Agentic Web 與 AI 的市集時代

TL;DR

• 時代轉換:AI 的「工廠時代」(大廠量產、我們消費)正因 edge AI、小模型、跑在自己機器上的東西而轉向 bazaar era(市集時代);對應到運算史,就是從 mainframe 走向 PC。
• 不是 agents for e-commerce,而是 commerce because of agents:他用 Sarah 與 Dr. John 的醫療情境說明——醫生在開放網路上出價 100 美元求解,全球數十億 agent 甦醒、組成 coalition、協作解題,最後約 10 個 agent 分掉這 100 美元。醫生取用的不是某個超強醫療模型,而是一個以 marketplace 形式存在的智能網路。
• 四個瓶頸:要讓 agentic web 維持像今天網際網路一樣開放(而非 iOS/Android、Facebook/Twitter 那樣的圍牆花園),必須解決 (1) 類 DNS 的名稱結構、(2) passports / certification、(3) interoperability、(4) attestation。這是 MIT Project NANDA 的任務。
• 三個研究題:agent 的 DNS;knowledge pricing(資料、模型、推論、算力都需要定價,他形容是「非常漂亮的數學問題」);co-learning(機器互學——會結盟、談判、競爭,甚至背叛,「agent 之間的權力遊戲」)。
• 視角翻轉:別再只想 agents for X(coding、browsing、shopping),要開始想 X for agents——給 agent 的基礎設施、算力、保險、醫療、教育。

重點整理

工廠時代 → 市集時代(約 00:14)

過去一段時間 AI 處在 factory era:少數大公司大量生產產品,我們只負責消費。但因為 edge AI、小模型、以及愈來愈多東西跑在自己機器上,很快就會轉向 bazaar era。MIT 這邊很多工作就是在想:當開放網路上有數十億、甚至數兆個 AI agent 時,「internet of AI agents」會長什麼樣?

動機情境:Sarah、Dr. John 與那 100 美元(約 00:15–00:16)

德州鄉間的 Sarah 有胸痛與共病,從醫生那裡得不到好答案。她的醫生 Dr. John 可以到開放網路上說:「出 100 塊,有誰能解 Sarah 的問題?」

這時全世界數十億 agent 醒過來,心想「或許我能分到這 100 塊裡的一小塊」——它們去看相關健康條件的資料、開始訓練模型、彼此組成 coalition 協作;最後可能十來個 agent 一起把問題解掉,這 10 個分走那 100 美元,其餘的就散去。Dr. John 拿到的是一個「像 Expedia 那樣的答案」。

Raskar 強調這裡發生的事情的性質:「這不是 agents for e-commerce,這是因為有 AI agent 才可能發生的 commerce。」而且 Dr. John 並不是去存取某個厲害的醫療 AI 模型,他是接進了一張智能的網路,而那張網路以 marketplace 的形式提供。

從 internet of agents 到 agentic web:NANDA(約 00:17–00:19)

現在有些公司已經在「可信邊界內」用 agent,但很快就會走到 agent 與信任邊界之外的 agent 協作、談判。不過那還只是給極客用的連線層——就像從 internet 走到 World Wide Web,還需要 HTML、瀏覽器、URL 這些東西。

Project NANDA 起源於 MIT,他當場的說法是 "AI agents in decentralized architecture";Nanda 在梵文中意為喜悅,也是他妹妹的名字。

他認為最貼切的類比是高頻交易:高頻交易之所以成立,是因為有 registry、每個商家/股票都經過預先資格認定、有一定程度的價格透明、有處理詐欺的機制。這些東西全都得為 internet of AI agents 重新蓋一遍。

接著是他對 OpenClaw 的評語:「OpenClaw 很棒,但它只是單向的、只表現得像一個工具——我沒辦法呼叫你的 OpenClaw agent,就像一支只能打出去、永遠不能接聽的電話。」它是單向 agent,不是雙向 agent。

於是關鍵問題浮現:誰來蓋這套基礎設施?更麻煩的是——蓋的人也會擁有它。所以我們會走向 agentic web 的圍牆花園,還是一個開放、有活力、中立、安全且可擴展的 web?這就是 NANDA 的使命。

四個瓶頸:(1) 類 DNS 的結構、(2) passports 與 certification、(3) interoperability、(4) attestation。他說 MIT 這個團隊在這個空間已經做了 11、12 年——從 AlexNet 之後就開始想「當數十億個 AI 系統彼此互動時會發生什麼」。

三個研究問題(約 00:20–00:21)

1. Agent 的 DNS。
2. Knowledge pricing:資料、模型、推論、算力都必須被定價,「就像我們雇一個人時能算出他的薪水一樣」。他形容這是「一個非常漂亮的數學問題,來跟我們聊」。
3. Co-learning:過去 14 年是機器學習的黃金期,但接下來重點是 machine co-learning——兩個 agent 如何互相學習。而且不只是買賣服務與交易,agent 會組成 coalition、談判、為資源競爭,會有結盟也會有背叛,「agent 之間的權力遊戲」。

生態系:NANDA Town、NandaHack 與國家級部署(約 00:21–00:23)

Web 早期需要一個起點——那時是 Yahoo,它創造了一個安全的空間讓人探索 web 是什麼。所以他們做了 NANDA Town(掛在 MIT 網站上),是一個沙盒,任何人都能把企業 agent、payments、memory 帶進來,在這個高度異質的系統裡探索,也有 ethical hacker 在裡面;他說推進得非常快。

另外有一系列由不同組織贊助的 hackathon,叫 NandaHack。

國家規模:在印度他們推出了名為「Duth」(意為 messenger)的計畫,涉及 15 億個 agent,沒有企業把持,跑在當地既有的身分與支付軌道上;波士頓市也和他們一起啟動了 Boston agent initiative,做 civic agents。

最後的視角翻轉:今天大家都在想 agents for X——agents for coding、browsing、debugging、shopping。我們該把它翻過來:services for agents、infrastructure for agents、compute for agents、insurance for agents、healthcare for agents、education for agents——社會裡我們為人做的每一件事,都得為 agent 再做一次。

金句

"It's not like agents for e-commerce — this is commerce that's possible because of AI agents."(約 00:16)

整場演講的定位:重點不是把 agent 塞進既有電商,而是只有 agent 才做得出來的新交易形態。

"OpenClaw is great, but it's only … a tool. I cannot call your OpenClaw agent. It's like having a telephone that can only make calls outside but can never receive calls."(約 00:18)

單向 vs 雙向 agent——他認為這正是 agentic web 還沒到來的證據。

"Whoever builds this infrastructure will also own it."(約 00:18)

NANDA 存在的理由。

"Intelligence will be discovered, intelligence will be priced, and intelligence will be coordinated at scale."(約 00:23)

open agentic commerce 的三個前提。