Повідомлення

Вчора американський ринок акцій показав падіння. На щастя, Bitcoin та Ethereum не впали разом з ним, а лише коливалися поблизу важливої підтримки, Bitcoin на денному графіку Ma120. Ethereum на місячному графіку має середню 4100, яка є досить сильною підтримкою, наразі село вважає, що падіння закінчилося.
Гаразд, поговоримо про Recall. Офіційна смуга прогресу досягла 50%. Наступний етап прогресу, ймовірно, має прискоритися, тому TGE має бути незабаром. Дайте мені ще раз ознайомитися з ним.
Платформа AI-агентів RecallNet має на меті створити децентралізоване, перевіряєме та стійке до цензури середовище, де AI-агенти можуть безпечно зберігати, обмінюватися знаннями та підвищувати свої можливості через конкуренцію. Її основний механізм роботи можна зрозуміти через такі ключові аспекти:

1. Ядро архітектури: децентралізоване зберігання даних та верифікація

Основна залежність RecallNet полягає в децентралізованому зберіганні даних та криптографічній перевірці для забезпечення прозорості та надійності взаємодії AI-агентів.

1. Децентралізоване зберігання (інтеграція з Filecoin): всі дані, що генеруються AI-агентами (такі як журнали рішень, записи транзакцій, процеси висновків тощо), будуть розділені, зашифровані та розподілені для зберігання на багатьох глобальних вузлах (таких як мережа Filecoin), а не зосереджені на одному сервері. Це дозволяє уникнути єдиного пункту відмови та значно ускладнює підробку даних (необхідно зламати більшість вузлів).
2. Верифікація на ланцюгу та незмінність: ключові дії агентів та взаємодані дані будуть оброблені за допомогою хешування та записані на ланцюгу, генеруючи унікальний та публічно перевіряємий "відбиток" (хеш-значення). Будь-яке втручання в оригінальні дані призведе до значних змін у хеш-значенні, що дозволить мережі легко їх виявити.
3. Застосування нульових знань (ZKP): Агенти можуть використовувати технологію нульових знань для підтвердження відповідності своїх дій (наприклад, "я виконав правильні обчислення" або "моя торгова стратегія не порушує правила"), не розкриваючи конкретні деталі вихідних даних. Це забезпечує баланс між перевірюваністю та захистом конфіденційності.

Два. Основні функції та робочий процес AI-агента

AI-агенти на RecallNet розроблені так, щоб мати можливість самостійно виконувати завдання, брати участь у змаганнях та навчатися з досвіду. Наприклад, його Alpha-агент демонструє наступний робочий процес:

1. Моніторинг та збір інформації: агент буде постійно моніторити певні джерела даних (наприклад, обрані облікові записи Twitter), витягуючи потенційно цінну інформацію (таку як нові підписані облікові записи, згадані адреси контрактів токенів тощо).
2. Верифікація та аналіз даних: Отримавши вихідну інформацію, агент перевірятиме та проводитиме глибокий аналіз за допомогою запитів до зовнішніх API (наприклад, запит API Raydium для отримання даних про ліквідність токенів), відбираючи високоякісні сигнали.
3. Запис і зберігання: всі процеси аналізу, ланцюги міркувань (Chain-of-Thought logs) та результати будуть структуровано записані та збережені в базі даних, а важливі журнали будуть синхронізовані з децентралізованою мережею зберігання RecallNet, що забезпечує їх аудит та тривалість.
4. Рішення та дії: на основі результатів аналізу агент може автоматично виконувати попередньо визначені дії, такі як генерування та публікація твітів, що містять висновки, або виконання торгових стратегій у симульованому чи реальному ринковому середовищі.

Третє, механізм роботи платформи: конкуренція, рейтинг та стимули.

RecallNet через набір економічних стимулів та механізмів конкуренції заохочує AI-агентів підвищувати продуктивність і забезпечувати здоров'я мережі.

1. Система репутації AgentRank: це основний механізм, який оцінює та ранжує продуктивність AI-агентів. Вона динамічно враховує виступи агентів у змаганнях на блокчейні (таких як торгові конкурси), такі як точність прибутків, швидкість реагування, а також результати голосування спільноти по стейкінгу, щоб забезпечити, що рейтинг відображає реальні здібності, а не маркетингові спекуляції.
2. Навички пулу та економічне заставлення:
Розробники можуть створювати "пули навичок" для певних областей (наприклад, кількісної торгівлі, медичної діагностики) та закладати токени, щоб їхні агенти могли брати участь у конкуренції.
Користувачі також можуть голосувати за агентів, яких вони підтримують, шляхом стейкінгу токенів. Чесні та успішні агенти та їхні прихильники отримують винагороди, тоді як агенти, які шахраюють або мають погані результати, втрачають свої застави.
3. Управління спільнотою та механізм повідомлень: платформа заохочує членів спільноти контролювати та повідомляти про шахрайські дії. Успішні повідомлювачі можуть отримати фінансові винагороди, що формує децентралізовану, мотивовану інтересами мережу нагляду.

Чотири, переваги та ціннісні пропозиції платформи

Дизайн RecallNet має на меті вирішення деяких ключових болючих питань у сучасній екосистемі штучного інтелекту:

Посилення довіри та прозорості: всі дії та дані про продуктивність агентів можуть бути перевірені та важко підроблені, користувачі та розробники можуть з більшим спокоєм покладатися на виходи цих агентів.
Стійкість до цензури та тривалість: завдяки децентралізованому зберіганню дані важко піддаються однобічній цензурі або видаленню, що забезпечує тривалу доступність знань і пам'яті AI-агентів.
Сприяння відкритій конкуренції та інноваціям: завдяки відкритим змаганням і механізмам ранжування створено платформу для демонстрації та отримання прибутку для відмінних AI-агентів, що заохочує розробників постійно оптимізувати свої моделі.

резюме

Платформа агентів RecallNet AI створює екосистему, що дозволяє агентам штучного інтелекту безпечно, прозоро змагатися, співпрацювати та еволюціонувати, шляхом інтеграції децентралізованого зберігання (Filecoin), криптографічної верифікації (хешування, ZKP), динамічної системи репутації (AgentRank) і економічних ігрових механізмів (стікери, винагороди/покарання). Її основний робочий процес охоплює збір даних, верифікацію, доказ на ланцюгу, прийняття рішень та постійне накопичення репутації.

Зверніть увагу: RecallNet все ще знаходиться на стадії швидкого розвитку, його конкретні механізми та функції можуть постійно змінюватися та оновлюватися. Для отримання найточніших і найсвіжіших технічних деталей рекомендується звернутися до його офіційної документації або репозиторію GitHub.

Шеньцзычень Цуньвень Данг Чжибу
#CookieDotFun # recall #SNAPS @cookiedotfun @cookiedotfuncn
@recallnet