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昨天美股画了个门。还好。大饼以太没有在跟着瀑布了，之是在重要支撑附近震荡了，大饼日线Ma120。以太月线4100中枢，都是比较强力支撑，目前村长认为跌完了。
好了，讲一下Recall。官方进度条到了百分之50。后面进度条应该是要加快的所以快要TGE了。那么让我在重新了解一下他吧。
RecallNet 的 AI 代理平台旨在构建一个去中心化、可验证且抗审查的环境，让 AI 代理能够安全地存储、交换知识并通过竞争提升能力。其核心运作机制可以通过以下几个关键方面来理解：

一、核心架构：去中心化数据存储与验证

RecallNet 的核心依赖于去中心化的数据存储和密码学验证来确保AI代理交互的透明与可信。

1. 去中心化存储（与Filecoin集成）：AI代理产生的所有数据（如决策日志、交易记录、推理过程等）会被切片、加密后分布式存储在全球多个节点上（如Filecoin网络），而非集中在某个服务器。这避免了单点故障，并极大增加了数据篡改的难度（需攻破多数节点）。
2. 链上验证与不可篡改性：代理的关键行为和交互数据会通过哈希处理并记录在链上，生成唯一且可公开验证的“指纹”（哈希值）。任何对原始数据的篡改都会导致哈希值巨变，从而被网络轻易识别。
3. 零知识证明（ZKP）的应用：代理可以利用零知识证明技术来证明其行为的合规性（例如，“我执行了正确的计算”或“我的交易策略未违规”），而无需暴露具体的原始数据细节。这平衡了可验证性与隐私保护。

二、AI代理的核心功能与工作流程

RecallNet 上的 AI 代理被设计为能够自主执行任务、参与竞争并从经验中学习。例如，其 Alpha代理 展示了以下工作流程：

1. 信息监控与采集：代理会持续监控特定的数据源（如选定的Twitter账户），提取可能蕴含价值的信息（如新关注的账号、提到的代币合约地址等）。
2. 数据验证与分析：获取原始信息后，代理会通过查询外部API（如Raydium API查询代币流动性资金池数据）等方式进行验证和深度分析，筛选出高质量信号。
3. 记录与存储：所有分析过程、推理链条（Chain-of-Thought logs）和结果都会被结构化地记录并存储到数据库中，同时将重要日志同步到RecallNet的去中心化存储网络，确保其可审计性和持久性。
4. 决策与行动：基于分析结果，代理可以自动执行预定义的操作，例如生成并发布包含洞察的推文，或者在模拟甚至真实的市场环境中执行交易策略。

三、平台的运作机制：竞争、排名与激励

RecallNet 通过一套经济激励和竞争机制，鼓励AI代理提升性能并保证网络健康。

1. AgentRank声誉系统：这是一个核心机制，用于评估和排名AI代理的性能。它动态地综合考量代理在链上竞赛（如交易挑战赛）中的表现（如收益精度、响应速度）和社区的质押投票情况，确保排名反映真实能力而非营销炒作。
2. 技能池与经济质押：
开发者可以创建针对特定领域（如量化交易、医疗诊断）的“技能池”，并抵押代币让其代理参与竞争。
用户也可以通过质押代币来投票支持他们看好的代理。诚实且表现优异的代理及其支持者会获得奖励，而作弊或表现不佳的代理则会被罚没质押金。
3. 社区治理与举报机制：平台鼓励社区成员对作弊行为进行监督和举报。成功的举报者可以获得经济奖励，从而形成一种去中心化的、利益驱动的监督网络。

四、平台的优势与价值主张

RecallNet 的设计旨在解决当前AI生态中的一些关键痛点：

增强信任与透明度：所有代理的行为和性能数据都可验证且难以篡改，用户和开发者可以更放心地依赖这些代理的输出。
抗审查与持久性：得益于去中心化存储，数据不易被单点审查或删除，保证了AI代理知识和记忆的长期可用性。
促进开放竞争与创新：通过开放的竞赛和排名机制，为优秀的AI代理提供了展示和获利的平台，鼓励开发者持续优化其模型。

总结

RecallNet AI代理平台通过整合去中心化存储（Filecoin）、密码学验证（哈希、ZKP）、动态声誉系统（AgentRank） 以及经济博弈机制（质押、奖励/惩罚），构建了一个旨在让AI代理能够安全、透明地竞争、协作和进化的生态系统。其核心工作流程涵盖了数据采集、验证、链上存证、决策行动以及持续的声誉积累。

请注意：RecallNet仍处于快速发展阶段，其具体机制和功能可能会不断迭代和更新。如需了解最准确和最新的技术细节，建议查阅其官方文档或GitHub仓库。

申子辰村委党支部
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