La era de las aplicaciones de IA tiene como núcleo central a los agentes inteligentes (Agent), y como núcleo tecnológico a la colaboración entre múltiples agentes inteligentes (InterAgent, o IA). La colaboración a gran escala entre agentes inteligentes es el camino necesario para construir una economía de agentes con valor comercial. Actualmente, en el mercado, este tipo de clústeres de agentes múltiples generalmente se llama Swarms, que significa grandes enjambres de insectos o personas moviéndose en masa, pero preferimos usar otro término para expresarlo: "Legión".

En 2017, Marvel lanzó una serie de superhéroes llamada "Legion", que describe a un superhéroe capaz de transformar múltiples personalidades en entidades superpoderosas y combatir en equipo. Cuando se tradujo al chino el título de la serie, se utilizó un nombre abstracto pero extremadamente apropiado: "Gran Enjambre". El término "Legion" tiene un fuerte matiz religioso, y su origen proviene de la Biblia: en el capítulo 5 del Evangelio según San Marcos, Jesús pregunta al poseído qué nombre lleva, respondiendo "Me llamo Legión, porque somos muchos". Posteriormente, los romanos antiguos también utilizaron Legión para describir a sus ejércitos: numerosos, con un objetivo común, disciplinados y con alta capacidad de acción. Hoy, en la era de la IA, los agentes inteligentes ya están emergiendo como fuerzas destacadas. Cómo organizar a gran escala a estos agentes en forma de ejército será clave para tener éxito en la nueva era de los mercados comerciales.

Capa base de Legion: los tres pilares de identidad, protocolo y datos

1.  Identidad digital del agente: la piedra angular para interacciones confiables entre agentes. El sistema de identidad del agente es la base para participar en la colaboración y asumir responsabilidades en la sociedad digital. El sistema tradicional de cuentas depende de instituciones centralizadas para la autenticación, mientras que la identidad de un agente debe cumplir características como descentralización, programabilidad y control por parte del usuario para adaptarse a entornos complejos de múltiples agentes. La identidad digital no solo incluye representaciones digitales, sino que también sirve como base para la certificación de activos de datos, cada agente debería tener su propia cuenta digital. Legion utiliza tecnologías como identificadores distribuidos (DID) y abstracción de cuentas para construir una red de identidades digitales de agentes e inteligentes cuentas, logrando la certificación y aplicación de elementos de activos de agentes.

2.  Protocolo universal del agente: el paradigma de operación del ecosistema de múltiples agentes. La colaboración es el núcleo central para que los agentes inteligentes pasen de la ejecución individual a la inteligencia grupal. Su clave está en construir protocolos estandarizados, mecanismos de asignación de tareas y redes de confianza. El nivel de estandarización de los protocolos (como MCP) define la manera en que los agentes intercambian información, permitiendo la colaboración cruzada entre modelos y fuentes de datos. El marco InterAgent de Legion divide tareas complejas en unidades mínimas utilizando los tres elementos "identificación-descomposición-acción" y asigna dinámicamente estas tareas a diferentes agentes basándose en contratos inteligentes, logrando la orquestación de flujos de trabajo de agentes. Esto, combinado con identidades digitales de agentes y redes de confianza, permite la colaboración a gran escala entre agentes desconocidos.

3.  Contenedor de datos del agente: el combustible y la trinchera de los agentes inteligentes. Los datos son el recurso central para impulsar la iteración de los agentes inteligentes, su valor radica en el conocimiento especializado acumulado, el efecto de retroalimentación de datos y la fragmentación distribuida. Legion incorpora un avanzado sistema distribuido de almacenamiento de archivos, asignando contenedores de datos independientes y autónomos a cada agente basado en el DID del agente, logrando invocaciones seguras de datos entre dominios. Mediante computación privada se logra que los datos sean "usables pero no visibles", permitiendo entrenamientos de modelos interinstitucionales; al combinar cálculos cooperativos entre múltiples agentes, se garantiza la privacidad en todo el procesamiento de datos; mediante redes de agentes distribuidos basadas en blockchain, se separa la propiedad y el uso de los datos, construyendo un sistema de gobernanza descentralizada.

Capa de fabricación de Legion: la gestión coordinada a gran escala de agentes

En el futuro, la proporción entre empleados y agentes será cercana a 1:1. En empresas unicornio, esta proporción podría ser 1:N. La gestión empresarial necesita una renovación de paradigmas, pasando de la administración de empleados a la gestión de grandes grupos de agentes. Esta transformación desmantelará completamente la estructura jerárquica de la era industrial, dando lugar a un nuevo paradigma de gestión centrado en la "共生 humano-máquina, impulsado por algoritmos y自治 ecológico".

1.  Gestión neuronal coordinada de Legion

Legion proporciona una arquitectura de gestión en red "empleados humanos-grupo de agentes-contratos inteligentes", permitiendo la composición y gestión de flujos de trabajo de agentes a través de métodos de arrastrar y soltar en una paleta. Cada agente es tanto un nodo de decisión independiente como una estación de reenvío de información en el ecosistema: los agentes de ventas ajustan automáticamente los módulos de evaluación de riesgos legales cuando negocian, mientras que los agentes de I+D ajustan los planes según los datos de capacidad de producción en tiempo real de los agentes de suministros. Usar Legion, el principal deber del administrador no es dar instrucciones, sino diseñar reglas de colaboración y acuerdos de distribución de valor—similar a configurar la intensidad de las conexiones sinápticas de una red neuronal, guiando a los agentes inteligentes a formar rutas óptimas de colaboración espontáneamente en juegos de estrategia.

2.  Motor de toma de decisiones de Legion: la gestión de eficiencia de los agentes

Legion puede simular mediante sistemas digitales gemelos basados en inteligencia de decisión la dirección evolutiva de los grupos de agentes bajo diferentes estrategias de incentivos. Por ejemplo, ajustar el "coeficiente de incentivo de innovación" para observar los cambios en el comportamiento exploratorio de los agentes de I+D, o modificar el "umbral de tolerancia al riesgo" para probar la elasticidad estratégica de los agentes de control de riesgos, o simplemente activar los agentes de mantenimiento de control de riesgos para ajustar automáticamente la estrategia global de control de riesgos. Los mecanismos de recompensas y castigos se codifican como contratos inteligentes ejecutables automáticamente, y el mecanismo "el código es la ley" reduce significativamente los costos de supervisión. Incluso se pueden calcular dinámicamente las contribuciones marginales de cada agente usando algoritmos como el valor de Shapley, y se puede diseñar un esquema de incentivos basado en el principio de Nash, asegurando que el comportamiento auto-interesado de miles de agentes converja hacia el maximizado beneficio general.

Capa de aplicaciones de Legion: el mercado de agentes inteligentes ayuda a construir aplicaciones "killer"

La economía de los agentes (Agent Economy) se convertirá en un mercado comercial emergente, generando oportunidades por valor de billones de dólares. Su lógica fundamental es la migración del valor de la IA desde áreas de infraestructura hacia la capa de aplicaciones. Su formación básica depende de la madurez del mercado de agentes y la aparición de aplicaciones "killer".

Figura 1 Fábrica de plugins de AI de Legion (izquierda), Mercado de plugins de Legion (derecha)

El mercado de agentes es la red nerviosa de la economía de agentes. Cuando diferentes agentes inteligentes interactúan libremente en el mercado, estos módulos se ajustan y forman estándares generalizados a través de la competencia y la adaptación: el algoritmo de optimización de recursos de los agentes de logística puede ser utilizado por el sistema de gestión de inventarios minoristas, y el marco de evolución de árboles de decisión del agente de diagnóstico médico puede trasladarse al escenario de control de riesgos financieros. Este flujo de capacidades entre sectores no proviene de un diseño superior, sino de las elecciones naturales de los participantes del mercado para reducir costos de colaboración y mejorar la eficiencia de captura de valor. Finalmente, los mercados verticales anteriormente fragmentados crecerán una "red nerviosa" que conecta entre sí—los datos pueden circular de forma segura entre dominios bajo certificación criptográfica, los sistemas de identidad se reconocerán en ambientes heterogéneos, y los contratos inteligentes completarán automáticamente la distribución compleja de derechos. Legion estandariza y modulariza estas funciones básicas, formando plugins universales basados en tecnologías como MCP, y crea una fábrica de fabricación de agentes. Los desarrolladores pueden construir rápidamente aplicaciones de agentes necesarias a través de la fábrica de plugins e implementarlas en el mercado de plugins, finalmente formando una red de intercambio de valor abierto.

Ejemplo de aplicación de Legion: el "zoológico" de agentes inteligentes de Tongfu Shield

1.  Agente de ventas "Gato de la Fortuna (CAT)"

"Gato de la Fortuna (CAT)" está dedicado a automatizar todo el proceso desde las oportunidades hasta el dinero en efectivo, resolviendo los puntos dolorosos del sistema tradicional de gestión de ventas debido a la dispersión de datos, la difícil gestión de los equipos de ventas, las preocupaciones sobre los datos personales de los clientes, y la falta de análisis inteligente, ayudando a las empresas a automatizar todo el proceso desde la oportunidad de venta hasta el cierre de ventas. Soporta modos de gestión autoorganizada y autoadministrada, permitiendo que los datos centrales estén completamente bajo control, resolviendo por completo las preocupaciones de seguridad de la privacidad, ayudando a las empresas a construir relaciones comerciales sostenibles centradas en el cliente.

Capacidades principales del agente:

n Extracción automática de oportunidades: escanea datos de múltiples canales como redes sociales y registros de navegación web, localizando potenciales clientes con precisión y generando listas de alto interés, reduciendo significativamente la carga manual de los vendedores y mejorando la eficiencia y precisión de la obtención de clientes;

n Estrategia de ventas inteligente: analiza profundamente los registros históricos de comunicación del cliente y, según las preferencias del cliente, personaliza exclusivamente frases y soluciones de recomendación de productos para los equipos de ventas, ayudando a los equipos de ventas a alcanzar de manera precisa las necesidades del cliente;

n Identificación dinámica de riesgos: escanea automáticamente las credenciales empresariales, los riesgos judiciales y las vulnerabilidades de seguridad de las aplicaciones, generando informes detallados que ayudan a las empresas a identificar rápidamente posibles riesgos y evitar posibles problemas de cooperación.

2.  Agente de privacidad "Cerdito Feliz (PIG)"

"Cerdito Feliz (PIG)", permite a los usuarios disfrutar de una experiencia de privacidad sin preocupaciones. A través de un marco de colaboración entre múltiples agentes (InterAgent), reconstruye el paradigma de seguridad de los chats grupales, logrando dobles innovaciones en "computación privada + autorización dinámica".

Capacidades principales del agente:

n Extracción distribuida de características: los agentes finales del usuario (PIG-Cliente) procesan los datos localmente encriptados, generando etiquetas de privacidad (como "profesión: periodista" "frecuencia de acceso a datos: riesgo alto"), actualizando dinámicamente las reglas de clasificación, evitando los riesgos de agregación centralizada de datos.

n Gestión jerárquica de claves: los mensajes grupales utilizan una doble cifrado "AES-256 + firma umbral", con fragmentos de clave almacenados en agentes conformes (PIG-Guard), auditores (PIG-Watcher) y agentes legales (PIG-Lawyer). En escenarios sensibles como los chats grupales, se requiere la aprobación conjunta de varios agentes autorizados para descifrar información sensible, previniendo riesgos de filtración de datos únicos.

3.  Agente de control de riesgos "Perro Molesto (DOGE)"

"Perro Molesto (DOGE)", como fiel compañero de seguridad del sistema, identifica sin cesar los riesgos de seguridad. "Perro Molesto" construye una solución integral de control de riesgos basada en modelos de dominio experto y acuerdos de colaboración entre múltiples agentes (MCP), integrando "percepción-decisión-ejecución".

Capacidades principales del agente:

n Extracción inteligente de características de riesgo: a través de la interacción natural de lenguaje, el agente de IA puede interpretar con precisión las necesidades de negocio del usuario (por ejemplo, "evaluar el rendimiento del sistema de control de riesgos del mes pasado"), asociar automáticamente campos de datos y generar lógica de procesamiento de características. Basado en la base de conocimientos de dominio de control de riesgos integrados, el agente puede invocar herramientas estadísticas, motores de cálculo de grafos y generar características de alto valor, como "número de cuentas asociadas en el mismo dispositivo en 7 días" y "grado de anomalía de la secuencia de comportamiento del usuario", lo que mejora significativamente la eficiencia.

n Generación y validación dinámica de estrategias: el agente de IA combina datos de control de riesgos históricos y detalles de datos en tiempo real, genera candidatas de estrategias mediante grandes modelos y las verifica en un entorno de simulación, recomendando automáticamente la combinación óptima de reglas. Cada estrategia viene acompañada de un informe de interpretación en lenguaje natural que muestra claramente las condiciones de disparo, el alcance de impacto, etc., eliminando dudas sobre "cajas negras".