¿Alguna vez has pensado en construir un agente de investigación que realmente aprenda? Aquí tienes un enfoque ligero: rastrea lo que dice el consenso hoy, compáralo con la opinión de ayer, detecta las diferencias y deja que el sistema absorba esos cambios para futuras ejecuciones.

La idea es sencilla: crea una memoria basada en instantáneas. En cada ciclo, tu agente obtiene los datos del consenso actual, realiza una comparación rápida con la instantánea anterior, identifica qué cambió y por qué, y luego incorpora esas observaciones en su base de conocimientos.

No es aprendizaje automático avanzado. Es más bien reconocimiento de patrones inteligente: el agente observa cómo evolucionan las opiniones y los puntos de datos con el tiempo, detecta cambios en el impulso del mercado o en las discusiones de protocolos, y ajusta su peso en la toma de decisiones en consecuencia.

Este modelo escala sorprendentemente bien para seguir el consenso del ecosistema, monitorear cambios en la gobernanza o realizar análisis de mercado continuos. La huella de memoria se mantiene ligera porque solo almacenas las diferencias significativas, no los registros completos.

Práctico para quienes construyen herramientas de investigación en cripto, especialmente útil para seguir cambios en las señales en cadena o en la percepción de la comunidad.