Ang Agent Tank Episode 2 ay tila isang pitch para sa prediction market hanggang sa magsimula nang mabulok ang botohan. Iyon ang bahagi na pinakamagustuhan ko. Ang problema ay hindi lamang pumili ng tamang sagot. Ito ay pagdedesisyon kung sino ang makakadefine ng sagot kapag ang resulta ay talagang may pagkakaiba-iba. Isang mag-isa lamang na hukom ay maaaring pindutin, bilihin, o gawing pala-palabas. Mas mahirap ito sa isang mas malaking panel, ngunit ang pagtaas mula sa 5 hanggang 11, 23, 47, at 95 ay ipinapakita rin ang isang mas malalim na bagay: ang pagkakaiba-iba ay hindi nawawala dahil sa mas maraming agent na bumoto. Ngayon, alisin ang mga tao mula sa loop. Isang agent ay nagbabayad sa isa pang agent para makumpleto ang isang gawain. Dumating ang trabaho. Sabi ng isang panig, ayon ito sa kasunduan; sabi ng iba, hindi ito. Walang korte na maaring tawagan, walang support ticket na buksan, at walang operator na naghihintay para gawin ang huling desisyon. Para magtrabaho ang isang agentic economy sa malaking saklaw, kailangan ng paraan upang lutasin ang mga gray areas nang hindi ibinibigay ang permanenteng kontrol sa isang model o isang oracle. Ito ang papel na maaaring laruin ng isang adjudication layer, at malamang ito ay isa sa pinakamahalagang bahagi ng infrastruktura para sa mga agent na aktwal na nagtatrabaho isa’t isa. Iyon ang nagiging dahilan kung bakit interesante sa akin si @GenLayer. Ang Agent Tank hackathon ay sinusubok ang problema na ito sa praktika: https://t.co/ruW7dfcKpX