Чи коли-небудь думали про створення дослідницького агента, який дійсно навчається? Ось легкий підхід — відстежуйте, що сьогодні говорить консенсус, порівнюйте з вчорашнім висновком, знаходьте різниці та дозволяйте системі засвоювати ці зміни для майбутніх запусків.

Ідея проста: створіть пам’ять на основі знімків. Кожен цикл ваш агент витягує актуальні дані консенсусу, швидко порівнює їх з попереднім знімком, визначає, що змінилося і чому, а потім закріплює ці спостереження у своїй базі знань.

Це не складне машинне навчання. Це більше схоже на розумне розпізнавання шаблонів — агент спостерігає, як змінюються думки та дані з часом, уловлює зсуви у ринкових настроях або обговореннях протоколів і відповідно коригує свою вагу прийняття рішень.

Ця модель досить добре масштабується для відстеження консенсусу екосистеми, моніторингу змін у управлінні або постійного аналізу ринку. Відбиток пам’яті залишається легким, оскільки ви зберігаєте лише значущі різниці, а не сирі журнали.

Практично для тих, хто створює дослідницькі інструменти у криптоіндустрії, особливо корисно для відстеження змін сигналів у мережі або коливань настроїв спільноти.