Notificação

Ontem, o mercado de ações dos EUA formou uma porta. Ainda bem. O Bitcoin e o Ethereum não estavam seguindo a queda, mas apenas oscilaram perto de um suporte importante, com o Bitcoin na média móvel de 120 dias. O Ethereum está no centro de 4100 na média mensal, que é um suporte bastante forte. Atualmente, o líder da comunidade acredita que a queda terminou.
Ok, vamos falar sobre Recall. A barra de progresso oficial chegou a 50%. A partir daqui, a barra de progresso deve acelerar, então estamos perto do TGE. Deixe-me entender isso novamente.
A plataforma de agentes de IA RecallNet visa construir um ambiente descentralizado, verificável e resistente à censura, permitindo que os agentes de IA armazenem e troquem conhecimento de forma segura e melhorem suas capacidades através da concorrência. O mecanismo central de operação pode ser compreendido através dos seguintes aspectos-chave:

I. Arquitetura Central: Armazenamento e Verificação de Dados Descentralizados

O RecallNet depende fundamentalmente do armazenamento de dados descentralizado e da verificação criptográfica para garantir a transparência e a confiabilidade das interações dos agentes de IA.

1. Armazenamento descentralizado (integrado com Filecoin): Todos os dados gerados pelos agentes de IA (como registros de decisões, históricos de transações, processos de inferência, etc.) serão fragmentados, criptografados e armazenados de forma distribuída em vários nós ao redor do mundo (como a rede Filecoin), em vez de estarem centralizados em um único servidor. Isso evita falhas de ponto único e aumenta significativamente a dificuldade de adulteração dos dados (é necessário comprometer a maioria dos nós).
2. Verificação on-chain e imutabilidade: as ações chave e os dados de interação do agente serão processados por hash e registrados na cadeia, gerando uma "impressão digital" (valor hash) única e publicamente verificável. Qualquer alteração dos dados originais resultará em uma grande mudança no valor hash, sendo facilmente identificada pela rede.
3. Aplicação da Prova de Conhecimento Zero (ZKP): Os agentes podem usar a tecnologia de prova de conhecimento zero para demonstrar a conformidade de suas ações (por exemplo, "realizei o cálculo correto" ou "minha estratégia de negociação não violou regras"), sem a necessidade de expor detalhes específicos dos dados originais. Isso equilibra a verificabilidade com a proteção da privacidade.

2. Funções principais e fluxo de trabalho do agente de IA

Os agentes de IA na RecallNet foram projetados para executar tarefas de forma autônoma, participar de competições e aprender com a experiência. Por exemplo, seu agente Alpha demonstrou o seguinte fluxo de trabalho:

1. Monitoramento e coleta de informações: O agente continuará a monitorar fontes de dados específicas (como contas selecionadas do Twitter), extraindo informações que possam conter valor (como novas contas seguidas, endereços de contratos de tokens mencionados, etc.).
2. Validação e análise de dados: Após obter as informações brutas, o agente irá validar e realizar uma análise aprofundada através de consultas a APIs externas (como a API do Raydium para consultar dados de liquidez de pools de tokens), filtrando assim sinais de alta qualidade.
3. Registo e armazenamento: Todos os processos de análise, cadeias de raciocínio (logs de Chain-of-Thought) e resultados serão registados e armazenados de forma estruturada na base de dados, ao mesmo tempo que os logs importantes são sincronizados com a rede de armazenamento descentralizada da RecallNet, garantindo a sua auditabilidade e durabilidade.
4. Decisão e Ação: Com base nos resultados da análise, o agente pode executar automaticamente operações predefinidas, como gerar e publicar tweets contendo insights, ou executar estratégias de negociação em ambientes de mercado simulados ou reais.

Três, o mecanismo de operação da plataforma: concorrência, classificação e incentivos

RecallNet através de um conjunto de incentivos econômicos e mecanismos de concorrência, encoraja agentes de IA a melhorar o desempenho e garantir a saúde da rede.

1. Sistema de Reputação AgentRank: Este é um mecanismo central utilizado para avaliar e classificar o desempenho de agentes de IA. Ele considera dinamicamente o desempenho do agente em competições na blockchain (como desafios de negociação) (como precisão de lucros, velocidade de resposta) e a situação de votação em stake da comunidade, garantindo que a classificação reflita a verdadeira capacidade em vez de marketing exagerado.
2. Pool de habilidades e staking econômico:
Os desenvolvedores podem criar "pools de habilidades" direcionados a áreas específicas (como negociação quantitativa, diagnóstico médico) e fazer a garantia de tokens para permitir que seus agentes participem da competição.
Os usuários também podem votar a favor dos agentes que acreditam, através da staking de tokens. Agentes honestos e de bom desempenho, assim como seus apoiadores, serão recompensados, enquanto agentes que trapaceiam ou têm um desempenho fraco terão seu depósito em staking confiscado.
3. Governação da comunidade e mecanismo de denúncia: A plataforma incentiva os membros da comunidade a supervisionar e denunciar comportamentos fraudulentos. Os denunciantes bem-sucedidos podem receber recompensas financeiras, formando assim uma rede de supervisão descentralizada e motivada por interesses.

Quatro, Vantagens e Proposta de Valor da Plataforma

O design do RecallNet visa resolver algumas das principais dores atuais no ecossistema de IA:

Aumentar a confiança e a transparência: todas as ações e dados de desempenho dos agentes são verificáveis e difíceis de alterar, permitindo que usuários e desenvolvedores confiem mais nos resultados desses agentes.
Resistência à censura e persistência: graças ao armazenamento descentralizado, os dados são difíceis de serem censurados ou excluídos em um único ponto, garantindo a disponibilidade a longo prazo do conhecimento e da memória dos agentes de IA.
Promover a competição aberta e a inovação: através de mecanismos de competição e classificação abertos, foi proporcionada uma plataforma para que os excelentes agentes de IA se exibam e lucrem, incentivando os desenvolvedores a otimizar continuamente os seus modelos.

resumo

A plataforma de agentes RecallNet AI construiu um ecossistema destinado a permitir que os agentes de IA compitam, colaborem e evoluam de forma segura e transparente, integrando armazenamento descentralizado (Filecoin), verificação criptográfica (hash, ZKP), sistema de reputação dinâmica (AgentRank) e mecanismos de jogos econômicos (staking, recompensas/punições). Seu fluxo de trabalho central abrange coleta de dados, verificação, prova on-chain, tomada de decisões e acúmulo contínuo de reputação.

Por favor, note que o RecallNet ainda está em fase de rápido desenvolvimento, e seus mecanismos e funcionalidades podem estar em constante iteração e atualização. Para obter os detalhes técnicos mais precisos e atualizados, recomenda-se consultar a documentação oficial ou o repositório do GitHub.

Secção do Partido do Comité da Aldeia de Shenzi Chen
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