研究エージェントを構築して実際に学習させることを考えたことはありますか？こちらは軽量なアプローチです—今日のコンセンサスの内容を追跡し、それを昨日の見解と比較し、差分を見つけ出し、その変化をシステムが次回の実行に向けて吸収できるようにします。

アイデアはシンプルです：スナップショットベースのメモリを作成します。各サイクルで、エージェントは現在のコンセンサスデータを取得し、前回のスナップショットと素早く比較します。何が動いたのか、なぜ動いたのかを特定し、その観察結果を知識ベースに固定します。

これは高度な機械学習ではありません。むしろ、知的なパターン認識に近いものです—エージェントは意見やデータポイントが時間とともにどのように進化するかを観察し、市場のセンチメントやプロトコルの議論の勢いの変化をキャッチし、それに応じて意思決定の重みを調整します。

このモデルは、エコシステムのコンセンサス追跡、ガバナンスの変化監視、または継続的な市場分析に驚くほどスケールします。メモリの負荷は軽く保たれ、rawログではなく意味のある差分だけを保存するためです。

暗号通貨のリサーチツールを構築する人にとって実用的であり、オンチェーンのシグナル変化やコミュニティのセンチメントの変動を追跡するのに特に役立ちます。