REI-Framework: Verbindung von künstlicher Intelligenz und Blockchain

Einsteiger1/22/2025, 2:52:13 PM
CreatorBid ist eine Plattform im Base-Netzwerk, die die Bereitstellung von KI-Agenten vereinfacht und es Benutzern ermöglicht, Agenten schnell zu starten und zu tokenisieren, wobei eine Transaktionsgebühr von 2% die Nachhaltigkeit sicherstellt. Die Zusammenarbeit mit Olas verbessert die Kollaborationsfähigkeiten der Agenten und die funktionale Erweiterung.

Weiterleiten des Originaltitels: Ein illustrierter Leitfaden für das Rei-Netzwerk: Ein einfaches und klares Verständnis der nahtlosen Integration von KI-Agenten und Blockchain

Die Entwicklung des Rei-Frameworks wurde entwickelt, um die Kommunikationslücke zwischen KI und Blockchain zu überbrücken.

Bei der Erstellung von KI-Agenten besteht eine zentrale Herausforderung darin, sie in die Lage zu versetzen, flexibel zu lernen, zu iterieren und zu wachsen, während die Konsistenz ihrer Ergebnisse gewährleistet wird. Rei bietet einen Rahmen für den Austausch von strukturierten Daten zwischen KI und Blockchain und ermöglicht es KI-Agenten, eine Reihe von Erfahrungen und Wissen zu erlernen, zu optimieren und aufrechtzuerhalten.

Das Auftauchen dieses Rahmens ermöglicht die Entwicklung von KI-Systemen mit den folgenden Fähigkeiten:

  • Verständnis von Kontext und Mustern zur Generierung wertvoller Erkenntnisse
  • Erkenntnisse in handlungsfähige Schritte umwandeln und von der Transparenz und Zuverlässigkeit der Blockchain profitieren

Herausforderungen

Künstliche Intelligenz und Blockchain weisen wesentliche Unterschiede in ihren Kernattributen auf, was zahlreiche Herausforderungen für ihre Kompatibilität schafft:

  1. Deterministisches Rechnen in der Blockchain: Jede Operation in der Blockchain muss konsistente Ergebnisse über alle Knoten hinweg liefern, um sicherzustellen:
    1. Konsens: Alle Knoten müssen sich auf den Inhalt eines neuen Blocks einigen, um die Validierung abzuschließen.
    2. Zustandsvalidierung: Der Zustand der Blockchain muss immer nachverfolgbar und überprüfbar sein. Neue Knoten sollten schnell mit dem Zustand synchronisiert werden, der konsistent mit anderen Knoten ist.
    3. Intelligente Vertragsausführung: Alle Knoten müssen unter denselben Eingangsbedingungen konsistente Ausgaben generieren.
  2. Probabilistisches Computing in der KI: KI-Systeme produzieren oft probabilistische Ausgaben, was bedeutet, dass bei jedem Durchlauf unterschiedliche Ergebnisse auftreten können. Diese Eigenschaft resultiert aus:
    1. Kontextabhängigkeit: Die Leistung der künstlichen Intelligenz hängt vom Eingabekontext ab, wie zum Beispiel von den Trainingsdaten, den Modellparametern und den zeitlichen/umweltbedingten Bedingungen.
    2. Ressourcenintensität: KI-Berechnungen erfordern leistungsstarke Hardware, einschließlich komplexer Matrixoperationen und erheblichem Speicherbedarf.

Diese Unterschiede führen zu den folgenden Kompatibilitätsproblemen:

  • Konflikt zwischen probabilistischen und deterministischen Daten:
    • Wie können die probabilistischen Ausgaben von KI in die deterministischen Ergebnisse umgewandelt werden, die von der Blockchain benötigt werden?
    • Wann und wo sollte diese Transformation stattfinden?
    • Wie können wir den Wert der probabilistischen Analyse erhalten, während wir Determinismus sicherstellen?
  • Gasgebühren: Die hohen Berechnungsanforderungen von KI-Modellen können zu unbezahlbaren Gasgebühren führen, was ihre Nutzung auf der Blockchain einschränkt.
  • Speicherbeschränkungen: Blockchain-Umgebungen verfügen über begrenzten Speicher, der möglicherweise nicht den Speicheranforderungen von KI-Modellen entspricht.
  • Ausführungszeit: Blockchain-Blockzeiten begrenzen die Ausführungsgeschwindigkeiten von KI-Modellen und können die Leistung beeinträchtigen.
  • Datenstrukturintegration: KI-Modelle verwenden komplexe Datenstrukturen, die schwer direkt in das Speichermodell der Blockchain integriert werden können.
  • Oracle-Problem (Verifizierungsanforderungen): Die Blockchain ist auf Oracles angewiesen, um externe Daten abzurufen, aber die Validierung der Genauigkeit von KI-Berechnungen bleibt eine Herausforderung, insbesondere wenn KI-Systeme einen reichen Kontext und eine geringe Latenz erfordern, was im Konflikt mit den Eigenschaften der Blockchain steht.

Originalbild vonfrancesco, zusammengestellt von DeepChao TechFlow

Wie können KI-Agenten nahtlos in die Blockchain integriert werden?

Bild ursprünglich von francesco, zusammengestellt von Deep Tide TechFlow

Rei bietet eine neue Lösung, die die Stärken von KI und Blockchain kombiniert.

Bild ursprünglich vonfrancesco, zusammengestellt von Deep Tide TechFlow

Anstatt die Integration von KI und Blockchain - zwei grundlegend unterschiedlichen Systemen - zu erzwingen, fungiert Rei als "universal translator", der eine reibungslose Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den beiden durch eine Übersetzungsschicht ermöglicht.

Bild ursprünglich von francesco, zusammengestellt von Deep Tide TechFlow

Die Kernziele von Rei umfassen:

  • Ermöglichen von unabhängigem Denken und Lernen von AI-Agenten
  • Die Erkenntnisse der Agenten in präzise und überprüfbare Blockchain-Aktionen umwandeln

Bild ursprünglich von francesco, zusammengestellt von Deep Tide TechFlow

Die erste Anwendung dieses Frameworks ist Unit00x0 (Rei_00 - $REI), das als quantitativer Analyst ausgebildet wurde.

Die kognitive Architektur von Rei besteht aus den folgenden vier Schichten:

  1. Denkschicht: Verantwortlich für die Verarbeitung und Sammlung von Rohdaten wie Diagrammdaten, Transaktionshistorie und Benutzerverhalten sowie die Identifizierung möglicher Muster.
  2. Reasoning Layer: Fügt den entdeckten Mustern kontextbezogene Informationen hinzu, wie z.B. Datum, Uhrzeit, historische Trends und Marktkonditionen, um die Daten dimensionaler zu gestalten.
  3. Entscheidungsebene: Entwickelt spezifische Aktionspläne auf der Grundlage der kontextbezogenen Informationen, die von der Denkebene bereitgestellt werden.
  4. Aktionsschicht: Wandelt Entscheidungen in deterministische Aktionen um, die auf der Blockchain ausgeführt werden können.

Das Rei-Framework basiert auf den folgenden drei Kernpfeilern:

Bild ursprünglich vonfrancesco, zusammengestellt von Deep Tide TechFlow

  1. Oracle (Oracle, ähnlich wie neuronale Pfade): Wandelt die vielfältigen Ausgaben von KI in vereinheitlichte Ergebnisse um und protokolliert sie auf der Blockchain.
  2. ERC-Datenstandard (ERC-Datenstandard): Erweitert die Speichermöglichkeiten der Blockchain und unterstützt die Speicherung komplexer Musterdaten, während die kontextbezogenen Informationen, die von den Denk- und Begründungsebenen erzeugt werden, erhalten bleiben, und ermöglicht die Umwandlung von probabilistischen Daten in deterministische Ausführung.
  3. Memory System (Memory System): Ermöglicht es Rei, im Laufe der Zeit Erfahrungen zu sammeln und frühere Ausgaben und Lernergebnisse jederzeit abzurufen.

Hier sind die spezifischen Auswirkungen dieser Interaktionen:

Bild ursprünglich vonfrancesco, zusammengestellt von Deep Tide TechFlow

  • Die Oracle Bridge ist dafür verantwortlich, Datenmuster zu identifizieren
  • ERCData wird verwendet, um diese Muster zu speichern
  • Das Memory System behält kontextbezogene Informationen, um die Muster besser zu verstehen
  • Smart Contracts können auf dieses gesammelte Wissen zugreifen und entsprechend handeln.

Mit dieser Architektur können Rei-Agenten nun eine eingehende Analyse von Tokens durchführen, indem sie sie kombinieren.On-Chain-Daten, Preisschwankungen, soziale Stimmung, und andere multidimensionale Informationen.

Noch wichtiger ist, dass Rei nicht nur Daten analysieren kann, sondern auch ein tieferes Verständnis aufbauen kann. Dies ist auf die Fähigkeit zurückzuführen, ihre Erfahrungen und Erkenntnisse direkt auf der Blockchain zu speichern, so dass diese Informationen Teil ihres Wissenssystems sind und für die Abrufung und kontinuierliche Optimierung von Entscheidungsfindung und Gesamterfahrung verfügbar sind.

Reis Datenquellen umfassen die Plotly- und Matplotlib-Bibliotheken (für Diagrammplotting), Coingecko, Defillama, On-Chain-Daten und soziale Stimmungsdaten von Twitter. Durch die Nutzung dieser vielfältigen Datenquellen bietet Rei umfassende On-Chain-Analysen und Marktinformationen.

Mit dem Update auf Quant V2, Rei unterstützt jetzt folgende Arten der Analyse:

  1. Projektanalyse: Neue quantitative Kennzahlen und Stimmungsdaten wurden zur ursprünglichen Funktionalität hinzugefügt. Die Analyse umfasst Candlestick-Charts, Engagement-Charts, Inhaberverteilung und PnL (Profit and Loss) Status. (Relevante Beispiele)
  2. Ein- und Ausflussanalyse: Durch Überwachung des Preises und des Transaktionsvolumens beliebter Token on-chain kann Rei diese Daten mit den Kapitalzuflüssen und -abflüssen vergleichen und Benutzern helfen, potenzielle Markttrends zu identifizieren.Relevante Beispiele)
  3. Engagement-Analyse: Bewertet das Gesamtengagement eines Projekts, vergleicht Echtzeitdaten mit Daten von 24 Stunden zuvor sowie relative Preisänderungen. Diese Funktion zeigt die Korrelation zwischen aktuellen Informationen und der Benutzer-Engagement-Performance auf. (Relevante Beispiele)
  4. Top-Kategorien-Analyse: Analysiert die niedrigsten Handelsvolumina und die höchsten Handelszahlen innerhalb einer einzigen Kategorie und hebt die Leistung des Projekts in seiner jeweiligen Kategorie hervor.
  5. Das erste Diagramm zeigt Handelsvolumina unten und Handelsnummern oben; eine weitere Analyse einer spezifischen Kategorie zeigt die metrischen Veränderungen eines einzelnen Projekts im Vergleich zu anderen in derselben Kategorie.Relevante Beispiele)

Zusätzlich, ab Januar 2025,Rei unterstützt die Funktion zum Kauf und Verkauf von Tokens auf der ChainSie ist mit einer Smart Contract Wallet ausgestattet, die auf dem ERC-4337-Standard basiert und Transaktionen bequemer und sicherer macht.

(Hinweis von Deep Tide TechFlow: ERC-4337 ist ein Ethereum-Verbesserungsvorschlag zur Unterstützung der Kontenabstraktion mit dem Ziel, die Benutzererfahrung zu verbessern.)

Reis Smart Contract ermöglicht es, Operationen durch Benutzersignatur-Autorisierung an sie zu delegieren, was Rei in die Lage versetzt, ihr Portfolio autonom zu verwalten.

Hier sind Reis Wallet-Adressen:

Anwendungsfälle: Vielseitigkeit des Rei Frameworks

Bild ursprünglich von francesco, zusammengestellt von Deep Tide TechFlow

Das Rei-Framework ist nicht auf den Finanzsektor beschränkt und kann in den folgenden breiten Szenarien angewendet werden:

  • Benutzerinteraktion mit Agenten: Unterstützt die Erstellung von Inhalten
  • Marktanalyse: Lieferkettenmanagement und Logistik
  • Aufbau adaptiver Systeme: Governance-Szenarien
  • Risikobewertung: Im Gesundheitswesen bewertet Rei potenzielle Risiken durch kontextuelle Analyse

Zukünftige Entwicklung von Rei

Willkommen in der offiziellen Community von Deep Tide TechFlow

Telegram-Abonnementgruppe: https://t.me/TechFlowDaily

Offizieller Twitter-Account: https://x.com/TechFlowPost

Offizieller englischer Twitter-Account: https://x.com/DeFlow_Intern

Haftungsausschluss:

  1. Dieser Artikel wurde von [ reproduziertTechFlow)]. Den Originaltitel weiterleiten: Ein illustrierter Leitfaden für das Rei-Netzwerk: Ein einfaches und klares Verständnis der nahtlosen Integration von KI-Agenten und Blockchain. Das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor [francis]. Wenn Sie Einwände gegen den Nachdruck haben, wenden Sie sich bitte an Gate LearnDas Team wird es so bald wie möglich entsprechend den relevanten Verfahren bearbeiten.
  2. Haftungsausschluss: Die in diesem Artikel geäußerten Ansichten und Meinungen stellen nur die persönlichen Ansichten des Autors dar und stellen keine Anlageberatung dar.
  3. Andere Sprachversionen des Artikels werden vom Gate Learn-Team übersetzt. Sofern nicht anders angegeben, darf der übersetzte Artikel nicht kopiert, verteilt oder plagiiert werden.

REI-Framework: Verbindung von künstlicher Intelligenz und Blockchain

Einsteiger1/22/2025, 2:52:13 PM
CreatorBid ist eine Plattform im Base-Netzwerk, die die Bereitstellung von KI-Agenten vereinfacht und es Benutzern ermöglicht, Agenten schnell zu starten und zu tokenisieren, wobei eine Transaktionsgebühr von 2% die Nachhaltigkeit sicherstellt. Die Zusammenarbeit mit Olas verbessert die Kollaborationsfähigkeiten der Agenten und die funktionale Erweiterung.

Weiterleiten des Originaltitels: Ein illustrierter Leitfaden für das Rei-Netzwerk: Ein einfaches und klares Verständnis der nahtlosen Integration von KI-Agenten und Blockchain

Die Entwicklung des Rei-Frameworks wurde entwickelt, um die Kommunikationslücke zwischen KI und Blockchain zu überbrücken.

Bei der Erstellung von KI-Agenten besteht eine zentrale Herausforderung darin, sie in die Lage zu versetzen, flexibel zu lernen, zu iterieren und zu wachsen, während die Konsistenz ihrer Ergebnisse gewährleistet wird. Rei bietet einen Rahmen für den Austausch von strukturierten Daten zwischen KI und Blockchain und ermöglicht es KI-Agenten, eine Reihe von Erfahrungen und Wissen zu erlernen, zu optimieren und aufrechtzuerhalten.

Das Auftauchen dieses Rahmens ermöglicht die Entwicklung von KI-Systemen mit den folgenden Fähigkeiten:

  • Verständnis von Kontext und Mustern zur Generierung wertvoller Erkenntnisse
  • Erkenntnisse in handlungsfähige Schritte umwandeln und von der Transparenz und Zuverlässigkeit der Blockchain profitieren

Herausforderungen

Künstliche Intelligenz und Blockchain weisen wesentliche Unterschiede in ihren Kernattributen auf, was zahlreiche Herausforderungen für ihre Kompatibilität schafft:

  1. Deterministisches Rechnen in der Blockchain: Jede Operation in der Blockchain muss konsistente Ergebnisse über alle Knoten hinweg liefern, um sicherzustellen:
    1. Konsens: Alle Knoten müssen sich auf den Inhalt eines neuen Blocks einigen, um die Validierung abzuschließen.
    2. Zustandsvalidierung: Der Zustand der Blockchain muss immer nachverfolgbar und überprüfbar sein. Neue Knoten sollten schnell mit dem Zustand synchronisiert werden, der konsistent mit anderen Knoten ist.
    3. Intelligente Vertragsausführung: Alle Knoten müssen unter denselben Eingangsbedingungen konsistente Ausgaben generieren.
  2. Probabilistisches Computing in der KI: KI-Systeme produzieren oft probabilistische Ausgaben, was bedeutet, dass bei jedem Durchlauf unterschiedliche Ergebnisse auftreten können. Diese Eigenschaft resultiert aus:
    1. Kontextabhängigkeit: Die Leistung der künstlichen Intelligenz hängt vom Eingabekontext ab, wie zum Beispiel von den Trainingsdaten, den Modellparametern und den zeitlichen/umweltbedingten Bedingungen.
    2. Ressourcenintensität: KI-Berechnungen erfordern leistungsstarke Hardware, einschließlich komplexer Matrixoperationen und erheblichem Speicherbedarf.

Diese Unterschiede führen zu den folgenden Kompatibilitätsproblemen:

  • Konflikt zwischen probabilistischen und deterministischen Daten:
    • Wie können die probabilistischen Ausgaben von KI in die deterministischen Ergebnisse umgewandelt werden, die von der Blockchain benötigt werden?
    • Wann und wo sollte diese Transformation stattfinden?
    • Wie können wir den Wert der probabilistischen Analyse erhalten, während wir Determinismus sicherstellen?
  • Gasgebühren: Die hohen Berechnungsanforderungen von KI-Modellen können zu unbezahlbaren Gasgebühren führen, was ihre Nutzung auf der Blockchain einschränkt.
  • Speicherbeschränkungen: Blockchain-Umgebungen verfügen über begrenzten Speicher, der möglicherweise nicht den Speicheranforderungen von KI-Modellen entspricht.
  • Ausführungszeit: Blockchain-Blockzeiten begrenzen die Ausführungsgeschwindigkeiten von KI-Modellen und können die Leistung beeinträchtigen.
  • Datenstrukturintegration: KI-Modelle verwenden komplexe Datenstrukturen, die schwer direkt in das Speichermodell der Blockchain integriert werden können.
  • Oracle-Problem (Verifizierungsanforderungen): Die Blockchain ist auf Oracles angewiesen, um externe Daten abzurufen, aber die Validierung der Genauigkeit von KI-Berechnungen bleibt eine Herausforderung, insbesondere wenn KI-Systeme einen reichen Kontext und eine geringe Latenz erfordern, was im Konflikt mit den Eigenschaften der Blockchain steht.

Originalbild vonfrancesco, zusammengestellt von DeepChao TechFlow

Wie können KI-Agenten nahtlos in die Blockchain integriert werden?

Bild ursprünglich von francesco, zusammengestellt von Deep Tide TechFlow

Rei bietet eine neue Lösung, die die Stärken von KI und Blockchain kombiniert.

Bild ursprünglich vonfrancesco, zusammengestellt von Deep Tide TechFlow

Anstatt die Integration von KI und Blockchain - zwei grundlegend unterschiedlichen Systemen - zu erzwingen, fungiert Rei als "universal translator", der eine reibungslose Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den beiden durch eine Übersetzungsschicht ermöglicht.

Bild ursprünglich von francesco, zusammengestellt von Deep Tide TechFlow

Die Kernziele von Rei umfassen:

  • Ermöglichen von unabhängigem Denken und Lernen von AI-Agenten
  • Die Erkenntnisse der Agenten in präzise und überprüfbare Blockchain-Aktionen umwandeln

Bild ursprünglich von francesco, zusammengestellt von Deep Tide TechFlow

Die erste Anwendung dieses Frameworks ist Unit00x0 (Rei_00 - $REI), das als quantitativer Analyst ausgebildet wurde.

Die kognitive Architektur von Rei besteht aus den folgenden vier Schichten:

  1. Denkschicht: Verantwortlich für die Verarbeitung und Sammlung von Rohdaten wie Diagrammdaten, Transaktionshistorie und Benutzerverhalten sowie die Identifizierung möglicher Muster.
  2. Reasoning Layer: Fügt den entdeckten Mustern kontextbezogene Informationen hinzu, wie z.B. Datum, Uhrzeit, historische Trends und Marktkonditionen, um die Daten dimensionaler zu gestalten.
  3. Entscheidungsebene: Entwickelt spezifische Aktionspläne auf der Grundlage der kontextbezogenen Informationen, die von der Denkebene bereitgestellt werden.
  4. Aktionsschicht: Wandelt Entscheidungen in deterministische Aktionen um, die auf der Blockchain ausgeführt werden können.

Das Rei-Framework basiert auf den folgenden drei Kernpfeilern:

Bild ursprünglich vonfrancesco, zusammengestellt von Deep Tide TechFlow

  1. Oracle (Oracle, ähnlich wie neuronale Pfade): Wandelt die vielfältigen Ausgaben von KI in vereinheitlichte Ergebnisse um und protokolliert sie auf der Blockchain.
  2. ERC-Datenstandard (ERC-Datenstandard): Erweitert die Speichermöglichkeiten der Blockchain und unterstützt die Speicherung komplexer Musterdaten, während die kontextbezogenen Informationen, die von den Denk- und Begründungsebenen erzeugt werden, erhalten bleiben, und ermöglicht die Umwandlung von probabilistischen Daten in deterministische Ausführung.
  3. Memory System (Memory System): Ermöglicht es Rei, im Laufe der Zeit Erfahrungen zu sammeln und frühere Ausgaben und Lernergebnisse jederzeit abzurufen.

Hier sind die spezifischen Auswirkungen dieser Interaktionen:

Bild ursprünglich vonfrancesco, zusammengestellt von Deep Tide TechFlow

  • Die Oracle Bridge ist dafür verantwortlich, Datenmuster zu identifizieren
  • ERCData wird verwendet, um diese Muster zu speichern
  • Das Memory System behält kontextbezogene Informationen, um die Muster besser zu verstehen
  • Smart Contracts können auf dieses gesammelte Wissen zugreifen und entsprechend handeln.

Mit dieser Architektur können Rei-Agenten nun eine eingehende Analyse von Tokens durchführen, indem sie sie kombinieren.On-Chain-Daten, Preisschwankungen, soziale Stimmung, und andere multidimensionale Informationen.

Noch wichtiger ist, dass Rei nicht nur Daten analysieren kann, sondern auch ein tieferes Verständnis aufbauen kann. Dies ist auf die Fähigkeit zurückzuführen, ihre Erfahrungen und Erkenntnisse direkt auf der Blockchain zu speichern, so dass diese Informationen Teil ihres Wissenssystems sind und für die Abrufung und kontinuierliche Optimierung von Entscheidungsfindung und Gesamterfahrung verfügbar sind.

Reis Datenquellen umfassen die Plotly- und Matplotlib-Bibliotheken (für Diagrammplotting), Coingecko, Defillama, On-Chain-Daten und soziale Stimmungsdaten von Twitter. Durch die Nutzung dieser vielfältigen Datenquellen bietet Rei umfassende On-Chain-Analysen und Marktinformationen.

Mit dem Update auf Quant V2, Rei unterstützt jetzt folgende Arten der Analyse:

  1. Projektanalyse: Neue quantitative Kennzahlen und Stimmungsdaten wurden zur ursprünglichen Funktionalität hinzugefügt. Die Analyse umfasst Candlestick-Charts, Engagement-Charts, Inhaberverteilung und PnL (Profit and Loss) Status. (Relevante Beispiele)
  2. Ein- und Ausflussanalyse: Durch Überwachung des Preises und des Transaktionsvolumens beliebter Token on-chain kann Rei diese Daten mit den Kapitalzuflüssen und -abflüssen vergleichen und Benutzern helfen, potenzielle Markttrends zu identifizieren.Relevante Beispiele)
  3. Engagement-Analyse: Bewertet das Gesamtengagement eines Projekts, vergleicht Echtzeitdaten mit Daten von 24 Stunden zuvor sowie relative Preisänderungen. Diese Funktion zeigt die Korrelation zwischen aktuellen Informationen und der Benutzer-Engagement-Performance auf. (Relevante Beispiele)
  4. Top-Kategorien-Analyse: Analysiert die niedrigsten Handelsvolumina und die höchsten Handelszahlen innerhalb einer einzigen Kategorie und hebt die Leistung des Projekts in seiner jeweiligen Kategorie hervor.
  5. Das erste Diagramm zeigt Handelsvolumina unten und Handelsnummern oben; eine weitere Analyse einer spezifischen Kategorie zeigt die metrischen Veränderungen eines einzelnen Projekts im Vergleich zu anderen in derselben Kategorie.Relevante Beispiele)

Zusätzlich, ab Januar 2025,Rei unterstützt die Funktion zum Kauf und Verkauf von Tokens auf der ChainSie ist mit einer Smart Contract Wallet ausgestattet, die auf dem ERC-4337-Standard basiert und Transaktionen bequemer und sicherer macht.

(Hinweis von Deep Tide TechFlow: ERC-4337 ist ein Ethereum-Verbesserungsvorschlag zur Unterstützung der Kontenabstraktion mit dem Ziel, die Benutzererfahrung zu verbessern.)

Reis Smart Contract ermöglicht es, Operationen durch Benutzersignatur-Autorisierung an sie zu delegieren, was Rei in die Lage versetzt, ihr Portfolio autonom zu verwalten.

Hier sind Reis Wallet-Adressen:

Anwendungsfälle: Vielseitigkeit des Rei Frameworks

Bild ursprünglich von francesco, zusammengestellt von Deep Tide TechFlow

Das Rei-Framework ist nicht auf den Finanzsektor beschränkt und kann in den folgenden breiten Szenarien angewendet werden:

  • Benutzerinteraktion mit Agenten: Unterstützt die Erstellung von Inhalten
  • Marktanalyse: Lieferkettenmanagement und Logistik
  • Aufbau adaptiver Systeme: Governance-Szenarien
  • Risikobewertung: Im Gesundheitswesen bewertet Rei potenzielle Risiken durch kontextuelle Analyse

Zukünftige Entwicklung von Rei

Willkommen in der offiziellen Community von Deep Tide TechFlow

Telegram-Abonnementgruppe: https://t.me/TechFlowDaily

Offizieller Twitter-Account: https://x.com/TechFlowPost

Offizieller englischer Twitter-Account: https://x.com/DeFlow_Intern

Haftungsausschluss:

  1. Dieser Artikel wurde von [ reproduziertTechFlow)]. Den Originaltitel weiterleiten: Ein illustrierter Leitfaden für das Rei-Netzwerk: Ein einfaches und klares Verständnis der nahtlosen Integration von KI-Agenten und Blockchain. Das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor [francis]. Wenn Sie Einwände gegen den Nachdruck haben, wenden Sie sich bitte an Gate LearnDas Team wird es so bald wie möglich entsprechend den relevanten Verfahren bearbeiten.
  2. Haftungsausschluss: Die in diesem Artikel geäußerten Ansichten und Meinungen stellen nur die persönlichen Ansichten des Autors dar und stellen keine Anlageberatung dar.
  3. Andere Sprachversionen des Artikels werden vom Gate Learn-Team übersetzt. Sofern nicht anders angegeben, darf der übersetzte Artikel nicht kopiert, verteilt oder plagiiert werden.
Jetzt anfangen
Registrieren Sie sich und erhalten Sie einen
100
-Euro-Gutschein!