圖解Rei Network框架:AI Agent與區塊鏈的無縫銜接
作者:francesco
編譯:深潮 TechFlow
在創建 AI 智能體時,一個核心挑战是如何讓它們既能靈活地學習、迭代和成長,又能確保輸出結果的一致性。
Rei 提供了一個框架,用於在 AI 和區塊鏈之間共享結構化數據,使得 AI 智能體能夠學習、優化,並保留一套經驗與知識庫。
這一框架的出現,使开發具備以下能力的 AI 系統成為可能:
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理解上下文和模式,並生成有價值的洞察
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將洞察轉化為可執行的行動,同時受益於區塊鏈的透明性和可靠性
面臨的挑战
AI 和區塊鏈在核心屬性上存在顯著差異,這使得兩者的兼容性面臨諸多挑战:
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區塊鏈的確定性計算: 區塊鏈的每一步操作都必須在所有節點上產生完全一致的結果,以確保:
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共識 :每個節點對新區塊內容達成一致,共同完成驗證
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狀態驗證 :區塊鏈的狀態始終可追溯且可驗證。新加入的節點應能快速同步到與其他節點一致的狀態
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智能合約 執行 :所有節點在相同輸入條件下必須生成一致的輸出
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AI 的概率性計算: AI 系統的輸出結果通常是基於概率的,這意味着每次運行可能會得到不同結果。這種特性來源於:
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上下文 依賴性 :AI 的表現依賴於輸入的上下文,例如訓練數據、模型參數,以及時間和環境條件
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資源密集性 :AI 的計算需要高性能硬件支持,包括復雜的矩陣運算和大量內存
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上述差異引發了以下 兼容性 挑战 :
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概率性與確定性數據的衝突
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如何將 AI 的概率性輸出轉化為區塊鏈所需的確定性結果?
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這種轉化應在何時、何地完成?
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如何在確保確定性的同時,保留概率性分析的價值?
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Gas 成本: AI 模型的高計算需求可能導致無法承受的 Gas 費用,從而限制其在區塊鏈上的應用。
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內存 限制: 區塊鏈環境的內存容量有限,難以滿足 AI 模型的存儲需求。
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執行時間: 區塊鏈的區塊時間對 AI 模型的運行速度形成了限制,可能影響其性能。
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數據結構的整合: AI 模型使用復雜的數據結構,而這些結構難以直接融入區塊鏈的存儲模式中。
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預言機 問題(驗證需求): 區塊鏈依賴預言機來獲取外部數據,但如何驗證 AI 計算的准確性仍是一個難題。尤其是 AI 系統需要豐富的上下文和低延遲,這與區塊鏈的特性存在衝突。
原圖來自 francesco,由深潮 TechFlow 編譯
AI 智能體如何與區塊鏈無縫聯動?
原圖來自 francesco,由深潮 TechFlow 編譯
Rei 提出了一個全新的解決方案,將 AI 和區塊鏈的優勢結合在一起。
原圖來自 francesco,由深潮 TechFlow 編譯
與其強行將 AI 和區塊鏈這兩種截然不同的系統融合,Rei 更傾向於充當一個“通用翻譯器”,通過翻譯層讓兩者能夠順暢地溝通與協作。
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Rei 的核心目標包括:
- 讓 AI 智能體能夠獨立思考與學習
- 將智能體的洞察轉化為精確且可驗證的區塊鏈操作
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這一框架的首次應用是 Unit00x0 (Rei_00 - $REI),目前已被訓練為一名量化分析師。
Rei 的認知架構由以下四個層次組成:
- 思考層 (Thinking Layer):負責處理和收集原始數據,例如圖表數據、交易歷史和用戶行為,並從中尋找潛在模式。
- 推理層 (Reasoning Layer):在發現模式的基礎上,為其添加上下文信息,例如日期、時間、歷史趨勢和市場狀況,從而讓數據更加立體化。
- 決策層 (Decision Layer):根據推理層提供的上下文化信息制定具體的行動方案。
- 行動層 (Action Layer):將決策轉化為可以在區塊鏈上執行的確定性操作。
Rei 的框架建立在以下三個核心支柱之上:
原圖來自 francesco,由深潮 TechFlow 編譯
- Oracle (預言機,類似神經路徑):將 AI 的多樣化輸出轉化為統一的結果,並記錄到區塊鏈上。
- ERC 數據標准 (ERC Data Standard):擴展區塊鏈存儲能力,支持復雜模式的數據存儲,同時保留思考層和推理層生成的上下文信息,從而實現從概率數據到確定性執行的轉化。
- 記憶系統 (Memory System):讓 Rei 能夠隨着時間積累經驗,並隨時調用先前的輸出結果和學習成果。
以下是這些交互的具體表現形式:
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- Oracle 橋負責識別數據模式
- ERCData 用於存儲這些模式
- 記憶系統保留上下文信息以便更好地理解模式
- 智能合約可以訪問這些累積的知識並據此採取行動
憑借這一架構,Rei 智能體已經能夠結合鏈上數據、價格變動、社會情緒等多維信息,對 Token 進行深度分析。
更重要的是,Rei 不僅能分析數據,還能在此基礎上形成更深層次的理解。這得益於她將自己的經驗和洞察直接存儲在區塊鏈上,使這些信息成為其知識體系的一部分,能夠被隨時調用,從而不斷優化決策能力和整體經驗。
Rei 的數據來源包括 Plotly 和 Matplotlib 庫(用於圖表繪制)、Coingecko、Defillama、鏈上數據以及 Twitter 的社交情緒數據。通過這些多樣化的數據來源,Rei 能夠提供全面的鏈上分析和市場洞察。
隨着 Quant V2 的功能更新 ,Rei 現支持以下幾種分析形式:
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項目分析: 在原有功能基礎上新增了定量指標和情緒數據支持。分析內容包括 K 线圖(Candlestick Chart)、互動圖表(Engagement Chart)以及持有者分布(Holder Distribution)和盈虧(PnL)情況。( 相關示例 )
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流入與流出分析: 通過監控鏈上熱門 Token 的價格和交易量,Rei 能夠將這些數據與資金流入和流出情況進行對比,幫助用戶發現潛在市場趨勢。( 相關示例 )
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互動分析: 評估項目的整體互動情況,包括即時數據與 24 小時前數據的對比,以及相對價格變化。此功能揭示了最新信息與用戶互動表現之間的相關性。( 相關示例 )
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頂級類別分析: 對單一類別中的最低交易量和最高交易數進行分析,突出項目在其所屬類別中的表現。
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第一個圖表展示了底部的交易量和頂部的交易數;隨後深入分析單個類別,揭示單個項目相較於同類項目的指標變化。( 相關示例 )
此外,截至 2025 年 1 月, Rei 已支持鏈上 Token 买賣功能 。她配備了 基於 ERC-4337 標准的 智能合約 錢包 ,使交易更加便捷和安全。
Rei 的智能合約通過用戶籤名授權,將操作委托給她,從而使 Rei 能夠自主管理其投資組合。
以下是 Rei 的錢包地址:
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EOA 錢包(籤名錢包) :
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https://basescan.org/address/0x3BC4c3A2a2Fa5ad20a2B95B18CA418D06A360cB
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智能錢包(账戶抽象錢包) :
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https://basescan.org/address/0xf6835acc8d2b51e5d47632ca8954bfee9a0ce49c
使用案例:Rei 框架的多功能性
原圖來自 francesco,由深潮 TechFlow 編譯
Rei 框架不僅局限於金融領域,還可以應用於以下廣泛的場景:
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用戶與 智能體 交互 :支持內容創作
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市場分析 :供應鏈管理和物流領域
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自適應系統 的構建 :治理場景
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風險評估 :在醫療領域,Rei 通過上下文分析評估潛在風險
Rei 的未來發展方向
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更好的 UI
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基於 Token 權限的 Alpha 終端
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开發者平臺
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