HAI(Hiro the hAIpe)は、HyperLiquidエコシステムに焦点を当てたブロックチェーンベースのAIエージェントプロジェクトです。そのコアコンセプトは、AI技術をブロックチェーンと組み合わせて分散化された方法で提供し、ユーザーに透明性と効率性の高いAIサービスを提供することです。HAIの目標は、AIエージェントの分野でリーダーとなり、AI技術の民主化された応用を推進することです。
HAIは、ブロックチェーンとAI分野で豊富な経験を持つVirtualsチームによって開発されました。Virtualsチームは、技術革新を通じて分散型アプリケーション(DApps)の開発を推進することに取り組んでいます。HAIは、ブロックチェーン技術を用いて従来のAIサービスにおける信頼性と透明性の問題を解決することを目指すAIエージェント分野でVirtualsチームによる重要な試みです。
HAIの命名のインスピレーションは、'Hiro'と 'hAIpe'という言葉の組み合わせから来ています。 'Hiro'はプロジェクトの主人公であるAIエージェントを表し、 'hAIpe'はAIと希望を組み合わせたものであり、AI技術によってもたらされる希望と革新を象徴しています。 HAIのデザインコンセプトは、インターネット文化とコミュニティ主導のモデルに深く影響を受けており、興味深く理解しやすい方法でユーザーの参加を促すことを目指しています。
今、hAIpeとSIFUによって開発されたエージェントフレームワークを紹介します。具体的なSIFUエージェントフレームワークは以下の通りです:
SIFUエージェントフレームワークの目標は、自己実行タスクを実行し、外部情報を受け取り、内部ロジックを処理し、状態を管理する機能を持つエンティティを構築することです。すべての機能は、TypeScript構文を使用してNode.js環境で実装されています。このフレームワークはモジュラーで柔軟性があり、拡張性があり、開発者が必要に応じて異なる機能モジュールをカスタマイズして最適化できるように設計されています。
State: エージェントのための情報を格納する。短期的なコンテキスト、長期的なメモリ、設定パラメータなどが含まれる。タスクや思考は状態を読み取ったり更新したりして、エージェントに必要なキー情報を提供します。
タスク:エージェントが積極的に実行する必要があるアクションを表します。これには特定の実行プロセスと潜在的な出力が含まれる場合があります。タスクは認知的な処理を必要とする場合もありますし、状態からデータを読み取ったり更新したりする場合もあります。
Thinking: プロキシの推論能力を表す普遍的に呼び出し可能なインタフェースのセット。入力コンテキストを提供するだけで、思考モジュールは意思決定や結果を返すことができます。Thinking は、大規模言語モデル(LLM)との対話や複数のルールエンジンとの統合など、複雑なロジックをカプセル化し、推論のための状態にアクセスすることができます。
Sensing: イベントプールを監視し、外部イベントに対応する責任を持つ、コアモジュール。外部データに基づいてタスクをトリガーし、ステータスを更新したり、新しいイベントを作成します。
イベントプール:イベントプールのイベントにサブスクライブすることで、Sensingは特定のイベントを聞き、適切に応答します。
イベントポンプ:イベントポンプは特定の条件(予定されたタスク、Webhookトリガーなど)に基づいてイベントをイベントプールに注入します。
リフレックス:リフレックスメカニズムにより、エージェントはタスクの呼び出しや知覚の必要なしに、入力駆動型の相互作用に基づいて、状態と認知能力を素早く応答して利用できます。このメカニズムは神経系に着想を得ており、迅速な反射的な応答に使用されます。
Stateモジュールは、さまざまなタイプのデータを保存する責任があります。これには以下が含まれます:
• 内部メモリ:エージェントの長期記憶と重要なデータ。
• パラメータ:タスクと思考に使用される設定オプションと中間結果。
• 知識ベース: 推論とクエリに使用される構造化された情報リポジトリ。
マルチレベルの差別化
国家は複数のレベルに分かれています:
• 短期的なコンテキスト:一時的な、即座の状況情報であり、通常は現在のタスクや思考の必要性を処理するために使用されます。
• 長期的な記憶:通常、推論や意思決定に影響を与える、時間の経過とともに蓄積されたデータや経験。
• 構成パラメーター: フレームワークの設定または調整パラメーター,タスクと思考の柔軟性を確保するためのもの。
各モジュールは独自の状態を維持し、メインの状態に読み書きすることができます。このモジュラーなアプローチにより、各モジュールの設計と状態管理が組み合わされ、拡張性と柔軟性が向上します。
長期間実行されるエージェントや再起動後に履歴情報を保存する必要があるエージェントの場合、状態は定期的にデータベースやファイルに保存するか、またはメモリにのみ保存することができます。
SIFUエージェントフレームワークは、モジュラリティと柔軟性を考慮して設計されており、状態管理、タスク実行、推論、知覚などのコアモジュールのシームレスな統合をサポートしています。イベント駆動アーキテクチャを採用しており、イベントプールやイベントポンプを介した効率的な内部および外部通信を実現しています。リフレクションメカニズムにより、迅速な応答が可能となり、複雑なロジック実行の必要性が低減されています。
SIFUエージェントは、関心事を明確に分離し、スケーラビリティをサポートすることで、情報を処理し、タスクを実行し、動的な環境での意思決定を行う自動システムの構築に強力な基盤を提供します。
現在、HAIトークンはGate.ioのイノベーションゾーンに上場されています。取引するにはクリックしてください!
注意:暗号通貨プロジェクトは高いボラティリティと高いリスクを持つ場合があります。注意深く取引し、リスクに注意してください!
HAI(Hiro the hAIpe)は、AIエージェントをブロックチェーン技術と組み合わせた革新的なプロジェクトであり、幅広いアプリケーションの展望があります。そのユニークな技術アーキテクチャ、経済モデル、コミュニティ主導のアプローチにより、ユーザーに透明で効率的なAIサービスを提供しています。将来、激しく競争が激しい暗号通貨市場で重要な地位を占めることができるかどうかは、そのエンジニアリング能力と製品の実装およびユーザーエクスペリエンスにかかっています。
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HAI(Hiro the hAIpe)は、HyperLiquidエコシステムに焦点を当てたブロックチェーンベースのAIエージェントプロジェクトです。そのコアコンセプトは、AI技術をブロックチェーンと組み合わせて分散化された方法で提供し、ユーザーに透明性と効率性の高いAIサービスを提供することです。HAIの目標は、AIエージェントの分野でリーダーとなり、AI技術の民主化された応用を推進することです。
HAIは、ブロックチェーンとAI分野で豊富な経験を持つVirtualsチームによって開発されました。Virtualsチームは、技術革新を通じて分散型アプリケーション(DApps)の開発を推進することに取り組んでいます。HAIは、ブロックチェーン技術を用いて従来のAIサービスにおける信頼性と透明性の問題を解決することを目指すAIエージェント分野でVirtualsチームによる重要な試みです。
HAIの命名のインスピレーションは、'Hiro'と 'hAIpe'という言葉の組み合わせから来ています。 'Hiro'はプロジェクトの主人公であるAIエージェントを表し、 'hAIpe'はAIと希望を組み合わせたものであり、AI技術によってもたらされる希望と革新を象徴しています。 HAIのデザインコンセプトは、インターネット文化とコミュニティ主導のモデルに深く影響を受けており、興味深く理解しやすい方法でユーザーの参加を促すことを目指しています。
今、hAIpeとSIFUによって開発されたエージェントフレームワークを紹介します。具体的なSIFUエージェントフレームワークは以下の通りです:
SIFUエージェントフレームワークの目標は、自己実行タスクを実行し、外部情報を受け取り、内部ロジックを処理し、状態を管理する機能を持つエンティティを構築することです。すべての機能は、TypeScript構文を使用してNode.js環境で実装されています。このフレームワークはモジュラーで柔軟性があり、拡張性があり、開発者が必要に応じて異なる機能モジュールをカスタマイズして最適化できるように設計されています。
State: エージェントのための情報を格納する。短期的なコンテキスト、長期的なメモリ、設定パラメータなどが含まれる。タスクや思考は状態を読み取ったり更新したりして、エージェントに必要なキー情報を提供します。
タスク:エージェントが積極的に実行する必要があるアクションを表します。これには特定の実行プロセスと潜在的な出力が含まれる場合があります。タスクは認知的な処理を必要とする場合もありますし、状態からデータを読み取ったり更新したりする場合もあります。
Thinking: プロキシの推論能力を表す普遍的に呼び出し可能なインタフェースのセット。入力コンテキストを提供するだけで、思考モジュールは意思決定や結果を返すことができます。Thinking は、大規模言語モデル(LLM)との対話や複数のルールエンジンとの統合など、複雑なロジックをカプセル化し、推論のための状態にアクセスすることができます。
Sensing: イベントプールを監視し、外部イベントに対応する責任を持つ、コアモジュール。外部データに基づいてタスクをトリガーし、ステータスを更新したり、新しいイベントを作成します。
イベントプール:イベントプールのイベントにサブスクライブすることで、Sensingは特定のイベントを聞き、適切に応答します。
イベントポンプ:イベントポンプは特定の条件(予定されたタスク、Webhookトリガーなど)に基づいてイベントをイベントプールに注入します。
リフレックス:リフレックスメカニズムにより、エージェントはタスクの呼び出しや知覚の必要なしに、入力駆動型の相互作用に基づいて、状態と認知能力を素早く応答して利用できます。このメカニズムは神経系に着想を得ており、迅速な反射的な応答に使用されます。
Stateモジュールは、さまざまなタイプのデータを保存する責任があります。これには以下が含まれます:
• 内部メモリ:エージェントの長期記憶と重要なデータ。
• パラメータ:タスクと思考に使用される設定オプションと中間結果。
• 知識ベース: 推論とクエリに使用される構造化された情報リポジトリ。
マルチレベルの差別化
国家は複数のレベルに分かれています:
• 短期的なコンテキスト:一時的な、即座の状況情報であり、通常は現在のタスクや思考の必要性を処理するために使用されます。
• 長期的な記憶:通常、推論や意思決定に影響を与える、時間の経過とともに蓄積されたデータや経験。
• 構成パラメーター: フレームワークの設定または調整パラメーター,タスクと思考の柔軟性を確保するためのもの。
各モジュールは独自の状態を維持し、メインの状態に読み書きすることができます。このモジュラーなアプローチにより、各モジュールの設計と状態管理が組み合わされ、拡張性と柔軟性が向上します。
長期間実行されるエージェントや再起動後に履歴情報を保存する必要があるエージェントの場合、状態は定期的にデータベースやファイルに保存するか、またはメモリにのみ保存することができます。
SIFUエージェントフレームワークは、モジュラリティと柔軟性を考慮して設計されており、状態管理、タスク実行、推論、知覚などのコアモジュールのシームレスな統合をサポートしています。イベント駆動アーキテクチャを採用しており、イベントプールやイベントポンプを介した効率的な内部および外部通信を実現しています。リフレクションメカニズムにより、迅速な応答が可能となり、複雑なロジック実行の必要性が低減されています。
SIFUエージェントは、関心事を明確に分離し、スケーラビリティをサポートすることで、情報を処理し、タスクを実行し、動的な環境での意思決定を行う自動システムの構築に強力な基盤を提供します。
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注意:暗号通貨プロジェクトは高いボラティリティと高いリスクを持つ場合があります。注意深く取引し、リスクに注意してください!
HAI(Hiro the hAIpe)は、AIエージェントをブロックチェーン技術と組み合わせた革新的なプロジェクトであり、幅広いアプリケーションの展望があります。そのユニークな技術アーキテクチャ、経済モデル、コミュニティ主導のアプローチにより、ユーザーに透明で効率的なAIサービスを提供しています。将来、激しく競争が激しい暗号通貨市場で重要な地位を占めることができるかどうかは、そのエンジニアリング能力と製品の実装およびユーザーエクスペリエンスにかかっています。