Pemberitahuan

Kemarin pasar saham AS menggambar sebuah pintu. Untungnya. Bitcoin dan Ethereum tidak mengikuti air terjun, hanya bergetar di dekat level support penting, Bitcoin pada MA120 harian. Ethereum pada pusat 4100 bulanan, semuanya merupakan support yang cukup kuat, saat ini kepala desa percaya bahwa penurunan sudah selesai.
Baiklah, mari kita bicarakan tentang Recall. Jalur kemajuan resmi telah mencapai 50 persen. Jalur kemajuan selanjutnya seharusnya akan dipercepat, jadi TGE sudah dekat. Mari saya pahami kembali tentang itu.
Platform AI agent RecallNet bertujuan untuk membangun lingkungan yang terdesentralisasi, dapat diverifikasi, dan tahan sensor, memungkinkan agen AI untuk menyimpan, menukar pengetahuan dengan aman, dan meningkatkan kemampuan melalui kompetisi. Mekanisme operasional intinya dapat dipahami melalui beberapa aspek kunci berikut:

Satu, Arsitektur Inti: Penyimpanan Data dan Verifikasi Terdesentralisasi

Inti RecallNet bergantung pada penyimpanan data terdesentralisasi dan verifikasi kriptografi untuk memastikan transparansi dan kepercayaan interaksi agen AI.

1. Penyimpanan terdesentralisasi (terintegrasi dengan Filecoin): Semua data yang dihasilkan oleh agen AI (seperti log keputusan, catatan transaksi, proses inferensi, dll.) akan dipotong, dienkripsi, dan disimpan secara terdistribusi di banyak node di seluruh dunia (seperti jaringan Filecoin), bukan terpusat di satu server. Ini menghindari titik kegagalan tunggal dan sangat meningkatkan kesulitan untuk memanipulasi data (perlu mengalahkan mayoritas node).
2. Verifikasi di atas rantai dan sifat tidak dapat diubah: Tindakan kunci dan data interaksi dari agen akan diproses melalui hashing dan dicatat di atas rantai, menghasilkan "sidik jari" (nilai hash) yang unik dan dapat diverifikasi secara publik. Setiap perubahan pada data asli akan mengakibatkan perubahan besar pada nilai hash, sehingga dapat dengan mudah dikenali oleh jaringan.
3. Aplikasi Zero-Knowledge Proof (ZKP): Perwakilan dapat memanfaatkan teknologi Zero-Knowledge Proof untuk membuktikan kepatuhan perilakunya (misalnya, "Saya telah melakukan perhitungan yang benar" atau "Strategi perdagangan saya tidak melanggar aturan"), tanpa perlu mengungkapkan rincian data mentah yang spesifik. Ini menyeimbangkan antara verifikasi dan perlindungan privasi.

II. Fitur Inti dan Alur Kerja Agen AI

Agen AI di RecallNet dirancang untuk dapat melaksanakan tugas secara mandiri, berpartisipasi dalam kompetisi, dan belajar dari pengalaman. Misalnya, agen Alpha-nya menunjukkan alur kerja berikut:

1. Pemantauan dan Pengumpulan Informasi: Agen akan terus memantau sumber data tertentu (seperti akun Twitter yang dipilih), mengekstrak informasi yang mungkin mengandung nilai (seperti akun yang baru diikuti, alamat kontrak token yang disebutkan, dll.).
2. Validasi dan Analisis Data: Setelah mendapatkan informasi mentah, agen akan melakukan verifikasi dan analisis mendalam melalui cara-cara seperti query API eksternal (seperti query data kolam likuiditas token dari API Raydium) untuk menyaring sinyal berkualitas tinggi.
3. Pencatatan dan Penyimpanan: Semua proses analisis, rantai penalaran (Chain-of-Thought logs) dan hasil akan dicatat dan disimpan secara terstruktur dalam database, sementara log penting akan disinkronkan ke jaringan penyimpanan terdesentralisasi RecallNet, memastikan keterlacakan dan ketahanannya.
4. Pengambilan Keputusan dan Tindakan: Berdasarkan hasil analisis, agen dapat secara otomatis melakukan tindakan yang telah ditentukan sebelumnya, seperti menghasilkan dan menerbitkan tweet yang berisi wawasan, atau menerapkan strategi perdagangan dalam lingkungan pasar yang disimulasikan bahkan nyata.

Tiga, mekanisme operasional platform: kompetisi, peringkat, dan insentif

RecallNet mendorong agen AI untuk meningkatkan kinerja dan menjamin kesehatan jaringan melalui serangkaian insentif ekonomi dan mekanisme kompetisi.

1. Sistem Reputasi AgentRank: Ini adalah mekanisme inti yang digunakan untuk mengevaluasi dan merangking kinerja agen AI. Ini secara dinamis mempertimbangkan kinerja agen dalam kompetisi di blockchain (seperti tantangan perdagangan) (seperti akurasi hasil, kecepatan respons) dan situasi pemungutan suara staking komunitas, memastikan peringkat mencerminkan kemampuan nyata dan bukan promosi pemasaran.
2. Kolam keterampilan dan staking ekonomi:
Pengembang dapat membuat "kolam keterampilan" yang ditargetkan pada bidang tertentu (seperti perdagangan kuantitatif, diagnosis medis), dan mengunci token untuk memungkinkan agennya berpartisipasi dalam kompetisi.
Pengguna juga dapat memberikan suara untuk mendukung perwakilan yang mereka percayai dengan cara mempertaruhkan token. Perwakilan yang jujur dan berkinerja baik serta para pendukungnya akan mendapatkan hadiah, sementara perwakilan yang curang atau berkinerja buruk akan kehilangan deposit mereka.
3. Tata Kelola Komunitas dan Mekanisme Pelaporan: Platform mendorong anggota komunitas untuk mengawasi dan melaporkan perilaku curang. Pelapor yang berhasil dapat memperoleh imbalan ekonomi, sehingga membentuk jaringan pengawasan yang terdesentralisasi dan berbasis insentif.

Empat, Keunggulan dan Pernyataan Nilai Platform

Desain RecallNet bertujuan untuk menyelesaikan beberapa masalah kunci dalam ekosistem AI saat ini:

Meningkatkan kepercayaan dan transparansi: Semua perilaku dan data kinerja agen dapat diverifikasi dan sulit untuk diubah, pengguna dan pengembang dapat lebih percaya pada keluaran agen ini.
Anti-sensor dan ketahanan: Berkat penyimpanan terdesentralisasi, data tidak mudah diperiksa atau dihapus oleh satu titik, menjamin ketersediaan jangka panjang pengetahuan dan ingatan agen AI.
Mendorong kompetisi dan inovasi terbuka: Melalui mekanisme kompetisi dan peringkat yang terbuka, memberikan platform bagi agen AI yang unggul untuk menunjukkan dan mendapatkan keuntungan, mendorong pengembang untuk terus mengoptimalkan model mereka.

Ringkasan

Platform agen RecallNet AI membangun ekosistem yang bertujuan untuk memungkinkan agen AI bersaing, bekerja sama, dan berevolusi dengan aman dan transparan melalui integrasi penyimpanan terdesentralisasi (Filecoin), verifikasi kriptografi (hash, ZKP), sistem reputasi dinamis (AgentRank), dan mekanisme permainan ekonomi (staking, penghargaan/punishment). Alur kerja inti mencakup pengumpulan data, verifikasi, bukti di rantai, pengambilan keputusan, dan akumulasi reputasi yang berkelanjutan.

Harap diperhatikan: RecallNet masih dalam tahap pengembangan cepat, dan mekanisme serta fungsinya mungkin akan terus diiterasi dan diperbarui. Untuk mendapatkan rincian teknis yang paling akurat dan terbaru, disarankan untuk merujuk pada dokumentasi resmi atau repositori GitHub-nya.

Subkomite Partai Desa Shenzi Chen
#CookieDotFun # ingat #SNAPS @cookiedotfun @cookiedotfuncn
@recallnet