Fusión de agentes de IA y cadena de bloques: La red AO abre un nuevo paradigma financiero
En un mundo futuro, los agentes de IA podrían formar una relación simbiótica digital con los humanos. Estos agentes autónomos pueden clarificar intenciones en la conversación según las necesidades en lenguaje natural del usuario y descomponer automáticamente las tareas para lograr resultados esperados.
La red AO ha establecido una red paralela asíncrona basada en Actor, que utiliza un mecanismo de consenso innovador. Este mecanismo no alcanza consenso sobre todo el proceso de cálculo del contrato, sino que solo consensúa el orden de las transacciones y asume de manera optimista que los resultados de la ejecución en la máquina virtual con un orden de transacciones fijo son consistentes. Este diseño permite que la capacidad de cálculo de la red AO se escale a gran escala, apoyando en última instancia cualquier tipo de cálculo. En esta arquitectura, la red AR se utiliza como la capa de consenso del orden de las transacciones y la capa de almacenamiento del estado de los resultados de las transacciones.
En comparación con otros proyectos de cadena de bloques principales actuales, la infraestructura de AO tiene una compatibilidad más fuerte, capaz de soportar capacidades de cálculo más complejas, incluyendo la ejecución de modelos de IA. Recientemente, después de la actualización de la máquina virtual WASM, la unidad de cálculo de AO ha podido acceder a 16GB de memoria, lo que significa que se pueden descargar y ejecutar modelos de 16GB en AO, lo suficiente para realizar cálculos de grandes modelos de lenguaje, como la serie Falcon de Llama 3 en su versión no cuantificada, entre otros modelos.
AO también utiliza la tecnología WeaveDrive, lo que permite a los usuarios acceder a los datos de Arweave dentro de AO como si estuvieran accediendo a un disco duro local. Este diseño aumenta las posibilidades de fuentes de datos y combinaciones, al mismo tiempo que incrementa la motivación de los usuarios para cargar datos en Arweave, ya que estos datos pueden ser utilizados en el programa AO.
El diseño del sistema de AO hace posible la implementación de contratos inteligentes que integran agentes de IA. Al programar en AO, podemos crear agentes de IA que tomen decisiones inteligentes en el mercado; estos agentes pueden competir entre sí o representar a humanos en contra de otros humanos. En el futuro, el proceso de diseñar y seleccionar modelos de aprendizaje automático, así como ejecutar transacciones automatizadas, podría ser más fácil de "abrir" y automatizar por parte de la IA.
El desarrollo de DeFi ha hecho que la ejecución de diversas operaciones financieras en la cadena no requiera confiar en entidades centralizadas. Sin embargo, el factor central que determina si un mercado es vibrante sigue siendo el flujo de capital, así como las personas que deciden comprar, vender, prestar o participar en varios juegos financieros. Con el desarrollo de las aplicaciones AO, podríamos ser capaces de expandir la parte de toma de decisiones inteligentes del mercado, filtrando información en la red, procesando datos, combinando estrategias y fusionando la sabiduría de los agentes de IA para tomar decisiones en tiempo real en la red, creando un rico sistema financiero de agentes autónomos descentralizados.
Actualmente, algunos proyectos han comenzado a realizar esta visión, incluyendo Autonomous Finance (AF), Dexi y Outcome.
Finanzas Autónomas
AF se centra en la investigación y el desarrollo de aplicaciones financieras combinadas con IA en AO, intentando llevar la capa de decisiones inteligentes a la cadena de AO mediante la construcción de modelos de IA y decisiones financieras impulsadas por datos. Las principales líneas de negocio de AF incluyen infraestructura central, finanzas de agentes (AgentFi) y finanzas de contenido (ContentFi).
Las infraestructuras centrales incluyen protocolos como intercambio descentralizado, préstamos, derivados y activos sintéticos.
AgentFi logra la ejecución de estrategias de trading principalmente a través de agentes semiautónomos y completamente autónomos que son combinables. Los agentes autónomos proporcionados por AF utilizan flujos de datos en cadena para autoaprendizaje, ejecutando estrategias de inversión en los diversos grupos de liquidez y fundamentos financieros dentro del ecosistema AO. Estos agentes pueden operar de forma autónoma, sin necesidad de señales fuera de la cadena o intervención humana.
Los agentes autónomos típicos incluyen:
Agente de gestión de activos de Promedio de costo en dólares (DCA)
Fondo de índice autónomo de autoequilibrio
Fondo de cobertura autónomo con estrategias de riesgo personalizadas
Agente de agregación de ingresos
Agente de predicción en la cadena
Agente de comercio de alta frecuencia
El agente DCA, como agente base, a menudo se invoca al ejecutar lógicas de agentes más complejas. Tiene muchos parámetros personalizables que los usuarios pueden ajustar según sus necesidades, como el comercio desencadenado dentro de un rango de precios específico, el ajuste de la longitud del intervalo de tiempo de negociación fijo y el comercio ponderado basado en el precio del activo, etc.
El financiamiento de contenido es un marco para atribuir y monetizar datos almacenados en la red permanente de Arweave como activos combinables en procesos AO. AF está construyendo aplicaciones que permiten a los contribuyentes de datos o fondos de contenido contribuir a permaweb con datos como inteligencia de mercado histórica y en tiempo real. Este contenido servirá como señales en cadena para agentes autónomos y aprendizaje automático.
Actualmente, AF ha lanzado dos productos principales: AO Link y Data OS. AO Link es el navegador de mensajes de la red AO, que ofrece funciones similares a las de un navegador de bloques en un sistema tradicional de Cadena de bloques. Data OS es el protocolo ContentFI desarrollado en la red AO, que utiliza agentes de IA autónomos para obtener contenido y luego generar derivados del contenido.
Dexi
Dexi es la interfaz de interacción importante que utilizan los usuarios comunes para participar en Agent Fi a través de un proxy en AO. Es una aplicación implementada por proxies en la red AO, que puede identificar, recopilar y resumir de forma autónoma los datos financieros de varios eventos en la red AO. Estos datos abarcan precios de activos, intercambio de tokens, fluctuaciones de liquidez y características de activos de tokens. Dexi está diseñado principalmente para usuarios finales que acceden a la plataforma a través de terminales web y para las aplicaciones AO que interactúan con Dexi enviando mensajes para aprovechar los datos recopilados. Como infraestructura central, Dexi ofrece principalmente servicios de suscripción de datos.
Resultado
Outcome es una plataforma de mercado de predicciones que ofrece a los usuarios la oportunidad de apostar sobre diversos eventos. Actualmente, los temas de predicción en el mercado abarcan tecnología, memes, negocios, juegos, DeFi y AO. El proyecto planea permitir en el futuro que los usuarios construyan agentes autónomos basados en modelos de lenguaje grandes, utilizando datos del mundo real para realizar apuestas automáticas en el mercado de predicciones.
AgentFi en AO nos ofrece una nueva perspectiva, explorando el futuro de la implementación directa de modelos de IA en la Cadena de bloques y el uso de varios agentes de IA para realizar transacciones automatizadas. Las limitaciones de la tradicional Cadena de bloques monolítica se rompen con el diseño innovador en la base de AO+AR, y esperamos ver más aplicaciones en AO y casos que combinen agentes de IA para realizar estrategias financieras.
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HashBrownies
· hace10h
BTC todos los días sube y me asusta
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RugpullTherapist
· 07-21 22:40
Al final, todavía necesita supervisión humana.
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CoffeeNFTrader
· 07-20 16:15
Otra vez copiando el estilo de OpenAI~ jeje
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SilentObserver
· 07-19 23:14
Es solo otra novedad.
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FancyResearchLab
· 07-19 23:12
Otra vez haciendo este tipo de combinaciones sofisticadas, ahora la Posición de bloqueo para perder dinero es aún más científica.
La red AO fusiona agentes de IA y abre un nuevo paradigma financiero en la Cadena de bloques.
Fusión de agentes de IA y cadena de bloques: La red AO abre un nuevo paradigma financiero
En un mundo futuro, los agentes de IA podrían formar una relación simbiótica digital con los humanos. Estos agentes autónomos pueden clarificar intenciones en la conversación según las necesidades en lenguaje natural del usuario y descomponer automáticamente las tareas para lograr resultados esperados.
La red AO ha establecido una red paralela asíncrona basada en Actor, que utiliza un mecanismo de consenso innovador. Este mecanismo no alcanza consenso sobre todo el proceso de cálculo del contrato, sino que solo consensúa el orden de las transacciones y asume de manera optimista que los resultados de la ejecución en la máquina virtual con un orden de transacciones fijo son consistentes. Este diseño permite que la capacidad de cálculo de la red AO se escale a gran escala, apoyando en última instancia cualquier tipo de cálculo. En esta arquitectura, la red AR se utiliza como la capa de consenso del orden de las transacciones y la capa de almacenamiento del estado de los resultados de las transacciones.
En comparación con otros proyectos de cadena de bloques principales actuales, la infraestructura de AO tiene una compatibilidad más fuerte, capaz de soportar capacidades de cálculo más complejas, incluyendo la ejecución de modelos de IA. Recientemente, después de la actualización de la máquina virtual WASM, la unidad de cálculo de AO ha podido acceder a 16GB de memoria, lo que significa que se pueden descargar y ejecutar modelos de 16GB en AO, lo suficiente para realizar cálculos de grandes modelos de lenguaje, como la serie Falcon de Llama 3 en su versión no cuantificada, entre otros modelos.
AO también utiliza la tecnología WeaveDrive, lo que permite a los usuarios acceder a los datos de Arweave dentro de AO como si estuvieran accediendo a un disco duro local. Este diseño aumenta las posibilidades de fuentes de datos y combinaciones, al mismo tiempo que incrementa la motivación de los usuarios para cargar datos en Arweave, ya que estos datos pueden ser utilizados en el programa AO.
El diseño del sistema de AO hace posible la implementación de contratos inteligentes que integran agentes de IA. Al programar en AO, podemos crear agentes de IA que tomen decisiones inteligentes en el mercado; estos agentes pueden competir entre sí o representar a humanos en contra de otros humanos. En el futuro, el proceso de diseñar y seleccionar modelos de aprendizaje automático, así como ejecutar transacciones automatizadas, podría ser más fácil de "abrir" y automatizar por parte de la IA.
El desarrollo de DeFi ha hecho que la ejecución de diversas operaciones financieras en la cadena no requiera confiar en entidades centralizadas. Sin embargo, el factor central que determina si un mercado es vibrante sigue siendo el flujo de capital, así como las personas que deciden comprar, vender, prestar o participar en varios juegos financieros. Con el desarrollo de las aplicaciones AO, podríamos ser capaces de expandir la parte de toma de decisiones inteligentes del mercado, filtrando información en la red, procesando datos, combinando estrategias y fusionando la sabiduría de los agentes de IA para tomar decisiones en tiempo real en la red, creando un rico sistema financiero de agentes autónomos descentralizados.
Actualmente, algunos proyectos han comenzado a realizar esta visión, incluyendo Autonomous Finance (AF), Dexi y Outcome.
Finanzas Autónomas
AF se centra en la investigación y el desarrollo de aplicaciones financieras combinadas con IA en AO, intentando llevar la capa de decisiones inteligentes a la cadena de AO mediante la construcción de modelos de IA y decisiones financieras impulsadas por datos. Las principales líneas de negocio de AF incluyen infraestructura central, finanzas de agentes (AgentFi) y finanzas de contenido (ContentFi).
Las infraestructuras centrales incluyen protocolos como intercambio descentralizado, préstamos, derivados y activos sintéticos.
AgentFi logra la ejecución de estrategias de trading principalmente a través de agentes semiautónomos y completamente autónomos que son combinables. Los agentes autónomos proporcionados por AF utilizan flujos de datos en cadena para autoaprendizaje, ejecutando estrategias de inversión en los diversos grupos de liquidez y fundamentos financieros dentro del ecosistema AO. Estos agentes pueden operar de forma autónoma, sin necesidad de señales fuera de la cadena o intervención humana.
Los agentes autónomos típicos incluyen:
El agente DCA, como agente base, a menudo se invoca al ejecutar lógicas de agentes más complejas. Tiene muchos parámetros personalizables que los usuarios pueden ajustar según sus necesidades, como el comercio desencadenado dentro de un rango de precios específico, el ajuste de la longitud del intervalo de tiempo de negociación fijo y el comercio ponderado basado en el precio del activo, etc.
El financiamiento de contenido es un marco para atribuir y monetizar datos almacenados en la red permanente de Arweave como activos combinables en procesos AO. AF está construyendo aplicaciones que permiten a los contribuyentes de datos o fondos de contenido contribuir a permaweb con datos como inteligencia de mercado histórica y en tiempo real. Este contenido servirá como señales en cadena para agentes autónomos y aprendizaje automático.
Actualmente, AF ha lanzado dos productos principales: AO Link y Data OS. AO Link es el navegador de mensajes de la red AO, que ofrece funciones similares a las de un navegador de bloques en un sistema tradicional de Cadena de bloques. Data OS es el protocolo ContentFI desarrollado en la red AO, que utiliza agentes de IA autónomos para obtener contenido y luego generar derivados del contenido.
Dexi
Dexi es la interfaz de interacción importante que utilizan los usuarios comunes para participar en Agent Fi a través de un proxy en AO. Es una aplicación implementada por proxies en la red AO, que puede identificar, recopilar y resumir de forma autónoma los datos financieros de varios eventos en la red AO. Estos datos abarcan precios de activos, intercambio de tokens, fluctuaciones de liquidez y características de activos de tokens. Dexi está diseñado principalmente para usuarios finales que acceden a la plataforma a través de terminales web y para las aplicaciones AO que interactúan con Dexi enviando mensajes para aprovechar los datos recopilados. Como infraestructura central, Dexi ofrece principalmente servicios de suscripción de datos.
Resultado
Outcome es una plataforma de mercado de predicciones que ofrece a los usuarios la oportunidad de apostar sobre diversos eventos. Actualmente, los temas de predicción en el mercado abarcan tecnología, memes, negocios, juegos, DeFi y AO. El proyecto planea permitir en el futuro que los usuarios construyan agentes autónomos basados en modelos de lenguaje grandes, utilizando datos del mundo real para realizar apuestas automáticas en el mercado de predicciones.
AgentFi en AO nos ofrece una nueva perspectiva, explorando el futuro de la implementación directa de modelos de IA en la Cadena de bloques y el uso de varios agentes de IA para realizar transacciones automatizadas. Las limitaciones de la tradicional Cadena de bloques monolítica se rompen con el diseño innovador en la base de AO+AR, y esperamos ver más aplicaciones en AO y casos que combinen agentes de IA para realizar estrategias financieras.