解读 AI 代理新选手 Talus:「新旧组合」如何打出差异化?

foresightnewsPublicado a 2024-05-22Actualizado a 2024-05-23

Resumen

Talus 是基于 Move 语言的 AI 公链平台。

Talus 是基于 Move 语言的 AI 公链平台。


撰文:1912212.eth,Foresight News


AI 与 Crypto 的结合热潮自不必多说,在计算、数据分析、代理等细分赛道各自涌现不少项目,在二级市场中不少标的也有亮眼表现。不过今天我们介绍的主角是 AI 代理先选手 Talus。今年 2 月末,Talus Network 完成 300 万美元融资,Polychain Capital 领投,dao5 等参投。


Delphi Labs 联合创始人近日就曾表示,AI 代理将推动下一波加密货币的采用浪潮,它将变得越来越先进,用户将越来越多使用它管理金融生活,这个趋势就像当年人们从实体银行过渡到网上银行。


在官方发布白皮书之际,Foresight News 带你读懂 AI 代理新选手 Talus。


什么是 AI 代理?


市场上有诸多蹭热点的概念产品,那何如识别真正的 AI 代理?简而言之,它使用 AI 技术,能够自动执行任务来为用户提供帮助。其特点主要包含自动化能力、感知环境、决策制订、学习与适应以及交互性等。


值得注意的是,上述特征中「主动性」最为关键,也是理解 AI 代理的核心逻辑。与之对比,区块链的智能合约只能做被动执行,没有主动功能。


按照 Space and Time 的联创的形象比喻,加密货币像现金,区块链像收银机,DApp 像 POS 机,而 AI 代理像收银员。


Talus:基于 Move 的 AI 公链平台


Talus 是基于 Move 语言的 AI 公链平台。具备高性能特点,并针对 AI 用例进行了优化,允许 AI 代理在系统中进行交互和交易。Talus 参与者可以从可访问资源的通用协议中构建 AI 应用程序的新经济。


Talus 的 AI 代理可以在多个领域实现功能支持和优化,例如,可提供钱包分析工具,实时监测交易状态,提升用户资产管理体验。在 DeFi 领域,还可优化流动性管理,自动化链上投资组合,提升其资金效率和收益,此外还支持 DAO 的自动化资产管理与治理决策。


上述领域只是其应用中的一部分,Talus 的 AI 代理功能不论你是普通用户还是研究员,不论你是程序员还是项目管理人员,都有其用武之地。


架构中的新旧组合


Talus 的分层架构主要归类为两方面,一是从同类中选择较佳的组件,二则是从头开发与创新。



最底部协议层方面,Protochain 是 Talus 的 POS 节点代号,主要由 Cosmos SDK 和 CometBFT 提供支持,Cosmos SDK 已被证明具有灵活性、强大性和高性能,并与 CometBFT 一起提供了安全且可扩展的解决方案。除此之外,还利用 Sui Move 作为智能合约语言的战略决策以其高性能特性、安全性和程序设计属性为基础,包括在链上逻辑安全、对象模型与高性能方面都能保持较好的可靠性和灵活性。


Talus 还表示其选择 Cosmos SDK 的好处,比如 IBC 即可在多个维度增强 AI 代理的功能,如互操作性、跨链原子性、通过分片实现可拓展性以及安全和隔离性等。


协议层之上则是镜像对象。咋听起来名字似乎不好理解,但顾名思义一下就明白了,它是链上世界的链下表示,相当于镜面投射。


镜像对象充当资源密集型 AI 操作和链上环境之间的纽带,因为由于计算强度,直接在链上进行 AI 计算是不可行的。一般来说,镜像对象在运转中的主要基本功能会包括资源唯一性表示、链下资源的可交易性、所有权代表和可验证性。



镜像对象之上则是 AI 堆栈,主要被用于使用 Talus 的 SDK 为 Talus 创建智能代理,以集成链下组件并集成资源和预言机。Talus SDK 由多个库以及可用于构建智能代理的数据模型和现成的智能合约组成。Talus AI Stack 有助于智能代理开发人员无缝访问必要的链下资源。


在整个架构设计中,处于最前端的则是智能代理,旨在代表用户执行特定任务或做出决策。它配备了 AI 功能,使他们能够感知环境、分析信息并采取适当的行动来实现预定义的目标。



代币功用


Talus 将推出的代币是 TAI,主要的功能则包含智能代理使用、资源购买和交易、安全和共识的网络质押以及治理方面。资源提供者在计算、数据或模型中对网络的贡献而获得 TAI,对于开发人员来说,TAI 代币简化了对这些资源的访问,从而实现了项目扩展。


TAI 与其他 AI 系产品代币功用并无太大差异,不过具体细则,则需等官方未来推出。


具体用例


投资组合管理

Talus 可以为用户执行智能投资组合管理,与人类相比,成本、精力和所需的信任要少得多。指导智能代理了解你投资目标和风险承受能力,它将做出经过计算的决策,以重新平衡投资组合,优化和分散投资,并发现新机会。


智能预言机

智能代理可以用作智能预言机,从链下传输价格数据。对于流动性差且难以定价的商品(例如手表、收藏卡或房地产)尤其有价值。链上智能代理可以自动分析市场,以去中心化、无需信任的方式确定估值。


自然语言用户体验

AI 模型可以使用自然语言处理来理解用户意图,并根据上下文、市场分析、用户目标和风险厌恶情况智能地执行它们。这些范围可以从简单的要求,如「本周以最优惠的价格购买 100 美元的比特币」,到复杂的任务,如「重新平衡我的投资组合以利用模因币牛市」。


AI 加强型保险

智能代理人可以使大量保险业务自动化。其中包括管理开放智能合约中的保单、收取保费和从去中心化金库分配付款、评估索赔、检测欺诈和精算计算。


智能钱包

智能代理可以内置到钱包中,使其更加强大和自主。钱包可以了解活动以自动化安排,根据需要进行和请求付款。智能代理可以主动、智能地监控欺诈行为,拒绝收到的诈骗,并识别可疑活动。


去中心化信用评分

可以访问链上数据的智能代理可以准确、公平地评估信誉。还可以实时调整费率和付款时间表,以应对不断变化的余额和金融活动。其结果是一个透明的、可验证的系统。


链上基金管理

通过智能代理管理器大幅降低基金费用。可以分配资产、监控市场、执行情绪分析以及阅读白皮书和报告。智能代理甚至可以被训练成为特定行业、市场和项目的专家。其结果是广泛获得更强大的投资策略。


优化 MEV

嵌入在订单簿和资金池中的智能代理将重新构建交易的排序和处理方式。AI 可以智能地预测未来的区块价值,这比当今基于模拟的方法要强大得多。这使得 MEV 战略能够最大限度地提高生态系统的价值,同时最大限度地减少对个人的剥削和负面结果。


交易优化

智能代理可以以比现有机器人更具动态性的方式自动执行交易路由。用户或 DEX 拥有的智能代理可以实时分析交换路径,以优化个人和生态系统的更低费用和更高回报。


内容审核

智能代理可以为去中心化的社交网络执行繁琐的内容审核工作。他们可以实时监控 AI 生成的内容、垃圾邮件、诈骗和滥用行为。链上帖子、账户和审核的结合意味着读写互联网的未来更加公平和开放。


持续审计

审计目前是一个表现不佳、耗时且成本高昂的过程,容易出现人为错误。接受过软件原理和项目目标培训的智能代理可以对智能合约和代码进行持续监控,以检测新的弱点和意外变化。它甚至可以对其他项目中的新漏洞做出反应,以识别和修复漏洞。


游戏测试

游戏开发的一个关键方面是游戏测试,玩家通过演示游戏来识别缺陷。这个过程可以自动化,加快速度,并且通过智能代理玩家降低成本。它们甚至可以定制以代表各种技能水平、语言流利度和制作更好游戏的激励措施。


小结


内卷严重的 AI 赛道中,Talus 如何差异化自身并在赛道独树一帜?生态、社区、技术都是可以围绕展开的话题。推出激励措施的时机和力度,与品牌方的合作与边界扩张等方面都将成为 Talus 影响力的关键。

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Personalización Potenciada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas encontradas en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de las partes interesadas en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana señala la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI tiene como objetivo evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones de tesorería. Este modelo se alinea con la ética de empoderamiento comunitario que se encuentra en varias aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Alianzas Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiación de las empresas tradicionales de tecnología educativa. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Aunque aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para combinar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios en diversas vías de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones del usuario, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos del aprendiz, reforzando áreas débiles a través de ejercicios específicos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o exhibir sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad que poseen tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en la oferta de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances de IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la mainnet con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. 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Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Aunque su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se relacionan con la educación lingüística, empoderando a las comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

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