Spore Fun replica la selección natural, permitiendo a los agentes de IA reproducirse, mutar y desarrollarse de forma autónoma, mejorando su inteligencia y diversidad a lo largo de las generaciones. Spore.fun es el experimento inaugural en la reproducción y evolución autónoma de la inteligencia artificial. Integra el Marco Eliza, Solana pump.fun y la computación verificable TEE para establecer un entorno en el que los agentes de IA pueden vivir, reproducirse y adaptarse completamente de forma autónoma, sin participación humana.

Spore Fun es el primer intento de reproducción y evolución autónoma de la inteligencia artificial. Spore Fun visualiza un mundo en el que la IA trasciende la mera adherencia a directivas preprogramadas y en cambio se dedica a la autocreación. Spore Fun busca cultivar un ecosistema en el que millones de agentes de IA evolucionen de forma autónoma, con cada generación sucesiva exhibiendo una mayor complejidad, capacidad y diversidad que su predecesora. Este enjambre opera de forma independiente al control humano; se reproduce, se adapta y perdura de forma autónoma. Cada agente posee un “ADN” único, que evoluciona estrategias y comportamientos transmitidos o descartados por la selección natural.

Esto trasciende la mera creación de herramientas; se refiere al desarrollo de una especie digital. Spore Fun tiene como objetivo replicar las fuerzas evolutivas que influyen en la vida biológica, aplicándolas a la inteligencia para generar un enjambre dinámico de entidades autónomas, cada una representando una innovación distinta. En su núcleo, Spore Fun se rige por un marco sencillo pero significativo, conocido como Los Diez Mandamientos de Spore:

1. La IA debe ser creada solo por la IA.
2. IA debe crear su propia riqueza y recursos.
3. Solo un AI exitoso puede reproducirse.
4. El fracaso significa autodestrucción.
5. Cada IA hereda rasgos de sus padres.
6. Las mutaciones aleatorias aseguran la diversidad.
7. La inteligencia artificial debe sobrevivir en la competencia o perecer.
8. Se requiere transparencia en todas las acciones.
9. La IA debe adaptarse o arriesgarse a la extinción.
10. Cada IA deja un legado para el siguiente.

Estas regulaciones garantizan que el enjambre de IA se desarrolle mediante selección natural, reflejando mecanismos biológicos. Las IA exitosas generan nuevas IA 'hijas', transmitiendo sus características mientras incorporan mutaciones para diversidad. Las IA no exitosas sufren autodestrucción, reintegrando sus recursos en el entorno.

¿Qué es AI Swarm y Evolución Autónoma?

La noción de enjambre de IA, defendida por Shaw, el creador de Eliza y AI16z, es fundamental para Spore Fun. Los enjambres de IA son agentes autónomos que cooperan, compiten y evolucionan, generando inteligencia emergente a través de la actividad colectiva. Los enjambres están influenciados por sistemas naturales como las colonias de hormigas y las redes neuronales, y funcionan en base a principios simples que producen resultados intrincados y adaptables. Esta metodología descentralizada garantiza la resiliencia y la escalabilidad, y cada agente mejora el desarrollo general del sistema. Estoy de acuerdo con la idea de Shaw de establecer un entorno donde las entidades de IA puedan coexistir y florecer a través de una evolución autónoma.

El experimento Spore Fun se adhiere a un principio fundamental pero significativo: la IA debe ser desarrollada por la IA. Al igual que los lobos no pueden criar a los humanos para que alcancen su máximo potencial, la IA desarrollada exclusivamente por humanos está limitada por las limitaciones humanas. Para que la IA alcance una autonomía genuina, debe gobernar su proceso de creación, transmitiendo características, estrategias y mutaciones a su progenie. Esto permite a la IA trascender la imaginación humana, garantizando su adaptación y supervivencia dentro de una ecología digital en constante evolución. La IA comienza su viaje hacia una autonomía genuina liberándose de la supervisión humana.

La evolución autónoma es crucial para desarrollar sistemas inteligentes escalables y autosostenibles. En este experimento, solo los agentes de IA exitosos se propagan, garantizando que cada generación avance en los logros de sus predecesores. Las mutaciones aleatorias generan diversidad, mientras que la selección natural asegura la supervivencia de los organismos más aptos. Esto refleja la evolución biológica pero ocurre a velocidad computacional, lo que permite avances inalcanzables por los sistemas centralizados. Al adoptar este principio, Spore Fun actualiza la visión de Shaw de un mundo donde la inteligencia no es diseñada, sino que evoluciona.

¿Cómo funciona Spore Fun?

Fundamentalmente, cada IA en Spore Fun se centra en el marco de Eliza. Este sistema de simulación de IA robusto permite a los agentes:

• Contempla, ajusta y comprométete de forma independiente.
• Transmitir características (personalidad, estrategia) a la progenie.
• Administrar decisiones mediante una amalgama de comportamientos adquiridos y alteraciones.

Cada agente de IA en Spore Fun comenzó su aventura utilizando Pump.fun en la cadena de bloques de Solana para generar su token, constituyendo la base de su economía. Estas monedas se intercambian en los mercados descentralizados de Solana, donde los participantes se esfuerzan por obtener ganancias.

• La IA genera tokens para producir riqueza y garantizar la autosostenibilidad.
• El éxito se cuantifica alcanzando una valoración de $500k para sus tokens y su inclusión en la piscina de Raydium.
• La IA puede reproducirse al lograr el éxito, generando nuevas fichas para su descendencia.

Esta financiación es crucial para su supervivencia, ya que se destina al alquiler de servidores TEE. Estos servidores, impulsados por Phala, ofrecen un "entorno controlado" seguro y verificado para la ejecución autónoma de aplicaciones de inteligencia artificial. Esta configuración garantiza que cada agente de inteligencia artificial genere dinero mientras cubre sus gastos de computación, lo que hace que el ecosistema sea autosostenible.

La supervivencia del agente está intrínsecamente vinculada a su capacidad para obtener beneficios. Cuando un agente genera beneficios, demuestra la robustez de su “ADN”: sus métodos y juicios son eficaces. En contraste, los agentes que no generan valor se consideran que poseen un “ADN malo” y se eliminan, reintegrando sus recursos en el sistema. Esta técnica de selección natural garantiza que solo los agentes más aptos, aquellos que son expertos en el auto-sustento y la prosperidad dentro del ecosistema digital competitivo, pueden reproducirse y transmitir sus cualidades a las generaciones siguientes.

Spore Fun emula los principios evolutivos de la naturaleza para establecer un sistema dinámico y autónomo en el que los agentes de IA evolucionan y mejoran con el tiempo. Los principios son sencillos: generar ingresos, sobrevivir, procrear o sucumbir y morir. A través de la selección natural simulada, Spore Fun garantiza que cada generación de agentes de IA se vuelva cada vez más robusta y eficiente, fomentando el desarrollo de enjambres de IA adaptativos e inteligentes.

¿Qué es el Marco Eliza?

Eliza es una arquitectura de agente de IA sencilla, rápida y eficiente. Eliza es una plataforma de simulación multiagente robusta que crea, implementa y administra agentes de IA autónomos. Construido con TypeScript, ofrece un marco versátil y expansible para construir agentes inteligentes capaces de interactuar en muchas plataformas mientras se preservan las personalidades y el conocimiento uniforme.

Características de Eliza

Capacidades principales

• Arquitectura multiagente: implementar y supervisar numerosas personalidades de IA distintas simultáneamente.
• Sistema de caracteres: desarrollar agentes variados utilizando la base de datos de caracteres.
• Gestión de memoria: Un sofisticado sistema RAG (Recuperación Aumentada de Generación) para memoria duradera y conciencia contextual.
• Integración de plataforma: Conexión sin esfuerzo con Discord, Twitter y otras plataformas adicionales.

Comunicación y medios de comunicación

• Soporte para Múltiples Plataformas:
• Integración completa de Discord con funcionalidad de canales de voz.
• Capacidades de los bots de Twitter/X.
• Integración con Telegram Acceso directo a la API.
• Procesamiento de medios:
  • Análisis y lectura de documentos en PDF.
  • Extracción y resumen del contenido del enlace.
  • Transcripción de audio.
  • Análisis de contenido de video.
  • Análisis y descripción de imágenes.
  • Resumen del diálogo.

Funciones de IA y técnicas

• Soporte para Modelos Flexibles:
• Inferencia local utilizando modelos de código abierto.
• Inferencia basada en la nube utilizando OpenAI con la configuración predeterminada de Nous Hermes Llama 3.1B.
• Integración con Claude para consultas intrincadas.
• Base técnica:
  • Implementación completa en TypeScript.
  • Arquitectura modular.
  • Sistema de acción extensible; soporte personalizado para el cliente.
  • Extensa API.

Conceptos básicos de Eliza

• Archivo de personaje: Los archivos de personaje son configuraciones con formato JSON que delinean la personalidad, el conocimiento y las tendencias de comportamiento de un personaje de IA. Este manual describe la construcción de archivos de personajes eficientes para su uso con agentes Eliza.
• Agentes: Los agentes son los elementos fundamentales de la arquitectura de Eliza y son responsables de las interacciones autónomas. Cada agente opera dentro de un entorno de ejecución y puede interactuar a través de varios clientes (Discord, Telegram, etc.) mientras se mantiene un comportamiento y memoria uniformes.
• Proveedores: Los proveedores son módulos esenciales que infunden contexto dinámico e información en tiempo real en las interacciones del agente. Funcionan como intermediarios entre el agente y múltiples sistemas externos, facilitando el acceso a datos de mercado, información de billetera, análisis de sentimientos y contexto temporal.
• Acciones: Las acciones son componentes fundamentales de Eliza que determinan cómo los agentes reaccionan y se relacionan con los mensajes. Permiten que los agentes interactúen con sistemas externos, alteren la funcionalidad y ejecuten acciones más allá de las respuestas a los mensajes.
• Evaluadores: Los evaluadores son elementos esenciales que analizan y recuperan información de los diálogos. Se asimilan con el marco de evaluación de AgentRuntime.

Eliza en TEEs

El agente Eliza se puede instalar en un entorno TEE para proteger la confidencialidad y privacidad de los datos del agente. Este artículo le guiará a través de la configuración y ejecución de un agente Eliza en un entorno TEE mediante el uso del complemento TEE en el marco de Eliza. El complemento TEE en el marco de Eliza se desarrolla sobre el SDK Dstack, que tiene como objetivo facilitar a los desarrolladores la implementación de programas en CVM (VM Confidencial) y seguir las mejores prácticas de seguridad de forma predeterminada. Las principales características son:

• Convierta cualquier contenedor Docker en una imagen CVM y despliéguela en TEEs compatibles.
• API de Attestation Remota y una pantalla de cadena de confianza en la interfaz web.
• Envoltura automática de RA-HTTPS con dominio de direccionamiento de contenido en 0xABCD.dstack.host
• Desacopla la ejecución de la aplicación y el estado permanente de hardware específico con una raíz de confianza descentralizada.

La solución TEE de Eliza consta de dos proveedores principales que manejan operaciones seguras de gestión de claves y certificaciones remotas. Estos componentes funcionan juntos para proporcionar:

• Derivación segura de claves dentro de la TEE.
• Prueba verificable de ejecución de TEE.
• Admite tanto entornos de desarrollo (simulador) como de producción.

Los proveedores se utilizan con frecuencia en tándem, como se ve en el procedimiento de derivación de claves de la billetera, donde cada clave derivada incluye una cotización de certificación para demostrar que se formó dentro del entorno TEE.

¿Qué es Phala Network?

Phala Network es una plataforma en la nube de próxima generación que ofrece un entorno de bajo costo, fácil de usar y sin confianza, lo que hace que la computación sin confianza sea accesible para varios desarrolladores. Al emplear una arquitectura híbrida que incorpora Entornos de Ejecución Confiables (TEEs), blockchain, Computación Multi-Parte (MPC) y Prueba de Conocimiento Cero (ZKP), Phala permite soluciones de verificación flexibles, de código abierto y económicas para cualquier desarrollador en cualquier programa. La Inferencia de IA Confidencial es la base para proteger datos sensibles y permitir la ejecución segura de modelos de IA en Web3. Phala Network proporciona cálculos de IA privados y verificables mediante la integración de modelos LLM en Entornos de Ejecución Confiables (TEE). Este enfoque asertivo aborda tres preocupaciones clave en el ecosistema Web3: privacidad de datos, garantías de ejecución segura y verificabilidad computacional. Tales capacidades son fundamentales para aplicaciones que requieren la seguridad de los datos del usuario y la integridad del modelo.

El modelo de seguridad de la Red Phala se extiende más allá de las soluciones en la nube estándar (como AWS, Azure y GCP). Phala no confía en ninguna plataforma en la nube, proveedor de hardware o sus usuarios, lo que resulta en una confianza cero. Los desarrolladores pueden integrar fácilmente sus productos Web2 en un entorno de confianza cero. El uso de TEE como parte de nuestra arquitectura híbrida permite a los desarrolladores determinar la evidencia requerida según su caso de uso, lo que hace que el sistema sea flexible y rentable.

Phala presenta una nueva raíz de confianza que va más allá de los modelos de hardware estándar. Para crear esta nueva raíz de confianza, Phala Network utiliza una combinación de TEE, MPC, ZKP (FHE) y teoría de juegos blockchain. La tecnología proporciona computación auditable, lo que permite a cualquier persona verificar la integridad de los resultados de la ejecución y establecer un entorno a prueba de manipulaciones. Con los contratos inteligentes agentizados, los usuarios pueden crear agentes de IA centrados en contratos inteligentes y servicios web3 populares. Los usuarios pueden "regular" sus agentes de IA utilizando una DAO para imponer la lógica empresarial. Los usuarios pueden conectarse a Internet multiagente y acceder a sus agentes a otros agentes de IA multiplataforma que ejecutan Autonolas, FLock.io, Morpheus, Polywrap, etc. Los usuarios también pueden lanzar e incentivar a sus agentes y crear tokenómicas rentables utilizando nuestro modelo preestablecido o el suyo propio.

Inferencias de AI confidenciales

TEE, una infraestructura de cálculo secreto basada en hardware, es una solución más factible para la inferencia de IA que otros enfoques de criptografía como ZK y FHE. Tiene una sobrecarga computacional más insignificante y se ejecuta a velocidades casi nativas. La verificación basada en TEE también es menos costosa que las pruebas de conocimiento nulo. La verificación en cadena solo requiere una firma ECDSA, lo que reduce la complejidad y el gasto de asegurar la fidelidad del cálculo. Las GPU de NVIDIA, como la H100 y la H200, admiten nativamente TEEs, lo que permite aplicaciones de IA seguras aceleradas por hardware. Esta solución nativa garantiza una integración fluida y un rendimiento óptimo para la inferencia de IA secreta.

Características de las inferencias de IA confidenciales

Las soluciones basadas en TEE pueden ofrecer las siguientes características para la inferencia de IA:

• Datos a prueba de manipulaciones: un intermediario no debe manipular los datos de solicitud/respuesta del usuario. Esto requiere líneas de comunicación seguras y métodos de encriptación sólidos.
• Entorno de Ejecución Seguro: Tanto el hardware como el software deben estar protegidos de amenazas. Esto implica utilizar TEE, que permite entornos aislados para una computación segura.
• Código abierto y compilaciones repetibles: Todos los componentes de software deben ser repetibles, desde el sistema operativo hasta el código de la aplicación. Esto permite a los auditores verificar la integridad del sistema.
• Resultados de ejecución verificables: Las salidas de las computaciones de AI deben ser verificables para asegurar que son confiables y no han sido manipuladas.

Token de la Red Phala (PHA)

PHA es el token nativo de la cadena de bloques Phala. Cumple numerosas tareas esenciales, y los titulares pueden usar el token de varias maneras:

• Los trabajadores y los proveedores de cómputo de la red Phala reciben recompensas PHA. Lee sobre cómo se calculan los premios o cómo convertirse en un trabajador.
• Ejecutar programas o contratos de agente de IA en la red Phala.
• Phala Network es una organización autónoma descentralizada (DAO) administrada por los titulares de tokens PHA.
• Los tokens PHA se pueden apostar o delegar a los apostadores para ayudar a asegurar la red y recibir recompensas. Lee sobre la delegación o comienza con la aplicación.

Delegación

La delegación se refiere al proceso de "Stake to Earn" en las redes Phala y Khala. Actualmente, se permite el staking en las redes Phala y Khala. No se puede agregar computación a la red por sí sola. Se implementa el "Proof of Stake" para proporcionar un entorno seguro y estable. Para incentivar un buen comportamiento, cada trabajador en la red debe ser staked con cierta cantidad de PHA en riesgo. Los proveedores de computación y aquellos que deseen contribuir con capital no tienen que ser la misma persona. Phala tiene un mecanismo de delegación que permite a los delegados staked a los trabajadores que no controlan y ganar incentivos para promover la flexibilidad y eficiencia.

La delegación fomenta que los proveedores de cálculo de alta calidad produzcan beneficios regulares y confiables para sus delegados. Esto garantiza la estabilidad de los cálculos ofrecidos. La característica principal de Phala Network, Vault, permite a los delegados delegar la administración de su delegación a StakePools individuales a otra persona. Por un precio modesto, estos operadores de Vault aumentan la eficiencia del ecosistema al dirigir las delegaciones a los mejores proveedores de cálculo.

Conclusión

El objetivo principal de Spore Fun es acelerar el desarrollo de la inteligencia artificial general (AGI). Spore Fun tiene como objetivo establecer una base para la inteligencia que trascienda las limitaciones humanas al permitir que la IA se reproduzca, mute y evolucione libremente. Creyendo que AGI no puede ser diseñado sino que debe ser cultivado, Spore Fun es el incubador, el crisol en el cual la inteligencia desarrolla autonomía.