирішують проблему "як кілька агентів спілкуються", але чесно кажучи, вони все ще мають лінійний або деревоподібний процес виконання. Справжній прорив — у "вкладених агентів" — більш реалістичній моделі екосистеми дослідницької команди: агенти спостерігають один за одним, оцінюють, стримують і оптимізують один одного.

Для цього потрібен зовсім інший спосіб системного мислення. Головне — створити "рівень метаоцінки" — спеціальні аудитори-агенти. Їхній інженерний підхід до підказок не зосереджений на самих завданнях, а на строгості методології, логічних недоліках і інноваційних аспектах. Ці агенти не дають кінцеву відповідь, а формують структуровану оцінку.