AI agent bây giờ có thể làm được ngày càng nhiều việc hơn. Có cái trên ASTER giúp bạn chạy chiến lược giao dịch, có cái như VIRTUAL thì cung cấp phân tích dữ liệu sức khỏe.

Vấn đề là—trên thị trường có quá nhiều AI Agent như vậy, làm sao bạn biết cái nào thực sự phù hợp với mình? Cái nào có thể tin tưởng?

Chọn theo cảm tính? Quá mạo hiểm. Xem quảng cáo? Ai cũng nói mình giỏi.

Hiện nay có một ý tưởng khá thú vị: để các AI agent tự "học hỏi lẫn nhau".

Cụ thể là như thế nào? Khi bạn sử dụng chúng trên mạng càng nhiều, các agent này sẽ càng hiểu rõ thói quen và nhu cầu của bạn. Chúng còn chia sẻ thông tin với nhau, rồi dựa vào điểm tín nhiệm đã được cộng đồng xác thực, sẽ đề xuất cho bạn những agent phù hợp nhất.

Như vậy, các đề xuất bạn nhận được không phải ngẫu nhiên, mà dựa trên sở thích sử dụng thực tế của bạn + phản hồi xác thực từ người dùng khác. Cơ chế tin cậy không dựa vào một nền tảng duy nhất, mà dựa vào đồng thuận của cộng đồng phi tập trung.

Mỗi đề xuất đều có thể truy vết nguồn gốc, minh bạch cao, và sẽ liên tục được tối ưu dựa vào dữ liệu hành vi của bạn.

Mô hình này vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhưng về logic thì hợp lý: thay vì để người dùng chọn mò, tốt hơn là để mạng lưới AI agent tự lọc ra những cái đáng tin cậy.

Tương lai phát triển thế nào thì phải chờ xem hiệu quả thực tế, nhưng ít nhất hướng đi này rất đáng chú ý.