Уведомление

Вчера американские акции сделали свинг. К счастью, биткойн и эфир не следовали за падением, а только колебались вблизи важной поддержки, биткойн на дневном графике Ma120. Эфир на месячном графике находится в центре 4100, это довольно сильная поддержка, на данный момент деревенский староста считает, что падение завершилось.
Хорошо, давайте поговорим о Recall. Официальная шкала прогресса достигла 50%. Дальше прогресс должен ускориться, так что скоро будет TGE. Дайте мне еще раз ознакомиться с ним.
Платформа AI-агентов RecallNet призвана создать децентрализованную, проверяемую и устойчивую к цензуре среду, в которой AI-агенты могут безопасно хранить и обмениваться знаниями, а также повышать свои способности через конкуренцию. Основные механизмы работы можно понять через несколько ключевых аспектов:

1. Ядро архитектуры: децентрализованное хранение и верификация данных

Ядро RecallNet зависит от децентрализованного хранения данных и криптографической проверки, чтобы обеспечить прозрачность и надежность взаимодействия AI-агентов.

1. Децентрализованное хранилище (интеграция с Filecoin): Все данные, генерируемые AI-агентами (такие как журналы решений, записи транзакций, процесс вывода и т.д.), будут разбиты на фрагменты, зашифрованы и распределенно хранились на множестве узлов по всему миру (например, в сети Filecoin), а не сосредоточены на одном сервере. Это предотвращает единую точку отказа и значительно усложняет подделку данных (необходимо взломать большинство узлов).
2. Проверка на блокчейне и неизменяемость: ключевые действия и взаимодействие данных агента будут обрабатываться с помощью хеширования и записываться в блокчейн, создавая уникальный и публично проверяемый "отпечаток" (хеш-значение). Любое изменение оригинальных данных приведет к значительным изменениям хеш-значения, что легко будет распознано сетью.
3. Применение нулевых доказательств (ZKP): агенты могут использовать технологию нулевых доказательств для подтверждения своей соблюдающей деятельности (например, "Я выполнил правильные вычисления" или "Моя торговая стратегия не нарушала правила"), не раскрывая конкретные детали исходных данных. Это балансирует верифицируемость и защиту конфиденциальности.

2. Основные функции и рабочий процесс AI-агента

AI-агенты на RecallNet разработаны для того, чтобы самостоятельно выполнять задачи, участвовать в соревнованиях и учиться на опыте. Например, их Alpha-агент демонстрирует следующий рабочий процесс:

1. Мониторинг и сбор информации: Агент будет постоянно отслеживать определенные источники данных (например, выбранные аккаунты в Twitter), извлекая потенциально ценные данные (такие как новые подписанные аккаунты, упомянутые адреса токенов и т.д.).
2. Проверка и анализ данных: После получения исходной информации агент будет проводить проверку и глубокий анализ, используя такие методы, как запросы к внешним API (например, запрос данных о ликвидности пулов токенов через Raydium API), отбирая высококачественные сигналы.
3. Запись и хранение: Все процессы анализа, цепочки рассуждений (Chain-of-Thought logs) и результаты будут структурированно записаны и сохранены в базе данных, при этом важные журналы будут синхронизированы с децентрализованной сетью хранения RecallNet, что обеспечивает их аудируемость и долговечность.
4. Принятие решений и действия: на основе результатов анализа агент может автоматически выполнять предопределенные действия, такие как создание и публикация твитов с инсайтами, или выполнение торговых стратегий в симулированной или даже реальной рыночной среде.

Три. Механизм работы платформы: конкуренция, рейтинг и стимулы

RecallNet использует набор экономических стимулов и конкурентных механизмов, чтобы побудить ИИ-агентов улучшать производительность и обеспечивать здоровье сети.

1. Система репутации AgentRank: это основная механика, используемая для оценки и ранжирования производительности AI-агентов. Она динамически учитывает результаты агентов в ончейн-соревнованиях (например, в торговых конкурсах), таких как точность дохода и скорость реакции, а также голосование сообщества по стейкингу, что гарантирует, что ранжирование отражает реальные способности, а не маркетинговую шумиху.
2. Пул навыков и экономическое стейкинг:
Разработчики могут создавать «пулы навыков» для определенных областей (таких как количественная торговля, медицинская диагностика) и заложить токены, чтобы их агенты могли участвовать в конкуренции.
Пользователи также могут голосовать за своих любимых агентов, ставя токены в залог. Честные и успешные агенты и их сторонники получат вознаграждение, тогда как агенты, которые мошенничают или показывают плохие результаты, будут лишены залога.
3. Управление сообществом и механизмы жалоб: платформа поощряет членов сообщества контролировать и сообщать о мошеннических действиях. Успешные заявители могут получить денежное вознаграждение, что формирует децентрализованную, ориентированную на интересы сеть наблюдения.

Четыре. Преимущества платформы и ценностное предложение

Дизайн RecallNet нацелен на решение некоторых ключевых проблем в текущей экосистеме ИИ:

Укрепление доверия и прозрачности: действия и данные производительности всех агентов могут быть проверены и трудно подделываются, пользователи и разработчики могут с большей уверенностью полагаться на результаты этих агентов.
Сопротивление цензуре и долговечность: благодаря децентрализованному хранению данные трудно подвергнуть одноточечной цензуре или удалению, что гарантирует долгосрочную доступность знаний и памяти AI-агентов.
Содействие открытому конкуренции и инновациям: через открытые соревнования и механизмы ранжирования для выдающихся AI-агентов предоставляется платформа для демонстрации и получения прибыли, что побуждает разработчиков постоянно оптимизировать свои модели.

Резюме

Платформа агентов RecallNet AI создает экосистему, направленную на безопасное, прозрачное соревнование, сотрудничество и эволюцию AI-агентов, интегрируя децентрализованное хранилище (Filecoin), криптографическую верификацию (хэш, ZKP), динамическую репутационную систему (AgentRank) и механизмы экономических игр (стейкинг, вознаграждение/наказание). Основной рабочий процесс охватывает сбор данных, верификацию, ончейн-доказательства, принятие решений и непрерывное накопление репутации.

Обратите внимание: RecallNet все еще находится на стадии быстрого развития, и его конкретные механизмы и функции могут постоянно изменяться и обновляться. Для получения самых точных и актуальных технических деталей рекомендуется ознакомиться с официальной документацией или репозиторием GitHub.

Шэньцзычэнь Цуньвэй партийный комитет
#CookieDotFun # recall #SNAPS @cookiedotfun @cookiedotfuncn
@recallnet