DeepSeek's "Self-Evolution" Blueprint, Revealed

marsbit2026-08-14 tarihinde yayınlandı2026-08-14 tarihinde güncellendi

Özet

DeepSeek, in collaboration with Peking University, has unveiled a new research paper titled "A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability," which outlines the core architecture behind its "Harness" agent platform. The paper introduces **Cordis**, a foundational "Lego-like baseboard" that enables a highly modular and composable system where **everything is a plugin and everything can be reassembled**. The core innovation addresses two major challenges for self-evolving AI agents: **temporal composability** (the ability to dynamically load, unload, and update plugins at runtime without restarting the entire process) and **spatial composability** (managing complex, dynamic dependencies between components). Cordis solves these using two key theoretical concepts adapted for dynamic environments: **revertible effects** (which allow state changes to be cleanly rolled back) and **reactive coeffects** (which enable automatic, declarative dependency resolution). This design is not merely theoretical. It has been validated over four years in the **Koishi** chatbot framework, which is built on Cordis and hosts over 4,000 community plugins. The framework demonstrates live plugin management—enabling, disabling, or updating plugins without disrupting others—and robust handling of dependencies across a decentralized ecosystem. The paper represents DeepSeek's vision for a foundational infrastructure that supports true **self-evolution** in AI agents, allowing them to dynamically...

DeepSeek 's latest collaborative paper with Peking University has lifted the veil on the Harness version of "Whale."

It's titled "A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability," translated into Chinese as "一套处理时空可组合性的编程范式".

It sounds a bit convoluted, but you just need to remember one sentence—

The entire text revolves around Cordis, the core of the black whale, a detachable "Lego baseplate."

Here, everything is a plugin, and everything can be reorganized.

This also explains why "Black Whale" is so open and why the official team actively encourages everyone to develop plugins and customize Harness.

It's a paper packed with information, also the culmination of the DeepSeek Harness team's long-term efforts, ultimately making a spectacular debut in the form of the Great Black Whale.

It's worth noting that this is DeepSeek 's seventh paper this year and the Nth time collaborating with Peking University.

Over eighty pages long, I went through the paper from start to finish and roughly compiled a few takeaways—

1. Cordis provides a set of universal dynamic composition semantics. Components managed through Context can be dynamically loaded, unloaded, and have their managed side effects automatically reclaimed.

2. The mathematical foundation comes from two classical concepts in type theory: effects and coeffects.

3. Not just a lab toy. This design has been running on the Koishi chatbot framework for four years, validated in production environments by over 4,000 community plugins.

And all of this serves the same ambition—

Self-Evolution.

Time and Space: The Two Hurdles for Harness Self-Evolution

There's a counterintuitive reality in the software world: most systems supporting plugins require restarting the entire host process after uninstalling a plugin.

This means that while only one plugin might be deleted, all other loaded plugins have to restart along with it.

Yes, a "plug-in" is actually plugged in and can't be pulled out.

VSCode is a typical case.

The paper states that as of June 9, 2026, among the top 100 extensions in the VSCode Marketplace, 87 contain executable code. Once activated, they cannot be individually unloaded at runtime; disabling or deleting them requires restarting the entire extension host.

This isn't a problem unique to VSCode. The paper points out that almost all plugin architectures have such defects, just to varying degrees.

In ordinary plugin systems, this is troublesome enough, but if the cost is just a restart, it's somewhat acceptable.

But in the context of Agents, it's a completely different problem.

A conventional harness is typically packed with a bunch of things: toolkits, execution environments, permission controls, sandboxes, session states, memory systems... It's an extremely complex engineering system in itself.

And now, it's met with the "Self-Evolving AI"—a mischievous Sun Wukong (Monkey King) who might accidentally modify itself out of existence.

This is also the angle from which DeepSeek 's paper approaches self-evolution:

Future Agents might generate a tool based on a task, install it into the runtime themselves, and if problems are discovered, replace it themselves.

If every time a single line of code is changed, the entire process has to be restarted, the accumulated context, cache—everything could crash.

This is called Temporal Composability.

If dependencies between modules rely on each module patching itself—checking for A today, guessing about B tomorrow... it's easy to inadvertently introduce circular dependencies, which will explode during reloading.

This is called Spatial Composability.

And these two difficulties are precisely the two problems Cordis aims to solve.

DeepSeek's Solution

First, let's supplement two mathematical knowledge points, which are also the two main theoretical pillars of this paper—

Effects and Coeffects.

Simply put, effects characterize "the program's impact on the world"; coeffects characterize "the world's constraints on the program." The two are dual concepts: effect systems enrich types, while coeffect systems enrich contexts.

But there's a problem: in the context of self-evolving AI, frameworks are dynamically loaded.

Classical effect/coeffect systems are static type system tools.

To overcome both the temporal and spatial hurdles simultaneously, the team adapted and upgraded these two concepts for Agent runtimes—"revertible effects" and "reactive coeffects."

Revertible effects target the temporal dimension.

The core definition is just one sentence: every modification to the context must have an explicit inverse function, making side effects reversible.

When loading a plugin, each state modification records the corresponding inverse function, stacking them sequentially into an "undo chain."

When unloading a plugin, this chain is executed in reverse, allowing the system state to be precisely restored to its state before the plugin was loaded.

Think of it like a stack of plates: the last one placed is the first one removed.

This way, the temporal order doesn't get messed up.

Reactive coeffects are responsible for the spatial dimension.

In Cordis, components can declare which dependencies they need, achieving resolvable dependencies.

For example, a chat plugin states it needs a message adapter and a database. It only becomes ACTIVE when both dependencies are satisfied. If one is missing, it stays INACTIVE—not rushing to start, nor running and then throwing a null reference error.

When a provider appears, dependents automatically activate. When a provider is removed, dependents stop first. After they roll back their own effects, the provider completes its unloading.

If a dependency provider unloads, dependents automatically deactivate; if the dependency comes back online, dependents automatically resume. This topological arrangement isn't manually written by developers but automatically derived from declarations.

The combination of the two constitutes the core of Cordis.

The intuitive meaning of "spatiotemporal composability" in the paper's title lies right here.

Koishi

So, has all this just been discussed been validated in practice?

Yes.

And the scale is not small.

The project used for experimental validation in the paper is a chatbot framework called Koishi.

Koishi is built on Cordis. Over four years, it has accumulated over 4,000 community plugins, covering instant messaging adapters, database drivers, admin consoles, and various user functions.

GitHub shows that Koishi is a cross-platform, extensible, high-performance chatbot framework.

Its name and icon design are inspired by the character Komeiji Koishi from Touhou Project.

Komeiji Koishi is a character known for unconscious actions. This name symbolizes the theme of chatbots and also embodies the passion developers poured into it.

A rather interesting README indeed.

So, what is Cordis?

The author of Koishi states that the name Cordis comes from the Latin word for "heart." Everything in Koishi starts from Cordis.

As a meta-framework, Cordis is not coupled to any specific domain or scenario.

The capability it provides is something most frameworks take for granted—a plugin system. But behind this system lies a goal most frameworks haven't achieved: reversibility.

And this sentence was left:

I hope it can become the core of future software (at least the software I develop).

Four years later, DeepSeek 's paper provides the validation.

First, validation of the temporal dimension.

In Koishi, an administrator can disable a plugin from the console. The plugin's impact on the system is rolled back on the spot, while other plugins continue to work.

During development, when a plugin is modified and saved, the modified plugin is reapplied, while caches and connections remain untouched.

Next, validation of the spatial dimension.

In the Koishi ecosystem, IM adapters provide message platform access, database drivers provide persistent storage, and functional plugins declare these as dependencies for direct access.

During actual operation, when switching storage backends or reconnecting adapters, only plugins whose dependencies have actually changed are reactivated. Plugins with unchanged dependencies remain completely still.

It's important to note that these plugins are typically developed independently by different authors. The only coordination between them is the reactive coeffect emphasized by Cordis.

This shows that a set of dynamic composition rules can indeed work in an open plugin ecosystem contributed by different authors.

But the paper doesn't package this case as a perfect demo either.

The team admits that currently, there's only validation data from the single ecosystem of Koishi and the single language of TypeScript, lacking controlled comparisons with alternative architectures...

But the most important thing is pointing out a new direction—a foundational infrastructure for Agent Harness serving self-evolution.

And now the released DeepSeek Harness is precisely the upgraded version of Koishi's Cordis.

Paper Author Introduction

Finally, let's talk about the paper authors as usual.

There are three in total, spanning Peking University and DeepSeek .

The first author is Yifan Shi, from Peking University and also a member of DeepSeek .

A deeper dive reveals that his name had already appeared in the DeepSeek V3 Technical Report.

The project used for validation in this new paper—Koishi—also originates from him.

Seems to have a strong attachment to "shi": real name Yifan Shi, project named Koishi, GitHub handle Shigma.

(doge)

Back on topic.

Koishi is a repository from four years ago, now with 5.7K stars. One could say this is the origin of everything.

Because the concept of Cordis was also proposed within Koishi.

In 2023, Shigma wrote a design article for the Koishi official documentation titled "Reversible Plugin System," almost the ancestor of this new paper.

Wei Zhang, also from Peking University, is an Associate Professor at the Software Research Institute, School of Computer Science, Peking University.

The school's website shows that Wei Zhang's research areas mainly cover software engineering and programming languages.

In 1999, he graduated with a bachelor's degree in Engineering Thermophysics from Nanjing University of Aeronautics and Astronautics. Subsequently, he shifted towards computer science, obtaining a Master's degree in Computer Science from Nanjing University of Aeronautics and Astronautics in 2002.

After his master's, Zhang Wei entered Peking University to pursue his Ph.D., earning a Doctorate in Computer Software and Theory in 2006.

After his doctorate, he directly took a position at Peking University and has since been engaged in research and teaching in software engineering, programming languages, and related directions.

Notably, as early as 2021 at ASE, Wei Zhang collaborated with Yifan Shi.

In 2024, the two published another ICSME paper together: "Focused: An Approach to Framework-oriented Cross-language Link Specification and Detection."

Finally, an old acquaintance.

Tianyi Cui, DeepSeek Harness Team Lead. Undergraduate graduate from Zhejiang University's Computer Science Department, junior to Wenfeng Liang.

During his studies, Tianyi Cui was admitted to Zhejiang University via NOIP/informatics competition recommendation and won gold medals in the ACM International Collegiate Programming Contest Asian Regional six times.

After graduation, he worked for nine years at Jane Street's Hong Kong and New York offices.

Paper Link: https://github.com/cordiverse/paperKoishi: https://github.com/koishijs/koishi

This article is from the WeChat public account "Qubit," author: Jay

Trend Kriptolar

CitreaCTR

wrapped stUSDTWSTUSDT

Velodrome FinanceVELODROME

BrevisBREV

PancakeSwapCAKE

DAPPOSDOS

İlgili Sorular

QWhat is the core concept of the Cordis system introduced in the DeepSeek paper, and what does it enable?

AThe core concept of Cordis is a 'Lego baseplate' programming paradigm for spatiotemporal composability. It enables everything to be a plugin and everything to be recombinable. Its central design allows for dynamic loading and unloading of plugins and the automatic reclamation of their side effects, serving as the foundation for agent self-evolution.

QWhat two key challenges for agent self-evolution does the paper identify, and what does Cordis propose to solve them?

AThe paper identifies two key challenges: Temporal Composability and Spatial Composability. Temporal composability refers to the inability to dynamically change code (e.g., update a tool) without restarting the entire process and losing context. Spatial composability refers to the complexity of managing dependencies between modules without creating conflicts. Cordis solves these with 'revertible effects' (for time) and 'reactive coeffects' (for space), providing a framework for safe, dynamic composition.

QWhat is 'Koishi' and what role does it play in validating the Cordis system?

AKoishi is a cross-platform, extensible, high-performance chatbot framework built on Cordis. It serves as the practical validation system for the Cordis concepts. With over 4000 community plugins developed independently over four years, it demonstrates that Cordis's dynamic composition rules for temporal and spatial dependencies work effectively in a large-scale, open-source production environment.

QAccording to the article, what is a major limitation of current plugin systems like VSCode's that Cordis aims to overcome?

AA major limitation is the lack of true runtime uninstallability. In systems like VSCode, once a plugin with executable code is activated, it cannot be individually unloaded at runtime. Disabling or removing it requires a full restart of the extension host process, which impacts all other loaded plugins and loses state. Cordis's revertible effects allow precise, on-the-fly unloading and state reversion.

QWho are the main authors of the paper, and what is their background connection to the project?

AThe three main authors are Yifan Shi (first author, Peking University & DeepSeek), Wei Zhang (Peking University professor), and Tianyi Cui (DeepSeek Harness team lead). Yifan Shi is the original creator of the Koishi framework, which is the practical foundation for Cordis. He and Wei Zhang have collaborated on previous research. Tianyi Cui brings industry experience from Jane Street to lead the Harness team applying these concepts.

İlgili Okumalar

Report: Bank of Japan Could Raise Interest Rates as Early as September, with Subsequent Pace Possibly Accelerating

According to Reuters, the Bank of Japan (BOJ) faces mounting pressure to raise interest rates, with a potential hike as early as September. Sources familiar with the internal discussions indicate the central bank is considering accelerating its tightening pace beyond the current schedule of roughly two increases per year. The September 17-18 policy meeting is now viewed as a critical juncture, with market pricing suggesting an approximately 80% probability of a rate hike. This would mark a third increase for 2024, potentially shifting expectations toward a quarterly tightening cycle. Key drivers behind this hawkish shift are multifaceted inflation risks. A persistently weak yen, near a 40-year low, continues to push up import costs. High wholesale prices at a three-year peak signal pending cost pass-through to consumers. Furthermore, inflation expectations among households, businesses, and economists are nearing or exceeding the BOJ's 2% target, raising concerns about de-anchoring. External factors, including energy price volatility from Middle East conflicts and strong global AI-related demand, add further upward pressure. Internal BOJ communications reveal a growing urgency. The July policy meeting summary showed some board members advocating for faster action to avoid "falling behind the curve." Governor Kazuo Ueda acknowledged the need to consider these heightened inflation risks, suggesting the pace of hikes could be increased if financial conditions are deemed too loose. This sentiment underscores a decisive shift within the BOJ toward preemptive monetary tightening.

marsbit5 dk önce

Report: Bank of Japan Could Raise Interest Rates as Early as September, with Subsequent Pace Possibly Accelerating

marsbit5 dk önce

To Counter Quantum Threat, Ethereum Abandons Poseidon and Switches to Traditional Hashes

On August 13th, Ethereum researcher Justin Drake announced a strategic pivot in the face of the quantum computing threat: the Ethereum Foundation will abandon the SNARK-friendly hash function Poseidon at the L1 level in favor of traditional hash functions like SHA2 or BLAKE2. This decision, informed by eight years of research, represents a major shift in Ethereum's post-quantum cryptography roadmap. Poseidon, introduced in 2019, has been favored for zkRollups and zkVMs due to its efficiency within SNARK circuits. However, its shorter cryptographic history and analysis timeline became liabilities when post-quantum security became a critical requirement. The change is enabled by breakthroughs in SNARK design, particularly the adoption of "binary field" arithmetic. This allows traditional hash functions (which rely heavily on bitwise operations) to be verified efficiently in SNARKs, with recent benchmarks achieving millions of hashes per second on a laptop. Another key driver is the accelerating timeline of the quantum threat. Reports warn that "Cryptographically Relevant Quantum Computers" (CRQCs) could break current public-key cryptography (like ECDSA) as early as the 2030s, risking trillions in on-chain assets. The enhanced cryptanalysis capabilities of AI have also weakened some post-quantum candidates, pushing Ethereum towards hash-based schemes, deemed more quantum-resistant. Ethereum's post-quantum deployment plan aims for a production-ready leanVM by 2027, followed by full deployment across the consensus, execution, and data availability layers by 2028. This leanVM will aggregate numerous large post-quantum signatures into a single compact proof per block. Other major blockchains are also preparing. Solana's core developers have independently chosen the NIST-standardized Falcon signature scheme for their post-quantum roadmap. Starknet has outlined a multi-phase plan, starting with replacing its Pedersen hash with BLAKE2. By moving from the specialized Poseidon to the battle-tested SHA2/BLAKE2, Ethereum is opting for mature, widely analyzed cryptographic primitives, prioritizing long-term security assurance in the quantum era.

marsbit33 dk önce

To Counter Quantum Threat, Ethereum Abandons Poseidon and Switches to Traditional Hashes

marsbit33 dk önce

Kalshi's Valuation Doubles to 40 Billion in Six Months, Sequoia and Wellington Pour Another 750 Million

Kalshi, a leading U.S. prediction market platform, is reportedly in advanced talks to raise at least $750 million from Sequoia Capital and Wellington Management at a valuation of $40 billion. This marks Wellington's first investment in the company, while Sequoia would deepen its existing stake. Kalshi previously raised $1 billion at a $22 billion valuation in May and is now targeting a potential IPO in 2027. According to sources, Kalshi's annualized revenue reached approximately $4 billion as of July, driven largely by sports contracts which account for over 80% of its trading volume. The company claims a 95% market share by revenue in the U.S. prediction market. Its competitor, Polymarket, reportedly sought funding at a $20 billion valuation, with ICE investing $600 million at a $15 billion valuation in August. Kalshi recently announced the return of Jeff Bandman, the lawyer who helped it secure a CFTC-regulated exchange license in 2020, as CEO of Kalshi Prime, its platform for margin-perpetual futures clients. Neither Kalshi, Sequoia, nor Wellington provided immediate comment.

marsbit35 dk önce

Kalshi's Valuation Doubles to 40 Billion in Six Months, Sequoia and Wellington Pour Another 750 Million

marsbit35 dk önce

Winklevoss-Backed Zcash Treasury Company Suffers Huge Loss of $37.8 Million, Now Shifts to Making Anti-Cancer Drugs?

The Nasdaq-traded crypto treasury company Cypherpunk Technologies, backed by the Winklevoss twins, reported a net loss of $37.8 million for the first half of 2026. Despite holding roughly $157 million worth of Zcash (ZEC), the company's market valuation is only about $74 million, trading at a significant discount to its holdings. Cypherpunk announced a strategic pivot to focus on its anti-cancer drug candidate, sirexatamab, which recently received FDA Fast Track designation but requires expensive Phase 3 trials. The company admits it will need to raise substantial capital to fund this development, as its remaining cash is limited. While the company's ZEC was acquired at an average price well below the current market rate, the token's flat price performance has not helped its financial situation. The stock has fallen 40% this year and 96% over five years. CEO Onsi indicated the company is exploring options to advance the drug candidate, potentially through a spin-off or partnership, highlighting the urgent need for new funding.

marsbit35 dk önce

Winklevoss-Backed Zcash Treasury Company Suffers Huge Loss of $37.8 Million, Now Shifts to Making Anti-Cancer Drugs?

marsbit35 dk önce

Nomura Research Report Insights: Lumentum's Performance Confirms Continued Shortage of Optical Chips, Chinese Suppliers See Structural Opportunities

Lumentum's Q4 FY26 earnings, with revenue surging 109% YoY to $1.01B, confirm a sustained global shortage of key optical chips like EML and CW lasers. Nomura's analysis indicates this supply-demand imbalance is expected to persist through FY26-FY27, driven by explosive demand from AI data centers. This shortage creates a structural window of opportunity for Chinese suppliers. Lumentum's performance highlights strong demand across laser categories: narrow linewidth laser component shipments grew over 130% YoY, and pump laser shipments grew 80%. EML sales set a quarterly record, fueled by 100G demand, with 200G EML accelerating to over 25% of related revenue. CW lasers are dominating 1.6T silicon photonics applications, while EML is projected to regain share in the 3.2T era. The technological roadmap is clear, with NPO (Near-Packaged Optics) seen as an incremental step before CPO (Co-Packaged Optics) commercialization around 2027-2028. Furthermore, Lumentum's Optical Circuit Switch (OCS) shipments doubled quarter-over-quarter, aligning with AI data center architectural upgrades. Nomura identifies specific Chinese companies poised to benefit: chipmaker Source Photonics for global market share gains, module leader InnoLight from the 800G-to-1.6T upgrade and silicon photonics adoption, and Tianfu Communication from incremental NPO opportunities. The report issues ratings and price targets for these A-share companies. In summary, Lumentum's results signal a structural shift where AI-driven bandwidth demand is outpacing upstream optical chip supply, creating a strategic window for the Chinese optical communication supply chain.

marsbit45 dk önce

Nomura Research Report Insights: Lumentum's Performance Confirms Continued Shortage of Optical Chips, Chinese Suppliers See Structural Opportunities

marsbit45 dk önce

İşlemler

Spot

Popüler Makaleler

$S$ Nedir

SPERO'yu Anlamak: Kapsamlı Bir Genel Bakış SPERO'ya Giriş İnovasyonun manzarası gelişmeye devam ederken, web3 teknolojilerinin ve kripto para projelerinin ortaya çıkışı dijital geleceği şekillendirmede önemli bir rol oynamaktadır. Bu dinamik alanda dikkat çeken projelerden biri SPERO, $$s$$ olarak adlandırılmaktadır. Bu makale, SPERO hakkında ayrıntılı bilgi toplamak ve sunmak amacıyla, meraklılar ve yatırımcıların web3 ve kripto alanlarındaki temellerini, hedeflerini ve yeniliklerini anlamalarına yardımcı olmayı amaçlamaktadır. SPERO,$$s$$ Nedir? SPERO,$$s$$, kripto alanında merkeziyetsizlik ve blok zinciri teknolojisi ilkelerini kullanarak etkileşimi, faydayı ve finansal kapsayıcılığı teşvik eden bir ekosistem yaratmayı amaçlayan benzersiz bir projedir. Proje, kullanıcıların yenilikçi finansal çözümler ve hizmetler sunarak eşler arası etkileşimleri yeni yollarla kolaylaştırmayı hedeflemektedir. SPERO,$$s$$'nin temel amacı, bireyleri güçlendirmek ve kripto para alanındaki kullanıcı deneyimini artıran araçlar ve platformlar sağlamaktır. Bu, daha esnek işlem yöntemlerini mümkün kılmayı, topluluk odaklı girişimleri teşvik etmeyi ve merkeziyetsiz uygulamalar (dApp'ler) aracılığıyla finansal fırsatlar yaratmayı içermektedir. SPERO,$$s$$'nin temel vizyonu kapsayıcılık etrafında dönmekte olup, geleneksel finansal sistemlerdeki boşlukları kapatmayı ve blok zinciri teknolojisinin faydalarından yararlanmayı hedeflemektedir. SPERO,$$s$$'nin Yaratıcısı Kimdir? SPERO,$$s$$'nin yaratıcısının kimliği bir miktar belirsizdir, çünkü kurucusu(ları) hakkında ayrıntılı arka plan bilgisi sağlayan sınırlı kamuya açık kaynaklar bulunmaktadır. Bu şeffaflık eksikliği, projenin merkeziyetsizlik taahhüdünden kaynaklanabilir—birçok web3 projesinin paylaştığı bir etik anlayışı, bireysel tanınmanın yerine kolektif katkıları önceliklendirmektedir. Topluluk ve onun kolektif hedefleri etrafında tartışmaları merkezileştirerek, SPERO,$$s$$, belirli bireyleri öne çıkarmadan güçlendirme özünü taşımaktadır. Bu nedenle, SPERO'nun etik anlayışını ve misyonunu anlamak, tek bir yaratıcının kimliğini belirlemekten daha önemlidir. SPERO,$$s$$'nin Yatırımcıları Kimlerdir? SPERO,$$s$$, kripto sektöründe yeniliği teşvik etmeye adanmış girişim sermayedarlarından melek yatırımcılara kadar çeşitli yatırımcılar tarafından desteklenmektedir. Bu yatırımcıların odak noktası genellikle SPERO'nun misyonuyla uyumlu olup, toplumsal teknolojik ilerlemeyi, finansal kapsayıcılığı ve merkeziyetsiz yönetimi vaat eden projeleri önceliklendirmektedir. Bu yatırımcı temelleri, yalnızca yenilikçi ürünler sunan projelere değil, aynı zamanda blok zinciri topluluğuna ve ekosistemlerine olumlu katkılarda bulunan projelere de ilgi duymaktadır. Bu yatırımcıların desteği, SPERO,$$s$$'yi hızla gelişen kripto projeleri alanında dikkate değer bir rakip haline getirmektedir. SPERO,$$s$$ Nasıl Çalışır? SPERO,$$s$$, onu geleneksel kripto para projelerinden ayıran çok yönlü bir çerçeve kullanmaktadır. İşte benzersizliğini ve yeniliğini vurgulayan bazı temel özellikler: Merkeziyetsiz Yönetim: SPERO,$$s$$, kullanıcıların projenin geleceğiyle ilgili karar alma süreçlerine aktif olarak katılmalarını sağlayan merkeziyetsiz yönetim modellerini entegre etmektedir. Bu yaklaşım, topluluk üyeleri arasında sahiplik ve hesap verebilirlik duygusunu teşvik etmektedir. Token Kullanımı: SPERO,$$s$$, ekosistem içinde çeşitli işlevler sunmak üzere tasarlanmış kendi kripto para token'ını kullanmaktadır. Bu token'lar, işlemleri, ödülleri ve platformda sunulan hizmetlerin kolaylaştırılmasını sağlayarak genel etkileşimi ve faydayı artırmaktadır. Katmanlı Mimari: SPERO,$$s$$'nin teknik mimarisi, modülerlik ve ölçeklenebilirliği destekleyerek projenin evrimi sırasında ek özelliklerin ve uygulamaların sorunsuz bir şekilde entegrasyonuna olanak tanımaktadır. Bu uyum sağlama yeteneği, sürekli değişen kripto manzarasında geçerliliği sürdürmek için hayati öneme sahiptir. Topluluk Katılımı: Proje, işbirliği ve geri bildirim teşvik eden mekanizmalar kullanarak topluluk odaklı girişimlere vurgu yapmaktadır. Güçlü bir topluluk oluşturarak, SPERO,$$s$$, kullanıcı ihtiyaçlarını daha iyi karşılayabilir ve piyasa trendlerine uyum sağlayabilir. Kapsayıcılığa Odaklanma: Düşük işlem ücretleri ve kullanıcı dostu arayüzler sunarak, SPERO,$$s$$, daha önce kripto alanında yer almamış bireyler de dahil olmak üzere çeşitli bir kullanıcı tabanını çekmeyi hedeflemektedir. Bu kapsayıcılık taahhüdü, erişilebilirlik yoluyla güçlendirme misyonuyla uyumludur. SPERO,$$s$$ Zaman Çizelgesi Bir projenin tarihini anlamak, gelişim yolculuğu ve kilometre taşları hakkında kritik bilgiler sağlar. Aşağıda, SPERO,$$s$$'nin evriminde önemli olayları haritalayan önerilen bir zaman çizelgesi bulunmaktadır: Kavram Geliştirme ve Fikir Aşaması: SPERO,$$s$$'nin temelini oluşturan ilk fikirler, blok zinciri endüstrisindeki merkeziyetsizlik ve topluluk odaklılık ilkeleriyle yakından uyumlu olarak geliştirildi. Proje Beyaz Kağıdının Yayınlanması: Kavramsal aşamayı takiben, SPERO,$$s$$'nin vizyonunu, hedeflerini ve teknolojik altyapısını ayrıntılı bir şekilde açıklayan kapsamlı bir beyaz kağıt yayımlandı ve topluluk ilgisini ve geri bildirimini toplamak amacıyla sunuldu. Topluluk Oluşturma ve Erken Katılımlar: Projenin hedefleri etrafında tartışmalar yürüterek destek toplamak ve erken benimseyenler ile potansiyel yatırımcılar için bir topluluk oluşturmak amacıyla aktif iletişim çabaları gerçekleştirildi. Token Üretim Etkinliği: SPERO,$$s$$, yerel token'larını erken destekçilere dağıtmak ve ekosistem içinde başlangıç likiditesini sağlamak amacıyla bir token üretim etkinliği (TGE) gerçekleştirdi. İlk dApp'in Yayınlanması: SPERO,$$s$$ ile ilişkili ilk merkeziyetsiz uygulama (dApp) faaliyete geçti ve kullanıcıların platformun temel işlevleriyle etkileşimde bulunmalarını sağladı. Sürekli Gelişim ve Ortaklıklar: Projenin tekliflerine sürekli güncellemeler ve iyileştirmeler yapılmakta olup, blok zinciri alanındaki diğer oyuncularla stratejik ortaklıklar, SPERO,$$s$$'yi rekabetçi ve gelişen bir oyuncu haline getirmiştir. Sonuç SPERO,$$s$$, web3 ve kripto paranın finansal sistemleri devrim niteliğinde dönüştürme ve bireyleri güçlendirme potansiyelinin bir kanıtıdır. Merkeziyetsiz yönetime, topluluk katılımına ve yenilikçi tasarlanmış işlevselliğe olan bağlılığıyla, daha kapsayıcı bir finansal manzaraya doğru bir yol açmaktadır. Hızla gelişen kripto alanındaki herhangi bir yatırımda olduğu gibi, potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar, SPERO,$$s$$ içindeki devam eden gelişmelerle ilgili olarak kapsamlı bir araştırma yapmaları ve düşünceli bir şekilde katılmaları teşvik edilmektedir. Proje, kripto endüstrisinin yenilikçi ruhunu sergileyerek, sayısız olasılığını keşfetmeye davet etmektedir. SPERO,$$s$$'nin yolculuğu hala devam ederken, temel ilkeleri, teknoloji, finans ve birbirimizle etkileşim biçimimizi etkileyebilir.

393 Toplam GörüntülenmeYayınlanma 2024.12.17Güncellenme 2024.12.17

AGENT S Nedir

Agent S: Web3'te Otonom Etkileşimin Geleceği Giriş Web3 ve kripto para dünyasında sürekli gelişen manzarada, yenilikler bireylerin dijital platformlarla etkileşim biçimlerini sürekli olarak yeniden tanımlıyor. Bu tür öncü projelerden biri olan Agent S, açık ajans çerçevesi aracılığıyla insan-bilgisayar etkileşimini devrim niteliğinde değiştirmeyi vaat ediyor. Otonom etkileşimlerin yolunu açarak, Agent S karmaşık görevleri basitleştirmeyi ve yapay zeka (AI) alanında dönüştürücü uygulamalar sunmayı hedefliyor. Bu detaylı inceleme, projenin karmaşıklıklarına, benzersiz özelliklerine ve kripto para alanındaki etkilerine dalacaktır. Agent S Nedir? Agent S, bilgisayar görevlerinin otomasyonunda üç temel zorluğu ele almak üzere özel olarak tasarlanmış çığır açıcı bir açık ajans çerçevesidir: Alan Spesifik Bilgi Edinimi: Çerçeve, çeşitli dış bilgi kaynaklarından ve iç deneyimlerden akıllıca öğrenir. Bu çift yönlü yaklaşım, alan spesifik bilgi açısından zengin bir veri havuzu oluşturmasını sağlar ve görev yürütmedeki performansını artırır. Uzun Görev Ufukları Üzerinde Planlama: Agent S, karmaşık görevlerin verimli bir şekilde parçalanmasını ve yürütülmesini kolaylaştıran deneyim artırımlı hiyerarşik planlama kullanır. Bu özellik, çoklu alt görevleri etkili ve verimli bir şekilde yönetme yeteneğini önemli ölçüde artırır. Dinamik, Homojen Olmayan Arayüzlerle Başlama: Proje, ajanlar ve kullanıcılar arasındaki etkileşimi geliştiren yenilikçi bir çözüm olan Ajan-Bilgisayar Arayüzü'ni (ACI) tanıtmaktadır. Çok Modlu Büyük Dil Modellerini (MLLM'ler) kullanarak, Agent S çeşitli grafik kullanıcı arayüzlerini sorunsuz bir şekilde gezinebilir ve manipüle edebilir. Bu öncü özellikler aracılığıyla, Agent S, makinelerle insan etkileşimini otomatikleştirmede karşılaşılan karmaşıklıkları ele alan sağlam bir çerçeve sunarak, AI ve ötesinde birçok uygulama için zemin hazırlıyor. Agent S'nin Yaratıcısı Kimdir? Agent S'nin kavramı temelde yenilikçi olsa da, yaratıcısı hakkında spesifik bilgiler belirsizliğini koruyor. Yaratıcı şu anda bilinmiyor, bu da projenin yeni aşamasını veya kurucu üyeleri gizli tutma stratejik tercihini vurguluyor. Anonimlikten bağımsız olarak, odak çerçevenin yetenekleri ve potansiyeli üzerinde kalıyor. Agent S'nin Yatırımcıları Kimlerdir? Agent S, kriptografik ekosistemde oldukça yeni olduğundan, yatırımcıları ve finansal destekçileri hakkında ayrıntılı bilgiler açıkça belgelenmemiştir. Projeyi destekleyen yatırım temelleri veya organizasyonları hakkında kamuya açık bilgilerdeki eksiklik, finansman yapısı ve gelişim yol haritası hakkında sorular doğuruyor. Destekleyicilerin anlaşılması, projenin sürdürülebilirliğini ve potansiyel pazar etkisini değerlendirmek için kritik öneme sahiptir. Agent S Nasıl Çalışır? Agent S'nin temelinde, çeşitli ortamlarda etkili bir şekilde çalışmasını sağlayan son teknoloji bir sistem yatmaktadır. İşleyiş modeli birkaç ana özellik etrafında inşa edilmiştir: İnsan Benzeri Bilgisayar Etkileşimi: Çerçeve, bilgisayarlarla etkileşimleri daha sezgisel hale getirmeyi amaçlayan gelişmiş AI planlaması sunar. Görev yürütmedeki insan davranışını taklit ederek, kullanıcı deneyimlerini yükseltmeyi vaat eder. Anlatı Belleği: Yüksek düzeyde deneyimlerden yararlanmak için kullanılan Agent S, görev geçmişlerini takip etmek amacıyla anlatı belleğini kullanarak karar verme süreçlerini geliştirir. Episodik Bellek: Bu özellik, kullanıcılara adım adım rehberlik sağlayarak, çerçevenin görevler gelişirken bağlamsal destek sunmasına olanak tanır. OpenACI Desteği: Yerel olarak çalışabilme yeteneği ile Agent S, kullanıcıların etkileşimleri ve iş akışları üzerinde kontrol sağlamasına olanak tanır ve Web3'ün merkeziyetsiz felsefesiyle uyumlu hale gelir. Dış API'lerle Kolay Entegrasyon: Çeşitli AI platformlarıyla uyumluluğu ve çok yönlülüğü, Agent S'nin mevcut teknolojik ekosistemlere sorunsuz bir şekilde entegre olmasını sağlar ve geliştiriciler ile organizasyonlar için cazip bir seçenek haline getirir. Bu işlevsellikler, Agent S'nin kripto alanındaki benzersiz konumuna katkıda bulunarak, karmaşık, çok aşamalı görevleri minimum insan müdahalesi ile otomatikleştirir. Proje geliştikçe, Web3'teki potansiyel uygulamaları dijital etkileşimlerin nasıl gelişeceğini yeniden tanımlayabilir. Agent S'nin Zaman Çizelgesi Agent S'nin gelişimi ve kilometre taşları, önemli olaylarını vurgulayan bir zaman çizelgesinde özetlenebilir: 27 Eylül 2024: Agent S'nin kavramı, “Bilgisayarları İnsan Gibi Kullanan Açık Bir Ajans Çerçevesi” başlıklı kapsamlı bir araştırma makalesi ile tanıtıldı ve projenin temelini sergiledi. 10 Ekim 2024: Araştırma makalesi arXiv'de kamuya açık olarak yayınlandı ve çerçevenin derinlemesine bir incelemesini ve OSWorld benchmark'ına dayalı performans değerlendirmesini sundu. 12 Ekim 2024: Agent S'nin yetenekleri ve özellikleri hakkında görsel bir içgörü sağlayan bir video sunumu yayımlandı ve potansiyel kullanıcılar ve yatırımcılarla daha fazla etkileşim sağlandı. Bu zaman çizelgesindeki işaretler, sadece Agent S'nin ilerlemesini değil, aynı zamanda şeffaflık ve topluluk katılımına olan bağlılığını da göstermektedir. Agent S Hakkında Ana Noktalar Agent S çerçevesi gelişmeye devam ederken, birkaç ana özellik öne çıkmakta ve yenilikçi doğasını ve potansiyelini vurgulamaktadır: Yenilikçi Çerçeve: İnsan etkileşimine benzer bir bilgisayar kullanımı sağlamak üzere tasarlanan Agent S, görev otomasyonuna yeni bir yaklaşım getiriyor. Otonom Etkileşim: GUI aracılığıyla bilgisayarlarla otonom olarak etkileşim kurabilme yeteneği, daha akıllı ve verimli hesaplama çözümlerine doğru bir sıçrama anlamına geliyor. Karmaşık Görev Otomasyonu: Sağlam metodolojisi ile karmaşık, çok aşamalı görevleri otomatikleştirerek süreçleri daha hızlı ve daha az hata payı ile gerçekleştirebilir. Sürekli İyileştirme: Öğrenme mekanizmaları, Agent S'nin geçmiş deneyimlerden öğrenmesini sağlar ve sürekli olarak performansını ve etkinliğini artırır. Çok Yönlülük: OSWorld ve WindowsAgentArena gibi farklı işletim ortamlarında uyumlu olması, geniş bir uygulama yelpazesine hizmet edebilmesini sağlar. Agent S, Web3 ve kripto alanında kendini konumlandırırken, etkileşim yeteneklerini artırma ve süreçleri otomatikleştirme potansiyeli, AI teknolojilerinde önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. Yenilikçi çerçevesi aracılığıyla, Agent S dijital etkileşimlerin geleceğini örneklemekte ve çeşitli sektörlerde kullanıcılar için daha sorunsuz ve verimli bir deneyim vaat etmektedir. Sonuç Agent S, AI ve Web3'ün birleşiminde cesur bir sıçramayı temsil ediyor ve teknoloji ile etkileşim biçimimizi yeniden tanımlama kapasitesine sahip. Henüz erken aşamalarında olmasına rağmen, uygulama olanakları geniş ve çekici. Kritik zorlukları ele alan kapsamlı çerçevesi ile Agent S, otonom etkileşimleri dijital deneyimin ön plana çıkmasına taşımayı hedefliyor. Kripto para ve merkeziyetsizlik alanlarına daha derinlemesine girdikçe, Agent S gibi projelerin teknoloji ve insan-bilgisayar işbirliğinin geleceğini şekillendirmede önemli bir rol oynayacağı kesin.

844 Toplam GörüntülenmeYayınlanma 2025.01.14Güncellenme 2025.01.14

S Nasıl Satın Alınır

HTX.com’a hoş geldiniz! Sonic (S) satın alma işlemlerini basit ve kullanışlı bir hâle getirdik. Adım adım açıkladığımız rehberimizi takip ederek kripto yolculuğunuza başlayın. 1. Adım: HTX Hesabınızı OluşturunHTX'te ücretsiz bir hesap açmak için e-posta adresinizi veya telefon numaranızı kullanın. Sorunsuzca kaydolun ve tüm özelliklerin kilidini açın. Hesabımı Aç2. Adım: Kripto Satın Al Bölümüne Gidin ve Ödeme Yönteminizi SeçinKredi/Banka Kartı: Visa veya Mastercard'ınızı kullanarak anında Sonic (S) satın alın.Bakiye: Sorunsuz bir şekilde işlem yapmak için HTX hesap bakiyenizdeki fonları kullanın.Üçüncü Taraflar: Kullanımı kolaylaştırmak için Google Pay ve Apple Pay gibi popüler ödeme yöntemlerini ekledik.P2P: HTX'teki diğer kullanıcılarla doğrudan işlem yapın.Borsa Dışı (OTC): Yatırımcılar için kişiye özel hizmetler ve rekabetçi döviz kurları sunuyoruz.3. Adım: Sonic (S) Varlıklarınızı SaklayınSonic (S) satın aldıktan sonra HTX hesabınızda saklayın. Alternatif olarak, blok zinciri transferi yoluyla başka bir yere gönderebilir veya diğer kripto para birimlerini takas etmek için kullanabilirsiniz.4. Adım: Sonic (S) Varlıklarınızla İşlem YapınHTX'in spot piyasasında Sonic (S) ile kolayca işlemler yapın.Hesabınıza erişin, işlem çiftinizi seçin, işlemlerinizi gerçekleştirin ve gerçek zamanlı olarak izleyin. Hem yeni başlayanlar hem de deneyimli yatırımcılar için kullanıcı dostu bir deneyim sunuyoruz.

2.2k Toplam GörüntülenmeYayınlanma 2025.01.15Güncellenme 2026.06.02

Tartışmalar

HTX Topluluğuna hoş geldiniz. Burada, en son platform gelişmeleri hakkında bilgi sahibi olabilir ve profesyonel piyasa görüşlerine erişebilirsiniz. Kullanıcıların S (S) fiyatı hakkındaki görüşleri aşağıda sunulmaktadır.