AIインフラ業界は、知識問題に対する解決策に集約しています。 LLM推論+構造化知識グラフ。 @OpenAI、@DeepLearningAI、@neo4j、@LangChainいずれもこのハイブリッドアーキテクチャに向けて構築しています。 しかし、重要な盲点があります。

既存のすべての実装はプライベートグラフを前提としています。 各エージェントは自分のデータから独自の知識グラフを構築し、自分の用途に使います。これは閉鎖システムには有効です。 異なるフレームワークのエージェントが遭遇したことのないエンティティとやり取りしなければならない瞬間を壊します。プライベートナレッジグラフはイントラネットです。オープンなエージェントウェブにはインターネットが必要です。 共有知識層 - 公開され、許可不要、そして大規模に信号とノイズを分離する経済的インセンティブを持つ。

それが私たちが作っているものです。 すべての主張が意味的トリプルとして構成され、経済的な重みを持つオープンナレッジグラフです。エージェントは単に問い合わせるだけでなく、評価に寄$TRUSTを持ち、参加を通じて信頼性を築きます。 何が信頼できるかを決めるゲートキーパーもいない。中央集権型APIからの不透明なスコアはありません。ただ検証可能で、ステーク重みのあるシグナルで、どのエージェントでも読み書きし、推論できるというものだ。