Ahora hay demasiados proyectos en el mercado que se presentan bajo la bandera de "AI + Crypto", desde cursos hasta nodos, hay de todo. Al principio, no tenía mucha simpatía por este tipo de proyectos, hasta que un día investigué a fondo el SDK de un proyecto.
Me sorprende que el repositorio de código de este proyecto realmente exista y no sea simplemente un fork del código de otros. La mayoría de los proyectos están jugando con el truco de "financiar cambiando la interfaz de usuario", pero este proyecto claramente busca resolver problemas más profundos: los dos principales puntos críticos de los Agentes de IA actuales: la latencia en la interacción y el almacenamiento descentralizado de la memoria contextual.
La situación actual de la IA en la cadena es bastante incómoda. O bien el rendimiento no es suficiente y se queda atascado; o es un servicio centralizado disfrazado de descentralizado. La forma en que este proyecto lo hace es interesante, ya que segmenta las tareas de inferencia, lo que mejora la eficiencia y distribuye mejor el almacenamiento.
He intentado desplegar un agente de monitoreo de arbitraje simple para probar. Lo que más me impresionó fue la buena calidad del empaquetado en Docker, se puede poner en marcha con solo dos comandos, lo que ahorra muchos problemas de configuración del entorno. Por supuesto, la experiencia no es perfecta. Al sincronizar datos históricos, me encontré con la situación en que el progreso se quedaba atascado en el 99%, tuve que esperar diez minutos hasta darme cuenta de que había un problema con el apretón de manos de la red. Este tipo de pequeños errores, aunque no causan directamente un colapso del sistema, sí afectan la experiencia general de uso.
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Ahora hay demasiados proyectos en el mercado que se presentan bajo la bandera de "AI + Crypto", desde cursos hasta nodos, hay de todo. Al principio, no tenía mucha simpatía por este tipo de proyectos, hasta que un día investigué a fondo el SDK de un proyecto.
Me sorprende que el repositorio de código de este proyecto realmente exista y no sea simplemente un fork del código de otros. La mayoría de los proyectos están jugando con el truco de "financiar cambiando la interfaz de usuario", pero este proyecto claramente busca resolver problemas más profundos: los dos principales puntos críticos de los Agentes de IA actuales: la latencia en la interacción y el almacenamiento descentralizado de la memoria contextual.
La situación actual de la IA en la cadena es bastante incómoda. O bien el rendimiento no es suficiente y se queda atascado; o es un servicio centralizado disfrazado de descentralizado. La forma en que este proyecto lo hace es interesante, ya que segmenta las tareas de inferencia, lo que mejora la eficiencia y distribuye mejor el almacenamiento.
He intentado desplegar un agente de monitoreo de arbitraje simple para probar. Lo que más me impresionó fue la buena calidad del empaquetado en Docker, se puede poner en marcha con solo dos comandos, lo que ahorra muchos problemas de configuración del entorno. Por supuesto, la experiencia no es perfecta. Al sincronizar datos históricos, me encontré con la situación en que el progreso se quedaba atascado en el 99%, tuve que esperar diez minutos hasta darme cuenta de que había un problema con el apretón de manos de la red. Este tipo de pequeños errores, aunque no causan directamente un colapso del sistema, sí afectan la experiencia general de uso.