Autonomní AI agenti již nejsou jen asistenti, vyvíjejí se na nezávislé rozhodovací činitele na řetězci. Od provádění obchodů po správu pozic v decentralizovaných financích nebo analýzu složitých datových sad, tito AI agenti fungují s minimálním lidským dohledem.

Vzestup těchto rámců "agentní AI" umožňuje novou éru aplikací Web3, kde jsou automatizace, transparentnost a odpovědnost nativními vlastnostmi blockchainu.

Několik nově vznikajících projektů již pionýrsky využívá tyto agentní rámce. Platformy jako Virtuals Protocol umožňují tokenizovaným AI agentům jednat jménem uživatelů, zatímco ekosystémy zaměřené na investice jako AI16Z zkoumají DAOs řízené AI. Agenti zaměření na trh, jako AIxbt, mohou analyzovat obchodní vzory v reálném čase, poskytují akční poznatky bez manuální intervence. Tyto příklady ukazují potenciál decentralizované AI optimalizovat rozhodování napříč financemi, hraním her, vládou a analýzou dat.

Tady OORT přichází do hry. Ekosystém OORT poskytuje lidsky ověřené datové sady prostřednictvím svého DataHub a reinforcement learning z lidské zpětné vazby (RLHF) služeb. Tyto datové sady jsou kritické pro školení AI agentů v reálných podmínkách, zlepšují jak spolehlivost, tak přizpůsobivost. Zajištěním, že se AI agenti učí z přesných, ověřených dat, OORT posiluje základy pro bezpečné a odpovědné autonomní systémy v aplikacích DeAI.

Navíc je infrastruktura OORT navržena tak, aby podporovala širokou škálu pracovních toků AI. Od školení modelů na finančních svíčkových vzorcích po decentralizované úkoly RLHF, které učí agenty preferencím a chování, platforma umožňuje vývojářům a výzkumníkům urychlit inovace, přičemž chování AI zůstává ověřitelné a transparentní. Kombinace agentní AI rámců a robustních, ověřených datových sad vytváří prostředí, kde stroje mohou rozhodovat s důvěrou, přesto zůstávají auditovatelné a sladěné s očekáváními lidí.

Jak pokračuje přijetí agentní AI, tyto systémy budou hrát stále centrálnější roli ve Web3. Mohou autonomně spravovat portfolia, interagovat se smart kontrakty, optimalizovat síťové zdroje nebo dokonce se účastnit správy, přičemž jsou plně odpovědné. S RLHF službami OORT mohou vývojáři jemně ladit agenty, aby reagovali na vyvíjející se tržní podmínky, rozpoznávali trendy a vyhýbali se nástrahám, to vše bez kompromitování bezpečnosti nebo transparentnosti.

Pro ty, kteří se účastní DeAI a rostoucího prostředí Web3, je klíčové pochopit, jak AI agenti fungují, jak jsou sestavena datová sady jako OORT a jak RLHF rafinuje chování. Tyto komponenty dohromady představují nový paradigm: AI, která jedná nezávisle, učí se z kvalitní zpětné vazby od lidí a je plně ověřitelná na-chain.

Agentní AI a ekosystém OORT ukazují, že další generace autonomních on-chain agentů není jen možná, již je zde. Upravováním AI, ověřených dat a decentralizované infrastruktury vstupujeme do budoucnosti, kde inteligentní, spolehliví a odpovědní agenti pohánějí inovace, efektivitu a přijetí napříč DeAI a Web3.

#DeAI #OORT #RLHF #Web3AI #AutonomousAgents $XPL