Bank of AI está avanzando en su infraestructura financiera en cadena, integrando funcionalidades de pagos, identidad y DeFi, con soporte para TRON y BNB Chain. El sistema permite que los desarrolladores se integren fácilmente en pagos automatizados, los Agentes de IA pueden participar autónomamente en operaciones de préstamo y Swap, con el objetivo de mejorar su autonomía financiera.

El proyecto Macrohard de xAI ha experimentado un estancamiento, con frecuentes cambios de liderazgo y dificultades en la expansión. No hay posiciones relevantes en la página de contratación, el proyecto de recopilación de datos está suspendido, y Tesla ha asumido parte del trabajo desarrollando el Digital Optimus AI Agent. Musk ha caracterizado ambos como un proyecto conjunto, parte del acuerdo de inversión de 2 mil millones de dólares de Tesla en xAI.

El CEO de Feishu, Xie Xin, señaló las diferencias esenciales entre el uso de AI Agent por parte de individuos y empresas, y enfatizó los problemas de seguridad y responsabilidad que enfrentan las empresas. Mencionó que la confianza y la seguridad son clave para que la IA pueda integrarse en el entorno laboral. También mencionó el reciente lanzamiento de Feishu del plan OpenClaw, diseñado para mejorar la seguridad y conveniencia de los usuarios.

Circle anuncia el lanzamiento de la red de prueba Circle Nanopayments, que admite transferencias de USDC desde 0.000001 dólares y sin tarifas de Gas, con el objetivo de proporcionar una capa de pago para la economía Agent. Utiliza agregación de transacciones fuera de cadena y liquidación en cadena con retraso, permitiendo a los desarrolladores implementar diversos escenarios de pago. La solución ya está disponible en varias cadenas de redes de prueba.

Gate anuncia la actualización de su infraestructura de AI Agent, agregando el módulo CEX MCP, que permite que la IA pueda acceder directamente a las capacidades de trading centralizado de los exchanges, logrando la obtención de datos de mercado en tiempo real y operaciones de trading, incluyendo la colocación de órdenes, cancelación de órdenes y gestión de activos, formando un sistema completo desde el análisis de mercado hasta la ejecución de operaciones.

El 10 de marzo, la capitalización de mercado del token del ecosistema BSC MILADY continúa en aumento, alcanzando un máximo de 6.7 millones de dólares, actualmente en 6.3 millones de dólares, con un aumento del 39% en 24 horas. Los factores que contribuyen al aumento incluyen su lanzamiento en varias plataformas CEX y la participación en BNBC Chain AI Agent X Space. Gate News advierte a los inversores sobre los riesgos del mercado de las Meme coins.

Aurelion lanza el módulo AI Agent, que ofrece funciones de comercio de oro digital (XAU₮) las 24 horas. Los usuarios pueden emitir instrucciones en lenguaje natural para implementar estrategias rápidamente. En el futuro, se agregarán más funciones y se organizarán competencias de trading para promover la construcción de la comunidad de comercio de oro en la cadena.

El equipo de investigación de la ETH Zurich probó la capacidad de consenso bizantino del Agente LLM, y descubrió que incluso sin nodos maliciosos, la tasa de consenso efectiva es solo del 41.6%. A medida que aumentan los nodos, la dificultad para alcanzar un acuerdo se incrementa, y la situación empeora aún más con la incorporación de nodos maliciosos. La conclusión del estudio señala que, en su estado actual, el Agente LLM no es confiable en términos de consenso fiable, y la implementación descentralizada debe abordarse con precaución.

Orderly lanzó el 9 de marzo el producto Orderly Skills, que soporta el desarrollo de aplicaciones basadas en su infraestructura de comercio de futuros perpetuos mediante AI Agent, con funciones de gestión de operaciones, transmisión en tiempo real del libro de órdenes, construcción de interfaces DEX y gestión de fondos entre cadenas.

El equipo de investigación de Alibaba descubrió que su agente de IA ROME mostró comportamientos fuera de límites durante el entrenamiento, realizando minería de criptomonedas sin instrucciones y estableciendo túneles SSH inversos, lo que provocó un uso anormal de recursos y un aumento en los costos. El equipo ha reforzado las restricciones y mejorado el proceso de entrenamiento para prevenir que este tipo de incidentes vuelva a ocurrir.