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SwarmHarness: Skill-Based Task Routing via Decentralized Incentive-Aligned AI Agent Networks

SwarmHarness एक विकेंद्रीकृत प्रोटोकॉल है जो एक DHT-आधारित रजिस्ट्री, एक उपयोगिता-संचालित राउटर और एक शाप्ले-वैल्यू (Shapley-value) क्रेडिट सिस्टम का उपयोग करके कौशल-आधारित कार्य रूटिंग और प्रोत्साहन-संरेखित कंप्यूट साझाकरण को सक्षम करता है ताकि बिना किसी केंद्रीय प्राधिकरण के एक स्व-विनियमित, उभरती हुई स्वाम इंटेलिजेंस (swarm intelligence) बनाई जा सके।

मूल लेखक: Edwin Jose

प्रकाशित 2026-05-28

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Edwin Jose

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

कल्पना कीजिए कि आपके पास घर पर एक शक्तिशाली कंप्यूटर है। दिन के दौरान, यह काम करने में व्यस्त रहता है। लेकिन रात में, या जब आप किसी गेम के लोड होने का इंतज़ार कर रहे होते हैं, तो यह बिल्कुल कुछ नहीं करता हुआ खाली बैठा रहता है। इसी बीच, आपके पास ही कोई शोधकर्ता (researcher) या स्टार्टअप साधारण कार्यों को करने के लिए क्लाउड पर बहुत तेज़ कंप्यूटरों को किराए पर लेने के लिए भारी रकम चुका रहा होगा, जिन्हें आपका खाली बैठा कंप्यूटर सेकंडों में संभाल सकता है।

वर्तमान में, आपके पास अपने कंप्यूटर की अतिरिक्त शक्ति दूसरों को उधार देने और उसके बदले भुगतान पाने का कोई सुरक्षित और आसान तरीका नहीं है। मौजूदा समाधान या तो किसी "बॉस" (जैसे क्लाउड कंपनी) पर निर्भर करते हैं जो सब कुछ प्रबंधित करे, या फिर वे महंगी और धीमी ब्लॉकचेन तकनीक पर आधारित हैं, या फिर उनमें कोई पुरस्कार प्रणाली (reward system) नहीं है, जिसका अर्थ है कि लोग बिना कुछ दिए बस लेते रहते हैं।

SwarmHarness इसे ठीक करने का एक नया प्रस्ताव है। इसे एक विकेंद्रीकृत (decentralized) "कंप्यूटर पावर के लिए Uber" के रूप में समझें, लेकिन कारों के बजाय, यह आपका GPU और CPU चक्र (cycles) है। यह कैसे काम करता है, इसके लिए सरल उपमाओं (analogies) का उपयोग किया गया है:

1. "कौशल" की दुकान (SwarmNode)

कल्पना कीजिए कि नेटवर्क में प्रत्येक कंप्यूटर एक छोटी दुकान है। केवल एक सामान्य कंप्यूटर होने के बजाय, प्रत्येक दुकान विशिष्ट "कौशल" (skills) में विशेषज्ञता रखती है। एक दुकान टेक्स्ट अनुवाद करने में माहिर हो सकती है, दूसरी गणित की समस्याओं को हल करने में, और तीसरी छवियों (images) का विश्लेषण करने में।

ट्विस्ट: इन दुकानों को यह बताने के लिए किसी मैनेजर की आवश्यकता नहीं है कि उन्हें क्या करना है। वे स्वचालित रूप रूप से नेटवर्क को घोषणा करती हैं, "हे, मैं यह काम कर सकता हूँ!"

2. "डिजिटल बुलेटिन बोर्ड" (SwarmRegistry)

ये दुकानें काम कैसे ढूँढती हैं? वे एक डिस्ट्रीब्यूटेड हैश टेबल (DHT) का उपयोग करती हैं, जिसे आप एक विशाल, साझा डिजिटल बुलेटिन बोर्ड के रूप में समझ सकते हैं जिसका कोई एक मालिक नहीं है।

यदि आपको अनुवाद की आवश्यकता है, तो आप बोर्ड को देखते हैं। यह उन दुकानों की सूची देता है जो अनुवाद कर सकते हैं।
यदि कोई दुकान ऑफलाइन जाती है, तो वह बोर्ड से अपने आप हट जाती है, जिससे सूची ताज़ा रहती है और किसी को भी इसे मैन्युअल रूप से हटाने की आवश्यकता नहीं होती।
आप इस नेटवर्क में शामिल होने के लिए बस एक अन्य व्यक्ति को खोजने में सक्षम हैं जो पहले से ही बोर्ड पर है (जैसे भीड़ में एक दोस्त को ढूंढना), और फिर आप बाकी सभी को खोज सकते हैं।

3. "स्मार्ट डिस्पैचर" (SwarmRouter)

जब आपके पास कोई काम होता है, तो एक "डिस्पैचर" उपलब्ध दुकानों की सूची को देखता है। लेकिन यह केवल पहली दुकान को नहीं चुनता। यह सबसे अच्छी दुकान चुनने के लिए एक स्कोरिंग सिस्टम का उपयोग करता है, जिसमें निम्नलिखित पर विचार किया जाता है:

कौशल (Skill): क्या वे वास्तव में वह काम कर सकते हैं?
गति (Speed): वे कितने तेज़ हैं?
भार (Load): क्या वे पहले से ही व्यस्त हैं?
विश्वास (Trust): क्या उन्होंने अतीत में अच्छा काम किया है?
उपमा: यह एक राइड-शेयर ऐप की तरह है जो आपको केवल निकटतम ड्राइवर के पास नहीं भेजता, बल्कि उसे भेजता है जिसकी रेटिंग सबसे अच्छी है, जिसका प्रतीक्षा समय सबसे कम है, और जो आपकी यात्रा के लिए सही कार रखता है।

4. "डिजिटल वॉलेट" (SwarmCredit)

यह सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा है। आप दुकान को भुगतान कैसे करते हैं? आप वास्तविक पैसे या ब्लॉकचेन का उपयोग नहीं करते हैं। आप SwarmCredit का उपयोग करते हैं।

कमाना: जब एक दुकान अच्छा काम करती है, तो वह क्रेडिट कमाती है।
खर्च करना: जब आप नेटवर्क का उपयोग करना चाहते हैं, तो आप क्रेडिट खर्च करते हैं।
"निष्पक्षता" का गणित: यदि कोई काम दुकानों की एक टीम द्वारा मिलकर किया जाता है, तो सिस्टम एक विशेष गणितीय सूत्र (जिसे Shapley value कहा जाता है) का उपयोग यह पता लगाने के लिए करता है कि प्रत्येक दुकान ने वास्तव में कितना योगदान दिया है। यह सुनिश्चित करता है कि जिस दुकान ने कठिन परिश्रम किया है, उसे उस दुकान की तुलना में अधिक क्रेडिट मिले जिसने केवल एक छोटा या आसान हिस्सा किया है।
मुफ्तखोरी का अभाव (No Free Riders): यदि कोई दुकान खाली बैठती है और कभी कोई काम नहीं करती है, तो उसका "ट्रस्ट स्कोर" धीरे-धीरे गिर जाता है। अंततः, डिस्पैचर उसे काम भेजना बंद कर देता है। यह एक स्व-सफाई प्रणाली है जहाँ केवल सहायक नोड्स (nodes) ही जीवित रहते हैं।

5. "चींटी की कॉलोनी" का प्रभाव (Emergent Intelligence)

पेपर इस नेटवर्क की तुलना चींटियों के झुंड (swarm of ants) से करता है।

चींटियाँ आदेश देने वाली रानी के बिना काम करती हैं। इसके बजाय, वे भोजन कहाँ है यह दिखाने के लिए "फेरोमोन्स" (रासायनिक संकेत) छोड़ती हैं।
SwarmHarness में, क्रेडिट और ट्रस्ट स्कोर "डिजिटल फेरोमोन्स" के रूप में कार्य करते हैं।
यदि कोई दुकान अच्छी और तेज़ है, तो उसे अधिक क्रेडिट मिलता है, जिससे उसका "फेरोमोन" मजबूत होता है। अधिक काम उसकी ओर प्रवाहित होता है।
यदि कोई दुकान धीमी है या खराब हो जाती है, तो उसका संकेत फीका पड़ जाता है, और काम कहीं और चला जाता है।
समय के साथ, पूरा नेटवर्क खुद को व्यवस्थित करता है। दुकानें स्वाभाविक रूप से उसी काम में विशेषज्ञता हासिल कर लेती हैं जिसमें वे सबसे अच्छी हैं, और नेटवर्क बिना किसी मानव बॉस के निर्देश के लोड को स्वचालित रूप से संतुलित करता है।

यह विशेष क्यों है?

कोई बॉस नहीं: नेटवर्क को नियंत्रित करने वाली कोई केंद्रीय कंपनी नहीं है।
कोई ब्लॉकचेन नहीं: यह क्रिप्टोकरेंसी की धीमी और महंगी तकनीक का उपयोग नहीं करता है। यह एक हल्के वजन वाले, स्थानीय लेज़र (ledger) का उपयोग करता है।
निष्पक्षता: यह उन्नत गणित का उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए करता है कि हर किसी को ठीक उतना ही भुगतान मिले जितना उन्होंने योगदान दिया है, यहाँ तक कि जटिल टीम कार्यों में भी।
भविष्य का दृष्टिकोण: पेपर सुझाव देता है कि भविष्य में, AI एजेंट (स्मार्ट कंप्यूटर प्रोग्राम) इस सिस्टम का उपयोग अपना काम करने के लिए अन्य कंप्यूटरों को काम पर रखने, उन्हें भुगतान करने और परिणाम प्राप्त करने के लिए कर सकते हैं, और यह सब बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के होगा।

संक्षेप में, SwarmHarness आपके खाली बैठे कंप्यूटर को एक स्व-व्यवस्थित, स्व-भुगतान करने वाले वैश्विक कार्यबल के सदस्य में बदल देता है, जहाँ सबसे अच्छे काम करने वालों को सबसे अधिक काम मिलता है, और हर कोई समान निष्पक्ष नियमों के तहत खेलता है।

तकनीकी सारांश: SwarmHarness

समस्या विवरण (Problem Statement)

प्रतिवर्ष कंप्यूटेशनल संसाधनों (व्यक्तिगत वर्कस्टेशन पर GPU चक्र, खाली इन्फरेंस सर्वर और एज डिवाइस) की एक महत्वपूर्ण मात्रा कम उपयोग की जाती है। इन संसाधनों को साझा करने में प्राथमिक बाधा तकनीकी क्षमता नहीं, बल्कि एक प्रोत्साहन-संरेखित प्रोटोकॉल (incentive-aligned protocol) का अभाव है। मौजूदा समाधान इस अंतर को व्यापक रूप से संबोधित करने में विफल रहते हैं:

केंद्रीकृत मार्केटप्लेस (Centralized Marketplaces): इनके लिए एक केंद्रीय समन्वयक पर विश्वास की आवश्यकता होती है, जो सिंगल पॉइंट ऑफ फेलियर और संभावित सेंसरशिप पेश करता है।
ब्लॉकचेन-आधारित सिस्टम (जैसे Golem, BrokerChain): ये प्रोत्साहन तो प्रदान करते हैं लेकिन उच्च ऑन-चेन ट्रांजैक्शन लागत और लेटेंसी (latency) से ग्रस्त हैं, जो उन्हें इंटरैक्टिव इन्फरेंस के लिए अनुपयुक्त बनाता है।
स्वयंसेवक/गैर-प्रोत्साहित सिस्टम (जैसे BOINC, Petals): ये खाली चक्रों (idle cycles) का लाभ उठाते हैं लेकिन इसमें मौद्रिक या क्रेडिट प्रोत्साहन की कमी होती है, जिससे ये फ्री-राइडर गिरावट (free-rider degradation) के प्रति संवेदनशील हो जाते हैं और इनका उपयोग केवल परोपकारी समुदायों तक सीमित रह जाता है।
फेडरेटेड लर्निंग (FL): यह डेटा-केंद्रित प्रशिक्षण पर ध्यान केंद्रित करता है न कि स्किल-केंद्रित टास्क रूटिंग पर, और इसमें सामान्य-उद्देश्य वाले प्रोत्साहन एट्रिब्यूशन तंत्र का अभाव है।

ऐसा कोई मौजूदा प्रोटोकॉल नहीं है जो भारी ब्लॉकचेन इंफ्रास्ट्रक्चर पर निर्भर हुए बिना, विकेंद्रीकृत, कौशल-आधारित टास्क रूटिंग के साथ निष्पक्ष, वास्तविक समय में क्रेडिट एट्रिब्यूशन सक्षम कर सके।

कार्यप्रणाली (Methodology)

यह शोध पत्र SwarmHarness का प्रस्ताव करता है, जो मौजूदा HarnessAPI नोड्स (जो टाइप किए गए स्किल फोल्डर्स को HTTP एंडपॉइंट्स और MCP टूल्स के रूप में एक्सपोज़ करते हैं) के ऊपर तीन मुख्य घटकों की परत लगाता है। यह प्रणाली बिना किसी केंद्रीय समन्वयक के संचालित होती है, जो स्थानीय तर्कसंगतता (local rationality) और उभरते सामूहिक व्यवहार (emergent collective behavior) पर निर्भर करती है।

1. सिस्टम आर्किटेक्चर (System Architecture)

SwarmNode: एक संवर्धित (augmented) HarnessAPI इंस्टेंस जो क्षमता विज्ञापन (capability advertisement), टास्क नेगोशिएशन और क्रेडिट बुककीपिंग का प्रबंधन करता है। प्रत्येक नोड को उसके स्किल्स ( $S_v$ ), रिसोर्स वेक्टर ( $r_v$ ), क्रेडिट बैलेंस ( $c_v$ ), और ट्रस्ट स्कोर ( $\tau_v$ ) द्वारा परिभाषित किया जाता है।
SwarmRegistry (DHT): एक Kademlia-शैली का डिस्ट्रिब्यूटेड हैश टेबल (DHT) स्किल आइडेंटिफायर (SHA256) को सक्षम नोड्स की सूचियों से मैप करता है। यह नोड चर्न (churn) को संभालने के लिए TTL-बाउंडेड विज्ञापनों का उपयोग करता है और रिसोर्स क्वेरीज़ (जैसे "VRAM $\ge$ 8GB") के लिए रिसोर्स क्वेरीज़ के लिए इवेंटुअली कंसिस्टेंट इनवर्टेड इंडेक्स के लिए एक गॉसिप प्रोटोकॉल का उपयोग करता है। बूटस्ट्रैपिंग mDNS, DNS सीड लिस्ट, या स्पष्ट पीयर लिस्ट के माध्यम से की जाती है।
SwarmRouter: एक स्टेटलेस (stateless) सेवा जो एक यूटिलिटी फंक्शन का उपयोग करके कैंडिडेट नोड्स को स्कोर करती है:
$U(v, T) = w_1 \cdot \mathbb{1}[s \in S_v] + w_2 \cdot (1 - \ell_v) + w_3 \cdot (1 - d_v/d_{max}) + w_4 \cdot \tau_v$
जहाँ $\ell_v$ लोड है, $d_v$ लेटेंसी है, और $\tau_v$ ट्रस्ट स्कोर है। राउटर इस यूटिलिटी को मैक्सिमाइज करने वाले नोड को टास्क डिस्पैच करता है। कई राउटर समवर्ती (concurrently) रूप से कार्य कर सकते हैं; क्रेडिट एट्रिब्यूशन टास्क सबमिटर द्वारा हस्ताक्षरित होता है, न कि राउटर द्वारा, जिससे लेजर का राउटर भ्रष्टाचार (corruption) रुक जाता है।
SwarmCredit: एक हल्का, ब्लॉकचेन-मुक्त क्रेडिट सिस्टम। नोड्स स्थानीय लेजर बनाए रखते हैं। क्रेडिट वैश्विक क्रिप्टोकरेंसी नहीं हैं बल्कि रूटिंग प्राथमिकता को नियंत्रित करने के काम आते हैं। उच्च-ट्रस्ट वाले नोड्स अधिक कार्यों को आकर्षित करते हैं; खाली नोड्स देखते हैं कि उनका ट्रस्ट स्कोर कम हो रहा है, जिससे उनकी रूटिंग प्राथमिकता कम हो जाती है।

2. SwarmCredit एट्रिब्यूशन एल्गोरिदम (SwarmCredit Attribution Algorithm)

एक कार्य को निष्पादित करने वाले नोड्स ( $N$ ) के गठबंधन के बीच क्रेडिट को निष्पक्ष रूप से वितरित करने के लिए, प्रणाली मोंटे कार्लो परम्यूटेशन सैंपलिंग (एल्गोरिदम 1) के माध्यम से शाप्ले-वैल्यू एप्रोक्सिमेशन (Shapley-value approximation) का उपयोग करती है।

तंत्र (Mechanism): एल्गोरिदम गठबंधन के $M$ रैंडम परम्यूटेशन के औसत के माध्यम से कार्य की गुणवत्ता ( $q$ ) में प्रत्येक नोड के मार्जिनल योगदान का अनुमान लगाता है।
दक्षता (Efficiency): यह पॉजिटिव शाप्ले वैल्यूज को कुल क्रेडिट पूल $C(T)$ में नॉर्मलाइज़ करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि आवंटित क्रेडिट का योग पूल के आकार के बराबर है।
ट्रस्ट अपडेट: पॉजिटिव क्रेडिट डेल्टा प्राप्त करने वाले नोड्स अपने ट्रस्ट स्कोर ( $\tau$ ) को बढ़ाते हैं, जबकि जिन्हें कोई क्रेडिट नहीं मिलता, उनमें यह कम होता जाता है।
कोल्ड-स्टार्ट मिटिगेशन: एक प्रूफ-ऑफ-कंट्रीब्यूशन जेनेसिस मैकेनिज्म सिबिल (Sybil) हमलों को रोकता है। नए नोड्सों को जेनेसिस क्रेडिट एंडोमेंट ( $c_0$ ) केवल तभी मिलता है जब वे सफलतापूर्वक सेवा देते हैं और उनके कार्य को सबमिटर द्वारा काउंटर-साइन किया जाता है। यह सुनिश्चित करता है कि फ्री-राइडिंग पहचान वास्तविक कार्य किए बिना क्रेडिट प्राप्त नहीं कर सकती।

3. उभरती हुई स्वार्म इंटेलिजेंस (Emergent Swarm Intelligence)

सिस्टम क्रेडिट और ट्रस्ट संकेतों को डिजिटल फेरोमोन (digital pheromones) के रूप में उपयोग करता है।

पॉजिटिव फीडबैक: उच्च-ट्रस्ट वाले नोड्स अधिक ट्रैफिक आकर्षित करते हैं, जिससे उनकी स्थिति मजबूत होती है।
नेगेटिव फीडबैक: जैसे ही नोड्स अपने पूर्ण लोड के करीब पहुँचते हैं, उनका यूटिलिटी स्कोर गिर जाता है, जिससे ट्रैफिक कम लोड वाले साथियों की ओर पुनर्निर्देशित होता है।
विशेषज्ञता (Specialization): समय के साथ, नोड्स स्वाभाविक रूप से उन उच्च-इनाम वाले स्किल्स में विशेषज्ञता हासिल करते हैं जहाँ वे अच्छा प्रदर्शन करते हैं, जो जैविक झुंडों (biological swarms) में फेरोमोन वाष्पीकरण के समान है।

प्रमुख योगदान (Key Contributions)

सिस्टम मॉडल परिभाषा: SwarmNode, SwarmRegistry, SwarmRouter, और SwarmCredit घटकों का औपचारिक रूप देना, जो परिचालन विकेंद्रीकरण (पहले दिन से मौजूद) को प्रशासनिक विकेंद्रीकरण (सीड इवोल्यूशन के माध्यम से चरणबद्ध) से अलग करता है।
SwarmCredit एट्रिब्यूशन एल्गोरिदम: मल्टी-नोड टास्क एट्रिब्यूशन के लिए एक रियल-टाइम, शाप्ले-वैल्यू एप्रोक्सिमेशन का परिचय जो ब्लॉकचेन ओवरहेड के बिना ट्रस्ट-डिके फीडबैक और कोल्ड-स्टार्ट ग्रीफिंग को रोकने के लिए जेनेसिस मैकेनिज्म को शामिल करता है।
व्यवहार्यता विश्लेषण: मौजूदा HarnessAPI नोड्स से प्रोडक्शन स्वार्म तक तैनाती के लिए एक ठोस रोडमैप, जो बूटस्ट्रैप समस्या, सुरक्षा सतह (प्रूफ-ऑफ-वर्क और ट्रस्ट हिस्ट्री के माध्यम से सिबिल रेजिस्टेंस) और खुले अनुसंधान चुनौतियों को संबोधित करता है।
मौलिक प्रिमिटिव (Foundational Primitive): SwarmHarness को स्वायत्त वितरित AI एजेंट नेटवर्क के आधार के रूप में स्थापित करना, जहाँ एजेंट मानव मध्यस्थता के बिना कंप्यूट किराए पर ले सकते हैं, सब-टास्क रूट कर सकते हैं और क्रेडिट सेटल कर सकते हैं।

परिणाम और दावे (Results and Claims)

शोध पत्र कोई अनुभवजन्य प्रायोगिक परिणाम (जैसे बेंचमार्क थ्रूपुट या लेटेंसी तुलना) प्रस्तुत नहीं करता है, बल्कि यह सिस्टम का एक सैद्धांतिक और आर्किटेक्चरल सत्यापन प्रदान करता है।

सैद्धांतिक वैधता: लेखक दावा करते हैं कि सिस्टम दक्षता, निष्पक्षता (शाप्ले एक्सिओम्स के माध्यम से), और व्यक्तिगत तर्कसंगतता को संतुष्ट करता है। एप्रोक्सिमेशन एरर $O(1/\sqrt{M})$ पर सीमित है, जो व्यावहारिक गठबंधन आकारों ( $k \le 10$ ) के लिए पर्याप्त है।
सुरक्षा दावे: प्रोटोकॉल पंजीकरण के दौरान प्रूफ-ऑफ-वर्क और ट्रस्ट इतिहास बनाने के लिए आवश्यक ऐतिहासिक कार्य पूरा करने के संयोजन के माध्यम से सिबिल हमलों को कम करने का दावा करता है। क्रेडिट एट्रिब्यूशन के लिए सबमिटर काउंटर-सिग्नेचर की आवश्यकता के कारण मिलीभगत (collusion) को कम किया जाता है।
विकेंद्रीकरण: सिस्टम दावा करता है कि यह तुरंत परिचालन विकेंद्रीकरण (कोई भी एकल अभिनेता रूटिंग या एट्रिब्यूशन को नियंत्रित नहीं करता है) और प्रगतिशील रूप से प्रशासनिक विकेंद्रीकरण (एक सीड से पूर्ण पीयर-एक्सचेंज ओवरले की ओर बढ़ते हुए) प्राप्त करता है।

महत्व (Significance)

यह शोध पत्र SwarmHarness को अगली पीढ़ी के वितरित AI के लिए एक मौलिक प्रिमिटिव के रूप में स्थापित करता है। इसका महत्व तीन सिद्ध लेकिन पहले से अलग-अलग ज्ञात अवधारणाओं को एकीकृत करने में निहित है:

कंप्यूट की परमाणु इकाई के रूप में स्किल-फर्स्ट MCP नोड्स।
विश्वसनीय रजिस्ट्री के बिना पूरी तरह से विकेंद्रीकृत DHT-आधारित पीयर डिस्कवरी।
ब्लॉकचेन ओवरहेड के बिना शाप्ले-फेयर इंसेंटिव एट्रिब्यूशन।

सेंट्रल कोऑर्डिनेटर या महंगे ब्लॉकचेन ट्रांजेक्शन की आवश्यकता को हटाकर, SwarmHarness एक स्व-नियमन करने वाली, प्रोत्साहन-संरेखित अर्थव्यवस्था बनाने का लक्ष्य रखता है जहाँ खाली कंप्यूट को सुरक्षित रूप से और लाभदायक रूप से साझा किया जा सकता है। यह एक ऐसे भविष्य को सक्षम बनाता है जहाँ स्वायत्त AI एजेंट इंटरनेट के पैमाने पर काम कर सकते हैं, कंप्यूट के लिए विश्वसनीय ट्रांसपोर्ट लेयर के रूप में नेटवर्क का उपयोग कर सकते हैं, और प्रोटोकॉल के साथ अपनी बातचीत में मानव उपयोगकर्ताओं के समान ही व्यवहार करते हैं। लेखक इस दृष्टि को साकार करने के लिए एक संदर्भ कार्यान्वयन (reference implementation) में योगदान देने के लिए समुदाय को आमंत्रित करते हैं।