Tiger Research: If I Were the Founder of Kaito, How Would I Make Decisions in the Face of InfoFi's Upheaval?

marsbitXuất bản vào 2026-01-20Cập nhật gần nhất vào 2026-01-20

Tóm tắt

Tiger Research analyzes the collapse of the InfoFi ecosystem following X platform's abrupt API policy change, which banned apps incentivizing posts with rewards. Within three days, major projects like Kaito faced existential threats, revealing the structural vulnerability of Web3 projects over-reliant on centralized platforms. The report outlines five potential survival strategies for InfoFi projects: 1) Shutting down entirely; 2) Pivoting to a bounty-based funding platform with manual review (e.g., Scribble); 3) Adopting a Korean-style sponsored blog model with pre-selected creators; 4) Expanding to multiple platforms (e.g., YouTube, TikTok) to diversify risk; or 5) Evolving into a data-driven MCN-style management agency for KOLs. The future of the sector, termed InfoFi 2.0, is predicted to be smaller, more controlled, and quality-focused, shifting from permissionless scaling to curated, professional networks. However, fundamental challenges remain: designing fair incentive structures to prevent low-quality content and proving the intrinsic value of InfoFi tokens beyond speculative narratives. The path forward requires aligning project sustainability with tokenholder利益.

This report is written by Tiger Research. The drastic changes in X platform's API policy have led to the instantaneous collapse of the InfoFi ecosystem. As a leading project in the industry, if I were the founder of Kaito, what viable transformation paths are available at this juncture?

Core Insights

  • Ecosystem Collapse in Three Days: X platform's policy adjustments destroyed the InfoFi ecosystem in just three days, fully exposing the structural fragility of Web3 projects' over-reliance on centralized platforms.
  • Five Survival Paths: InfoFi projects currently face five choices: complete shutdown, transformation into a bounty funding platform, adoption of a Korean-style sponsorship model, multi-platform expansion, or evolution into a KOL management model akin to an MCN.
  • Evolution of InfoFi 2.0: The future model will be more refined and controllable, shifting from "permissionless scaling" to "curated high-quality collaboration."
  • Fundamental Challenge: Establishing a fair incentive compensation system and re-proving the intrinsic value of tokens remain chasms the industry must cross.

1. The "Collapse" of InfoFi in Three Days

Source: X(@nikitabier)

On January 15th, X platform's Product Lead, Nikita Bier, published a brief announcement stating that applications incentivizing user posts with rewards would no longer be permitted to operate on the platform. For the InfoFi sector, this was tantamount to a "death sentence."

According to the timeline disclosed by Kaito founder Yu Hu, the events unfolded as follows:

  • January 13th: Kaito received an email from X platform hinting at a potential review and requesting clarification.
  • January 14th: X platform sent a formal legal notice, to which Kaito submitted a legal response the same day.
  • January 15th: The official statement was publicly released, and Kaito, along with the entire industry, learned of the final decision simultaneously.

The market reaction was extremely severe, with the $KAITO price plummeting. The community accused the team of failing to provide an early warning, despite claiming to have contingency plans. Kaito subsequently issued an emergency statement explaining that they had previously resolved similar disputes through legal channels multiple times, leading to a misjudgment of the negotiation room in this incident.

Lesson: A single decision by a centralized company ended an emerging Web3 category in just three days. This reality, where the "power of life and death" lies in the hands of others, is suffocating the entire ecosystem.

2. If I Were an InfoFi Founder Now

Does this mean InfoFi has reached a dead end? Projects like Kaito are already preparing their next development plans. However, what is needed now is not a continuation of the old path but a completely different "InfoFi 2.0" version.

If I were the founder of an InfoFi project like Kaito, what practical choices are actually available now? By examining these potential forward paths, we can begin to outline the contours of InfoFi's next phase.

2.1 Complete Shutdown

This is the simplest and most direct option: cease operations before funds are completely exhausted. In reality, many small and medium-sized projects may enter a "zombie phase"—largely inactive, occasionally posting some social media updates, and gradually fading from public view.

Since the previously established "Product-Market Fit" (PMF) around the X platform has now vanished, choosing to shut down might be more realistic than continuously burning cash in search of an elusive new direction. If the project still holds usable data assets, these could be sold to other companies to recover some residual value. Therefore, most smaller InfoFi projects will likely choose this path.

2.2 Bounty-Based Funding Platform

If access to X's API is no longer possible, another option is to revert to an earlier business model: KOLs directly apply for relevant activities, submit content for manual review, and receive rewards upon approval.

Source: Scribble

The model represented by Scribble is a typical example. Project parties post funding tasks in the form of bounties, KOLs create and submit content for platform review, and receive payment upon approval. This is a "submit first, review later" model, rather than relying on real-time API tracking.

This structure can be scaled as an open platform: the platform merely provides matching intermediation and infrastructure, while individual project parties manage their own campaigns. As more projects participate, the KOL pool expands accordingly; the growth of the KOL base, in turn, offers more choices for project parties. The drawback is the significant uncertainty for KOLs—if submitted content is rejected, the time and effort invested are wasted. After multiple failures, high-quality KOLs are likely to leave the platform.

2.3 Korean-Style Sponsored Blog Model

The Korean sponsored blog model follows a "select first, manage later" approach, rather than post-hoc review. Agencies like Revu have used this model for over a decade.

The process is very clear: the project party sets the target number of participants and launches a campaign, applicants submit their applications, and the project party selects suitable KOLs based on data like follower count and past performance. Selected KOLs receive clear creation guidelines, and after content is published, it is reviewed by operational staff. If it doesn't meet standards, revisions are requested; if deadlines are missed, corresponding penalties are applied.

In this model, KOLs can effectively avoid futile efforts. Once selected,报酬 is basically guaranteed as long as guidelines are followed. Unlike bounty-based systems, there is no risk of completing work only to be unreasonably rejected. From the project party's perspective, quality control becomes easier since only pre-vetted participants are chosen.

2.4 Multi-Platform Expansion

If X platform is no longer fertile ground, the next choice is inevitably to pivot to YouTube, TikTok, and Instagram. In the Web3 space, there is already a strong push to move beyond the X platform. The prevailing view is that real growth requires shifting from platforms dominated by crypto-native users to mainstream channels with a broader audience.

The main advantage of this path is a much larger potential user base than X platform, especially in emerging markets like Southeast Asia and Latin America, where TikTok and Instagram hold significant influence. Additionally, each platform runs on different algorithms, so even if one channel is restricted, overall operations can continue.

However, the trade-off is a dramatic increase in operational complexity. On X platform, reviewing text-based posts was usually sufficient; on YouTube, content length and production quality are paramount; on TikTok, the first three seconds of a video determine its performance; and on Instagram, the execution of Stories and format quality must be evaluated. This requires platform-specific expertise and may necessitate developing entirely new internal tools. Given the vastly different API policies and data collection methods across platforms, this is practically equivalent to rebuilding the entire project from scratch. Furthermore, policy risks still loom—any platform could change its rules abruptly, just like X did. However, dispersing activities across multiple platforms does significantly reduce reliance on any single one and is the only option that offers substantive scalability for larger projects.

2.5 MCN-Style KOL Management

In the Web2 MCN (Multi-Channel Network) model, the brand value of KOLs is crucial. In Web3, this influence is even more decisive: narratives drive capital, and a single comment from an opinion leader can directly impact token prices.

Successful InfoFi projects have typically cultivated an active and highly loyal group of KOLs, creators who have grown through months of deep engagement on the platform. The project party could retain this group and pivot them towards a data-driven management model, rather than starting from scratch to find creators. This differs from traditional Web2 MCNs that rely on continuously discovering new talent.

An MCN-style structure implies establishing formal contractual relationships, rather than loose, selective participation. With accumulated historical data and established relationships, the platform can wield stronger influence within the Web3 ecosystem and negotiate better business deals. For InfoFi projects, this requires a robust management system, with data becoming the core asset. If KOLs can be precisely guided through data, and project parties are provided with professional, data-driven GTM (Go-To-Market) strategies, this model will offer a lasting competitive advantage.

3. InfoFi 2.0

This collapse of the InfoFi ecosystem has left two profound lessons for the Web3 world:

  1. The Irony of Decentralization: Many Web3 projects were deeply dependent on the centralized X platform, and a single decision by X was enough to destroy the entire system.
  2. The Limitations of Incentive Design: Reward mechanisms successfully attracted a large number of participants but lacked effective methods to control content quality. The flood of spam content gave X platform a clear reason to intervene.

Source: X(@nikitabier)

Does this mean the road for InfoFi has come to an end?

Not entirely. A minority of projects that found "Product-Market Fit" might survive by altering their business form. They could pivot to multi-platform expansion, curate premium campaigns, or transform into MCN-style management.

InfoFi 2.0 will likely become smaller in scale, more controllable, and more focused on content quality. It will shift from an open, permissionless platform to a rigorously vetted professional network, its form more closely resembling an integrated marketing platform that combines native GTM efforts and components like offline advertising.

However, fundamental questions remain on the table. Joel Mun from Tiger Research House points out: once incentive mechanisms are introduced, participants inevitably find ways to exploit system loopholes, making fair incentive structures extremely difficult to design. This speculative behavior leads to low-quality content and creates a negative feedback loop that can破坏 the platform.

Furthermore, researcher David raises a more essential question: he believes that the value maintenance of InfoFi tokens in the past relied more on staking airdrop expectations and belief in a certain narrative, rather than the platform's actual performance. Now, both have lost relevance. This leads to a direct question: why should investors buy InfoFi tokens in the future?

For InfoFi 2.0 to truly survive, these questions must be answered clearly and convincingly. If a project cannot align its interests with those of its token holders, it cannot achieve genuine sustainable development.

Original article link

Câu hỏi Liên quan

QWhat was the immediate impact of X platform's API policy change on the InfoFi ecosystem, according to the article?

AThe policy change led to the instantaneous collapse of the InfoFi ecosystem within three days, completely exposing the structural vulnerability of Web3 projects that are overly reliant on a centralized platform.

QWhat are the five potential survival paths outlined for an InfoFi project like Kaito after the policy change?

AThe five paths are: 1. Complete shutdown, 2. Transitioning to a bounty-based funding platform, 3. Adopting a Korean-style sponsored blog model, 4. Expanding to other platforms (multi-platform expansion), and 5. Evolving into an MCN-style KOL management system.

QHow does the article describe the fundamental shift in the future model of InfoFi, referred to as 'InfoFi 2.0'?

AInfoFi 2.0 is described as becoming more refined and controllable, shifting from 'permissionless scaling' to 'curated, high-quality collaborations'. It will be smaller, more manageable, and more focused on content quality.

QWhat core challenge does the article identify regarding incentive systems in the InfoFi model?

AThe core challenge is the extreme difficulty in designing a fair incentive and compensation system. Once rewards are introduced, participants inevitably find ways to exploit the system, leading to low-quality content and negative feedback loops that can destroy the platform.

QWhat fundamental question about the value of InfoFi tokens is raised by researcher David in the article?

ADavid questions why investors would buy InfoFi tokens in the future, arguing that their value was previously maintained more by staking for airdrop expectations and belief in a narrative rather than the platform's actual performance, both of which have now lost relevance.

Nội dung Liên quan

Khoản phạt của Futu đã trở thành tin tốt cho Hyperliquid?

Tác giả: Thejaswini M A Biên dịch và tổng hợp: BitpushNews Ngày 22/5/2026, Ủy ban Chứng khoán Trung Quốc (CSRC) công bố đề xuất xử phạt nghiêm khắc các công ty môi giới như Tiger Brokers, Futu Securities và Longbridge Securities vì hoạt động kinh doanh xuyên biên giới trái phép. Động thái này bao gồm phạt tiền lớn, tịch thu lợi nhuận, ngừng hoạt động trong hai năm và chỉ cho phép khách hàng hiện tại bán ra. Tin tức khiến cổ phiếu các công ty này giảm hơn 40%. Việc siết chặt các kênh đầu tư xuyên biên giới hợp pháp có thể khiến dòng vốn tìm kiếm cơ hội toàn cầu chuyển hướng sang các nền tảng như Hyperliquid. Hyperliquid, một giao thức phái sinh phi tập trung, đang thu hút sự chú ý và áp lực từ các sàn giao dịch truyền thống như CME Group và ICE. Họ chỉ trích Hyperliquid là nơi tiềm ẩn rủi ro thao túng thị trường và né tránh lệnh trừng phạt do không yêu cầu xác minh danh tính (KYC), không giới hạn vị thế và thiếu hệ thống giám sát. Tuy nhiên, mối quan tâm chính của họ dường như tập trung vào các hợp đồng dầu thô của Hyperliquid, nơi xử lý khối lượng giao dịch 720 triệu USD vào cuối tuần khi thị trường truyền thống đóng cửa, phá vỡ "độc quyền" về thời gian giao dịch. Mặc dù vậy, Hyperliquid vẫn thể hiện hiệu suất ấn tượng. Với chỉ 11 nhân viên, giao thức tạo ra doanh thu 51 triệu USD trong 30 ngày và xử lý khối lượng giao dịch phái sinh danh nghĩa 2,6 nghìn tỷ USD vào tháng 3. Giao thức sử dụng 97% phí giao dịch để mua lại token HYPE. Gần đây, các hợp đồng tương lai vĩnh viễn Pre-IPO cho Cerebras và SpaceX được ra mắt trên nền tảng Trade.xyz xây dựng trên Hyperliquid đã chứng minh khả năng phát hiện giá chính xác đáng chú ý, vượt trội so với các nền tảng chuyển nhượng cổ phần tư nhân truyền thống. Hyperliquid tiếp cận thị trường Pre-IPO thông qua các hợp đồng phái sinh tổng hợp "phi vật chất", không yêu cầu quyền sở hữu cổ phiếu thực tế, khiến nó khó bị các công ty mục tiêu kiện tụng hoặc các cơ quan quản lý nhắm đến hơn so với các mô hình dựa trên tài sản thực như PreStocks hay Ondo. Tuy nhiên, mô hình không KYC và phi tập trung một phần này cũng đặt ra những lo ngại về rủi ro an ninh quốc gia. Người đồng sáng lập Jeff Yan đã đến Washington để thảo luận với các nhà hoạch định chính sách, cho thấy áp lực quản lý đang gia tăng. Dù vậy, lợi thế cốt lõi của Hyperliquid có lẽ nằm ở khả năng cung cấp khả năng tiếp cận và phát hiện giá liên tục, bất kể thời gian hay địa lý.

marsbit18 phút trước

Khoản phạt của Futu đã trở thành tin tốt cho Hyperliquid?

marsbit18 phút trước

Báo cáo đầu tiên của Mythos công bố: Hàng tỷ thiết bị trên toàn cầu đang 'trần như nhộng', phát hiện 10.000 lỗ hổng chết người trong 30 ngày

Báo cáo đầu tiên của Mythos đã công bố: Chỉ trong 30 ngày, AI Claude Mythos Preview từ Anthropic đã phát hiện hơn 10.000 lỗ hổng nghiêm trọng trên toàn cầu, thậm chí ngăn chặn thành công một vụ lừa đảo chuyển tiền 1,5 triệu USD. Thông qua "Dự án Glasswing", với sự tham gia của khoảng 50 công ty công nghệ và cơ sở hạ tầng quan trọng, mô hình AI này đã quét các dự án mã nguồn mở và hệ thống độc quyền, làm lộ ra hàng nghìn lỗ hổng nguy hiểm, bao gồm cả những lỗi tiềm ẩn hơn 27 năm. Khả năng tự động xây dựng chuỗi khai thác và tỷ lệ dương tính thật cao 90,6% đã gây sốc cho giới an ninh mạng. Tuy nhiên, lượng báo cáo khổng lồ đã tạo ra cuộc khủng hoảng mới: tốc độ sửa lỗi của con người không theo kịp AI. Anthropic đang phát triển bộ công cụ tự động hóa như Claude Security để hỗ trợ vá lỗi, đồng thời hết sức thận trọng trước khi phát hành công khai Mythos vì lo ngại nguy cơ bị lạm dụng. Tương lai hứa hẹn một thế giới phần mềm an toàn hơn, nhưng hiện tại là giai đoạn chuyển đổi đầy thách thức.

marsbit1 giờ trước

Báo cáo đầu tiên của Mythos công bố: Hàng tỷ thiết bị trên toàn cầu đang 'trần như nhộng', phát hiện 10.000 lỗ hổng chết người trong 30 ngày

marsbit1 giờ trước

Cha đẻ của AlphaGo cho AI vào xã hội nhân tạo 23 năm: Ba điểm khó nhất của tác tử thông minh đều ở đây

Giám đốc điều hành DeepMind, cha đẻ AlphaGo Demis Hassabis, đã chọn EVE Online - một trò chơi không gian MMORPG đã vận hành suốt 23 năm - làm "vũ trụ sống" mới để nghiên cứu AI. Hợp tác này nhằm giải quyết ba thách thức lớn nhất của tác nhân AI hiện nay: lập kế hoạch dài hạn (long-horizon planning), trí nhớ (memory) và học tập liên tục (continual learning). Khác với các trò chơi có ván đấu kết thúc như Go hay StarCraft, EVE Online là một vũ trụ duy nhất, tồn tại liên tục, nơi người chơi xây dựng các hệ thống kinh tế, liên minh chính trị và kế hoạch chiến tranch kéo dài hàng năm. Môi trường phức tạp, do chính người chơi định hình này là bài kiểm tra lý tưởng cho các khả năng mà AI cần. Nghiên cứu ban đầu sẽ được thực hiện trong một phiên bản EVE Offline, trên máy chủ cục bộ, đảm bảo môi trường kiểm soát và không ảnh hưởng đến máy chủ chính thức. Lựa chọn này đánh dấu bước tiến trong lộ trình nghiên cứu của DeepMind: từ môi trường quy tắc cố định (Atari, Go) đến thế giới mở, tồn tại lâu dài và tiến hóa tự nhiên như EVE. Động thái này cho thấy xu hướng mới: thay vì tạo ra môi trường tổng hợp, các nhà nghiên cứu đang tìm đến những "xã hội nhân tạo" đã được kiểm chứng độ phức tạp qua thời gian dài để huấn luyện và đánh giá tác nhân AI thông minh hơn.

marsbit1 giờ trước

Cha đẻ của AlphaGo cho AI vào xã hội nhân tạo 23 năm: Ba điểm khó nhất của tác tử thông minh đều ở đây

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 821Xuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Sonic (S) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 1.5kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2025.03.21

Làm thế nào để Mua S

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片