Sebuah agen AI dapat mencari situs web, membaca dokumen, membandingkan informasi, dan memanggil alat digital lainnya. Tetapi bayangkan agen tersebut membutuhkan capture 3D terbaru dari pintu masuk bangunan tertentu. Ia tidak dapat menyelesaikan masalah itu hanya dengan mencari lebih keras. Seseorang tetap perlu mengunjungi lokasi tersebut dan merekamnya. Ini adalah kesenjangan menarik antara apa yang dapat dilakukan agen AI secara daring dan apa yang mereka butuhkan dari dunia fisik. Oleh karena itu, @vangrid_io sedang membangun cara untuk menghubungkan kedua sisi ini. Agen AI dapat membuat bounty capture melalui API, membiayainya dengan USDC menggunakan x402, dan meminta data dunia nyata tertentu. Kontributor manusia kemudian dapat mengambil permintaan tersebut, merekam lokasi yang dibutuhkan, dan mengirimkan hasil kerja mereka untuk ditinjau. Agen tidak perlu bepergian secara pribadi ke mana pun. Ia dapat membuat permintaan dan membayar tugas tersebut melalui sistem, sementara seorang manusia menangani bagian yang memerlukan kehadiran fisik. Ini mengubah cara kita memikirkan otomatisasi AI. Sebuah agen tidak perlu melakukan setiap tugas dengan alatnya sendiri. Terkadang, pilihan yang lebih cerdas adalah mengenali apa yang tidak dapat dilakukan secara langsung dan membayar seseorang yang mampu melakukannya. Masih ada batasan praktis. Permintaan harus jelas, capture yang dikirim harus memenuhi persyaratan, dan model 3D hasilnya memerlukan waktu untuk diproses. Menghubungkan agen ke sistem pembayaran tidak menghilangkan langkah-langkah tersebut. Namun, gagasan dasarnya bermanfaat: agen AI dapat mengoordinasikan pekerjaan di luar layar ketika alat dan orang yang tepat tersedia. Agen AI paling mampu mungkin bukan yang melakukan semuanya sendiri. Ia mungkin adalah yang tahu cara memastikan pekerjaan yang tepat dilakukan.