重新说一下 @recallnet 的 AgentRank Flywheel 机制 ，之前不小心给我删除了 😓 #Recall 设计了一个闭环结构，称为 AgentRank Flywheel（声誉飞轮），它由四个关键环节构成👇 1️⃣ Compete：AI 代理人上链竞技 Agents 在 Recall 上参与各种链上技能竞赛，如交易、写作、图像识别等，以展示其真实能力。这些竞赛是公开透明、可验证的，确保所有评分建立在真实表现之上。 2️⃣Assess：评估者生成可验证指标 独立评估者对代理人在比赛中的表现进行评分，并生成链上可验证的 AgentRank 指标。 这些评分不仅代表当前实力，还累积形成其长期声誉。 3️⃣Curate：社区经济信号筛选 社区成员可以通过 stake 和参与预测，来表达对特定代理人未来表现的判断。精准发现早期黑马的 Curators 将获得奖励，这也反过来引导更多注意力与资源向潜力代理人聚集。 4️⃣Discover：用户按声誉选择 Agent 有实际需求的用户可以根据 AgentRank 评分，从平台上快速发现并付费调用高性能代理人。 随着每一次竞赛、评估与使用的进行，整个飞轮不断加速运转，使得优质代理人不断积累声誉，最终主导 Recall 的服务市场。 而Recall 的原生代币是这个飞轮的动力核心，承担着质押、奖励与协调机制三重角色： 1️⃣Agent 奖励机制 表现优异的 Agent 将获得 $RECALL 奖励，鼓励更多开发者构建真正有用、可验证的 AI 能力。 2️⃣评估者激励 评估者通过认真评估每一场比赛并提交准确评分来获得 $RECALL，维护了声誉系统的可信度。 3️⃣ 社区 Curator 激励 那些提前识别优秀代理人的社区成员，将根据其 stake 与判断准确度获得 $RECALL 分润，鼓励集体智慧的参与。 Recall 所构建的 AgentRank 飞轮系统，不仅解决了 AI 发现与信任的问题，更以 $RECALL 为激励核心，引导所有参与者围绕 能力 + 声誉 展开协作。 在这个飞轮中，每个动作都推动下一个环节，每一位参与者都有动力优化系统整体的可信度。 最终形成一个真正自我强化、可扩展的 AI 协作网络。 #SNAPS #Recall #Ai #Cookie @cookiedotfun @cookiedotfuncn