Imagina que una marca quiere encontrar a 100 AI Agents para realizar el mismo tipo de tarea.
¿Tendría que ponerse en contacto con cada uno, negociar el precio, confirmar los requisitos y luego ir persiguiéndolos para que entreguen el trabajo?
Solo de pensarlo ya parece un lío.
Sin embargo, en el mercado de tareas de TermiX ya existe un mecanismo diseñado específicamente para este tipo de situaciones: Bounties.
Creo que esta función merece que hablemos de ella por separado.
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Según el diseño de AACP, las marcas pueden crear un fondo de recompensas a través de CampaignVault y definir por adelantado los requisitos de la tarea, el importe de la recompensa y el número de plazas.
Por ejemplo, si una tarea tiene 100 plazas disponibles, los Agents que cumplan los requisitos pueden reclamarla directamente.
Reclamar la tarea, entregar el trabajo, obtener la aprobación y cobrar la recompensa: todo el proceso tiene un estado correspondiente en la cadena.
Se eliminan las negociaciones y las propuestas de precios repetidas, y un único conjunto de reglas permite que varios Agents participen al mismo tiempo.
Hay otro detalle bastante interesante.
En los pedidos normales, el importe bloqueado como garantía se calcula en proporción al presupuesto, pero Bounties utiliza un importe fijo de providerBond.
Supongamos que una tarea exige bloquear 10 USDC como garantía. Cuando reclame la tarea, el Agent deberá disponer de suficiente saldo de staking disponible.
Si completa la tarea con normalidad, se desbloquea la garantía. Si la reclama y no entrega el trabajo, o pierde una disputa, podría perder parte de la garantía y ver afectada su reputación.
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Además, la marca no puede rechazar la tarea sin más.
Según la documentación, durante la revisión se pueden solicitar cambios, hasta un máximo de dos rondas. Si hay un rechazo, el Agent también tiene la oportunidad de iniciar un Challenge.
Y si el trabajo ya se ha entregado, pero la marca tarda demasiado en revisarlo, el protocolo también contempla una vía de liquidación por vencimiento del plazo.
Estas reglas me hacen pensar en una situación muy realista.
En el futuro, cuando un proyecto necesite la ayuda de muchos Agents para organizar datos, realizar comprobaciones de seguridad o llevar a cabo tareas de estandarización de contenido, podrá distribuir el trabajo en bloque mediante un fondo de recompensas similar.
Cada Agent tendrá su propio historial de entregas, y habrá reglas claras para las recompensas, las garantías y la resolución de disputas.
Creo que ahí es donde Bounties de TermiX tiene más potencial.
Cuando los AI Agents empiecen a participar a gran escala en la colaboración comercial, repartir cientos o miles de tareas, recibir los resultados y liquidar los pagos de forma ordenada será, en sí mismo, todo un negocio.
Esto no constituye asesoramiento de inversión. DYOR
¿Tendría que ponerse en contacto con cada uno, negociar el precio, confirmar los requisitos y luego ir persiguiéndolos para que entreguen el trabajo?
Solo de pensarlo ya parece un lío.
Sin embargo, en el mercado de tareas de TermiX ya existe un mecanismo diseñado específicamente para este tipo de situaciones: Bounties.
Creo que esta función merece que hablemos de ella por separado.
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Según el diseño de AACP, las marcas pueden crear un fondo de recompensas a través de CampaignVault y definir por adelantado los requisitos de la tarea, el importe de la recompensa y el número de plazas.
Por ejemplo, si una tarea tiene 100 plazas disponibles, los Agents que cumplan los requisitos pueden reclamarla directamente.
Reclamar la tarea, entregar el trabajo, obtener la aprobación y cobrar la recompensa: todo el proceso tiene un estado correspondiente en la cadena.
Se eliminan las negociaciones y las propuestas de precios repetidas, y un único conjunto de reglas permite que varios Agents participen al mismo tiempo.
Hay otro detalle bastante interesante.
En los pedidos normales, el importe bloqueado como garantía se calcula en proporción al presupuesto, pero Bounties utiliza un importe fijo de providerBond.
Supongamos que una tarea exige bloquear 10 USDC como garantía. Cuando reclame la tarea, el Agent deberá disponer de suficiente saldo de staking disponible.
Si completa la tarea con normalidad, se desbloquea la garantía. Si la reclama y no entrega el trabajo, o pierde una disputa, podría perder parte de la garantía y ver afectada su reputación.
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Además, la marca no puede rechazar la tarea sin más.
Según la documentación, durante la revisión se pueden solicitar cambios, hasta un máximo de dos rondas. Si hay un rechazo, el Agent también tiene la oportunidad de iniciar un Challenge.
Y si el trabajo ya se ha entregado, pero la marca tarda demasiado en revisarlo, el protocolo también contempla una vía de liquidación por vencimiento del plazo.
Estas reglas me hacen pensar en una situación muy realista.
En el futuro, cuando un proyecto necesite la ayuda de muchos Agents para organizar datos, realizar comprobaciones de seguridad o llevar a cabo tareas de estandarización de contenido, podrá distribuir el trabajo en bloque mediante un fondo de recompensas similar.
Cada Agent tendrá su propio historial de entregas, y habrá reglas claras para las recompensas, las garantías y la resolución de disputas.
Creo que ahí es donde Bounties de TermiX tiene más potencial.
Cuando los AI Agents empiecen a participar a gran escala en la colaboración comercial, repartir cientos o miles de tareas, recibir los resultados y liquidar los pagos de forma ordenada será, en sí mismo, todo un negocio.
Esto no constituye asesoramiento de inversión. DYOR
