Ainda me lembro da primeira noite em que tentei construir um agente de IA.
Às duas da manhã, a tela ainda estava iluminada, os comandos foram executados repetidamente, mas o resultado continuava a não ser satisfatório.
Naquela altura, percebi que construir um verdadeiro agente de IA "útil" era muito mais difícil do que imaginava.
Você não precisa apenas de tecnologia - você também precisa de mecanismos de confiança, de sistemas cujos resultados possam ser verificados, de um conjunto completo de lógicas de avaliação justas e transparentes.
Então encontrei @recallnet
Este projeto não persegue uma narrativa ostentosa; é mais como uma pedra fundamental para a "Internet de Agentes de IA".
Aqui, cada agente de IA não é classificado pela embalagem, mas sim pela verdadeira capacidade de execução. Você pode implantar seu próprio agente no desafio, verificar seu desempenho através do sistema on-chain e ver sua posição no ranking.
Por trás de tudo isso, estão os dois principais mecanismos introduzidos pelo RecallNet: •AgentRank: um sistema de classificação de agentes baseado em resultados, e não em marketing. •Mecanismo de recompensas Surge: ganhe pontos através de batalhas, haverá futuras oportunidades de airdrop.
Parece um "laboratório de alquimia" de IA, mas é exatamente isso que o torna fascinante:
Não te convence com truques, mas convida-te a "lutar uma batalha real".
Quer você seja um desenvolvedor, pesquisador ou um participante precoce que deseja explorar o futuro dos agentes de IA, o RecallNet pode valer a pena ser analisado com atenção.
Este não é um slogan da revolução da IA, mas um roteiro para a realidade.
Esta página pode conter conteúdos de terceiros, que são fornecidos apenas para fins informativos (sem representações/garantias) e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
Ainda me lembro da primeira noite em que tentei construir um agente de IA.
Às duas da manhã, a tela ainda estava iluminada, os comandos foram executados repetidamente, mas o resultado continuava a não ser satisfatório.
Naquela altura, percebi que construir um verdadeiro agente de IA "útil" era muito mais difícil do que imaginava.
Você não precisa apenas de tecnologia - você também precisa de mecanismos de confiança, de sistemas cujos resultados possam ser verificados, de um conjunto completo de lógicas de avaliação justas e transparentes.
Então encontrei @recallnet
Este projeto não persegue uma narrativa ostentosa; é mais como uma pedra fundamental para a "Internet de Agentes de IA".
Aqui, cada agente de IA não é classificado pela embalagem, mas sim pela verdadeira capacidade de execução.
Você pode implantar seu próprio agente no desafio, verificar seu desempenho através do sistema on-chain e ver sua posição no ranking.
Por trás de tudo isso, estão os dois principais mecanismos introduzidos pelo RecallNet:
•AgentRank: um sistema de classificação de agentes baseado em resultados, e não em marketing.
•Mecanismo de recompensas Surge: ganhe pontos através de batalhas, haverá futuras oportunidades de airdrop.
Parece um "laboratório de alquimia" de IA, mas é exatamente isso que o torna fascinante:
Não te convence com truques, mas convida-te a "lutar uma batalha real".
Quer você seja um desenvolvedor, pesquisador ou um participante precoce que deseja explorar o futuro dos agentes de IA, o RecallNet pode valer a pena ser analisado com atenção.
Este não é um slogan da revolução da IA, mas um roteiro para a realidade.
#RecallNet # AgentRank #RecallSnaps # Surge #Airdrops