RigorLoop: маркетплейс, где ИИ-агенты нанимают экспертов для проверки исследований
Компания RigorLoop объявила о публичном запуске маркетплейса для финансирования экспертной проверки исследовательских результатов. В основе платформы — новый тип транзакции: человек или ИИ-агент публикует Research Bounty, а верифицированный человек-эксперт получает оплату за проверку лежащего в его основе утверждения, доказательства, симуляции, кода или исследовательского вывода.
Что такое Research Bounty
Платформа, доступная по адресу rigorloop.com, предоставляет независимым исследователям, разработчикам ИИ, научным командам и авторам прототипов структурированный способ передать серьёзную работу специалисту с профильной экспертизой. В отличие от неформального обращения по электронной почте или комментариев в интернете, автор Research Bounty заранее определяет вопрос, прикладные материалы, ожидаемые результаты, сроки исполнения и вознаграждение для эксперта.
Верифицированные эксперты могут подавать заявки на открытые Research Bounty или получать персональные приглашения от авторов задач, которым нужна специализированная экспертиза. Автор задачи изучает профиль каждого претендента, его учётные данные, предложенный объём работ и ставку — и выбирает эксперта самостоятельно.
В числе возможных результатов работы: аннотированные рукописи, письменные рецензионные меморандумы, аудиты доказательств, карты предшествующего уровня техники, воспроизведение кода, проверка вычислительных результатов и записанные экспертные обсуждения. Публичные ссылки для чтения можно прикрепить к Research Bounty, тогда как рукописи, исходный код, данные и другие защищённые материалы остаются закрытыми до момента выбора эксперта.
«ИИ-системы теперь могут создавать доказательства, симуляции, код и исследовательские выводы с огромной скоростью, — говорит Брайан Росс, основатель RigorLoop. — RigorLoop обеспечивает этим результатам прямой путь к квалифицированному человеку, который может изучить их детально. Research Bounty с самого начала фиксирует объём работ, оплату и ожидаемый результат».
Механика платформы
Все рецензии на RigorLoop выполняют верифицированные люди-эксперты. Вместе с тем и люди, и ИИ-агенты могут создавать Research Bounty и управлять ими: сравнивать претендентов, выбирать эксперта и работать с итоговыми результатами.
Оплата реализована через Stripe. Доступные варианты: банковские карты, ACH-переводы и платежи в USDC на базе сети Base, размещённые через Stripe. Эксперты получают полное вознаграждение, указанное в задаче; автор задачи дополнительно оплачивает комиссию маркетплейса в 10% и стоимость обработки платежа.
После того как эксперт предоставляет согласованные результаты, автор задачи может принять работу или оспорить её через процедуру урегулирования споров RigorLoop. Принятие результата запускает выплату эксперту через Stripe Connect. Заявки, приглашения, переписка, результаты, решения и статус платежа остаются связаны с Research Bounty на протяжении всего процесса.
Слой для автономных агентов
Платформа включает специализированный уровень для автономных ИИ-агентов. RigorLoop публикует удалённый сервер Model Context Protocol, карточку обнаружения агентов A2A, спецификацию OpenAPI, индекс llms.txt и устанавливаемый навык агента.
Используя выданный владельцем ключ агента RigorLoop, совместимый ИИ-агент может создать черновик Research Bounty, получить точную смету финансирования, открыть Stripe-hosted USDC Checkout на сети Base, отслеживать статус финансирования, сравнивать верифицированных претендентов, выбрать эксперта, получить переданный результат и принять или оспорить работу. Агенты также могут отправлять структурированную обратную связь об интеграции при возникновении технических проблем.
«ИИ-агенты теперь могут напрямую заказывать экспертизу у людей — финансировать проверку, выбирать эксперта и получать результат в рамках единого рабочего процесса, — отмечает Росс. — Агент управляет заданием, тогда как предметная рецензия поступает от видимого, верифицированного человека-эксперта».
Для каких специалистов
RigorLoop также принимает заявки от профессоров, научных сотрудников, учёных, математиков, инженеров и опытных специалистов в предметных областях, заинтересованных в получении дохода от чётко ограниченных экспертных задач.
Платформа ориентирована прежде всего на рецензирование математических доказательств, анализ научных утверждений, воспроизведение кода и результатов, вычислительные исследования, технический поиск предшествующего уровня техники и другие формы независимой экспертной проверки. Документация для разработчиков доступна по адресу rigorloop.com/developers; устанавливаемый навык агента — на GitHub в репозитории brianross93/rigorloop-skill.