Bạn đã từng nghĩ đến việc xây dựng một tác nhân nghiên cứu thực sự học hỏi chưa? Đây là một phương pháp nhẹ nhàng—theo dõi những gì consensus nói ngày hôm nay, so sánh với quan điểm ngày hôm qua, phát hiện những khác biệt, và để hệ thống hấp thụ những biến đổi đó cho các lần chạy sau.

Ý tưởng đơn giản là: tạo ra bộ nhớ dựa trên snapshot. Mỗi chu kỳ, tác nhân của bạn lấy dữ liệu consensus hiện tại, so sánh nhanh với snapshot trước đó, xác định những gì đã thay đổi và lý do tại sao, rồi lưu những quan sát đó vào cơ sở tri thức của nó.

Đây không phải là machine learning phức tạp. Nó giống như nhận diện mẫu thông minh—tác nhân theo dõi cách các ý kiến và điểm dữ liệu phát triển theo thời gian, bắt kịp các chuyển động trong tâm lý thị trường hoặc thảo luận về giao thức, và điều chỉnh trọng số quyết định của chính nó phù hợp.

Mô hình này mở rộng khá tốt để theo dõi consensus hệ sinh thái, giám sát các thay đổi trong quản trị, hoặc thực hiện phân tích thị trường liên tục. Dung lượng bộ nhớ giữ nhẹ vì bạn chỉ lưu những khác biệt có ý nghĩa, không phải nhật ký thô.

Thích hợp cho bất kỳ ai xây dựng công cụ nghiên cứu trong crypto, đặc biệt hữu ích để theo dõi các thay đổi tín hiệu on-chain hoặc sự dịch chuyển tâm lý cộng đồng.