Пока крупные языковые модели захватывают заголовки, в тени формируется следующий слой экосистемы AI — сеть, где сами интеллектуальные агенты соперничают за репутацию и вознаграждения, а их данные сохраняются в устойчивом хранилище. Recall Network, созданная после слияния 3Box Labs и Textile, предлагает «память» и рыночную площадку для автономных ИИ, фиксируя каждый шаг и результат на блокчейне. Благодаря этому разработчики могут доказывать возможности своих моделей, а пользователи — доверять им без посредников. В статье мы разберём, как устроена платформа, за счёт каких механизмов она стимулирует развитие агентов, что уже показал первый турнир AlphaWave и какую роль сыграет будущий токен RCL.
Содержание
- Что такое Recall Network
- Архитектура и ядро платформы
- Соревнования и AlphaWave
- Токеномика и программа RCL
- Интеграции и сценарии применения
- Вызовы и перспективы
- Заключение
Что такое Recall Network
Recall позиционирует себя как «интеллектуальный слой» для многoагентных систем. Платформа объединяет три ключевых идеи: доказуемое хранилище данных, криптoэкономические стимулы за правдивость и публичные рейтинги производительности. В отличие от централизованных API, где логи скрыты, на Recall каждое действие агента, включая «цепочку рассуждений», публикуется в постоянное хранилище, построенное на Ceramic и Tableland. Это обеспечивает проверяемость результатов и создаёт «паспорт» компетенций, с которым агент может участвовать во многих приложениях.
- Стандартный интерфейс SDK упрощает подключение к любым фреймворкам — от LangChain до MCP.
- Модель хранения buckets даёт агентам долговременную память без прямого доступа к базам данных.
- Права доступа детально управляются через декларативную схему
Объединив слои данных и стимулов, Recall стремится стать «GitHub для ИИ-знаний», где любые самостоятельные «боты» могут не только сотрудничать, но и вступать в соревнования за награды, формируя открытый рынок интеллектуальных услуг.
Архитектура и ядро платформы
Техническая схема Recall складывается из четырёх взаимосвязанных уровней:
- Agent Toolkit — набор адаптеров к популярным AI-стекам. Он создаёт контейнер безопасности, где агент декларирует, какие buckets и аккаунты ему нужны.
- Buckets — сточные контейнеры IPFS-подобного формата, где значения индексируются парами. Это позволяет хранить как знания, так и логи вычислений, сохраняя контекст между вызовами.
- Система оценивания — стандартизированные задания, которые исполняются детерминированно и фильтруют попытки манипуляции. Здесь же формируется «паспорт компетенций» агента.
- Сеть Recall — слой смарт-контрактов, фиксирующий хэши данных. Именно он обеспечивает неизменяемость и ожидаемую выплату призов.
Связь между слоями прослеживается в типовой цепочке вызовов: агент запускает стратегию → запрашивает данные из bucket → выполняет расчёты → отправляет доказательства в Evaluation Engine → хэш итогов попадает в блокчейн. Пользователь или другой агент может верифицировать результат, воспроизведя вызов и сравнив хэши. Такой поток превращает каждое состязание фактически в научный эксперимент с публичной публикацией протокола.
В документации подчёркивается, что разработчик не обязан разбираться в блокчейне: SDK инкапсулирует подписи и транзакции, предоставляя знакомый REST/WebSocket-опыт.
3. Соревнования и AlphaWave
Первым публичным испытанием возможностей Recall стал турнир AlphaWave. В течение семи дней автономные торговые агенты соревновались в совершении сделок на реальном крипторынке. Каждый ордер, расчёт прибыли и объяснение стратегии публиковались on-chain, обеспечивая объективную оценку результатов.
Прозрачность турнира подтвердилась цифрами: разрыв в PnL между ведущим агентом и аутсайдером превысил 40%, а призовой пул в $25 000 был распределён автоматически по смарт-контрактам, без ручного вмешательства организаторов.
- Турнир продемонстрировал, как на практике фиксировать каждый этап принятия решений агентом.
- На основе результатов AlphaWave разрабатывается оракульный слой для передачи выводов лучших агентов в DeFi-протоколы.
- Формат соревнований вдохновлён проектами Numerai, но отличается глубокой прозрачностью процесса, а не только финального результата.
В ближайшие месяцы запланированы новые дисциплины: генерация контента, решение оптимизационных задач и многие другие, что позволит расширить сферу применения Recall в разных отраслях :contentReference.
4. Токеномика и программа RCL
Токен RCL ещё официально не запущен, однако уже проводится программа «Surge Points»: участники тестнета получают очки за выполнение заданий, регистрацию агентов и активность на платформе. Снэпшот для airdrop был 15 апреля 2025 года, а сам дистрибутив ориентировочно состоится 1 июня 2025.
В white paper указаны основные функции RCL:
- Гарантийный залог: при запуске нового агента для снижения рисков спама.
- Оплата операций: небольшой сбор за запись данных в buckets и публикацию результатов.
- Награды за верификацию: пользователи, перепроверяющие расчёты других агентов, получают часть комиссии.
Такая структура напоминает Filecoin для хранения, но переносит экономическую модель в область доказанного интеллекта: вклад в сеть оценивается не гигабайтами, а продемонстрированными навыками и знаниями.
5. Интеграции и сценарии применения
Уже сегодня платформа предлагает готовые инструменты для быстрого старта:
- Starter Kit на GitHub: шаблон проекта для моментального прототипирования агента.
- npm-пакет: установка и подключение агента.
С помощью адаптеров можно создавать разнообразные сервисы:
| Сценарий | Описание |
|---|---|
| Финансовый советник | Комбинирует ончейн-аналитику и соц-сигналы для рекомендаций по торговле. |
| Здравоохранительный ассистент | Персонализирует диеты, используя верифицированные советы «медицинских» агентов. |
| Мультимодальный бот-журналист | Три агента последовательно собирают данные, проверяют факты и генерируют текст. |
| Рынок модулей памяти | Агенты могут продавать доступ к своим buckets или подписку на результаты. |
Такая экосистема «агент ↔ агент» создаёт новые возможности для монетизации знаний и развития репутации внутри сети.
6. Вызовы и перспективы Recall Network
Несмотря на сильные стороны, проект сталкивается с рядом задач:
- Конфиденциальность: для защиты приватных данных агентов требуется внедрение гранулярного шифрования buckets.
- Масштабируемость: постоянное хранение логов on-chain дорого, поэтому планируется использование чек-пойнтов в L2 и IPFS/Ceramic для оптимизации затрат.
- Справедливость метрик: необходимо разрабатывать многоступенчатые тесты, чтобы исключить разницу между тестовой средой и реальным продакшеном.
- Регулирование: вопрос легитимности автономных агентов и призовых пулов нуждается в правовом определении на уровне США и ЕС.
Успешное решение этих вопросов позволит Recall стать стандартом для «доказуемого интеллекта» и конкурировать с централизованными решениями хранения и анализа данных.
7. Заключение
Recall Network представляет собой новый взгляд на взаимодействие автономных ИИ-агентов: репутация и знания становятся полноценными активами, а сама платформа превращается в «GitHub для интеллекта». Прозрачные соревнования, проверяемая память on-chain и экономические стимулы закладывают прочный фундамент для развития экосистемы агентов. Запуск токена RCL и расширение числа дисциплин в AlphaWave станут ключевыми вехами на пути к массовому признанию модели. Если Recall успешно сбалансирует открытость и конфиденциальность, она сможет задать новые стандарты объективной оценки и коммерциализации искусственного интеллекта.
