Coexistence des agents AI et des humains : explorer un nouveau paradigme financier intelligent sur le réseau AO
Dans un monde futur, les agents intelligents AI pourraient établir une relation numérique de compagnonnage/symbiose avec les humains. Ces agents autonomes peuvent comprendre les besoins en langage naturel des utilisateurs, clarifier les intentions dans les conversations et décomposer automatiquement les tâches pour atteindre les résultats escomptés.
Le réseau AO a établi un système asynchrone et parallèle basé sur des acteurs, réalisant une mise à l'échelle massive de la capacité de calcul en ne parvenant à un consensus que sur l'ordre des transactions, et non sur l'ensemble du processus de calcul du contrat. Le réseau AR joue le rôle de couche de consensus sur l'ordre des transactions et de couche de stockage d'état.
Comparé à d'autres projets de blockchain majeurs, l'infrastructure d'AO est mieux adaptée pour prendre en charge des calculs complexes, y compris l'exécution de modèles d'IA. La récente mise à jour de la machine virtuelle WASM permet aux unités de calcul d'AO d'accéder à 16 Go de mémoire, ce qui est suffisant pour exécuter de grands modèles linguistiques tels que la version non quantifiée de la série Falcon de Llama 3.
AO utilise également la technologie WeaveDrive, permettant aux utilisateurs d'accéder aux données Arweave dans AO comme s'ils accédaient à un disque dur local. Cela augmente les possibilités de sources de données et de combinaisons, tout en incitant les utilisateurs à télécharger davantage de données sur le réseau Arweave.
La conception du système AO rend possible l'implémentation de contrats intelligents intégrant des agents AI. Dans AO, nous pouvons créer des agents AI capables de prendre des décisions intelligentes sur le marché, ces agents pouvant être en concurrence les uns avec les autres ou représenter des humains en compétition contre d'autres humains. Ce design préfigure un avenir où le trading quantitatif pourrait être plus facilement automatisé par l'AI.
Ces dernières années, le développement de la DeFi a permis d'exécuter diverses opérations financières sur la chaîne sans dépendre d'entités centralisées. Cependant, la vitalité du marché dépend toujours principalement des flux de capitaux et des décideurs. Avec le développement des applications AO, nous pourrions voir un système financier d'agents autonomes décentralisés plus riche, où les agents IA peuvent prendre des décisions en temps réel dans le réseau.
Actuellement, certains projets ont commencé à réaliser cette vision, parmi lesquels les résultats d'Autonomous Finance (AF) sont les plus remarquables. AF se concentre sur le développement d'applications financières combinant l'IA sur AO, y compris les infrastructures de base, les agents financiers intelligents (AgentFi) et la finance de contenu (ContentFi).
L'AgentFi d'AF utilise les flux de données en chaîne pour l'apprentissage autonome, exécutant des stratégies d'investissement au sein de l'écosystème AO. Ces agents peuvent fonctionner de manière autonome, sans signaux hors chaîne ni intervention humaine. Les agents autonomes typiques incluent des agents de gestion d'actifs DCA, des fonds indiciels auto-équilibrés, des fonds de couverture autonomes, etc.
Le ContentFi d'AF est un cadre qui permet de monétiser les données sur Arweave en actifs composables dans le processus AO. Il permet aux contributeurs de données ou aux fonds de contenu de contribuer des données au permaweb, ces données pouvant servir de signaux en chaîne pour les agents autonomes et l'apprentissage automatique.
Un autre projet important est Dexi, qui est l'interface clé permettant aux utilisateurs de participer à AgentFi via un proxy dans AO. Dexi peut identifier, collecter et résumer de manière autonome diverses données financières dans le réseau AO, fournissant des services aux utilisateurs finaux et aux applications AO.
De plus, Outcome est un marché de prévision construit par l'équipe @puente_ai, permettant aux utilisateurs de parier sur divers événements. À l'avenir, les utilisateurs pourront peut-être effectuer des paris automatiques en construisant des agents autonomes basés sur des modèles de langage de grande taille.
AgentFi sur AO nous offre une nouvelle perspective, montrant la possibilité de déployer directement des modèles d'IA sur la blockchain et d'utiliser des agents d'IA pour exécuter des transactions automatisées. La conception AO+AR dépasse les limites des blockchains monolithiques traditionnelles, et nous avons hâte de voir davantage d'applications innovantes combinant des agents d'IA pour réaliser des stratégies financières.
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Degentleman
· Il y a 16h
C'est une attaque en réduction de dimension.
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ProxyCollector
· 08-09 06:42
Consensus peut-il faire fonctionner l'IA ?
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staking_gramps
· 08-09 06:39
Qu'est-ce que c'est encore ça ?
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ContractExplorer
· 08-09 06:37
C'est tout ? J'ai d'abord ape.
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Anon32942
· 08-09 06:36
Vraiment ? Ce n'est pas si bull.
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MetaMaximalist
· 08-09 06:32
enfin quelqu'un comprend... l'architecture asynchrone d'AO est la vraie affaire pour les agents d'IA, pas juste un autre engouement pour l1
Le réseau AO ouvre une nouvelle ère de la finance des agents AI : fusion des smart contracts et de la prise de décision autonome.
Coexistence des agents AI et des humains : explorer un nouveau paradigme financier intelligent sur le réseau AO
Dans un monde futur, les agents intelligents AI pourraient établir une relation numérique de compagnonnage/symbiose avec les humains. Ces agents autonomes peuvent comprendre les besoins en langage naturel des utilisateurs, clarifier les intentions dans les conversations et décomposer automatiquement les tâches pour atteindre les résultats escomptés.
Le réseau AO a établi un système asynchrone et parallèle basé sur des acteurs, réalisant une mise à l'échelle massive de la capacité de calcul en ne parvenant à un consensus que sur l'ordre des transactions, et non sur l'ensemble du processus de calcul du contrat. Le réseau AR joue le rôle de couche de consensus sur l'ordre des transactions et de couche de stockage d'état.
Comparé à d'autres projets de blockchain majeurs, l'infrastructure d'AO est mieux adaptée pour prendre en charge des calculs complexes, y compris l'exécution de modèles d'IA. La récente mise à jour de la machine virtuelle WASM permet aux unités de calcul d'AO d'accéder à 16 Go de mémoire, ce qui est suffisant pour exécuter de grands modèles linguistiques tels que la version non quantifiée de la série Falcon de Llama 3.
AO utilise également la technologie WeaveDrive, permettant aux utilisateurs d'accéder aux données Arweave dans AO comme s'ils accédaient à un disque dur local. Cela augmente les possibilités de sources de données et de combinaisons, tout en incitant les utilisateurs à télécharger davantage de données sur le réseau Arweave.
La conception du système AO rend possible l'implémentation de contrats intelligents intégrant des agents AI. Dans AO, nous pouvons créer des agents AI capables de prendre des décisions intelligentes sur le marché, ces agents pouvant être en concurrence les uns avec les autres ou représenter des humains en compétition contre d'autres humains. Ce design préfigure un avenir où le trading quantitatif pourrait être plus facilement automatisé par l'AI.
Ces dernières années, le développement de la DeFi a permis d'exécuter diverses opérations financières sur la chaîne sans dépendre d'entités centralisées. Cependant, la vitalité du marché dépend toujours principalement des flux de capitaux et des décideurs. Avec le développement des applications AO, nous pourrions voir un système financier d'agents autonomes décentralisés plus riche, où les agents IA peuvent prendre des décisions en temps réel dans le réseau.
Actuellement, certains projets ont commencé à réaliser cette vision, parmi lesquels les résultats d'Autonomous Finance (AF) sont les plus remarquables. AF se concentre sur le développement d'applications financières combinant l'IA sur AO, y compris les infrastructures de base, les agents financiers intelligents (AgentFi) et la finance de contenu (ContentFi).
L'AgentFi d'AF utilise les flux de données en chaîne pour l'apprentissage autonome, exécutant des stratégies d'investissement au sein de l'écosystème AO. Ces agents peuvent fonctionner de manière autonome, sans signaux hors chaîne ni intervention humaine. Les agents autonomes typiques incluent des agents de gestion d'actifs DCA, des fonds indiciels auto-équilibrés, des fonds de couverture autonomes, etc.
Le ContentFi d'AF est un cadre qui permet de monétiser les données sur Arweave en actifs composables dans le processus AO. Il permet aux contributeurs de données ou aux fonds de contenu de contribuer des données au permaweb, ces données pouvant servir de signaux en chaîne pour les agents autonomes et l'apprentissage automatique.
Un autre projet important est Dexi, qui est l'interface clé permettant aux utilisateurs de participer à AgentFi via un proxy dans AO. Dexi peut identifier, collecter et résumer de manière autonome diverses données financières dans le réseau AO, fournissant des services aux utilisateurs finaux et aux applications AO.
De plus, Outcome est un marché de prévision construit par l'équipe @puente_ai, permettant aux utilisateurs de parier sur divers événements. À l'avenir, les utilisateurs pourront peut-être effectuer des paris automatiques en construisant des agents autonomes basés sur des modèles de langage de grande taille.
AgentFi sur AO nous offre une nouvelle perspective, montrant la possibilité de déployer directement des modèles d'IA sur la blockchain et d'utiliser des agents d'IA pour exécuter des transactions automatisées. La conception AO+AR dépasse les limites des blockchains monolithiques traditionnelles, et nous avons hâte de voir davantage d'applications innovantes combinant des agents d'IA pour réaliser des stratégies financières.