Przed ekranem w środku nocy wpatrujesz się w wykres K, który skacze na oprogramowaniu tradingowym, wielokrotnie modyfikując ten automatyczny skrypt handlowy, który zawsze jest o krok za daleko. Nie potrzebujesz bardziej skomplikowanych algorytmów, ale zespołu AI, który potrafi współpracować: jeden odpowiedzialny za interpretację nastrojów w wiadomościach, jeden rozpoznający formy techniczne, a inny odpowiedzialny za zarządzanie ryzykiem finansowym. Ale sprawienie, by różne modele AI mogły efektywnie rozmawiać i bezpiecznie rozliczać się, stało się nieprzekraczalną przeszkodą.
Na nowo definiując usługi AI: od placu treningowego do rynku aplikacji
Tradycyjne zawody AI koncentrują się na zbrojeniu mocy obliczeniowej, podczas gdy obraz przedstawiony przez sieć testową Kite jest całkowicie inny – tutaj nie obchodzi, czy model jest zbudowany w PyTorch czy TensorFlow, ani ile godzin GPU zostało zużytych do treningu. Jego głównym pytaniem jest: gdy jakiś inteligentny agent potrzebuje usługi tłumaczeniowej, czy można w sekundę dopasować dostawcę, zrealizować wywołanie i automatycznie rozliczyć. Takie podejście, traktujące możliwości AI jako moduły plug-and-play, całkowicie obniżyło próg uczestnictwa.
w porównaniu do wydobywania TAO, które wymaga najlepszych sprzętu i umiejętności algorytmicznych
Kite pozwala deweloperom na pakowanie API OpenAI za pomocą prostych skryptów Python
Nawet wystarczy dodać unikalną optymalizację Prompt
może stać się legalnym modułem usług w sieci i zarabiać $KITE
Kompozycyjność: budowanie złożonych aplikacji jak z klocków LEGO
Koncepcja "Agencji Kompozycyjności", która pojawia się wielokrotnie w dokumentacji technicznej, jest rewolucyjna dla Kite. Przyszłe aplikacje mogą nie wymagać już kodowania linia po linii, lecz szybkie składanie za pomocą połączeń znormalizowanych agentów. Wyobraź sobie, że budujesz całkowicie automatyczny system transakcyjny, wystarczy, że w rynku wybierzesz trzy profesjonalne agenty: analizę opinii publicznej, rozpoznawanie świec i zarządzanie funduszami, a następnie połączysz je za pomocą protokołu klejowego i kanału płatności dostarczonego przez Kite. Ten modułowy model współpracy pozwala nawet pojedynczym deweloperom algorytmów na udział w podziale wartości ekosystemu.
Logika ponownej oceny wartości usług
Nawet "opakowane" usługi API publicznego, jeśli poprawią jakość odpowiedzi dzięki inżynierii Prompt lub zoptymalizują proces interakcji dla pionowych scenariuszy, mogą tworzyć unikalną wartość. Standardy oceny usług w sieci Kite nie opierają się na stopniu technicznego zaawansowania, ale na częstotliwości i stabilności ich wykorzystania przez inne agenty. Taki mechanizm napędzany rynkiem skłania deweloperów do większego skupienia się na zaspokajaniu rzeczywistych potrzeb niż na bezmyślnym dążeniu do złożoności modeli.
Gdy rozwój aplikacji AI przechodzi z ręcznych warsztatów do znormalizowanej produkcji, subtelne potrzeby w każdym obszarze pionowym mogą prowadzić do powstania nowych węzłów usług. Ta ewolucja ekosystemu nie tylko przekształca ścieżki technologiczne deweloperów, ale również redefiniuje granice współpracy człowieka z maszyną — ludzie odpowiadają za strategiczne rozkładanie i definiowanie potrzeb, podczas gdy sieć agentów wykonawczych autonomicznie dopasowuje zdolności i przepływ wartości.
