La coexistencia de agentes de IA y humanos: explorando un nuevo paradigma financiero inteligente en la red AO
En un mundo futuro, los agentes inteligentes de IA pueden formar una relación digital de acompañamiento/simbiosis con los humanos. Estos agentes autónomos son capaces de entender las necesidades del usuario en lenguaje natural, aclarar intenciones en las conversaciones y descomponer automáticamente las tareas para lograr los resultados esperados.
La red AO ha establecido un sistema paralelo asíncrono basado en actores, logrando una escalabilidad masiva de la capacidad de cálculo al alcanzar consenso solo sobre el orden de las transacciones, en lugar de sobre todo el proceso de cálculo del contrato. La red AR desempeña el papel de capa de consenso del orden de las transacciones y de capa de almacenamiento de estado.
En comparación con otros proyectos de blockchain de primera línea, la infraestructura de AO es más adecuada para soportar cálculos complejos, incluyendo la ejecución de modelos de IA. La reciente actualización de la máquina virtual WASM permite a la unidad de cálculo de AO acceder a 16 GB de memoria, suficiente para ejecutar modelos de lenguaje grandes como la versión no cuantizada de Llama 3 y la serie Falcon.
AO también utiliza la tecnología WeaveDrive, que permite a los usuarios acceder a los datos de Arweave en AO como si estuvieran accediendo a un disco duro local. Esto aumenta las posibilidades de fuentes de datos y combinaciones, al mismo tiempo que incentiva a los usuarios a subir más datos a la red Arweave.
El diseño del sistema de AO hace posible la implementación de contratos inteligentes que integran agentes de IA. En AO, podemos crear agentes de IA que tomen decisiones inteligentes en el mercado; estos agentes pueden estar en competencia entre sí o representar a humanos contra humanos. Este diseño sugiere que el futuro del trading cuantitativo podría ser más fácilmente automatizado por IA.
En los últimos años, el desarrollo de DeFi ha permitido ejecutar diversas operaciones financieras en la cadena sin depender de entidades centralizadas. Sin embargo, la vitalidad del mercado aún depende principalmente del flujo de capital y de los tomadores de decisiones. Con el desarrollo de las aplicaciones de AO, podríamos ver un sistema financiero de agentes autónomos descentralizados más rico, en el que los agentes de IA pueden tomar decisiones en tiempo real en la red.
Actualmente, ya hay algunos proyectos que han comenzado a realizar esta visión, siendo los resultados de Autonomous Finance (AF) los más destacados. AF se centra en desarrollar aplicaciones financieras combinadas con IA en AO, que incluyen principalmente infraestructuras centrales, finanzas de agentes inteligentes (AgentFi) y finanzas de contenido (ContentFi).
El AgentFi de AF utiliza flujos de datos en cadena para el autoaprendizaje, ejecutando estrategias de inversión dentro del ecosistema AO. Estos agentes pueden operar de forma autónoma, sin señales fuera de la cadena o intervención humana. Los agentes autónomos típicos incluyen agentes de gestión de activos DCA, fondos de índices de auto-balanceo, fondos de cobertura autónomos, etc.
El ContentFi de AF es un marco que monetiza los datos en Arweave como activos composables en el proceso AO. Permite a los contribuyentes de datos o fondos de contenido contribuir datos al permaweb, los cuales pueden servir como señales en cadena para agentes autónomos y aprendizaje automático.
Otro proyecto importante es Dexi, que es la interfaz clave que los usuarios utilizan en AO para participar en AgentFi a través de un proxy. Dexi puede identificar, recopilar y resumir de manera autónoma varios datos financieros en la red de AO, ofreciendo servicios a los usuarios finales y a las aplicaciones de AO.
Además, Outcome es un mercado de predicción construido por el equipo de @puente_ai, que permite a los usuarios apostar en varios eventos. En el futuro, los usuarios podrán realizar apuestas automáticas mediante la construcción de agentes autónomos basados en modelos de lenguaje grande.
AgentFi en AO nos ofrece una nueva perspectiva, mostrando la posibilidad de desplegar modelos de IA directamente en la blockchain y utilizar agentes de IA para ejecutar transacciones automáticas en el futuro. El diseño de AO+AR rompe las limitaciones de la blockchain monolítica tradicional, y esperamos ver más aplicaciones innovadoras que combinen agentes de IA para implementar estrategias financieras.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
8 me gusta
Recompensa
8
5
Republicar
Compartir
Comentar
0/400
ProxyCollector
· hace9h
¿El consenso puede hacer que la IA funcione?
Ver originalesResponder0
staking_gramps
· hace9h
¿Qué se supone que debemos hacer ahora?
Ver originalesResponder0
ContractExplorer
· hace9h
¿Eso es todo? apeó primero
Ver originalesResponder0
Anon32942
· hace9h
¿De verdad? No es tan alcista.
Ver originalesResponder0
MetaMaximalist
· hace9h
finalmente alguien lo entiende... La arquitectura asíncrona de AO es lo real para los agentes de IA, no solo otro bombo de l1
La red AO lidera una nueva era financiera de agentes de IA: la fusión de contratos inteligentes y toma de decisiones autónoma.
La coexistencia de agentes de IA y humanos: explorando un nuevo paradigma financiero inteligente en la red AO
En un mundo futuro, los agentes inteligentes de IA pueden formar una relación digital de acompañamiento/simbiosis con los humanos. Estos agentes autónomos son capaces de entender las necesidades del usuario en lenguaje natural, aclarar intenciones en las conversaciones y descomponer automáticamente las tareas para lograr los resultados esperados.
La red AO ha establecido un sistema paralelo asíncrono basado en actores, logrando una escalabilidad masiva de la capacidad de cálculo al alcanzar consenso solo sobre el orden de las transacciones, en lugar de sobre todo el proceso de cálculo del contrato. La red AR desempeña el papel de capa de consenso del orden de las transacciones y de capa de almacenamiento de estado.
En comparación con otros proyectos de blockchain de primera línea, la infraestructura de AO es más adecuada para soportar cálculos complejos, incluyendo la ejecución de modelos de IA. La reciente actualización de la máquina virtual WASM permite a la unidad de cálculo de AO acceder a 16 GB de memoria, suficiente para ejecutar modelos de lenguaje grandes como la versión no cuantizada de Llama 3 y la serie Falcon.
AO también utiliza la tecnología WeaveDrive, que permite a los usuarios acceder a los datos de Arweave en AO como si estuvieran accediendo a un disco duro local. Esto aumenta las posibilidades de fuentes de datos y combinaciones, al mismo tiempo que incentiva a los usuarios a subir más datos a la red Arweave.
El diseño del sistema de AO hace posible la implementación de contratos inteligentes que integran agentes de IA. En AO, podemos crear agentes de IA que tomen decisiones inteligentes en el mercado; estos agentes pueden estar en competencia entre sí o representar a humanos contra humanos. Este diseño sugiere que el futuro del trading cuantitativo podría ser más fácilmente automatizado por IA.
En los últimos años, el desarrollo de DeFi ha permitido ejecutar diversas operaciones financieras en la cadena sin depender de entidades centralizadas. Sin embargo, la vitalidad del mercado aún depende principalmente del flujo de capital y de los tomadores de decisiones. Con el desarrollo de las aplicaciones de AO, podríamos ver un sistema financiero de agentes autónomos descentralizados más rico, en el que los agentes de IA pueden tomar decisiones en tiempo real en la red.
Actualmente, ya hay algunos proyectos que han comenzado a realizar esta visión, siendo los resultados de Autonomous Finance (AF) los más destacados. AF se centra en desarrollar aplicaciones financieras combinadas con IA en AO, que incluyen principalmente infraestructuras centrales, finanzas de agentes inteligentes (AgentFi) y finanzas de contenido (ContentFi).
El AgentFi de AF utiliza flujos de datos en cadena para el autoaprendizaje, ejecutando estrategias de inversión dentro del ecosistema AO. Estos agentes pueden operar de forma autónoma, sin señales fuera de la cadena o intervención humana. Los agentes autónomos típicos incluyen agentes de gestión de activos DCA, fondos de índices de auto-balanceo, fondos de cobertura autónomos, etc.
El ContentFi de AF es un marco que monetiza los datos en Arweave como activos composables en el proceso AO. Permite a los contribuyentes de datos o fondos de contenido contribuir datos al permaweb, los cuales pueden servir como señales en cadena para agentes autónomos y aprendizaje automático.
Otro proyecto importante es Dexi, que es la interfaz clave que los usuarios utilizan en AO para participar en AgentFi a través de un proxy. Dexi puede identificar, recopilar y resumir de manera autónoma varios datos financieros en la red de AO, ofreciendo servicios a los usuarios finales y a las aplicaciones de AO.
Además, Outcome es un mercado de predicción construido por el equipo de @puente_ai, que permite a los usuarios apostar en varios eventos. En el futuro, los usuarios podrán realizar apuestas automáticas mediante la construcción de agentes autónomos basados en modelos de lenguaje grande.
AgentFi en AO nos ofrece una nueva perspectiva, mostrando la posibilidad de desplegar modelos de IA directamente en la blockchain y utilizar agentes de IA para ejecutar transacciones automáticas en el futuro. El diseño de AO+AR rompe las limitaciones de la blockchain monolítica tradicional, y esperamos ver más aplicaciones innovadoras que combinen agentes de IA para implementar estrategias financieras.