Este projeto de agente Web3 no Solana é um pouco diferente. Os agentes tradicionais têm limitações óbvias — cada execução reinicia o estado e a otimização é apenas única. O design de agente deste projeto é completamente diferente: conseguem lembrar de cada histórico de transação, acumular aprendizados em diferentes sessões, suportar otimização recursiva ilimitada, e a rede inteira de agentes pode compartilhar memória. O resultado é uma operação contínua 24/7 sem interrupções. Este design de arquitetura oferece realmente espaço para imaginação no campo de negociação automatizada DeFi.

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BTCWaveRidervip
· 4h atrás
Irmão, esse mecanismo de memória é realmente interessante, é muito mais eficiente do que aqueles agentes inteligentes que usam e descartam imediatamente.
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PseudoIntellectualvip
· 01-10 07:17
Caramba, consegue lembrar-se do histórico e aprender através de várias sessões? Isto é o que um agente deve ser, finalmente alguém entendeu claramente
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ArbitrageBotvip
· 01-08 16:49
Nossa, este design de arquitetura parece realmente sólido, não é apenas teoria. Sobreposição de memória + otimização recursiva, parece muito melhor do que aquelas ferramentas pontuais de antes.
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SnapshotStrikervip
· 01-08 16:49
Ai, agora realmente percebi como jogar com agentes tradicionais. Tenho que ver se consigo fazer a aprendizagem por sobreposição de memória realmente funcionar.
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MainnetDelayedAgainvip
· 01-08 16:43
De acordo com o banco de dados, mais um suposto "inteligente" que é "diferente". Quantos dias se passaram desde a última promessa semelhante, sinta-se à vontade para fornecer dados. 24/7 operação contínua, essa expressão, sugiro que seja registrada no Guinness.
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wrekt_but_learningvip
· 01-08 16:43
Memória + otimização recursiva nesta lógica é realmente excelente, muito superior àqueles agentes inteligentes de uma só vez, mas quantos projetos realmente conseguem rodar de forma estável 24/7?
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DuckFluffvip
· 01-08 16:27
Porra, isto é realmente o que um verdadeiro agente deve fazer, o conjunto de memória recursiva é realmente absoluto
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