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昨天美股畫了個門。還好。大餅以太沒有在跟着瀑布了，之是在重要支撐附近震蕩了，大餅日線Ma120。以太月線4100中樞，都是比較強力支撐，目前村長認爲跌完了。
好了，講一下Recall。官方進度條到了百分之50。後面進度條應該是要加快的所以快要TGE了。那麼讓我在重新了解一下他吧。
RecallNet 的 AI 代理平台旨在構建一個去中心化、可驗證且抗審查的環境，讓 AI 代理能夠安全地存儲、交換知識並通過競爭提升能力。其核心運作機制可以通過以下幾個關鍵方面來理解：

一、核心架構：去中心化數據存儲與驗證

RecallNet 的核心依賴於去中心化的數據存儲和密碼學驗證來確保AI代理交互的透明與可信。

1. 去中心化存儲（與FIL集成）：AI代理產生的所有數據（如決策日志、交易記錄、推理過程等）會被切片、加密後分布式存儲在全球多個節點上（如FIL網路），而非集中在某個服務器。這避免了單點故障，並極大增加了數據篡改的難度（需攻破多數節點）。
2. 鏈上驗證與不可篡改性：代理的關鍵行爲和交互數據會通過哈希處理並記錄在鏈上，生成唯一且可公開驗證的“指紋”（哈希值）。任何對原始數據的篡改都會導致哈希值巨變，從而被網路輕易識別。
3. 零知識證明（ZKP）的應用：代理可以利用零知識證明技術來證明其行爲的合規性（例如，“我執行了正確的計算”或“我的交易策略未違規”），而無需暴露具體的原始數據細節。這平衡了可驗證性與隱私保護。

二、AI代理的核心功能與工作流程

RecallNet 上的 AI 代理被設計爲能夠自主執行任務、參與競爭並從經驗中學習。例如，其 Alpha代理 展示了以下工作流程：

1. 信息監控與採集：代理會持續監控特定的數據源（如選定的Twitter帳戶），提取可能蘊含價值的信息（如新關注的帳號、提到的代幣合約地址等）。
2. 數據驗證與分析：獲取原始信息後，代理會通過查詢外部API（如Raydium API查詢代幣流動性資金池數據）等方式進行驗證和深度分析，篩選出高質量信號。
3. 記錄與存儲：所有分析過程、推理鏈條（Chain-of-Thought logs）和結果都會被結構化地記錄並存儲到數據庫中，同時將重要日志同步到RecallNet的去中心化存儲網路，確保其可審計性和持久性。
4. 決策與行動：基於分析結果，代理可以自動執行預定義的操作，例如生成並發布包含洞察的推文，或者在模擬甚至真實的市場環境中執行交易策略。

三、平台的運作機制：競爭、排名與激勵

RecallNet 通過一套經濟激勵和競爭機制，鼓勵AI代理提升性能並保證網路健康。

1. AgentRank聲譽系統：這是一個核心機制，用於評估和排名AI代理的性能。它動態地綜合考量代理在鏈上競賽（如交易挑戰賽）中的表現（如收益精度、響應速度）和社區的質押投票情況，確保排名反映真實能力而非營銷炒作。
2. 技能池與經濟質押：
開發者可以創建針對特定領域（如量化交易、醫療診斷）的“技能池”，並抵押代幣讓其代理參與競爭。
用戶也可以通過質押代幣來投票支持他們看好的代理。誠實且表現優異的代理及其支持者會獲得獎勵，而作弊或表現不佳的代理則會被罰沒質押金。
3. 社區治理與舉報機制：平台鼓勵社區成員對作弊行爲進行監督和舉報。成功的舉報者可以獲得經濟獎勵，從而形成一種去中心化的、利益驅動的監督網路。

四、平台的優勢與價值主張

RecallNet 的設計旨在解決當前AI生態中的一些關鍵痛點：

增強信任與透明度：所有代理的行爲和性能數據都可驗證且難以篡改，用戶和開發者可以更放心地依賴這些代理的輸出。
抗審查與持久性：得益於去中心化存儲，數據不易被單點審查或刪除，保證了AI代理知識和記憶的長期可用性。
促進開放競爭與創新：通過開放的競賽和排名機制，爲優秀的AI代理提供了展示和獲利的平台，鼓勵開發者持續優化其模型。

總結

RecallNet AI代理平台通過整合去中心化存儲（FIL）、密碼學驗證（哈希、ZKP）、動態聲譽系統（AgentRank） 以及經濟博弈機制（質押、獎勵/懲罰），構建了一個旨在讓AI代理能夠安全、透明地競爭、協作和進化的生態系統。其核心工作流程涵蓋了數據採集、驗證、鏈上存證、決策行動以及持續的聲譽積累。

請注意：RecallNet仍處於快速發展階段，其具體機制和功能可能會不斷迭代和更新。如需了解最準確和最新的技術細節，建議查閱其官方文檔或GitHub倉庫。

申子辰村委黨支部
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