👉 Resumir el último marco EvoAgentX, así como algunas reflexiones sobre su combinación con Web3. EvoAgentX es el primer marco de código abierto de auto-evolución de agentes de IA desarrollado por un equipo de investigación de la Universidad de Glasgow en el Reino Unido. Una vez implementado el sistema, puede optimizar automáticamente las palabras clave, la estructura del flujo de trabajo y el módulo de memoria según los cambios en el entorno de la tarea, sin necesidad de intervención humana.
Escenarios de aplicación tradicionales：🎗️ En la tarea de análisis de acciones, se puede ajustar dinámicamente la lógica de análisis según las fluctuaciones del mercado. El usuario ingresa una descripción de la tarea en lenguaje natural (como analizar el informe financiero de A-shares para generar un informe visual), el sistema descompone automáticamente la tarea, configura los roles de los agentes inteligentes (recopilación de datos, limpieza, análisis) y construye un flujo de trabajo colaborativo, comprimiendo el proceso de desarrollo tradicional de varios días a 5 minutos.
Oportunidades combinadas con Web3：👏 1️⃣EvoAgentX puede reducir los costos de operación de los agentes de IA en aplicaciones Web3. Por ejemplo, robots de trading que ajustan automáticamente las estrategias en DeFi, o NPCs que se adaptan dinámicamente al comportamiento de los jugadores en GameFi, logrando la distribución de beneficios a través de contratos inteligentes en la cadena.
Con las contradicciones existentes en Web3: 🌟 1️⃣EvoAgentX depende de la potencia de cálculo de grandes modelos (como GPT-4), mientras que la red de cálculo distribuido de Web3 (como DePIN) actualmente tiene una eficiencia muy inferior a plataformas centralizadas como AWS, lo que dificulta el entrenamiento de alta intensidad. 2️⃣Los datos en la cadena son escasos y fragmentados, lo que dificulta satisfacer las necesidades de entrenamiento de IA; la introducción de datos fuera de la cadena puede ir en contra del principio de descentralización.
Conclusión: ¿Qué tipo de IA necesita Web3?🤔
🎉Corto plazo: utilizar EvoAgentX para mejorar la experiencia de los productos Web3 (como servicio al cliente automático, análisis en cadena), retroalimentando el ecosistema con la retención de usuarios. 🎊A largo plazo: explorar comunidades optimizadas por IA en la gobernanza de DAO, donde la dirección de la evolución es impulsada por el consenso de los usuarios, logrando que la tecnología sirva a las personas.
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👉 Resumir el último marco EvoAgentX, así como algunas reflexiones sobre su combinación con Web3. EvoAgentX es el primer marco de código abierto de auto-evolución de agentes de IA desarrollado por un equipo de investigación de la Universidad de Glasgow en el Reino Unido. Una vez implementado el sistema, puede optimizar automáticamente las palabras clave, la estructura del flujo de trabajo y el módulo de memoria según los cambios en el entorno de la tarea, sin necesidad de intervención humana.
Escenarios de aplicación tradicionales：🎗️
En la tarea de análisis de acciones, se puede ajustar dinámicamente la lógica de análisis según las fluctuaciones del mercado. El usuario ingresa una descripción de la tarea en lenguaje natural (como analizar el informe financiero de A-shares para generar un informe visual), el sistema descompone automáticamente la tarea, configura los roles de los agentes inteligentes (recopilación de datos, limpieza, análisis) y construye un flujo de trabajo colaborativo, comprimiendo el proceso de desarrollo tradicional de varios días a 5 minutos.
Oportunidades combinadas con Web3：👏
1️⃣EvoAgentX puede reducir los costos de operación de los agentes de IA en aplicaciones Web3. Por ejemplo, robots de trading que ajustan automáticamente las estrategias en DeFi, o NPCs que se adaptan dinámicamente al comportamiento de los jugadores en GameFi, logrando la distribución de beneficios a través de contratos inteligentes en la cadena.
Con las contradicciones existentes en Web3: 🌟
1️⃣EvoAgentX depende de la potencia de cálculo de grandes modelos (como GPT-4), mientras que la red de cálculo distribuido de Web3 (como DePIN) actualmente tiene una eficiencia muy inferior a plataformas centralizadas como AWS, lo que dificulta el entrenamiento de alta intensidad.
2️⃣Los datos en la cadena son escasos y fragmentados, lo que dificulta satisfacer las necesidades de entrenamiento de IA; la introducción de datos fuera de la cadena puede ir en contra del principio de descentralización.
Conclusión: ¿Qué tipo de IA necesita Web3?🤔
🎉Corto plazo: utilizar EvoAgentX para mejorar la experiencia de los productos Web3 (como servicio al cliente automático, análisis en cadena), retroalimentando el ecosistema con la retención de usuarios.
🎊A largo plazo: explorar comunidades optimizadas por IA en la gobernanza de DAO, donde la dirección de la evolución es impulsada por el consenso de los usuarios, logrando que la tecnología sirva a las personas.