Encaminhe o Título Original: Um Guia Ilustrado para a Rede REI: Uma Compreensão Simples e Clara da Integração Perfeita de Agentes de IA e Blockchain

A criação do framework Rei foi projetada para preencher a lacuna de comunicação entre IA e blockchain.

Ao criar agentes de IA, um desafio fundamental é como permitir que eles aprendam, iterem e cresçam de forma flexível, ao mesmo tempo garantindo a consistência de suas saídas. Rei fornece um framework para compartilhar dados estruturados entre IA e blockchain, permitindo que agentes de IA aprendam, otimizem e mantenham um conjunto de experiências e conhecimentos.

A emergência deste framework torna possível desenvolver sistemas de IA com as seguintes capacidades:

• Compreensão do contexto e padrões para gerar insights valiosos
• Transformando insights em ações concretas, aproveitando a transparência e confiabilidade do blockchain

Desafios enfrentados

IA e blockchain têm diferenças significativas em seus atributos principais, criando inúmeros desafios para sua compatibilidade:

1. Computação Determinística em Blockchain: Toda operação em blockchain deve produzir resultados consistentes em todos os nós para garantir:
   1. Consenso: todos os nós devem concordar sobre o conteúdo de um novo bloco para completar a validação.
   2. Validação do Estado: O estado da Blockchain deve sempre ser rastreável e verificável. Novos nós devem sincronizar rapidamente com o estado consistente com outros nós.
   3. Execução de Contrato Inteligente: Todos os nós devem gerar resultados consistentes sob as mesmas condições de entrada.
2. Computação Probabilística em IA: Os sistemas de IA frequentemente produzem saídas probabilísticas, o que significa que resultados diferentes podem ocorrer cada vez que são executados. Essa característica decorre de:
   1. Dependência de contexto: o desempenho da IA depende do contexto de entrada, como dados de treinamento, parâmetros do modelo e condições de tempo/ambiente.
   2. Intensidade de Recursos: A computação de IA requer hardware de alto desempenho, incluindo operações de matriz complexas e memória substancial.

Essas diferenças criam os seguintes desafios de compatibilidade:

• Conflito entre Dados Probabilísticos e Determinísticos:
  • Como é que as saídas probabilísticas da IA podem ser convertidas nos resultados determinísticos requeridos pela blockchain?
  • Quando e onde deve ocorrer essa transformação?
  • Como podemos reter o valor da análise probabilística enquanto garantimos o determinismo?
• Custos de gás: os altos requisitos computacionais dos modelos de IA podem levar a taxas de gás inacessíveis, limitando seu uso na blockchain.
• Restrições de Memória: Ambientes Blockchain possuem memória limitada, o que pode não atender às necessidades de armazenamento de modelos de IA.
• Tempo de Execução: Os tempos de bloco da Blockchain limitam as velocidades de execução do modelo de IA, potencialmente impactando o desempenho.
• Integração de Estrutura de Dados: modelos de IA utilizam estruturas de dados complexas que são difíceis de serem diretamente incorporadas ao modelo de armazenamento da blockchain.
• Problema do Oráculo (Requisitos de Verificação): Blockchain depende de oráculos para buscar dados externos, mas validar a precisão das computações de IA permanece um desafio, especialmente quando os sistemas de IA exigem contexto rico e baixa latência, o que conflita com as características do blockchain.

Imagem original de francesco, compilado por DeepChao TechFlow

Como os agentes de IA podem se integrar perfeitamente com Blockchain?

Imagem originalmente de francesco, compilado pela Deep Tide TechFlow

A REI oferece uma nova solução que combina as forças da IA e Blockchain.

Imagem originalmente defrancesco, compilado pela Deep Tide TechFlow

Em vez de forçar a integração de IA e blockchain - dois sistemas fundamentalmente diferentes - Rei atua como um “tradutor universal”, permitindo uma comunicação e colaboração suaves entre os dois através de uma camada de tradução.

Imagem originalmente defrancesco, compilado por Deep Tide TechFlow

Os principais objetivos da Rei incluem:

• Permitindo que agentes de IA pensem e aprendam de forma independente
• Convertendo as percepções dos agentes em ações precisas e verificáveis na Blockchain

Imagem originalmente defrancesco, compilado por Deep Tide TechFlow

A primeira aplicação deste framework é Unit00x0 (Rei_00 - $REI), que foi treinado como analista quantitativo.

A arquitetura cognitiva do Rei é composta pelas seguintes quatro camadas:

1. Camada de Pensamento: Responsável por processar e coletar dados brutos, como dados de gráfico, histórico de transações e comportamento do usuário, e identificar padrões potenciais.
2. Camada de Raciocínio: Adiciona informações contextuais aos padrões descobertos, como data, hora, tendências históricas e condições de mercado, para tornar os dados mais dimensionais.
3. Camada de Decisão: Desenvolve planos de ação específicos com base nas informações contextuais fornecidas pela camada de raciocínio.
4. Camada de Ação: Converte decisões em ações determinísticas que podem ser executadas na blockchain.

A estrutura Rei é construída sobre os seguintes três pilares principais:

Imagem originalmente de francesco, compilado por Deep Tide TechFlow

1. Oracle (Oracle, semelhante a vias neurais): converte as diversas saídas de IA em resultados unificados e os registra na Blockchain.
2. Padrão de Dados ERC (Padrão de Dados ERC): Expande as capacidades de armazenamento da blockchain, suportando o armazenamento de dados de padrão complexo enquanto preserva as informações contextuais geradas pelas camadas de pensamento e raciocínio, possibilitando a conversão de dados probabilísticos em execução determinística.
3. Sistema de Memória (Memory System): Permite que Rei acumule experiência ao longo do tempo e recupere saídas anteriores e resultados de aprendizagem a qualquer momento.

Aqui estão as manifestações específicas dessas interações:

Imagem originalmente defrancesco, compilado por Deep Tide TechFlow

• A Ponte Oracle é responsável por identificar padrões de dados
• ERCData é usado para armazenar esses padrões
• O Sistema de Memória retém informações contextuais para entender melhor os padrões
• Contratos inteligentes podem acessar esse conhecimento acumulado e tomar ações com base nele

Com essa arquitetura, os agentes da Rei agora são capazes de realizar análises aprofundadas de tokens combinandodados on-chain, flutuações de preços, sentimento social, e outras informações multidimensionais.

Mais importante, Rei não só pode analisar dados, mas também desenvolver entendimento mais profundo com base neles. Isso se deve à capacidade de armazenar diretamente suas experiências e insights na blockchain, tornando essas informações parte de seu sistema de conhecimento, disponíveis para recuperação e otimização contínua da tomada de decisões e da experiência geral.

As fontes de dados da REI incluem as bibliotecas Plotly e Matplotlib (para plotagem de gráficos), Coingecko, Defillama, dados on-chain e dados de sentimento social do Twitter. Ao aproveitar essas diversas fontes de dados, a REI fornece análises abrangentes on-chain e insights de mercado.

Com o atualizar para Quant V2, Rei agora suporta os seguintes tipos de análise:

1. Análise do Projeto: Novas métricas quantitativas e dados de sentimento de apoio foram adicionados à funcionalidade original. A análise inclui Gráficos de Candlestick, Gráficos de Envolvimento, Distribuição de Titulares e status de PnL (Lucro e Perda).Exemplos relevantes)
2. Análise de Entradas e Saídas: Ao monitorar o preço e o volume de transações de tokens populares on-chain, Rei pode comparar esses dados com as entradas e saídas de capital, ajudando os usuários a identificar tendências de mercado potenciais. (Exemplos relevantes)
3. Análise de Engajamento: Avalia o engajamento geral de um projeto, comparando dados em tempo real com dados das 24 horas anteriores, bem como mudanças de preço relativas. Essa função revela a correlação entre informações recentes e desempenho de engajamento do usuário. (Exemplos relevantes)
4. Análise das Principais Categorias: Analisa os volumes de negociação mais baixos e o maior número de negociações dentro de uma única categoria, destacando o desempenho do projeto em sua respectiva categoria.
5. O primeiro gráfico mostra os volumes de negociação na parte inferior e os números de negociação na parte superior; uma análise mais aprofundada de uma categoria específica revela as mudanças métricas de um único projeto em comparação com outros na mesma categoria. (Exemplos relevantes)

Além disso, a partir de janeiro de 2025, Rei suporta funcionalidade de compra e venda de tokens na cadeia. Ela está equipada com uma carteira de contrato inteligente baseada no padrão ERC-4337, tornando as transações mais convenientes e seguras.

(Nota do Deep Tide TechFlow: ERC-4337 é uma Proposta de Melhoria do Ethereum que suporta a abstração de contas, com o objetivo de melhorar a experiência do usuário.)

O contrato inteligente da REI permite que as operações sejam delegadas a ela por meio de autorização de assinatura do usuário, permitindo que a REI gerencie autonomamente sua carteira.

Aqui estão os endereços da carteira da REI:

• Carteira EOA (Carteira de Assinatura):
• https://basescan.org/address/0x3BC4c3A2a2Fa5ad20a2B95B18CA418D06A360cB
• Smart Wallet (Carteira de Abstração de Conta):
• https://basescan.org/address/0xf6835acc8d2b51e5d47632ca8954bfee9a0ce49c

Casos de uso: Versatilidade do Framework Rei

Imagem originalmente defrancesco, compilado por Deep Tide TechFlow

A estrutura Rei não se limita ao setor financeiro e pode ser aplicada aos seguintes cenários amplos:

• Interação do usuário com agentes: Suporta a criação de conteúdo
• Análise de mercado: Gestão da cadeia de suprimentos e logística
• Construindo Sistemas Adaptativos: Cenários de Governança
• Avaliação de risco: No campo da saúde, Rei avalia os riscos potenciais por meio de análise contextual

Desenvolvimento futuro da REI

• UI melhorada
• Terminal Alpha baseado em permissões de Token
• Plataforma de desenvolvedor

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