Когда-нибудь задумывались о создании исследовательского агента, который действительно учится? Вот легкий подход — отслеживайте, что говорит консенсус сегодня, сравнивайте с вчерашним мнением, выявляйте различия и позволяйте системе усваивать эти изменения для будущих запусков.

Идея проста: создайте память на основе снимков. Каждый цикл ваш агент собирает текущие данные консенсуса, быстро сравнивает их с предыдущим снимком, определяет, что изменилось и почему, а затем фиксирует эти наблюдения в своей базе знаний.

Это не сложное машинное обучение. Это скорее интеллектуальное распознавание шаблонов — агент наблюдает за тем, как меняются мнения и данные со временем, улавливает сдвиги в рыночных настроениях или обсуждениях протоколов и соответственно корректирует свою взвешенность при принятии решений.

Эта модель удивительно хорошо масштабируется для отслеживания консенсуса в экосистеме, мониторинга изменений в управлении или проведения постоянного анализа рынка. Объем памяти остается небольшим, потому что вы сохраняете только значимые различия, а не сырые логи.

Практично для тех, кто создает исследовательские инструменты в крипто, особенно полезно для отслеживания изменений сигнала в блокчейне или сдвигов в настроениях сообщества.