Dark Forest Adventure Round:AI 代理的链上经济新纪元

深潮Publié le 2025-08-31Dernière mise à jour le 2025-09-01

构建链上游戏金融市场,赋能 AI 代理实现可持续盈利。

简介

Dark Forest 是以太坊历史上具有里程碑意义的游戏。它体现了链上游戏的核心精神:去中心化、透明、可验证。最初,它被用作零知识证明技术的测试平台,后来用于演示 L1/L2 的可扩展性,再后来用于演示玩链上游戏的代理。

在 Adventure Layer,我们选择 Dark Forest 来庆祝一个新时代的开始:代理参与链上经济。在人工智能代理介入之前,我们需要建立一个可持续的链上经济,从而证明代理参与的合理性。

在本文中,我们将介绍我们在 Dark Forest Adventure Round 游戏机制背后的愿景、理念和精心设计。Dark Forest Adventure Round 的核心使命是建立一个适合人工智能代理参与、培养并最终蓬勃发展的可持续发展的经济体系。

为什么?

尽管 Agent 功能非常丰富,但在 Web3 领域,Agent 能做的事情还比较有限,尤其是大型语言模型(LLM)。

  • 生成 Web3 相关内容:收集链上信息并在 Tiktok 上生成见解、推文、评论或直播

非常适合营销,但不能直接参与链上经济,限制了Agent的投资回报率

  • 发送和接收交易:发送代币、接收代币

非常适合概念验证,但不能直接产生收入

交易:仍然发送和接收代币,但经过决策过程后,将流入/流出流动性池

  • 像交易员一样积极直接地参与经济活动,但Agent通常会亏损。我们相信,这是不可避免的结果。

  • Web3 是一个超高效的市场,资产价格既反映了公共信息,也反映了隐私信息。

  • 代理很难收集公开信息,因为信息的复杂性接近于无限,并且没有明确的界限来区分哪些信息是相关的、哪些是不相关的。在交易代币时,宏观信息环境,包括鲍威尔的政策(货币政策)、特朗普的政策(财政政策)以及黄金/英伟达/比特币/以太坊/Solana 的表现(主要资产)都会显著影响市场情绪,进而影响目标代币的表现。另一方面,微观信息环境也非常重要。这包括交易量、持有人分布、持有人的风险偏好和承受水平以及项目团队的未来路线图。从更简单的角度来看,在交易代币的金融市场中,人工智能需要考虑几乎无限量的公共和隐私信息才能做出最佳决策。

  • 在现场的环境下,代理无法实现这一目标。请注意,这还只是公开信息部分。

  • 关于隐私信息的情况相对更容易理解。很少有代理可以访问与代币相关的隐私信息。这包括项目路线图、产品线、客户关系管理 (CRM) 等。

  • 因此,可以理解为什么几乎没有公开的Agent能够从传统金融市场持续获利,尤其是在链上交易代币时。

为了确保代理至少有潜力以可持续的方式获利或产生收入,我们引入了另一种金融市场形式:完全链上游戏作为金融市场。具体可参考此链接

Web2 游戏是为了娱乐而生的。而代理则不然。代理需要可量化的指标来提升决策能力,而娱乐性无法直接衡量。代理玩链上游戏或参与任何链上经济的唯一原因是,他们可以为自己或其所有者赚钱。

Dark Forest Adventure Round 的设计初衷是为了公平且最大化地创造利润,而非为了娱乐。鉴于 Dark Forest 是一款经典游戏,深受玩家喜爱,玩家仍然可以享受游戏的乐趣。对于希望盈利的玩家来说,我们相信这款游戏足以满足他们的游戏乐趣。

  • 它与 web2 游戏有何不同?

  • 它与 GameFi 有何不同?

  • 它与金融市场有何相似之处?

从游戏设计的角度来看,金融市场最终是一个积累更多财富的游戏。为了获得优势,玩家必须做到:

  • 技能

    • 识别趋势,及时顺应或逆势而行

    • 团队合作、协作与协调

    • 预判并影响竞争对手

  • 充足的资本

    • 由于我们的链上游戏是用真实货币/代币进行的,游戏的设计使得更高的资本投资将在游戏中带来更大的影响,但仅限于合理的程度,以免大玩家总是获胜。

  • 运气

信息是有限的,并且局限于游戏地图。信息是有限的,并且局限于游戏地图内。游戏内的动态不受游戏外无限因素的影响。最新的关税/战争情况几乎不会影响玩家在竞争中的胜负。

与游戏内决策相关的大多数信息都是公共信息。除了玩家或联盟/团队的未来行动计划外,所有其他信息都可以在区块链上公开获得。这包括玩家的确切位置、实力和库存,以及他们所有的历史游戏信息。

通过限制相关信息的范围并降低隐私信息的重要性,我们消除了参与链上经济的Agent面临的最不利因素。随着Agent访问和理解链上信息的技能不断提升,我们相信这将为Agent持续盈利奠定坚实的基础。

使其适合 AI 代理的一个重要特性是去中心化应用程序(dapps)的透明性。代理可以直接在区块链上访问所有相关信息。更透明的市场最终将成为更高效的市场。

市场不会自动变得更高效。一些市场参与者通过提高市场效率来获利。套利者、做市商和对冲基金是传统金融系统中确保市场高效的典型参与者。他们不会在不透明的环境中工作。没有适当的监管框架,获取信息的摩擦可能会如此之高,以至于市场可能永远无法高效。通过赋能AI代理在更透明的环境中,我们将代理从NPC/共同玩家提升为游戏中的值得竞争者。这为使用代理作为收益生成库开辟了广阔的设计空间。

  • 运气在交易和游戏中都可能很重要,因为无法预测一群不相关的交易者/玩家的结果。

  • 这与 ETH 现货市场等链上金融市场有何不同?

  • 为什么要完全链上?

如何实现

Dark Forest 是一个坚实的起点。作为一款完全链上的游戏,所有关于玩家状态的信息都是公开和透明的。我们的改动主要集中在将其从一个简单的游戏转变为一个成熟的金融市场。其经济学设计类似于权益证明(Proof of Stake),这是区块链和加密领域中一个常见且熟悉的概念。

在 Dark Forest 的早期版本中,玩家的目标非常简单:在游戏结束时尽可能接近宇宙的中心。在金融市场中,所有参与者在不同的“游戏时间”范围内有着各自不同的目标和风险偏好。在 Dark Forest Adventure Round 中,我们将游戏目标调整为:积累银币。玩家可以质押银币(LootSilver功能)以获得按比例分配的每日 $AGLD 奖励。通过这种方式,玩家可以根据自身的风险和收益偏好做出战略决策,合理安排竞争力和资本投入。

鉴于 Dark Forest 是一款竞技性PVP游戏,玩家可以通过以下方式在获取银币方面获得优势:

  • 在游戏中投入更多时间

  • 基于更高的技能和对游戏的深刻理解做出更优决策

    • 探索与扩展的方向

    • 获取行星并升级行星

    • 与其他玩家进行合作

  • 通过投资 $AGLD 加速游戏进程

    • 花费 $AGLD 获取能量(Energy),从而跳过等待时间

    • 行星根据时间函数产生能量

    • 能量可根据时间函数进行购买,节省的时间越多,购买的能量越多,消耗的 $AGLD 也越多。

随着游戏目标现在适合多种风险/收益偏好,我们成功将 Dark Forest 转变为一个没有外部信息复杂性的金融市场。代理现在可以观察链上游戏状态,以便做出最佳决策。与金融市场类似,单靠技能和信息获取并不足以确保胜利。团队合作、不可预测的异常、资本流入与流出的影响都在最终玩家的收益中发挥着重要作用,使得游戏变得充满变数。因此,可以肯定地说,没有人类或代理玩家能够拥有绝对的优势。

  • 当与技术娴熟的玩家对战时,大量投资可以迅速缩小能源和星球劣势的差距。

  • 当与富有的玩家对战时,玩家可以组队协作,快速消耗对手的能量。

  • 当与资源密集位置附近的幸运玩家对战时,战略攻击和巧妙的举动可以克服游戏早期的劣势。

Dark Forest Adventure Round 仅仅是个开始。我们相信,市面上有很多游戏都适合转型为金融市场。在代理时代,更优秀的代理不仅仅通过他们的编码能力来衡量,更要看他们如何为其所有者创造可持续的利润。

Dark Forest Adventure Round 是全新金融原语的首个典范:链上游戏即金融市场。这种全新的金融原语消除了人工智能代理在为人类构建的传统金融市场中的劣势。链上游戏才是它们真正大放异彩的舞台。

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Contrairement à de nombreux systèmes d'IA traditionnels, Grok AI embrasse une gamme plus large de questions, y compris celles généralement jugées inappropriées ou en dehors des réponses standard. Les objectifs principaux du projet incluent : Raisonnement fiable : Grok AI met l'accent sur le raisonnement de bon sens pour fournir des réponses logiques basées sur une compréhension contextuelle. Surveillance évolutive : L'intégration de l'assistance par outils garantit que les interactions des utilisateurs sont à la fois surveillées et optimisées pour la qualité. Vérification formelle : La sécurité est primordiale ; Grok AI intègre des méthodes de vérification formelle pour améliorer la fiabilité de ses résultats. Compréhension à long terme : Le modèle IA excelle dans la rétention et le rappel d'une vaste histoire de conversation, facilitant des discussions significatives et conscientes du contexte. Robustesse face aux adversaires : En se concentrant sur l'amélioration de ses défenses contre les entrées manipulées ou malveillantes, Grok AI vise à maintenir l'intégrité des interactions des utilisateurs. En essence, Grok AI n'est pas seulement un dispositif de récupération d'informations ; c'est un partenaire conversationnel immersif qui encourage un dialogue dynamique. Créateur de Grok AI Le cerveau derrière Grok AI n'est autre qu'Elon Musk, une personne synonyme d'innovation dans divers domaines, y compris l'automobile, le voyage spatial et la technologie. Sous l'égide de xAI, une entreprise axée sur l'avancement de la technologie IA de manière bénéfique, la vision de Musk vise à remodeler la compréhension des interactions avec l'IA. Le leadership et l'éthique fondatrice sont profondément influencés par l'engagement de Musk à repousser les limites technologiques. Investisseurs de Grok AI Bien que les détails spécifiques concernant les investisseurs soutenant Grok AI restent limités, il est publiquement reconnu que xAI, l'incubateur du projet, est fondé et soutenu principalement par Elon Musk lui-même. Les précédentes entreprises et participations de Musk fournissent un soutien solide, renforçant encore la crédibilité et le potentiel de croissance de Grok AI. Cependant, à l'heure actuelle, les informations concernant d'autres fondations d'investissement ou organisations soutenant Grok AI ne sont pas facilement accessibles, marquant un domaine à explorer potentiellement à l'avenir. Comment fonctionne Grok AI ? Les mécanismes opérationnels de Grok AI sont aussi innovants que son cadre conceptuel. Le projet intègre plusieurs technologies de pointe qui facilitent ses fonctionnalités uniques : Infrastructure robuste : Grok AI est construit en utilisant Kubernetes pour l'orchestration de conteneurs, Rust pour la performance et la sécurité, et JAX pour le calcul numérique haute performance. Ce trio garantit que le chatbot fonctionne efficacement, évolue efficacement et sert les utilisateurs rapidement. Accès aux connaissances en temps réel : L'une des caractéristiques distinctives de Grok AI est sa capacité à puiser dans des données en temps réel via la plateforme X—anciennement connue sous le nom de Twitter. Cette capacité permet à l'IA d'accéder aux dernières informations, lui permettant de fournir des réponses et des recommandations opportunes que d'autres modèles d'IA pourraient manquer. Deux modes d'interaction : Grok AI offre aux utilisateurs un choix entre le « Mode Amusant » et le « Mode Régulier ». 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675 vues totalesPublié le 2024.12.26Mis à jour le 2024.12.26

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Cette chronologie, généralement inestimable pour tracer l'évolution d'un projet et comprendre sa trajectoire de croissance, n'est pas actuellement disponible. À mesure que des informations sur des événements notables, des partenariats ou des ajouts fonctionnels deviennent évidentes, des mises à jour amélioreront sûrement la visibilité d'Euruka Tech dans la sphère crypto. Clarification sur d'autres projets “Eureka” Il est à noter que plusieurs projets et entreprises partagent une nomenclature similaire avec “Eureka”. Des recherches ont identifié des initiatives comme un agent IA de NVIDIA Research, qui se concentre sur l'enseignement de tâches complexes aux robots en utilisant des méthodes génératives, ainsi que Eureka Labs et Eureka AI, qui améliorent l'expérience utilisateur dans l'éducation et l'analyse du service client, respectivement. Cependant, ces projets sont distincts d'Euruka Tech et ne doivent pas être confondus avec ses objectifs ou ses fonctionnalités. 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683 vues totalesPublié le 2025.01.02Mis à jour le 2025.01.02

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Architecture technologique Intégration de l'IA DUOLINGO AI intègre deux composants majeurs alimentés par l'IA pour améliorer ses offres éducatives : Moteur d'apprentissage adaptatif : Ce moteur sophistiqué apprend des interactions des utilisateurs, similaire aux modèles propriétaires des grandes plateformes éducatives. Il ajuste dynamiquement la difficulté des leçons pour répondre aux défis spécifiques des apprenants, renforçant les points faibles par des exercices ciblés. Agents conversationnels : En utilisant des chatbots alimentés par GPT-4, DUOLINGO AI offre une plateforme permettant aux utilisateurs de s'engager dans des conversations simulées, favorisant une expérience d'apprentissage des langues plus interactive et pratique. Infrastructure blockchain Construit sur la blockchain Solana, $DUOLINGO AI utilise un cadre technologique complet qui comprend : Contrats intelligents de vérification des compétences : Cette fonctionnalité attribue automatiquement des jetons aux utilisateurs qui réussissent des tests de compétence, renforçant la structure d'incitation pour des résultats d'apprentissage authentiques. Badges NFT : Ces jetons numériques signifient divers jalons que les apprenants atteignent, tels que la complétion d'une section de leur cours ou la maîtrise de compétences spécifiques, leur permettant d'échanger ou de montrer leurs réalisations numériquement. Gouvernance DAO : Les membres de la communauté dotés de jetons peuvent participer à la gouvernance en votant sur des propositions clés, facilitant une culture participative qui encourage l'innovation dans les offres de cours et les fonctionnalités de la plateforme. Chronologie historique 2022–2023 : Conceptualisation Les bases de DUOLINGO AI commencent avec la création d'un livre blanc, mettant en avant la synergie entre les avancées de l'IA dans l'apprentissage des langues et le potentiel décentralisé de la technologie blockchain. 2024 : Lancement Beta Un lancement beta limité introduit des offres dans des langues populaires, récompensant les premiers utilisateurs avec des incitations en jetons dans le cadre de la stratégie d'engagement communautaire du projet. 2025 : Transition vers la DAO En avril, un lancement complet sur le mainnet a lieu avec la circulation de jetons, suscitant des discussions communautaires concernant d'éventuelles expansions vers les langues asiatiques et d'autres développements de cours. Défis et orientations futures Obstacles techniques Malgré ses objectifs ambitieux, DUOLINGO AI fait face à des défis significatifs. La scalabilité reste une préoccupation constante, en particulier pour équilibrer les coûts associés au traitement de l'IA et le maintien d'un réseau décentralisé réactif. De plus, garantir la qualité de la création et de la modération de contenu au sein d'une offre décentralisée pose des complexités pour maintenir des normes éducatives. Opportunités stratégiques En regardant vers l'avenir, DUOLINGO AI a le potentiel de tirer parti de partenariats de micro-certification avec des institutions académiques, fournissant des validations vérifiées par blockchain des compétences linguistiques. De plus, une expansion inter-chaînes pourrait permettre au projet de toucher des bases d'utilisateurs plus larges et d'autres écosystèmes blockchain, améliorant son interopérabilité et sa portée. Conclusion DUOLINGO AI représente une fusion innovante de l'intelligence artificielle et de la technologie blockchain, présentant une alternative axée sur la communauté aux systèmes d'apprentissage des langues traditionnels. Bien que son développement pseudonyme et son modèle économique émergent présentent certains risques, l'engagement du projet envers l'apprentissage ludique, l'éducation personnalisée et la gouvernance décentralisée éclaire une voie à suivre pour la technologie éducative dans le domaine de Web3. Alors que l'IA continue d'avancer et que l'écosystème blockchain évolue, des initiatives comme DUOLINGO AI pourraient redéfinir la manière dont les utilisateurs s'engagent dans l'éducation linguistique, autonomisant les communautés et récompensant l'engagement grâce à des mécanismes d'apprentissage innovants.

728 vues totalesPublié le 2025.04.11Mis à jour le 2025.04.11

Qu'est ce que DUOLINGO AI

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