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昨日、米国株はドアを描きました。幸いなことに、ビットコインとイーサリアムは滝のような下落には従わず、重要なサポート付近で横ばいになっています。ビットコインの日足MA120、イーサリアムの月足4100の中心は、どちらも比較的強力なサポートです。現在、村長は下落が終了したと考えています。
では、Recallについて話しましょう。公式の進捗バーは50％に達しました。今後は進捗が加速するはずなので、TGEが近づいています。それでは、もう一度彼を理解してみましょう。
RecallNetのAIエージェントプラットフォームは、AIエージェントが知識を安全に保存、交換し、競争を通じて能力を向上させることができる分散型、検証可能で検閲耐性のある環境を構築することを目的としています。その核心的な運営メカニズムは、以下のいくつかの重要な側面を通じて理解することができます：

一、コアアーキテクチャ：分散型データストレージと検証

RecallNetのコアは、去中心化されたデータストレージと暗号学的検証に依存して、AIエージェントの相互作用の透明性と信頼性を保証します。

1. 分散型ストレージ（Filecoinとの統合）：AIエージェントが生成するすべてのデータ（意思決定ログ、取引記録、推論プロセスなど）は、スライスされ、暗号化された後、世界中の複数のノード（Filecoinネットワークなど）に分散して保存されます。これにより、単一障害点を回避し、データの改ざんの難易度が大幅に増加します（多数のノードを攻撃する必要があります）。
2. チェーン上の検証と不変性：代理の重要な行動やインタラクションデータはハッシュ処理され、チェーン上に記録され、ユニークで公開可能な「フィンガープリント」（ハッシュ値）が生成されます。元のデータに対する改ざんはハッシュ値の大きな変化を引き起こし、ネットワークによって容易に識別されます。
3. ゼロ知識証明（ZKP）の応用：代理人はゼロ知識証明技術を利用して、その行動のコンプライアンスを証明することができます（例えば、「私は正しい計算を実行しました」や「私の取引戦略は違反していません」など）、具体的な原始データの詳細を明らかにすることなく。このことは、検証可能性とプライバシー保護のバランスを取ります。

二、AIエージェントのコア機能とワークフロー

RecallNet 上の AI エージェントは、自律的にタスクを実行し、競争に参加し、経験から学習できるように設計されています。例えば、その Alpha エージェントは次のワークフローを示しています：

1. 情報モニタリングと収集：エージェントは特定のデータソース（選択したTwitterアカウントなど）を継続的に監視し、価値のある情報（新たにフォローされたアカウント、言及されたトークンのコントラクトアドレスなど）を抽出します。
2. データ検証と分析：原始情報を取得した後、代理は外部API（例えば、Raydium APIを通じてトークン流動性ファンドプールデータを照会する）などの方法で検証と深度分析を行い、高品質なシグナルを選別します。
3. 記録と保存：すべての分析プロセス、推論チェーン（Chain-of-Thought logs）および結果は構造化されて記録され、データベースに保存されます。同時に、重要なログはRecallNetの分散ストレージネットワークに同期され、監査可能性と永続性が確保されます。
4. 意思決定と行動：分析結果に基づいて、エージェントは洞察を含むツイートを生成して公開する、またはシミュレーションされた市場環境や実際の市場環境で取引戦略を実行するなど、事前に定義された操作を自動的に実行できます。

三、プラットフォームの運営メカニズム：競争、ランキングとインセンティブ

RecallNetは、経済的インセンティブと競争メカニズムを通じて、AIエージェントの性能向上とネットワークの健全性を保証することを奨励します。

1. AgentRank評判システム：これはAIエージェントのパフォーマンスを評価し、ランキングするためのコアメカニズムです。これは、エージェントがオンチェーンコンペティション（例：取引チャレンジ）でのパフォーマンス（例：収益精度、応答速度）とコミュニティのステーク投票状況を動的に総合的に考慮し、ランキングがマーケティングの誇張ではなく、真の能力を反映することを保証します。
2. スキルプールと経済ステーキング：
開発者は、特定の分野（量子取引、医療診断など）に対する「スキルプール」を作成し、トークンを担保にして代理人が競争に参加できるようにします。
ユーザーは、トークンをステーキングすることでも、自分の支持する代理人に投票できます。誠実で優れたパフォーマンスを示す代理人とその支持者は報酬を得ますが、不正行為やパフォーマンスが悪い代理人はステーキングした資金を没収されます。
3. コミュニティガバナンスと通報メカニズム：プラットフォームはコミュニティメンバーに対して不正行為の監視と通報を奨励しています。成功した通報者は経済的報酬を得ることができ、これにより分散型の、利益駆動型の監視ネットワークが形成されます。

四、プラットフォームの利点と価値提案

RecallNetの設計は、現在のAIエコシステムにおけるいくつかの重要な痛点を解決することを目的としています：

信頼と透明性の向上：すべてのエージェントの行動とパフォーマンスデータは検証可能で改ざんが難しく、ユーザーと開発者はこれらのエージェントの出力をより安心して信頼することができます。
検閲耐性と持続性：分散型ストレージの恩恵により、データは単一のポイントによって検閲または削除されにくく、AIエージェントの知識と記憶の長期的な利用可能性が保証されます。
オープンな競争と革新の促進：オープンなコンペティションとランキングメカニズムを通じて、優れたAIエージェントに展示と利益を提供するプラットフォームを作り出し、開発者がモデルを継続的に最適化することを奨励します。

まとめ

RecallNet AI代理プラットフォームは、分散型ストレージ（Filecoin）、暗号検証（ハッシュ、ZKP）、動的評判システム（AgentRank）、および経済ゲームメカニズム（ステーキング、報酬/罰則）を統合することによって、AIエージェントが安全かつ透明に競争、協力、進化できるエコシステムを構築しています。そのコアワークフローは、データ収集、検証、チェーン上の証明、意思決定行動、および継続的な評判の蓄積を含んでいます。

ご注意：RecallNetはまだ急速に発展している段階にあり、その具体的なメカニズムや機能は継続的に反復および更新される可能性があります。最も正確で最新の技術的詳細を知りたい場合は、公式ドキュメントまたはGitHubリポジトリを参照することをお勧めします。

シェン・ジチェン村委員会の党支部
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