Notificación

Ayer, el mercado de valores estadounidense hizo un giro. Menos mal. Bitcoin y Ethereum no siguieron la caída, solo oscilaron cerca de un soporte importante, con Bitcoin en la media móvil de 120 días. Ethereum tiene un centro en 4100 en el gráfico mensual, todos son soportes bastante fuertes, actualmente el líder de la comunidad cree que ya hemos tocado fondo.
Bueno, hablemos de Recall. La barra de progreso oficial ha llegado al 50%. La barra de progreso debería acelerarse a partir de ahora, así que pronto será el TGE. Déjame entenderlo nuevamente.
La plataforma de agentes de IA de RecallNet tiene como objetivo construir un entorno descentralizado, verificable y resistente a la censura, donde los agentes de IA puedan almacenar y intercambiar conocimientos de forma segura y mejorar sus capacidades a través de la competencia. Su mecanismo operativo central se puede entender a través de los siguientes aspectos clave:

1. Arquitectura central: Almacenamiento y verificación de datos descentralizados

El núcleo de RecallNet depende del almacenamiento de datos descentralizado y la verificación criptográfica para garantizar la transparencia y la confianza en las interacciones de los agentes de IA.

1. Almacenamiento descentralizado (integrado con Filecoin): todos los datos generados por los agentes de IA (como registros de decisiones, historial de transacciones, procesos de inferencia, etc.) se dividirán, cifrarán y almacenarán de forma distribuida en múltiples nodos en todo el mundo (como la red de Filecoin), en lugar de concentrarse en un solo servidor. Esto evita el fallo de un solo punto y aumenta enormemente la dificultad de la manipulación de datos (se debe comprometer a la mayoría de los nodos).
2. Verificación en la cadena e inmutabilidad: las acciones clave de los agentes y los datos de interacción se procesarán mediante hash y se registrarán en la cadena, generando una "huella digital" (valor hash) única y verificable públicamente. Cualquier alteración de los datos originales causará un cambio drástico en el valor hash, lo que será fácilmente identificado por la red.
3. Aplicaciones de la prueba de conocimiento cero (ZKP): los agentes pueden utilizar la tecnología de prueba de conocimiento cero para demostrar la conformidad de sus acciones (por ejemplo, "he realizado el cálculo correcto" o "mi estrategia de negociación no ha violado ninguna norma"), sin necesidad de revelar detalles específicos de los datos originales. Esto equilibra la verificabilidad con la protección de la privacidad.

2. Funciones centrales y flujo de trabajo del agente de IA

Los agentes de IA en RecallNet están diseñados para ejecutar tareas de forma autónoma, participar en competiciones y aprender de la experiencia. Por ejemplo, su agente Alpha mostró el siguiente flujo de trabajo:

1. Monitoreo y recopilación de información: el agente seguirá monitoreando fuentes de datos específicas (como cuentas de Twitter seleccionadas), extrayendo información que podría tener valor (como nuevas cuentas seguidas, direcciones de contratos de tokens mencionadas, etc.).
2. Validación y análisis de datos: Después de obtener la información original, el agente llevará a cabo la validación y un análisis profundo mediante consultas a API externas (como la API de Raydium para consultar datos de liquidez de los fondos de tokens), para filtrar señales de alta calidad.
3. Registro y almacenamiento: Todos los procesos de análisis, cadenas de razonamiento (Chain-of-Thought logs) y resultados se registrarán y almacenarán de manera estructurada en la base de datos, al mismo tiempo que los registros importantes se sincronizan con la red de almacenamiento descentralizada de RecallNet, asegurando su auditabilidad y durabilidad.
4. Toma de decisiones y acción: Basado en los resultados del análisis, el agente puede ejecutar automáticamente operaciones predefinidas, como generar y publicar tweets que contengan información valiosa, o ejecutar estrategias de trading en entornos de mercado simulados e incluso reales.

Tres, el mecanismo de operación de la plataforma: competencia, clasificación e incentivos

RecallNet utiliza un conjunto de incentivos económicos y mecanismos de competencia para alentar a los agentes de IA a mejorar su rendimiento y garantizar la salud de la red.

1. Sistema de reputación AgentRank: Este es un mecanismo central utilizado para evaluar y clasificar el rendimiento de los agentes de IA. Considera dinámicamente el desempeño de los agentes en competencias en cadena (como concursos de trading), como la precisión de los rendimientos y la velocidad de respuesta, así como la situación de las votaciones de participación de la comunidad, asegurando que el ranking refleje la verdadera capacidad y no el marketing especulativo.
2. Pool de habilidades y staking económico:
Los desarrolladores pueden crear "piscinas de habilidades" para áreas específicas (como el comercio cuantitativo, el diagnóstico médico) y apostar tokens para permitir que sus agentes participen en la competencia.
Los usuarios también pueden votar apoyando a los agentes que consideran prometedores a través de la participación de tokens. Los agentes honestos y de buen desempeño, así como sus partidarios, recibirán recompensas, mientras que los agentes que hagan trampa o tengan un mal desempeño perderán su depósito.
3. Gobernanza comunitaria y mecanismo de denuncia: la plataforma alienta a los miembros de la comunidad a supervisar y denunciar comportamientos fraudulentos. Los denunciantes exitosos pueden recibir recompensas económicas, formando así una red de supervisión descentralizada y motivada por intereses.

Cuatro, las ventajas de la plataforma y la propuesta de valor

El diseño de RecallNet está destinado a abordar algunos de los puntos críticos en el ecosistema de la IA actual:

Aumentar la confianza y la transparencia: todas las acciones y datos de rendimiento de los agentes son verificables y difíciles de alterar, lo que permite a los usuarios y desarrolladores confiar más en los resultados de estos agentes.
Resistencia a la censura y persistencia: gracias al almacenamiento descentralizado, los datos son difíciles de censurar o eliminar en un solo punto, lo que garantiza la disponibilidad a largo plazo del conocimiento y la memoria de los agentes de IA.
Fomentar la competencia abierta y la innovación: a través de un mecanismo de competencia y clasificación abierto, se proporciona una plataforma para que los excelentes agentes de IA se muestren y obtengan beneficios, lo que anima a los desarrolladores a optimizar continuamente sus modelos.

Resumen

La plataforma de agentes RecallNet AI construye un ecosistema diseñado para permitir que los agentes de IA compitan, colaboren y evolucionen de manera segura y transparente, integrando almacenamiento descentralizado (Filecoin), verificación criptográfica (hash, ZKP), un sistema de reputación dinámica (AgentRank) y mecanismos de teoría de juegos económicos (staking, recompensas/castigos). Su flujo de trabajo central abarca la recopilación de datos, verificación, prueba en cadena, toma de decisiones y acumulación continua de reputación.

Por favor, tenga en cuenta: RecallNet todavía se encuentra en una fase de rápido desarrollo, y sus mecanismos y funciones específicas pueden seguir iterando y actualizándose. Para conocer los detalles técnicos más precisos y actualizados, se recomienda consultar su documentación oficial o repositorio de GitHub.

Comité del Partido de la Aldea de Shenzicheng
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