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 a IA e a blockchain.

Ao criar agentes de IA, um desafio central é como permitir que eles aprendam, iterem e cresçam de forma flexível, ao mesmo tempo garantindo a consistência de suas saídas. Rei fornece uma estrutura 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:

• Compreender o contexto e os padrões para gerar insights valiosos
• Transformar insights em passos acionáveis, beneficiando da transparência e confiabilidade da Blockchain

Desafios enfrentados

A inteligência artificial e a 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 com o conteúdo de um novo bloco para completar a validação.
   2. Validação de Estado: O estado do blockchain deve ser sempre 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 saídas 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 a 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 os resultados probabilísticos da IA podem ser convertidos nos resultados determinísticos requeridos pela blockchain?
  • Quando e onde deve ocorrer esta transformação?
  • Como podemos reter o valor da análise probabilística garantindo determinismo?
• Custos de Gás: Os elevados requisitos computacionais dos modelos de IA podem levar a taxas de gás inacessíveis, limitando o seu uso na blockchain.
• Restrições de memória: Os ambientes Blockchain têm memória limitada, o que pode não atender às necessidades de armazenamento dos modelos de IA.
• Tempo de execução: os tempos de bloco de Blockchain limitam a velocidade de execução do modelo de IA, potencialmente afetando o desempenho.
• Integração de Estrutura de Dados: Os modelos de IA utilizam estruturas de dados complexas que são difíceis de incorporar diretamente no modelo de armazenamento da blockchain.
• Problema Oracle (Requisitos de Verificação): A 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 requerem contexto rico e baixa latência, o que entra em conflito com as características da blockchain.

Imagem original deFrancesco, compilado por DeepChao TechFlow

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

Imagem originalmente defrancesco, compilado por Deep Tide TechFlow

Rei oferece uma nova solução que combina as forças da IA e da blockchain.

Imagem originalmente defrancesco, compilado pela Deep Tide TechFlow

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

Imagem originalmente defrancesco, compilado por Deep Tide TechFlow

Os objetivos principais da REI incluem:

• Permitir que os agentes de IA pensem e aprendam de forma independente
• Converter as percepções dos agentes em ações precisas e verificáveis na blockchain

Imagem originalmente de francesco, compilado pela Deep Tide TechFlow

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

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

1. Camada de Pensamento: Responsável pelo processamento e coleta de dados brutos, como dados de gráficos, histórico de transações e comportamento do usuário, e identificação de possíveis padrões.
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 fundamentais:

Imagem originalmente defrancesco, compilado por Deep Tide TechFlow

1. Oracle (Oracle, semelhante a vias neurais): Converte as diversas saídas da IA em resultados unificados e os registra na blockchain.
2. Padrão de Dados ERC (Padrão de Dados ERC): Expande as capacidades de armazenamento do blockchain, suportando o armazenamento de dados de padrões complexos enquanto preserva as informações contextuais geradas pelas camadas de pensamento e raciocínio, permitindo a conversão de dados probabilísticos em execução determinística.
3. Sistema de Memória (Sistema de Memória): Permite ao Rei acumular experiência ao longo do tempo e recuperar saídas anteriores e resultados de aprendizagem a qualquer momento.

Aqui estão as manifestações específicas dessas interações:

Imagem original de Francesco, compilado por Deep Tide TechFlow

• A Oracle Bridge é responsável por identificar padrões de dados
• ERCData é usado para armazenar esses padrões
• O Sistema de Memória mantém informações contextuais para melhor compreender os padrões
• Os Contratos Inteligentes podem aceder a este conhecimento acumulado e tomar medidas com base nele

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

Mais importante ainda, Rei não só pode analisar dados, mas também desenvolver uma compreensão mais profunda com base neles. Isto deve-se à capacidade de armazenar diretamente as suas experiências e perceções na blockchain, tornando esta informação parte do seu sistema de conhecimento, disponível para recuperação e otimização contínua da tomada de decisões e experiência global.

As fontes de dados do 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, o Rei oferece análises abrangentes on-chain e insights de mercado.

Com atualização para Quant V2, A Rei agora suporta os seguintes tipos de análise:

1. Análise do projeto: Novas métricas quantitativas e dados de sentimento de suporte foram adicionados à funcionalidade original. A análise inclui gráficos de castiçal, gráficos de envolvimento, distribuição de titulares e status de lucro e perda (PnL). (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 anteriores de 24 horas, bem como mudanças relativas de preço. Essa função revela a correlação entre informações recentes e o 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 categoria respectiva.
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 projeto único em comparação com outros na mesma categoria. (Exemplos relevantes)

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

(Nota da Deep Tide TechFlow: ERC-4337 é uma Proposta de Melhoria 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 pela Deep Tide TechFlow

O framework Rei não se limita ao setor financeiro e pode ser aplicado aos seguintes cenários amplos:

• Interacao do utilizador com agentes: Suporta criacao de conteudo
• Análise de mercado: Gestão da cadeia de abastecimento e logística
• Construção de 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

• Interface melhorada
• Terminal Alpha baseado em permissões de Token
• Plataforma de desenvolvedores

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