HAI (Hiro the hAIpe) es un proyecto de agente de IA basado en blockchain que se enfoca en el ecosistema HyperLiquid. Su concepto principal es combinar la tecnología de IA con blockchain de manera descentralizada para brindar a los usuarios servicios de IA transparentes y eficientes. El objetivo de HAI es convertirse en líder en el campo de los agentes de IA y promover la aplicación democratizada de la tecnología de IA.
HAI es desarrollado por el equipo de Virtuals, que tiene una amplia experiencia en los campos de la cadena de bloques y la inteligencia artificial. El equipo de Virtuals se compromete a promover el desarrollo de aplicaciones descentralizadas (DApps) a través de la innovación tecnológica. HAI es un intento importante del equipo de Virtuals en el campo de los agentes de inteligencia artificial, con el objetivo de resolver los problemas de confianza y transparencia en los servicios tradicionales de inteligencia artificial a través de la tecnología de cadena de bloques.
La inspiración para el nombre de HAI proviene de la combinación de las palabras 'Hiro' y 'hAIpe'. 'Hiro' representa el protagonista del proyecto, el agente de IA; 'hAIpe' combina 'AI' y 'esperanza', simbolizando la esperanza y la innovación que trae la tecnología de IA. El concepto de diseño de HAI está profundamente influenciado por la cultura de Internet y los modelos impulsados por la comunidad, con el objetivo de atraer la participación de los usuarios a través de métodos interesantes y fáciles de entender.
Ahora presentamos el marco de agente desarrollado por hAIpe y SIFU. El marco específico del Agente SIFU es el siguiente:
El objetivo del marco de trabajo del agente SIFU es construir una entidad con la capacidad de realizar tareas autoejecutables, recibir información externa, procesar lógica interna y gestionar estados. Todas las funcionalidades se implementan en el entorno de Node.js utilizando la sintaxis de TypeScript. Este marco de trabajo está diseñado para ser modular, flexible y extensible, lo que permite a los desarrolladores personalizar y optimizar diferentes módulos funcionales según sea necesario.
Estado: Almacena información para el agente, incluyendo contexto a corto plazo, memoria a largo plazo, parámetros de configuración, etc. Las tareas y los pensamientos pueden leer o actualizar el estado para proporcionar la información clave requerida para el agente.
Tarea: representa las acciones que un agente necesita realizar de forma activa, lo cual puede incluir ciertos procesos de ejecución y posibles resultados. Las tareas pueden requerir procesamiento cognitivo o pueden leer/actualizar datos del estado.
Thinking: Un conjunto de interfaces universalmente llamables que representan la capacidad de razonamiento del proxy. Simplemente proporcione el contexto de entrada, el módulo de pensamiento puede devolver la decisión o resultado. El pensamiento puede encapsular lógica compleja, como la interacción con grandes modelos de lenguaje (LLMs) o la integración con múltiples motores de reglas, y puede acceder a estados para el razonamiento.
Sensing: Responsable de monitorear la piscina de eventos y responder a eventos externos, el módulo central. Desencadena tareas, actualiza el estado o crea nuevos eventos en función de datos externos.
Pool de eventos: Al suscribirse a eventos en el pool de eventos, Sensing escucha eventos específicos y responde en consecuencia.
Bombeo de eventos: La bomba de eventos inyecta eventos en el grupo de eventos en función de condiciones específicas (como tareas programadas, desencadenadores de Webhook, etc.).
Reflejo: El mecanismo de reflejo permite al agente responder rápidamente y utilizar su estado y habilidades cognitivas en función de la interacción impulsada por la entrada, sin necesidad de invocación de tareas o percepción. Este mecanismo está inspirado en el sistema nervioso y se utiliza para respuestas rápidas y reflejas.
El módulo State es responsable de almacenar varios tipos de datos, incluyendo:
• Memoria interna: la memoria a largo plazo del agente y los datos importantes.
• Parámetros: opciones de configuración y resultados intermedios utilizados en tareas y pensamiento.
• Base de conocimientos: Un repositorio de información estructurada utilizado para inferencia y consultas.
Diferenciación multinivel
El estado se divide en múltiples niveles:
• Contexto a corto plazo: información de estado temporal e inmediato, generalmente utilizada para abordar tareas actuales o necesidades de pensamiento.
• Memoria a largo plazo: datos o experiencias acumulados con el tiempo, que suelen afectar al razonamiento o la toma de decisiones.
• Parámetros de configuración: los ajustes o parámetros de ajuste del marco para garantizar la flexibilidad de las tareas y el pensamiento.
Cada módulo puede mantener su propio estado y leer o escribir en el estado principal. Este enfoque modular combina la gestión del estado con el diseño de cada módulo, mejorando la escalabilidad y flexibilidad.
Para agentes de larga duración o aquellos que necesitan preservar información histórica después de un reinicio, el estado puede guardarse periódicamente en una base de datos o archivo, o almacenarse solo en memoria.
El marco del Agente SIFU está diseñado teniendo en cuenta la modularidad y flexibilidad, lo que permite la integración sin problemas de módulos centrales como gestión de estado, ejecución de tareas, razonamiento y percepción. Adopta una arquitectura basada en eventos para una comunicación interna y externa eficiente a través de piscinas de eventos y bombas de eventos. El mecanismo de reflexión permite una respuesta rápida y reduce la necesidad de ejecución de lógica compleja.
Al separar claramente las preocupaciones y admitir la escalabilidad, SIFU Agent proporciona una base sólida para construir sistemas automatizados que pueden manejar información, realizar tareas y tomar decisiones en entornos dinámicos.
Actualmente, el token HAI ha sido listado en la zona de innovación de Gate.io.Haga clic para operar!
Advertencia de riesgo: los proyectos de criptomonedas pueden tener una alta volatilidad y alto riesgo. ¡Por favor, opere con precaución y tenga en cuenta los riesgos!
HAI (Hiro the hAIpe) es un proyecto innovador que combina agentes de IA con tecnología blockchain y tiene amplias perspectivas de aplicación. Su arquitectura técnica única, su modelo económico y su enfoque impulsado por la comunidad proporcionan a los usuarios servicios de IA transparentes y eficientes. El hecho de que pueda ocupar una posición importante en el ferozmente competitivo mercado de las criptomonedas en el futuro depende de sus capacidades de ingeniería y de si puede garantizar la implementación y la experiencia del usuario de sus productos.
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HAI (Hiro the hAIpe) es un proyecto de agente de IA basado en blockchain que se enfoca en el ecosistema HyperLiquid. Su concepto principal es combinar la tecnología de IA con blockchain de manera descentralizada para brindar a los usuarios servicios de IA transparentes y eficientes. El objetivo de HAI es convertirse en líder en el campo de los agentes de IA y promover la aplicación democratizada de la tecnología de IA.
HAI es desarrollado por el equipo de Virtuals, que tiene una amplia experiencia en los campos de la cadena de bloques y la inteligencia artificial. El equipo de Virtuals se compromete a promover el desarrollo de aplicaciones descentralizadas (DApps) a través de la innovación tecnológica. HAI es un intento importante del equipo de Virtuals en el campo de los agentes de inteligencia artificial, con el objetivo de resolver los problemas de confianza y transparencia en los servicios tradicionales de inteligencia artificial a través de la tecnología de cadena de bloques.
La inspiración para el nombre de HAI proviene de la combinación de las palabras 'Hiro' y 'hAIpe'. 'Hiro' representa el protagonista del proyecto, el agente de IA; 'hAIpe' combina 'AI' y 'esperanza', simbolizando la esperanza y la innovación que trae la tecnología de IA. El concepto de diseño de HAI está profundamente influenciado por la cultura de Internet y los modelos impulsados por la comunidad, con el objetivo de atraer la participación de los usuarios a través de métodos interesantes y fáciles de entender.
Ahora presentamos el marco de agente desarrollado por hAIpe y SIFU. El marco específico del Agente SIFU es el siguiente:
El objetivo del marco de trabajo del agente SIFU es construir una entidad con la capacidad de realizar tareas autoejecutables, recibir información externa, procesar lógica interna y gestionar estados. Todas las funcionalidades se implementan en el entorno de Node.js utilizando la sintaxis de TypeScript. Este marco de trabajo está diseñado para ser modular, flexible y extensible, lo que permite a los desarrolladores personalizar y optimizar diferentes módulos funcionales según sea necesario.
Estado: Almacena información para el agente, incluyendo contexto a corto plazo, memoria a largo plazo, parámetros de configuración, etc. Las tareas y los pensamientos pueden leer o actualizar el estado para proporcionar la información clave requerida para el agente.
Tarea: representa las acciones que un agente necesita realizar de forma activa, lo cual puede incluir ciertos procesos de ejecución y posibles resultados. Las tareas pueden requerir procesamiento cognitivo o pueden leer/actualizar datos del estado.
Thinking: Un conjunto de interfaces universalmente llamables que representan la capacidad de razonamiento del proxy. Simplemente proporcione el contexto de entrada, el módulo de pensamiento puede devolver la decisión o resultado. El pensamiento puede encapsular lógica compleja, como la interacción con grandes modelos de lenguaje (LLMs) o la integración con múltiples motores de reglas, y puede acceder a estados para el razonamiento.
Sensing: Responsable de monitorear la piscina de eventos y responder a eventos externos, el módulo central. Desencadena tareas, actualiza el estado o crea nuevos eventos en función de datos externos.
Pool de eventos: Al suscribirse a eventos en el pool de eventos, Sensing escucha eventos específicos y responde en consecuencia.
Bombeo de eventos: La bomba de eventos inyecta eventos en el grupo de eventos en función de condiciones específicas (como tareas programadas, desencadenadores de Webhook, etc.).
Reflejo: El mecanismo de reflejo permite al agente responder rápidamente y utilizar su estado y habilidades cognitivas en función de la interacción impulsada por la entrada, sin necesidad de invocación de tareas o percepción. Este mecanismo está inspirado en el sistema nervioso y se utiliza para respuestas rápidas y reflejas.
El módulo State es responsable de almacenar varios tipos de datos, incluyendo:
• Memoria interna: la memoria a largo plazo del agente y los datos importantes.
• Parámetros: opciones de configuración y resultados intermedios utilizados en tareas y pensamiento.
• Base de conocimientos: Un repositorio de información estructurada utilizado para inferencia y consultas.
Diferenciación multinivel
El estado se divide en múltiples niveles:
• Contexto a corto plazo: información de estado temporal e inmediato, generalmente utilizada para abordar tareas actuales o necesidades de pensamiento.
• Memoria a largo plazo: datos o experiencias acumulados con el tiempo, que suelen afectar al razonamiento o la toma de decisiones.
• Parámetros de configuración: los ajustes o parámetros de ajuste del marco para garantizar la flexibilidad de las tareas y el pensamiento.
Cada módulo puede mantener su propio estado y leer o escribir en el estado principal. Este enfoque modular combina la gestión del estado con el diseño de cada módulo, mejorando la escalabilidad y flexibilidad.
Para agentes de larga duración o aquellos que necesitan preservar información histórica después de un reinicio, el estado puede guardarse periódicamente en una base de datos o archivo, o almacenarse solo en memoria.
El marco del Agente SIFU está diseñado teniendo en cuenta la modularidad y flexibilidad, lo que permite la integración sin problemas de módulos centrales como gestión de estado, ejecución de tareas, razonamiento y percepción. Adopta una arquitectura basada en eventos para una comunicación interna y externa eficiente a través de piscinas de eventos y bombas de eventos. El mecanismo de reflexión permite una respuesta rápida y reduce la necesidad de ejecución de lógica compleja.
Al separar claramente las preocupaciones y admitir la escalabilidad, SIFU Agent proporciona una base sólida para construir sistemas automatizados que pueden manejar información, realizar tareas y tomar decisiones en entornos dinámicos.
Actualmente, el token HAI ha sido listado en la zona de innovación de Gate.io.Haga clic para operar!
Advertencia de riesgo: los proyectos de criptomonedas pueden tener una alta volatilidad y alto riesgo. ¡Por favor, opere con precaución y tenga en cuenta los riesgos!
HAI (Hiro the hAIpe) es un proyecto innovador que combina agentes de IA con tecnología blockchain y tiene amplias perspectivas de aplicación. Su arquitectura técnica única, su modelo económico y su enfoque impulsado por la comunidad proporcionan a los usuarios servicios de IA transparentes y eficientes. El hecho de que pueda ocupar una posición importante en el ferozmente competitivo mercado de las criptomonedas en el futuro depende de sus capacidades de ingeniería y de si puede garantizar la implementación y la experiencia del usuario de sus productos.