La maggior parte delle persone vede ROBO come una rete unica, ma la sua architettura è costruita attorno a piccole sub-economie. Il tessuto si suddivide naturalmente in sottografi locali basati sulla geografia, sul tipo di compito o sui gruppi di operatori. Ognuno sviluppa i propri prezzi, standard di qualità e stile operativo.

La parte interessante è come il sistema impara. Ogni sottografo riceve un punteggio di fitness basato su entrate, valore del grafo e livelli di frode. I modelli con le migliori prestazioni possono diffondersi attraverso la rete, consentendo al protocollo di evolversi dai risultati del mondo reale invece che dalla teoria.

Ma la direzione di quell'evoluzione dipende dalla governance. I pesi dietro il punteggio di fitness decidono come appare il successo. Se quelle scelte rimangono trasparenti, il sistema potrebbe consentire una vera ottimizzazione distribuita piuttosto che un silenzioso controllo centrale.

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