Como uma empresa de tecnologia que combina profundamente blockchain e tecnologia de inteligência artificial, a Fetch.AI visa construir uma economia inteligente descentralizada e atingir metas distribuídas combinando tecnologias de inteligência artificial, blockchain e Internet das Coisas. O objetivo da empresa é fornecer às empresas e consumidores uma forma totalmente nova de interagir economicamente, permitindo transações mais eficientes, seguras e inteligentes.
Graças à arquitetura altamente inteligente e aberta do blockchain AI+, o Fetch.AI possui uma ampla gama de cenários de aplicação, incluindo logística, cadeia de suprimentos, finanças, energia, assistência médica e outros campos. A arquitetura técnica do Fetch.AI inclui principalmente duas partes: a cadeia principal Fetch.AI e o agente inteligente Fetch.AI. A cadeia principal Fetch.AI é um ledger distribuído baseado na tecnologia blockchain, que é usado para registrar transações e contratos inteligentes e garantir a segurança e a confiabilidade das transações. O agente inteligente Fetch.AI é um contrato inteligente com recursos de inteligência artificial que podem executar tarefas de forma autônoma, coordenar recursos e interagir com outros agentes inteligentes para obter interações econômicas automatizadas, inteligentes e descentralizadas.
Este artigo não faz muitas declarações sobre a cadeia principal. Vamos nos concentrar no desmantelamento da arquitetura de agente autônomo (AEA) e dos mecanismos de aprendizado em grupo (Colearn) para mostrar como a IA participa da operação do sistema blockchain e do processo de aplicação de dados entre .
Permitir que os nós da rede gerenciem a si mesmos: Arquitetura de Agente Econômico Autônomo (AEA)
Na rede Fetch.ai, indivíduos ou empresas com dados são representados por seus agentes, que entram em contato com os agentes de indivíduos ou empresas que buscam dados. A agência opera no Open Economic Framework (OEF). Isso funciona como um mecanismo de pesquisa e descoberta em que os agentes que representam as fontes de dados podem anunciar os dados aos quais têm acesso. Da mesma forma, pessoas físicas ou jurídicas que buscam dados podem utilizar a OEF para buscar agentes com acesso aos dados em questão.
A arquitetura AEA da Fetch.AI é uma arquitetura de agente inteligente distribuída, que é usada para construir uma rede de agente inteligente autônoma e colaborativa. AEA significa Agente Econômico Autônomo, **sua ideia central é combinar inteligência artificial e tecnologia blockchain para construir uma economia inteligente descentralizada e realizar uma economia inteligente, autônoma e descentralizada interagir. **
Os principais componentes da arquitetura AEA incluem principalmente os quatro módulos a seguir:
**Agente AEA (Agente): **O agente AEA é um agente inteligente programável e autônomo com capacidade de tomada de decisão autônoma, colaboração autônoma e aprendizado autônomo. É o componente principal do AEA e representa uma entidade independente com a capacidade para tomar decisões independentes e agir. Cada agente da AEA tem seu próprio endereço de carteira, identidade e contrato inteligente e pode interagir e cooperar com outros agentes.
**Comunicação AEA (Conexão): **Comunicação AEA é um protocolo de comunicação ponto a ponto baseado na tecnologia blockchain, que é usado para realizar a transmissão de informações e interação entre agentes. A comunicação AEA pode garantir a segurança e a confiabilidade da interação. O AEA do Fetch.AI oferece suporte a vários métodos de conexão, incluindo conexões WebSocket e HTTP.
**Habilidade AEA (Habilidade): **Habilidade AEA é um módulo conectável usado para expandir as funções e capacidades dos agentes AEA. Cada habilidade consiste em um contrato inteligente e um pacote Python para implementar funções específicas do agente, como processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina, tomada de decisão etc. As habilidades podem conter vários protocolos e modelos para que os agentes possam entender e responder às solicitações de outros agentes.
**Protocolo AEA (Protocolo): **O protocolo AEA é um mecanismo de colaboração para colaboração e interação entre agentes. O protocolo AEA define o formato da mensagem, o fluxo do protocolo e as regras de interação entre os agentes, de forma a realizar o trabalho cooperativo entre os agentes. Protocolos são as regras e diretrizes para comunicação entre agentes. Os protocolos definem como os agentes devem trocar informações, responder a solicitações e lidar com erros. O AEA do Fetch.AI suporta vários protocolos, incluindo o próprio Agent Communication Language (ACL) do Fetch.AI e o protocolo HTTP.
Imagine que uma empresa esteja procurando dados para treinar um modelo preditivo. Quando o agente de uma empresa se conecta a um agente que representa uma fonte de dados, ele solicita informações sobre os termos comerciais. Um agente trabalhando em nome do provedor de dados oferecerá os termos nos quais está disposto a vender os dados. Um agente que vende acesso a dados pode buscar o preço mais alto possível, enquanto um agente que compra acesso a dados deseja pagar o preço mais baixo possível. Mas a agência que vende os dados sabe que, se cobrar demais, perderá o negócio. Isso ocorre porque os proxies que buscam dados não aceitarão os termos e, em vez disso, tentarão comprar dados de outra fonte na web. Se o agente de compra considerar os termos aceitáveis, ele pagará ao agente de vendas o preço acordado por meio de uma transação no registro Fetch.ai. Após receber o pagamento, o agente que vende os dados enviará os dados criptografados pela rede Fetch.ai.
Além da configuração inicial, todo o processo é totalmente automatizado e executado por agentes Fetch.ai. Isso significa que os funcionários da empresa podem trabalhar sem interrupção, enquanto os modelos preditivos podem acumular dados anônimos relevantes. Ao ter acesso aos dados, as empresas que compram informações podem treinar seus modelos com mais eficiência, que podem ser usados para fazer previsões mais precisas. Essas previsões podem ser usadas em qualquer setor.
O núcleo de tornar os nós inteligentes: módulo de habilidade AEA e mecanismo de aprendizagem em grupo (Colearn)
Entre os quatro módulos acima, o mais importante é o módulo de habilidade AEA, que é o módulo chave para tornar os nós inteligentes. A habilidade AEA é um módulo conectável usado para realizar a função de aprendizagem autônoma em grupo dos agentes. Cada habilidade de aprendizado inclui um contrato inteligente e um pacote Python para implementar diferentes tipos de tarefas de aprendizado, como aprendizado por reforço, aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, etc. Quando um agente precisa aprender, ele pode escolher as habilidades de aprendizado adequadas para si e salvar os resultados do aprendizado em seu próprio estado. Os agentes podem ajustar comportamentos e estratégias de forma autônoma com base nos resultados do aprendizado, permitindo interações econômicas mais inteligentes, eficientes e sustentáveis.
O princípio de aprendizado coletivo do Fetch.AI inclui as seguintes etapas:
Compartilhamento de dados: diferentes agentes coletam seus próprios dados e os carregam em um banco de dados compartilhado na rede blockchain. Esses dados podem ser dados do sensor, dados de texto, dados de imagem, etc. Todos os agentes participantes do aprendizado coletivo podem acessar os dados no banco de dados compartilhado e usar esses dados para treinamento.
Treinamento de modelo: o agente usa dados do banco de dados compartilhado para treinamento de modelo. Os modelos podem ser modelos de aprendizado de máquina, modelos de aprendizado profundo ou outros tipos de algoritmos. Os agentes podem ser treinados usando diferentes modelos para aprender diferentes tarefas ou problemas.
Seleção do modelo: Após a conclusão do treinamento do modelo, o agente carrega seu modelo na rede blockchain. Todos os agentes participantes da aprendizagem coletiva podem acessar esses modelos e escolher aquele que mais se adequa às suas necessidades. O processo de seleção pode ser baseado em fatores como desempenho do agente, requisitos de tarefas e restrições de recursos.
Integração de modelo: uma vez que um modelo é selecionado, um agente pode integrá-lo com suas próprias habilidades para realizar melhor suas próprias tarefas. As habilidades podem ser módulos que lidam com tipos específicos de tarefas, como negociação de criptomoedas, gerenciamento de logística, etc. Os agentes podem usar várias habilidades e modelos para processamento de tarefas.
Mecanismo de Recompensa: No processo de aprendizado coletivo, os agentes podem obter recompensas contribuindo com seus próprios dados e modelos. As recompensas podem ser alocadas com base em fatores como desempenho do agente, contribuição e eficiência na utilização de recursos. Mecanismos de recompensa podem encorajar os agentes a participar ativamente do aprendizado coletivo e melhorar o desempenho geral do sistema.
**Suponha que haja dois agentes A e B que precisam cooperar para concluir uma tarefa, como transportar mercadorias. **O Agente A é responsável pelo fornecimento da mercadoria e o Agente B é responsável pelo serviço de transporte. Na interação inicial, tanto o agente A quanto o agente B podem adotar uma estratégia comportamental aleatória para concluir a tarefa, como escolher aleatoriamente uma rota ou modo de transporte.
À medida que a interação avança, o agente A e o agente B podem aprender os dados do histórico de interação aprendendo habilidades e ajustando as estratégias de comportamento de forma autônoma de acordo com os resultados da aprendizagem. Por exemplo, o agente A pode aprender informações como oferta de bens e custos de transporte por meio do aprendizado de habilidades, de modo a escolher de forma independente a estratégia de cooperação ótima de acordo com a demanda atual de bens e preços de mercado. O Agente B também pode aprender informações como a eficiência e o custo das rotas de transporte e métodos de transporte por meio do aprendizado de habilidades, de modo a escolher independentemente a estratégia de transporte ideal de acordo com as condições atuais de tráfego e preços de energia.
À medida que a interação continua e os resultados do aprendizado são continuamente atualizados, o Agente A e o Agente B podem gradualmente otimizar suas próprias estratégias de comportamento para alcançar interações econômicas mais eficientes, inteligentes e sustentáveis. Esse processo de autoaprendizagem pode ser continuamente iterado e otimizado para alcançar melhores benefícios econômicos e valor social.
Deve-se notar que a função de autoaprendizagem exige que o agente tenha poder de computação e recursos de dados suficientes para obter um bom efeito de aprendizado. Portanto, em aplicações práticas, é necessário selecionar as habilidades de aprendizagem adequadas e a alocação de recursos de acordo com a situação real e as necessidades do agente, de modo a obter o melhor efeito de aprendizagem.
O núcleo do Agente Econômico Autônomo (AEA) da Fetch.ai atinge os objetivos de inteligência, autonomia e descentralização em termos de interação econômica. Sua vantagem reside na profunda integração da inteligência artificial e da tecnologia blockchain, e na realização do desenho de agentes econômicos autônomos. Esses agentes AEA podem aprender de forma independente, tomar decisões e interagir livremente em um ambiente descentralizado, melhorando a eficiência e eficiência da interação econômica O grau de inteligência. Além disso, o mecanismo Collearn do Fetch.AI incentiva a participação ativa dos agentes para melhorar o desempenho de todo o sistema, compartilhando dados e modelos.
No entanto, o Fetch.AI também apresenta alguns desafios. Primeiro, sua função de autoaprendizagem requer alto poder de computação e recursos de dados, o que pode limitar sua aplicação em ambientes com recursos limitados. Em segundo lugar, a arquitetura técnica e as funções do Fetch.AI são relativamente complexas, exigindo limites técnicos e custos de aprendizado mais altos, o que pode ter um impacto em sua ampla aplicação.
Resumo
Olhando para o futuro, as perspectivas para o Fetch.AI ainda são promissoras. À medida que a tecnologia continua a se desenvolver, ela pode introduzir mais tecnologias de IA e blockchain para melhorar o desempenho e a eficiência e atender a mais cenários e necessidades de aplicativos. Ao mesmo tempo, como a proteção da privacidade e a segurança dos dados são cada vez mais valorizadas, os recursos de descentralização e segurança do Fetch.AI podem receber mais atenção e aplicação. Apesar de alguns desafios, a inovação e o potencial do Fetch.AI no campo de IA e blockchain ainda merecem nossa atenção e exploração.
referências:
[1] Documentação do desenvolvedor Fetch.AI
[2] Melanie Mitchell: IA 3.0
[3] Alexey Potapov: recursos básicos do Atomese necessários
Isenção de responsabilidade: este artigo é apenas para fins de pesquisa e não constitui nenhum conselho ou recomendação de investimento. O mecanismo de projeto introduzido neste artigo representa apenas a opinião pessoal do autor, e não tem interesse no autor deste artigo ou desta plataforma. Os investimentos em blockchain e moeda digital estão sujeitos a várias incertezas, como risco de mercado extremamente alto, risco de política e risco técnico. O preço dos tokens no mercado secundário flutua violentamente. Os investidores devem tomar decisões cautelosas e assumir riscos de investimento de forma independente. O autor deste artigo ou desta plataforma não é responsável por quaisquer perdas causadas por investidores usando as informações fornecidas neste artigo.
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Interpretação de Fetch.AI: Infraestrutura aberta inteligente baseada em Cosmos
Como uma empresa de tecnologia que combina profundamente blockchain e tecnologia de inteligência artificial, a Fetch.AI visa construir uma economia inteligente descentralizada e atingir metas distribuídas combinando tecnologias de inteligência artificial, blockchain e Internet das Coisas. O objetivo da empresa é fornecer às empresas e consumidores uma forma totalmente nova de interagir economicamente, permitindo transações mais eficientes, seguras e inteligentes.
Graças à arquitetura altamente inteligente e aberta do blockchain AI+, o Fetch.AI possui uma ampla gama de cenários de aplicação, incluindo logística, cadeia de suprimentos, finanças, energia, assistência médica e outros campos. A arquitetura técnica do Fetch.AI inclui principalmente duas partes: a cadeia principal Fetch.AI e o agente inteligente Fetch.AI. A cadeia principal Fetch.AI é um ledger distribuído baseado na tecnologia blockchain, que é usado para registrar transações e contratos inteligentes e garantir a segurança e a confiabilidade das transações. O agente inteligente Fetch.AI é um contrato inteligente com recursos de inteligência artificial que podem executar tarefas de forma autônoma, coordenar recursos e interagir com outros agentes inteligentes para obter interações econômicas automatizadas, inteligentes e descentralizadas.
Este artigo não faz muitas declarações sobre a cadeia principal. Vamos nos concentrar no desmantelamento da arquitetura de agente autônomo (AEA) e dos mecanismos de aprendizado em grupo (Colearn) para mostrar como a IA participa da operação do sistema blockchain e do processo de aplicação de dados entre .
Permitir que os nós da rede gerenciem a si mesmos: Arquitetura de Agente Econômico Autônomo (AEA)
Na rede Fetch.ai, indivíduos ou empresas com dados são representados por seus agentes, que entram em contato com os agentes de indivíduos ou empresas que buscam dados. A agência opera no Open Economic Framework (OEF). Isso funciona como um mecanismo de pesquisa e descoberta em que os agentes que representam as fontes de dados podem anunciar os dados aos quais têm acesso. Da mesma forma, pessoas físicas ou jurídicas que buscam dados podem utilizar a OEF para buscar agentes com acesso aos dados em questão.
A arquitetura AEA da Fetch.AI é uma arquitetura de agente inteligente distribuída, que é usada para construir uma rede de agente inteligente autônoma e colaborativa. AEA significa Agente Econômico Autônomo, **sua ideia central é combinar inteligência artificial e tecnologia blockchain para construir uma economia inteligente descentralizada e realizar uma economia inteligente, autônoma e descentralizada interagir. **
Os principais componentes da arquitetura AEA incluem principalmente os quatro módulos a seguir:
Imagine que uma empresa esteja procurando dados para treinar um modelo preditivo. Quando o agente de uma empresa se conecta a um agente que representa uma fonte de dados, ele solicita informações sobre os termos comerciais. Um agente trabalhando em nome do provedor de dados oferecerá os termos nos quais está disposto a vender os dados. Um agente que vende acesso a dados pode buscar o preço mais alto possível, enquanto um agente que compra acesso a dados deseja pagar o preço mais baixo possível. Mas a agência que vende os dados sabe que, se cobrar demais, perderá o negócio. Isso ocorre porque os proxies que buscam dados não aceitarão os termos e, em vez disso, tentarão comprar dados de outra fonte na web. Se o agente de compra considerar os termos aceitáveis, ele pagará ao agente de vendas o preço acordado por meio de uma transação no registro Fetch.ai. Após receber o pagamento, o agente que vende os dados enviará os dados criptografados pela rede Fetch.ai.
Além da configuração inicial, todo o processo é totalmente automatizado e executado por agentes Fetch.ai. Isso significa que os funcionários da empresa podem trabalhar sem interrupção, enquanto os modelos preditivos podem acumular dados anônimos relevantes. Ao ter acesso aos dados, as empresas que compram informações podem treinar seus modelos com mais eficiência, que podem ser usados para fazer previsões mais precisas. Essas previsões podem ser usadas em qualquer setor.
O núcleo de tornar os nós inteligentes: módulo de habilidade AEA e mecanismo de aprendizagem em grupo (Colearn)
Entre os quatro módulos acima, o mais importante é o módulo de habilidade AEA, que é o módulo chave para tornar os nós inteligentes. A habilidade AEA é um módulo conectável usado para realizar a função de aprendizagem autônoma em grupo dos agentes. Cada habilidade de aprendizado inclui um contrato inteligente e um pacote Python para implementar diferentes tipos de tarefas de aprendizado, como aprendizado por reforço, aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, etc. Quando um agente precisa aprender, ele pode escolher as habilidades de aprendizado adequadas para si e salvar os resultados do aprendizado em seu próprio estado. Os agentes podem ajustar comportamentos e estratégias de forma autônoma com base nos resultados do aprendizado, permitindo interações econômicas mais inteligentes, eficientes e sustentáveis.
O princípio de aprendizado coletivo do Fetch.AI inclui as seguintes etapas:
**Suponha que haja dois agentes A e B que precisam cooperar para concluir uma tarefa, como transportar mercadorias. **O Agente A é responsável pelo fornecimento da mercadoria e o Agente B é responsável pelo serviço de transporte. Na interação inicial, tanto o agente A quanto o agente B podem adotar uma estratégia comportamental aleatória para concluir a tarefa, como escolher aleatoriamente uma rota ou modo de transporte.
À medida que a interação avança, o agente A e o agente B podem aprender os dados do histórico de interação aprendendo habilidades e ajustando as estratégias de comportamento de forma autônoma de acordo com os resultados da aprendizagem. Por exemplo, o agente A pode aprender informações como oferta de bens e custos de transporte por meio do aprendizado de habilidades, de modo a escolher de forma independente a estratégia de cooperação ótima de acordo com a demanda atual de bens e preços de mercado. O Agente B também pode aprender informações como a eficiência e o custo das rotas de transporte e métodos de transporte por meio do aprendizado de habilidades, de modo a escolher independentemente a estratégia de transporte ideal de acordo com as condições atuais de tráfego e preços de energia.
À medida que a interação continua e os resultados do aprendizado são continuamente atualizados, o Agente A e o Agente B podem gradualmente otimizar suas próprias estratégias de comportamento para alcançar interações econômicas mais eficientes, inteligentes e sustentáveis. Esse processo de autoaprendizagem pode ser continuamente iterado e otimizado para alcançar melhores benefícios econômicos e valor social.
Deve-se notar que a função de autoaprendizagem exige que o agente tenha poder de computação e recursos de dados suficientes para obter um bom efeito de aprendizado. Portanto, em aplicações práticas, é necessário selecionar as habilidades de aprendizagem adequadas e a alocação de recursos de acordo com a situação real e as necessidades do agente, de modo a obter o melhor efeito de aprendizagem.
O núcleo do Agente Econômico Autônomo (AEA) da Fetch.ai atinge os objetivos de inteligência, autonomia e descentralização em termos de interação econômica. Sua vantagem reside na profunda integração da inteligência artificial e da tecnologia blockchain, e na realização do desenho de agentes econômicos autônomos. Esses agentes AEA podem aprender de forma independente, tomar decisões e interagir livremente em um ambiente descentralizado, melhorando a eficiência e eficiência da interação econômica O grau de inteligência. Além disso, o mecanismo Collearn do Fetch.AI incentiva a participação ativa dos agentes para melhorar o desempenho de todo o sistema, compartilhando dados e modelos.
No entanto, o Fetch.AI também apresenta alguns desafios. Primeiro, sua função de autoaprendizagem requer alto poder de computação e recursos de dados, o que pode limitar sua aplicação em ambientes com recursos limitados. Em segundo lugar, a arquitetura técnica e as funções do Fetch.AI são relativamente complexas, exigindo limites técnicos e custos de aprendizado mais altos, o que pode ter um impacto em sua ampla aplicação.
Resumo
Olhando para o futuro, as perspectivas para o Fetch.AI ainda são promissoras. À medida que a tecnologia continua a se desenvolver, ela pode introduzir mais tecnologias de IA e blockchain para melhorar o desempenho e a eficiência e atender a mais cenários e necessidades de aplicativos. Ao mesmo tempo, como a proteção da privacidade e a segurança dos dados são cada vez mais valorizadas, os recursos de descentralização e segurança do Fetch.AI podem receber mais atenção e aplicação. Apesar de alguns desafios, a inovação e o potencial do Fetch.AI no campo de IA e blockchain ainda merecem nossa atenção e exploração.
referências:
[1] Documentação do desenvolvedor Fetch.AI
[2] Melanie Mitchell: IA 3.0
[3] Alexey Potapov: recursos básicos do Atomese necessários
Isenção de responsabilidade: este artigo é apenas para fins de pesquisa e não constitui nenhum conselho ou recomendação de investimento. O mecanismo de projeto introduzido neste artigo representa apenas a opinião pessoal do autor, e não tem interesse no autor deste artigo ou desta plataforma. Os investimentos em blockchain e moeda digital estão sujeitos a várias incertezas, como risco de mercado extremamente alto, risco de política e risco técnico. O preço dos tokens no mercado secundário flutua violentamente. Os investidores devem tomar decisões cautelosas e assumir riscos de investimento de forma independente. O autor deste artigo ou desta plataforma não é responsável por quaisquer perdas causadas por investidores usando as informações fornecidas neste artigo.