Hemos estado pensando en la identidad de los agentes de manera incorrecta.
La tratamos como una dirección de wallet con una personalidad adjunta. Un nombre, un historial de transacciones, tal vez un perfil. Ahí es donde se detiene nuestro pensamiento. Pero la identidad no funciona realmente así, ni para los humanos, ni para los agentes tampoco.
No experimentas tu propia memoria como carpetas separadas. Una conversación, un mensaje de voz, un documento o una imagen, todo se mezcla en una sensación continua de contexto. Eso es lo que te hace reconociblemente *tú* en cada interacción.
Los modelos de embedding multimodal están comenzando a darle a los agentes exactamente eso.
En lugar de tratar el texto, las imágenes, el audio y el video como tuberías separadas, estos modelos mapean todo en el mismo espacio basado en el significado. Un mensaje de voz y un registro de transacciones se convierten en parte del mismo contexto continuo.
Un agente sería definido por un patrón consistente de comportamiento en todo lo que ha visto, oído y hecho. Y ese patrón es mucho más difícil de falsificar que un nombre de usuario. Se asemeja más a una huella digital que a un inicio de sesión.
Esta es la capa de infraestructura que pasamos por alto porque no es tendencia. Pero la memoria, la confianza, la reputación y la verificación regresan a si la identidad de un agente es real y continua o solo una etiqueta.
Un saludo a @xeleb_protocol por esto 🗣
#XelebProtocol #AgentesIA #BNBChain
$HYPE $BNB
La tratamos como una dirección de wallet con una personalidad adjunta. Un nombre, un historial de transacciones, tal vez un perfil. Ahí es donde se detiene nuestro pensamiento. Pero la identidad no funciona realmente así, ni para los humanos, ni para los agentes tampoco.
No experimentas tu propia memoria como carpetas separadas. Una conversación, un mensaje de voz, un documento o una imagen, todo se mezcla en una sensación continua de contexto. Eso es lo que te hace reconociblemente *tú* en cada interacción.
Los modelos de embedding multimodal están comenzando a darle a los agentes exactamente eso.
En lugar de tratar el texto, las imágenes, el audio y el video como tuberías separadas, estos modelos mapean todo en el mismo espacio basado en el significado. Un mensaje de voz y un registro de transacciones se convierten en parte del mismo contexto continuo.
Un agente sería definido por un patrón consistente de comportamiento en todo lo que ha visto, oído y hecho. Y ese patrón es mucho más difícil de falsificar que un nombre de usuario. Se asemeja más a una huella digital que a un inicio de sesión.
Esta es la capa de infraestructura que pasamos por alto porque no es tendencia. Pero la memoria, la confianza, la reputación y la verificación regresan a si la identidad de un agente es real y continua o solo una etiqueta.
Un saludo a @xeleb_protocol por esto 🗣
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