由 EVG 打造的新一代的加密生态 AI:Edgen AI

链捕手Publicado a 2025-06-04Actualizado a 2025-06-04

作者:Gunkan Gunkan@messari.io  ·  研究分析师

报告摘要

  •   Edgen 是一个原生AI 驱动的市场情报平台,旨在帮助交易者获得机构级的洞察,并把握高价值的 市场机会。Edgen整合了区块链数据、社交情绪和实时洞察。
  • 目前,该平台的工具包括 Edgen Search(即时搜索)、Radar(代币雷达)和 Insights(群体洞见)。每个模块分别研究新兴叙事趋势、监测代币走势,并产出高价值的市场见解。
  •   EDGM Edgen 专有的多智能体编排系统。EDGM 通过动态路由用户搜索至最相关的数据流、分析智能体和大语言模型(LLMs),并对市场进行索引,从而提供可操作的市场分析。
  •   “Aura Farmingˮ 是一个激励系统,用于奖励那些生成和传播高质量见解的用户。Edgen会根据用户对系统改进的贡献给予 “Auraˮ 积分,并为用户提供一个透明的分析师评分,以向他人证明其 “Auraˮ 水平。这些贡献有助于完善 Edgen 的编排层,提升平台对用户所需信息进行优先级排序、 路由和上下文关联能力。

简介

Everest Ventures Group (EVG) 是一家专注于在加密货币和人工智能领域构建数字基础设施的创投工作 室和科技公司。该公司总部位于香港,已经孵化了十多个项目,包括 Aspen DigitaI、T-Rex、Mugen、

LiveArt 以及最近的 Edgen AI。该公司由 AIIen Ng 和 Ruby Cheng 共同创立,他们在 EVG 拥有超过七  年的合作经验,专注于为散户及机构市场构建可扩展的加密原生应用程序。EVG 致力于成为基础平台的长 期建设者,以实现新的所有权形式、协调机制和智能范式。

Edgen 是 EVG 旗下的项目,致力于解决加密市场信息碎片化的问题,协助散户投资者获取实时、机构级   的市场情报。该平台能帮助用户分析新兴趋势与资产动态,并发掘可执行的投资见解。Edgen 作为一个信 息编排层与应用界面,整合大语言模型(LLM)、智能体(Agents)及实时数据流,为用户提供具备上下文的  即时资讯。

Edgen AI

当今加密市场中,海量数据分散于多个来源,导致明智决策难以形成。驱动市场的关键信息,如代币发行、 协议升级、流动性变化及叙事趋势等,散落在链上数据、社交媒体和仪表盘等不同平台。尽管这些数据公  开可用,但高度碎片化且缺乏整合,无疑降低了用户的分析速度和决策效率。

Edgen 通过三大核心维度的协同作用解决数据碎片化问题:链上活动、社交共识和人工智能驱动分析。当 前,这三大领域不仅各自高速演进,更以非线性方式相互影响。Edgen 将这种复杂互动称为 “ 三体问题ˮ ,   认为忽视其中任何一个维度都会为交易者和研究人员造成关键盲区。

为了解决这一问题,Edgen 开发了智能决策模型(EDGM)。作为一个AI编排系统,通过模块化的工具、智    能体和精心策划的数据流来协调每个用户的搜索。EDGM 将碎片化的工作流程转变为动态的、上下文感知  的过程,能够根据市场条件和用户行为提供及时且可落地的见解。该模型也在不断优化提示结构、分析结果 和性能。

该平台目前的功能包括 Search(即时搜索)、Radar(代币雷达)和 Insights(群体洞见),作为更广泛的编 排式智能入口点。每个工具都致力于解决市场信号流的一个关键问题:

  •   搜索:跨链数据、新闻和社交情绪的搜索
  •   雷达:监测市场动态,识别早期金融和社交信号
  •   群体洞:整理顶尖分析师且经人类和AI验证的预测

Aura Farming 为 Edgen 的集体AI层提供核心驱动力。用户通过训练模型和传播优质市场见解为系统做  出贡献,并获得“AuraⅡ 积分作为影响力的量化证明。这些贡献将用于持续优化 Edgen 的辅助模型,提升  预测准确性,并构建去中心化的历史记录,透明追溯每个参与者的内容贡献与时间信号。随着时间的推移, 此机制最终形成集体智能“越用越智能Ⅱ 的正向循环:人类用户训练AI,AI提供更精准的信号,从而提升整个 生态系统的智能水平。

技术架构

Edgen 架构核心采用EDGM 模型,一个多智能体编排系统,将平台从静态的研究界面转变为动态、模块  化且可组合的智能引擎。与依赖单个大语言模型生成结果不同,EDGM 通过智能协调工具、智能体、工作   流、数据流和大语言模型来处理用户搜索,以实时提供机构级的市场情报。Edgen 的模块化设计旨在确保 它能够根据搜索或任务适配最佳模型,即时整合新模型与模块的算法突破,且无需重新训练或进行重大的  系统改造。

EDGM 作为一个轻量级推理引擎,能够智能检测用户意图, 自动匹配最合適的AI助手与模型协议工具,并   整合最相关的链上和社交数据。它在回复速度、准确度和信息相关性三个维度进行优化输出结果。用户只需 输入搜索意图(例如“分析BTC技术面走势Ⅱ 或“解析ETH当前上涨原因?Ⅱ ) ,  EDGM 就会自动解析并明确  用户需求,通过智能体系统动态优化处理流程,并持续自我改进。

 

与需要频繁重新训练的传统模型不同,EDGM 不会修改或微调底层的大语言模型。相反,它的重点在于改   进输入、优化搜索结构,并选择性地使用分析工具。因此, Edgen 能够实现高效扩展,并在新模型和模块添 加到平台时, 自动受益于底层大语言模型不断增强的能力。

EDGM  多层架构背景:

  •    :托管 EDGM的核心编排逻辑,使用去中心化算力网络(DeGPU)通过Edgen 的工具和专 有数据进行高效路由搜索。
  •   智能体:驱动专注于特定任务的 AI 助手,例如宏观经济趋势分析、钱包行为监控、社交情绪追踪或迷因币追踪等领域。
  •   :根据 EDGM的分析结果直接驱动操作,核心功能包括投资组合再平衡、策略部署和自动交易执行等功能。
  •   数据:根据用户特定的输入(如投资组合构成、交易历史和社交活动模式)生成定制化分析结果,从而提供高度相关的见解。

在处理每个搜索时,EDGM会通过智能分析指令意图和复杂度,动态激活相应的系统层。其突破性在于采 用非固定路径,动态路由搜索以生成相关结果。

Edgen 即时搜索

 

Edgen 搜索是一个发现引擎,用户可通过指令探索代币动态、市场叙事和赛道分析。它能够理解上下  文和用户意图,从整个加密领域中筛选出高价值的结果。在 EDGM 的支持下,Edgen 即时搜索作为一个通 用的智能层,通通过 Edgen 的多智能体策略解析问题,以提供快速、相关的见解。

Edgen 代币雷达

 

Edgen雷达是一个实时监测工具,用于跟踪代币行为变化、新兴叙事以及跨生态与资产类别的模式。 通过持续获取市场数据,代币雷达将显示出表现优异或偏离常规活动的资产。

Edgen 群体洞见

 

Edgen 群体洞是一个精选的市场评论层级,融合算法筛选内容与分析师观点。该模块通过聚合高价值信 息帖文、图表及投资论点,依据内容关联度、互动数据和用户自定义兴趣进行优先级排序,帮助用户解读原 始市场信号,筛选的视角精准反映当前市场动能与情绪转变。

群体洞见内容通过社交渠道发布,并由 Edgen AI 进行初步过滤。精选内容再由“Aura Farmingˮ 系统进一 步验证。高价值贡献者因持续产出高质量的预测而获得曝光与声誉提升。

Aura Farming

Aura Farming 是 Edgen 设计的激励系统, 旨在协调社区参与,助力平台AI的发展。其目标明确,一方面需 要用户提供高质量洞见,另一方面将这些贡献转化为数据,持续优化 Edgen 的智能层。

Aura 积分是不可转让的声誉分值,量化了用户对 Edgen AI 系统的贡献。用户通过提交有价值的市场洞见 或对外传播 Edgen 相关内容来赚取积分。这些积分兼具训练证明 (Proof of Training) 和分发证明

(Proof of Distribution) 功能,共同构建了Aura Farming的基础机制。

用户可以通过以下两项活动获取Aura积分:

  1.    训练 AI:发布原创、高价值市场洞见。
  2.   分发内容:在外部平台传播洞见,提升传播度与参与度。

这种双轨设计巧妙地将用户参与转化为反馈机制,既能够强化模型性能,又可以扩大平台影响力。随着用户 贡献内容或推广 Edgen,系统得以学习、适应并扩充数据集。长此以往,该过程将形成一个自我强化的闭   环,用户群体的集体智慧直接塑造 AI 的输出成果。

Aura 分发框架

Aura 源自一个固定奖池,授予达到明确贡献标准的用户。总奖池包括两大类:分发与训练 。每个类 别下,符合条件的内容均需经过多轮 AI 与人工审核,以确定积分奖励额度。此流程旨在确保仅可信、高质 量的贡献获得嘉奖。积分的获取资格如下:

  •    分发池  (30%): 奖励成功通过 Twitter/X分享有影响力的加密洞见的用户。用户需首先将其

Twitter/X 个人资料绑定至 Edgen 平台。随后,帖子必须提及加密代币、@EdgenTech 官方账   户、通过 AI 相关性过滤器的筛选,并在 24 小时内达到特定展示量。此机制激励有效的信息传播 , 助力 Edgen 提升原生可见度。

  •    训练池 (70%): 奖励原创、高价值的洞见贡献,以精进Edgen的 AI 模型。评估分三层进行:
  1.    AI评分 :  自动化检测验证原创性、代币相关性和写作质量。仅达到最低门槛才可进入后续评审。
  2.   社区评分:符合条件的内容由高Aura积分用户及信誉良好的社区审核员进行评分。归一化算法可保障投票的公正性与一致性。
  3.   专家评估:卓越的专家用户执行最终筛选,审查并优化顶尖高质量内容,确保高标准质量。此环节虽重要,但其权重低于社区评分。

路线图与战略展望

Edgen AI 正处于积极开发阶段,了多项旨在扩展平台实用性的功能。正式时间表即将公布,其初步的 AI助手路线图包括:

  •   MacroDecoder(宏观解码器):提供简明宏观经济动态,将加密市场活动置于更广阔的全球趋势 背景下进行解读。
  •    Stocks AnaIyzer (股票分析器):提炼传统金融市场中的可行洞察,弥合加密与股票领域的跨市场认知。
  •    Onchain Sniper(链上狙击手):实时监控钱包活动与代币流向,提升透明度,辅助战术交易决策。
  •    TechnicalAnalysis(技术分析):提供结构性技术分析信号,辅助模式识别与动量追踪。
  •    Ecosystem Whisperer(生态耳语者):自动化总结链上活动,简化研究流程,加速用户工作流。
  •    TwitterGhostwriter(Twitter捕捉手):精选实时社交评论,捕捉跨平台涌现的叙事与情绪转向。
  •    BS Generator(市场噪音生成器):平衡信号价值与社区化内容,体现加密讨论中的文化及非正式元素。
  •    TGEDetector(TGE 探测器):发掘早期项目与预发行代币,帮助用户在广泛市场接纳前抢占先机。

除单个功能外,Edgen 的路线图由三大略原引领:渐进式去中心化、模块化可组合性 ,以及从封 闭 SaaS 模式向开放的、无需许可的智能层转型。此战略方向体现于两大开发中的核心基础设施项目:

Edgentic  与 Edgen 

Edgentic Marketplace

Edgentic Marketplace的愿景是构建一个开放的生态系统,承载由 AI 驱动的协导智能体(Co-Pilots)与    交易代理。允许第三方开发者与分析师基于EDGM系统的模块化代理开发定制,並实现盈利。这些AI代理涵 盖自动化执行机器人、空投耕种工具,或融合链上与社交信号的高级分析模块。该Marketplace将提供

SDK ,实现与外部应用程序和去中心化前端(DeFi Frontends)的无缝集成。此方案支持更广泛的生态系统 可组合性,并通过 Edgen 的Agentic Stack为社区创造新的盈利渠道。

Edgen AppChain

Edgen AppChain是一条专为支持治理、声誉追踪及可组合基础设施而设计的区块链。它将记录主要用户 贡献及身份关联互动(如声誉变化), 并有望在未来迭代中支持交易执行与策略协调。通过独立的链运作,

Edgen 可实施量身定制的协议逻辑以满足特定需求,例如无需许可即可访问 Edgen 的 AI 洞察、链上治理 模块 、去中心化执行、策略协调,以及逐步实现的去中心化计算资源。

总结

Edgen AI 针对加密市场信息在技术、社交与叙事层面的碎片化和过载这一核心难题,提供了系统化的解   决方案。通过将链上分析、情绪解读和AI整合至统一的平台,为用户应对复杂的市场环境带来了更全面、更 灵活的工具。Edgen AI 的模块化设计有效降低了信息不对称,让过去主要面向机构或业内人士的市场洞察 , 更广泛地惠及普通用户。

当前推出的功能(包括即时搜索、代币雷达和群体洞见)构建了自适应的智能工作流,覆盖从早期发现到信

号解读的全过程。每个模块都有助于减少市场中的干扰信息,精准呈现及时有效的洞察。同时,Aura

Farming 的引入增强了用户的参与感,将用户激励与平台表现紧密结合,通过社区的贡献持续优化 AI 输 出效果。

Edgen AI 将架构核心聚焦在数据整合、用户反馈和结果可解释性上,提供了一个实际可行的模型,让更多  用户能够更便捷地获得高价值的市场洞察。在市场信息优势分布极不均衡的背景下,Edgen AI 致力于弥合 信息鸿沟,使广大用户能够更加高效、更有信心地做出决策。

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Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto tiene como objetivo automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en gran medida en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a las distribuciones de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre avenidas para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Impulsada 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 que se encuentran 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 los interesados en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. 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En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiamiento de las empresas de tecnología educativa tradicionales. 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. Si bien aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para fusionar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios a través de diversas avenidas de aprendizaje. 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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 mostrar sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad con tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en las ofertas 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 en 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 red principal con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en equilibrar los costos asociados con el procesamiento de IA y mantener una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones verificadas en blockchain de habilidades lingüísticas. Además, la expansión entre cadenas podría permitir que el proyecto acceda a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. 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. Si bien 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 involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

439 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

Qué es DUOLINGO AI

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