Forward the Original Title: An Illustrated Guide to Rei Network: A Simple and Clear Understanding of the Seamless Integration of AI Agents and บล็อกเชน

การสร้างกรอบของ Rei ถูกออกแบบขึ้นเพื่อเชื่อมสะพรรภ์การสื่อสารระหว่าง AI และบล็อกเชน

เมื่อสร้างตัวแทน AI ที่ท้าทายสำคัญคือวิธีการที่จะทำให้พวกเขาเรียนรู้ ทดลอง และเติบโตอย่างยืดหยุ่นในขณะที่ยังรักษาความสอดคล้องของผลลัพธ์ของพวกเขา รีเป็นระบบสำหรับแบ่งปันข้อมูลที่มีโครงสร้างระหว่าง AI และบล็อกเชน ที่อนุญาตให้ตัวแทน AI เรียนรู้ ปรับปรุง และรักษาชุดประสบการณ์และความรู้

การเกิดของกรอบนี้ทำให้เป็นไปได้ที่จะพัฒนาระบบ AI ที่มีความสามารถต่อไปนี้:

• เข้าใจบริบทและรูปแบบเพื่อสร้างข้อมูลความสำคัญ
• การแปลงความคิดเป็นขั้นตอนที่ทำได้ รับประโยชน์จากความโปร่งใสและความเชื่อถือของบล็อกเชน

ความท้าทายที่เผชิญ

AI และบล็อกเชนมีความแตกต่างสำคัญในคุณสมบัติหลักของพวกเขา ซึ่งสร้างความท้าทายมากมายสำหรับความเข้ากันได้ของพวกเขา:

1. คอมพิวเตอร์ที่กำหนดลำดับการทำงานในบล็อกเชน: ทุกปฏิบัติการในบล็อกเชนจะต้องสร้างผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันทั้งหมดของโหนดเพื่อให้แน่ใจ:
   1. ความเห็นร่วม: โหนดทั้งหมดต้องเห็นด้วยกันเกี่ยวกับเนื้อหาของบล็อกใหม่เพื่อทำการตรวจสอบเสร็จสิ้น
   2. การตรวจสอบสถานะ: สถานะของบล็อกเชนต้องสามารถติดตามและตรวจสอบได้เสมอ โหนดใหม่ควรซิงค์กับสถานะที่สอดคล้องกับโหนดอื่นๆ อย่างรวดเร็ว
   3. การดําเนินการสัญญาอัจฉริยะ: โหนดทั้งหมดต้องสร้างเอาต์พุตที่สอดคล้องกันภายใต้เงื่อนไขอินพุตเดียวกัน
2. การคำนวณแบบนำมาภายใน AI: ระบบ AI มักจะสร้างผลลัพธ์ที่เป็นโอกาส ซึ่งหมายความว่าผลลัพธ์ที่แตกต่างกันอาจเกิดขึ้นทุกครั้งที่พวกเขาทำงาน คุณสมบัตินี้เกิดมาจาก:
   1. ความขึ้นอยู่กับบริบท: ประสิทธิภาพ AI ขึ้นอยู่กับบริบทของข้อมูลการฝึกอบรม พารามิเตอร์ของโมเดล และเงื่อนไขเวลา/สภาพแวดล้อม
   2. ความหนักของทรัพยากร: การคำนวณ AI ต้องใช้อุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพสูง รวมถึงการดำเนินการเมทริกซ์ที่ซับซ้อนและหน่วยความจำที่มีปริมาณมาก

ข้อแตกต่างเหล่านี้สร้างความท้าทายในเรื่องความเข้ากันได้ดังต่อไปนี้:

• ความขัดแย้งระหว่างข้อมูลที่อาจเป็นไปได้และข้อมูลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า:
  • AI ที่มีผลลัพธ์ที่น่าจะเป็น สามารถแปลงเป็นผลลัพธ์ที่แน่นอนที่จำเป็นต้องใช้ในบล็อกเชนได้อย่างไร
  • เมื่อและที่ใดควรเกิดการเปลี่ยนแปลงนี้?
  • เราจะรักษาค่าของการวิเคราะห์แบบนำเข้าข้อมูลได้อย่างไรในขณะที่ยืนยันให้แน่ใจว่าเราได้รับผลลัพธ์เดิม
• ค่าเชื้อเพลิง: ความต้องการใช้งานคอมพิวเตอร์สูงของโมเดล AI อาจทำให้ค่าเชื้อเพลิงที่ไม่สามารถจ่ายได้ จำกัดการใช้งานของพวกเขาบนบล็อกเชน
• ข้อจำกัดในหน่วยความจำ: สภาพแวดล้อมบล็อกเชนมีหน่วยความจำจำกัด ซึ่งอาจไม่ตอบสนองต่อความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลของโมเดล AI
• เวลาดำเนินการ: ระยะเวลาบล็อกบล็อกบล็อกบล็อกที่ถูกจำกัด สามารถมีผลต่อความเร็วในการดำเนินการของโมเดล AI ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพ
• การผสานโครงสร้างข้อมูล: โมเดล AI ใช้โครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อนซึ่งยากที่จะนำเข้าร่วมโดยตรงในโมเดลการเก็บข้อมูลบล็อกเชน
• ปัญหา Oracle (ความต้องการการตรวจสอบ): บล็อกเชนขึ้นอยู่กับ Oracle เพื่อเรียกดูข้อมูลภายนอก แต่การตรวจสอบความถูกต้องของการคำนวณ AI ยังคงเป็นความท้าทาย โดยเฉพาะเมื่อระบบ AI ต้องการบริบทที่เหนือกว่าและเล็กน้อย ที่ขัดแย้งกับลักษณะของบล็อกเชน

รูปภาพต้นฉบับจาก francesco, รวบรวมโดย DeepChao TechFlow

AI ตัวแทนสามารถผสานการใช้งานกับบล็อกเชนอย่างไรได้อย่างราบรื่น?

รูปภาพเดิมจากfrancesco, รวบรวมโดย Deep Tide TechFlow

Rei มีการนำเสนอวิธีการแก้ปัญหาใหม่ที่รวมความสามารถของ AI และบล็อกเชน

ภาพต้นฉบับมาจากฟรานเชสโก, สร้างขึ้นโดย Deep Tide TechFlow

แทนที่จะบังคับให้รวม AI และบล็อกเชนซึ่งเป็นสองระบบที่แตกต่างกันโดยพื้นฐาน Rei ทําหน้าที่เป็น "นักแปลสากล" ช่วยให้การสื่อสารและการทํางานร่วมกันระหว่างทั้งสองเป็นไปอย่างราบรื่นผ่านเลเยอร์การแปล

ภาพต้นฉบับมาจากfrancesco, รวบรวมโดย Deep Tide TechFlow

เป้าหมายหลักของ REI ประกอบไปด้วย:

• เปิดให้เอเจนต์ AI คิดและเรียนรู้เอง
• การแปลงความคิดของตัวแทนเป็นการกระทำบล็อกเชนที่แม่นยำและสามารถพิสูจน์ได้

รูปภาพมาจากfrancesco, ที่รวบรวมโดย Deep Tide TechFlow

การใช้งานครั้งแรกของเฟรมเวิร์กนี้คือ Unit00x0 (Rei_00 - $REI), ซึ่งได้รับการฝึกฝนในฐานะนักวิเคราะห์ปริมาณ

โครงสร้างความรู้ของ Rei ประกอบด้วยชั้นทั้งหมด 4 ชั้น ได้แก่:

1. ชั้นความคิด: รับผิดชอบการประมวลผลและเก็บข้อมูลเบื้องต้น เช่น ข้อมูลแผนภูมิ ประวัติการทำธุรกรรม และพฤติกรรมของผู้ใช้ และการระบุรูปแบบที่เป็นไปได้
2. ชั้นข้อมูลเหตุผล: เพิ่มข้อมูลบริบทให้กับรูปแบบที่ค้นพบ เช่น วันที่ เวลา แนวโน้มในอดีต และเงื่อนไขตลาด เพื่อทำให้ข้อมูลมีมิติมากขึ้น
3. ชั้น Decision: พัฒนาแผนการดำเนินงานที่เฉพาะเจาะจงขึ้นอยู่กับข้อมูลบริบทที่ได้รับจากชั้นการตัดสินใจ
4. Action Layer: แปลงการตัดสินใจเป็นการกระทำที่กำหนดได้ที่สามารถดำเนินการบนบล็อกเชน

กรอบการทำงาน Rei ถูกสร้างขึ้นบนสามเสาหลักต่อไปนี้:

ภาพมาจากฟรานเชสโก, รวบรวมโดย Deep Tide TechFlow

1. Oracle (Oracle คล้ายกับวิถีประสาท): แปลงเอาต์พุตที่หลากหลายของ AI เป็นผลลัพธ์แบบรวมและบันทึกบนบล็อกเชน
2. มาตรฐานข้อมูล ERC (มาตรฐานข้อมูล ERC): ขยายความสามารถในการเก็บข้อมูลบล็อกเชนโดยรองรับการเก็บข้อมูลแบบรูปแบบที่ซับซ้อนพร้อมกับข้อมูลบริบทที่สร้างขึ้นโดยเลเยอร์การคิดและการแยกแยะ ทำให้สามารถแปลงข้อมูลที่มีความน่าจะเป็นเป็นการปฏิบัติที่แน่นอนได้
3. Memory System (ระบบหน่วยความจำ): ช่วยให้ Rei สะสมประสบการณ์ได้ตลอดเวลาและเรียกคืนผลลัพธ์และผลลัพธ์การเรียนรู้ก่อนหน้าได้ทุกเมื่อ

นี่คือการแสดงออกที่แน่นอนของการตอบสนองเหล่านี้:

รูปภาพมาจากfrancesco, รวบรวมโดย Deep Tide TechFlow

• Oracle Bridge รับผิดชอบในการระบุรูปแบบข้อมูล
• ERCData ใช้เพื่อเก็บรูปแบบเหล่านี้
• ระบบหน่วยความจำเก็บข้อมูลบริบทเพื่อเข้าใจรูปแบบได้ดีกว่า
• สัญญาอัจฉริยะสามารถเข้าถึงความรู้ที่สะสมนี้และดำเนินการตามข้อมูลนั้น

ด้วยสถาปัตยกรรมนี้ตัวแทน Rei สามารถทําการวิเคราะห์โทเค็นในเชิงลึกโดยการรวม ข้อมูลบนเชือง, การผันผวนราคา, อารมณ์ของสังคมและข้อมูลมิติอื่น ๆ

สิ่งที่สำคัญกว่านั้นคือ Rei ไม่เพียงแค่วิเคราะห์ข้อมูลเท่านั้น แต่ยังสามารถพัฒนาความเข้าใจลึกขึ้นจากข้อมูลดังกล่าวได้อีกด้วย นั่นเป็นเพราะความสามารถในการเก็บรักษาประสบการณ์และความเข้าใจของเธอโดยตรงบนบล็อกเชน จึงทำให้ข้อมูลเหล่านี้เป็นส่วนหนึ่งของระบบความรู้ของเธอ สามารถเรียกดูและปรับปรุงการตัดสินใจและประสบการณ์โดยตลอด

แหล่งข้อมูลของ Rei รวมถึงห้องสมุด Plotly และ Matplotlib (สำหรับการพล็อตแผนภูมิ) Coingecko, Defillama, ข้อมูล on-chain และข้อมูลความรู้สึกทางสังคมจาก Twitter โดยการใช้ข้อมูลหลากหลายแหล่งนี้ Rei จะให้การวิเคราะห์ on-chain อย่างครอบคลุมและความเข้าใจเกี่ยวกับตลาด

With the อัปเดตเป็น Quant V2, Rei ตอนนี้รองรับประเภทการวิเคราะห์ต่อไปนี้:

1. การวิเคราะห์โครงการ: ได้เพิ่มเมตริกที่มีความเชื่อมต่อทางปริมาณและข้อมูลความรู้สึกเข้าไปในฟังก์ชันเดิม การวิเคราะห์รวมถึงแผนภูมิเทียนเทียน เชิงมุมของการมีส่วนร่วม การกระจายความสำคัญของผู้ถือหุ้น และสถานะกำไรและขาดทุน (PnL)ตัวอย่างที่เกี่ยวข้อง)
2. การวิเคราะห์การส่งเข้าและการส่งออก: โดยการตรวจสอบราคาและปริมาณการทำธุรกรรมของโทเค็นยอดนิยมบนเชื่อมต่อโซ่บล็อก, REI สามารถเปรียบเทียบข้อมูลนี้กับการเข้าสู่และการออกจากตลาดเงิน ช่วยให้ผู้ใช้สามารถระบุแนวโน้มตลาดที่เป็นไปได้ได้ตัวอย่างที่เกี่ยวข้อง)
3. การวิเคราะห์ความสนใจ: ประเมินความสนใจโดยรวมของโครงการ โดยเปรียบเทียบข้อมูลเรียลไทม์กับข้อมูล 24 ชั่วโมงก่อน รวมถึงการเปลี่ยนแปลงราคาที่สัมพันธ์กัน ฟังก์ชันนี้เปิดเผยความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลล่าสุดกับประสิทธิภาพในการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ตัวอย่างที่เกี่ยวข้อง)
4. การวิเคราะห์หมวดหมู่ยอดนิยม: วิเคราะห์ระดับการซื้อขายต่ำสุดและจำนวนการซื้อขายสูงสุดในหมวดหมู่เดียวเพื่อเน้นผลการดำเนินการของโครงการในหมวดหมู่ที่เกี่ยวข้อง
5. แผนภูมิแรกแสดงปริมาณการซื้อขายที่ด้านล่างและจำนวนการซื้อขายที่ด้านบน; การวิเคราะห์เพิ่มเติมในหมวดหมู่ที่เฉพาะเจาะจงเปิดเผยการเปลี่ยนแปลงของตัวชี้วัดของโครงการเดียวกันเมื่อเปรียบเทียบกับโครงการอื่นในหมวดหมู่เดียวกัน (ตัวอย่างที่เกี่ยวข้อง)

เพิ่มเติม ตั้งแต่มกราคม 2025 Rei รองรับฟังก์ชันการซื้อขายโทเค็นบนเชน. เธอมีกระเป๋าสมาร์ตคอนแทร็คที่พื้นฐานอยู่บนมาตรฐาน ERC-4337 ทำให้ธุรกรรมสะดวกและปลอดภัยมากขึ้น

(Deep Tide TechFlow หมายเหตุ: ERC-4337 เป็นข้อเสนอปรับปรุง Ethereum ที่รองรับการแยกบัญชีเพื่อเพิ่มประสบการณ์ของผู้ใช้)

สัญญาอัจฉริยะของ Rei ช่วยให้การดำเนินการสามารถมอบหมายงานให้กับเธอผ่านการให้สิทธิ์ลายเซ็นของผู้ใช้ ทำให้ Rei สามารถจัดการพอร์ตโฟลิโอโดยอิสระได้

นี่คือที่อยู่กระเป๋าของ REI:

• กระเป๋า EOA (กระเป๋าลายเซ็น)
• https://basescan.org/address/0x3BC4c3A2a2Fa5ad20a2B95B18CA418D06A360cB
• สมาร์ทวอลเล็ต (กระเป๋าเงินที่มีการนำเข้าบัญชี):
• https://basescan.org/address/0xf6835acc8d2b51e5d47632ca8954bfee9a0ce49c

การใช้: ความหลากหลายของกรอบ REI

รูปภาพมาจากfrancesco, รวบรวมโดย Deep Tide TechFlow

เฟรมเวิร์ก Rei ไม่จำกัดเฉพาะในกลุ่มธุรกิจทางการเงินเท่านั้น แต่ยังสามารถนำไปใช้ในสถานการณ์ทั่วไปต่อไปนี้ได้:

• การปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้กับตัวแทน: รองรับการสร้างเนื้อหา
• การวิเคราะห์ตลาด: การจัดการโซ่อุปทานและโลจิสติกส์
• การสร้างระบบที่ปรับเปลี่ยนได้: สถานการณ์การปกครอง
• การประเมินความเสี่ยง: ในสาขาด้านสุขภาพ รายการ Rei ประเมินความเสี่ยงที่เป็นไปได้ผ่านการวิเคราะห์บริบท

พัฒนาการของ REI ในอนาคต

• การออกแบบ UI ที่ดีขึ้น
• เทอร์มินัลอัลฟาที่ขึ้นอยู่กับสิทธิ์ของโทเค็น
• แพลตฟอร์มนักพัฒนา

ยินดีต้อนรับสู่ชุมชนอย่างเป็นทางการของ Deep Tide TechFlow

กลุ่มสมาชิกสมัครสมาชิกทางเทเลแกรม: https://t.me/TechFlowDaily

บัญชีทวิตเตอร์อย่างเป็นทางการ: https://x.com/TechFlowPost

บัญชีทวิตเตอร์อย่างเป็นทางการเป็นภาษาอังกฤษ: https://x.com/DeFlow_Intern

คำปฏิเสธ:

1. บทความนี้เป็นการเผยแพร่จาก [เทคโฟลว์)]. Forward the Original Title: An Illustrated Guide to REI Network: A Simple and Clear Understanding of the Seamless Integration of AI Agents and บล็อกเชน. The copyright belongs to the original author [ฟรานซิส]. หากคุณมีคำประสงค์ในการนำเผยแพร่ต่อไป กรุณาติดต่อ เกต เรียนทีมของเราจะดำเนินการตามขั้นตอนที่เกี่ยวข้องโดยเร็วที่สุด
2. ข้อความประกาศ: มุมมองและความเห็นที่แสดงในบทความนี้แสดงเพียงมุมมองส่วนบุคคลของผู้เขียนเท่านั้นและไม่เป็นการให้คำแนะนำในการลงทุนใด ๆ
3. เวอร์ชันภาษาอื่นของบทความถูกแปลโดยทีมงานเรียนรู้จาก gate หากไม่ระบุไว้เป็นอย่างอื่น บทความที่ถูกแปลอาจไม่สามารถคัดลอก แจกจ่ายหรือลอกเลียนแบบได้