Minh họa Rei Network: Hiểu rõ cách liên kết liền mạch giữa AI Agent và blockchain
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Minh họa Rei Network: Hiểu rõ cách liên kết liền mạch giữa AI Agent và blockchain
Khung Rei được tạo ra nhằm thu hẹp khoảng cách giao tiếp giữa AI và blockchain.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: francesco
Biên dịch: TechFlow
Khi xây dựng các tác nhân AI, một thách thức cốt lõi là làm thế nào để vừa cho phép chúng học tập, lặp lại và phát triển linh hoạt, vừa đảm bảo tính nhất quán trong đầu ra.
Rei cung cấp một khung sườn chia sẻ dữ liệu cấu trúc giữa AI và blockchain, giúp các tác nhân AI có thể học hỏi, tối ưu hóa và duy trì một bộ kinh nghiệm cùng cơ sở tri thức.
Sự xuất hiện của khung sườn này mở ra khả năng phát triển các hệ thống AI có khả năng:
-
Hiểu bối cảnh và mô hình, từ đó tạo ra những nhận định giá trị
-
Chuyển đổi các nhận định thành hành động thực thi được, đồng thời tận dụng tính minh bạch và độ tin cậy của blockchain
Thách thức đặt ra
AI và blockchain có sự khác biệt rõ rệt về đặc tính cốt lõi, điều này gây ra nhiều thách thức khi kết hợp hai công nghệ:
-
Tính toán xác định trên blockchain: Mọi bước xử lý trên blockchain đều phải tạo ra kết quả hoàn toàn giống nhau trên tất cả các nút nhằm đảm bảo:
-
Đồng thuận: Tất cả các nút đạt được sự thống nhất về nội dung khối mới và cùng xác thực
-
Xác minh trạng thái: Trạng thái blockchain luôn có thể truy vết và kiểm chứng. Một nút mới tham gia cần có thể nhanh chóng đồng bộ với trạng thái của các nút khác
-
Thực thi hợp đồng thông minh: Tất cả các nút phải tạo ra đầu ra giống nhau khi có cùng đầu vào
-
-
Tính toán xác suất của AI: Kết quả đầu ra của hệ thống AI thường mang tính xác suất, nghĩa là mỗi lần chạy có thể cho ra kết quả khác nhau. Đặc điểm này bắt nguồn từ:
-
Phụ thuộc ngữ cảnh: Hiệu suất của AI phụ thuộc vào ngữ cảnh đầu vào như dữ liệu huấn luyện, tham số mô hình, cũng như thời gian và điều kiện môi trường
-
Đòi hỏi tài nguyên cao: Tính toán AI cần phần cứng hiệu suất cao, bao gồm các phép toán ma trận phức tạp và bộ nhớ lớn
-
Những khác biệt trên dẫn đến các thách thức tương thích sau:
-
Mâu thuẫn giữa dữ liệu xác suất và dữ liệu xác định
-
Làm thế nào để chuyển đổi đầu ra xác suất của AI thành kết quả xác định theo yêu cầu của blockchain?
-
Việc chuyển đổi này nên diễn ra khi nào và ở đâu?
-
Làm sao giữ được giá trị phân tích xác suất trong khi vẫn đảm bảo tính xác định?
-
-
Chi phí Gas: Nhu cầu tính toán cao của mô hình AI có thể dẫn đến chi phí Gas không thể chấp nhận, từ đó hạn chế việc ứng dụng trên blockchain.
-
Giới hạn bộ nhớ: Dung lượng bộ nhớ trong môi trường blockchain có hạn, khó đáp ứng nhu cầu lưu trữ của mô hình AI.
-
Thời gian thực thi: Thời gian khối của blockchain giới hạn tốc độ vận hành của mô hình AI, có thể ảnh hưởng đến hiệu năng.
-
Tích hợp cấu trúc dữ liệu: Mô hình AI sử dụng các cấu trúc dữ liệu phức tạp, vốn khó tích hợp trực tiếp vào mô hình lưu trữ của blockchain.
-
Vấn đề oracles (yêu cầu xác minh): Blockchain phụ thuộc vào oracle để lấy dữ liệu bên ngoài, nhưng việc xác minh độ chính xác của kết quả tính toán AI vẫn còn là bài toán khó. Đặc biệt, hệ thống AI đòi hỏi ngữ cảnh phong phú và độ trễ thấp, điều này mâu thuẫn với đặc tính của blockchain.
Ảnh gốc từ francesco, được biên dịch bởi TechFlow
Cách thức tác nhân AI liên kết liền mạch với blockchain?
Ảnh gốc từ francesco, được biên dịch bởi TechFlow
Rei đề xuất một giải pháp hoàn toàn mới, kết hợp lợi thế của AI và blockchain.
Ảnh gốc từ francesco, được biên dịch bởi TechFlow
Thay vì cố gắng ép hai hệ thống hoàn toàn khác biệt là AI và blockchain phải hòa hợp, Rei thiên về vai trò một “bộ dịch phổ quát”, dùng một lớp dịch để giúp hai bên giao tiếp và hợp tác trơn tru.
Ảnh gốc từ francesco, được biên dịch bởi TechFlow
Các mục tiêu cốt lõi của Rei bao gồm:
-
Cho phép các tác nhân AI suy nghĩ và học hỏi độc lập
-
Chuyển đổi các nhận định của tác nhân thành thao tác blockchain chính xác và có thể xác minh
Ảnh gốc từ francesco, được biên dịch bởi TechFlow
Ứng dụng đầu tiên của khung sườn này là Unit00x0 (Rei_00 - $REI), hiện đã được huấn luyện trở thành một nhà phân tích định lượng.
Kiến trúc nhận thức của Rei gồm bốn tầng sau:
-
Tầng tư duy (Thinking Layer): Chịu trách nhiệm xử lý và thu thập dữ liệu thô, ví dụ như dữ liệu biểu đồ, lịch sử giao dịch và hành vi người dùng, từ đó tìm kiếm các mẫu tiềm năng.
-
Tầng suy luận (Reasoning Layer): Trên cơ sở các mẫu đã phát hiện, bổ sung thông tin ngữ cảnh như ngày tháng, xu hướng lịch sử và tình hình thị trường, giúp dữ liệu trở nên đa chiều hơn.
-
Tầng ra quyết định (Decision Layer): Dựa trên thông tin có ngữ cảnh từ tầng suy luận để xây dựng kế hoạch hành động cụ thể.
-
Tầng hành động (Action Layer): Chuyển đổi quyết định thành các thao tác xác định có thể thực thi trên blockchain.
Khung sườn Rei được xây dựng dựa trên ba trụ cột cốt lõi:
Ảnh gốc từ francesco, được biên dịch bởi TechFlow
-
Oracle (Oracles, tương tự đường dẫn thần kinh): Chuyển đổi đầu ra đa dạng của AI thành kết quả thống nhất và ghi nhận lên blockchain.
-
ERC Data Standard (Tiêu chuẩn dữ liệu ERC): Mở rộng khả năng lưu trữ của blockchain để hỗ trợ dữ liệu theo mô hình phức tạp, đồng thời giữ lại thông tin ngữ cảnh do tầng tư duy và suy luận tạo ra, từ đó thực hiện quá trình chuyển đổi từ dữ liệu xác suất sang thực thi xác định.
-
Hệ thống bộ nhớ (Memory System): Cho phép Rei tích lũy kinh nghiệm theo thời gian và gọi lại các kết quả đầu ra hoặc thành quả học tập trước đó bất kỳ lúc nào.
Dưới đây là cách thức tương tác cụ thể của các thành phần này:
Ảnh gốc từ francesco, được biên dịch bởi TechFlow
-
Cầu nối Oracle chịu trách nhiệm nhận diện các mẫu dữ liệu
-
ERCData dùng để lưu trữ các mẫu này
-
Hệ thống bộ nhớ giữ lại thông tin ngữ cảnh để hiểu sâu hơn về các mẫu
-
Hợp đồng thông minh có thể truy cập vào kho kiến thức tích lũy này và hành động dựa trên đó
Nhờ kiến trúc này, tác nhân Rei đã có thể kết hợp nhiều nguồn thông tin đa chiều như dữ liệu on-chain, biến động giá, cảm xúc xã hội để phân tích chuyên sâu về token.
Quan trọng hơn, Rei không chỉ phân tích dữ liệu mà còn hình thành sự hiểu biết sâu sắc hơn dựa trên nền tảng đó. Điều này nhờ vào việc cô ấy lưu trực tiếp kinh nghiệm và nhận định của mình lên blockchain, biến thông tin này thành một phần của hệ thống tri thức, có thể gọi lại bất cứ lúc nào, từ đó liên tục tối ưu hóa khả năng ra quyết định và tổng thể kinh nghiệm.
Nguồn dữ liệu của Rei bao gồm các thư viện Plotly và Matplotlib (dùng vẽ biểu đồ), Coingecko, Defillama, dữ liệu on-chain và dữ liệu cảm xúc từ Twitter. Nhờ nhiều nguồn dữ liệu đa dạng này, Rei có thể cung cấp phân tích on-chain toàn diện và những hiểu biết thị trường sâu sắc.
Cùng với cập nhật chức năng Quant V2, Rei hiện hỗ trợ các dạng phân tích sau:
-
Phân tích dự án: Bổ sung các chỉ số định lượng và dữ liệu cảm xúc vào chức năng hiện có. Nội dung phân tích bao gồm biểu đồ nến (Candlestick Chart), biểu đồ tương tác (Engagement Chart), phân bố người nắm giữ (Holder Distribution) và tình hình lãi/lỗ (PnL). (Ví dụ liên quan)
-
Phân tích dòng chảy vào/ra: Theo dõi giá và khối lượng giao dịch của các token nổi bật trên chuỗi, Rei có thể so sánh dữ liệu này với tình hình dòng tiền vào và ra, giúp người dùng phát hiện các xu hướng thị trường tiềm năng. (Ví dụ liên quan)
-
Phân tích tương tác: Đánh giá mức độ tương tác tổng thể của dự án, bao gồm so sánh dữ liệu tức thì với dữ liệu 24 giờ trước và biến động giá tương đối. Chức năng này tiết lộ mối tương quan giữa thông tin mới nhất và biểu hiện tương tác của người dùng. (Ví dụ liên quan)
-
Phân tích các hạng mục hàng đầu: Phân tích khối lượng giao dịch thấp nhất và số lượng giao dịch cao nhất trong một hạng mục đơn lẻ, làm nổi bật hiệu suất của dự án trong lĩnh vực của nó.
-
Biểu đồ đầu tiên hiển thị khối lượng giao dịch ở dưới và số lượng giao dịch ở trên; sau đó đi sâu vào phân tích từng hạng mục riêng lẻ, tiết lộ sự thay đổi chỉ số của một dự án so với các dự án cùng loại. (Ví dụ liên quan)
Bên cạnh đó, tính đến tháng 1 năm 2025, Rei đã hỗ trợ chức năng mua bán token on-chain. Cô ấy được trang bị ví hợp đồng thông minh theo tiêu chuẩn ERC-4337, giúp giao dịch trở nên thuận tiện và an toàn hơn.
(Ghi chú của TechFlow: ERC-4337 là một đề xuất cải tiến Ethereum hỗ trợ trừu tượng tài khoản, nhằm nâng cao trải nghiệm người dùng).
Hợp đồng thông minh của Rei được ủy quyền thông qua chữ ký người dùng, ủy thác thao tác cho cô ấy, từ đó cho phép Rei tự chủ quản lý danh mục đầu tư của mình.
Dưới đây là địa chỉ ví của Rei:
-
Ví EOA (ví ký):
-
https://basescan.org/address/0x3BC4c3A2a2Fa5ad20a2B95B18CA418D06A360cB
-
Ví thông minh (ví trừu tượng tài khoản):
-
https://basescan.org/address/0xf6835acc8d2b51e5d47632ca8954bfee9a0ce49c
Các trường hợp sử dụng: Tính đa năng của khung sườn Rei
Ảnh gốc từ francesco, được biên dịch bởi TechFlow
Khung sườn Rei không chỉ giới hạn trong lĩnh vực tài chính, mà còn có thể áp dụng trong nhiều tình huống rộng rãi khác:
-
Tương tác giữa người dùng và tác nhân: Hỗ trợ sáng tạo nội dung
-
Phân tích thị trường: Quản lý chuỗi cung ứng và hậu cần
-
Xây dựng hệ thống thích ứng: Các tình huống quản trị
-
Đánh giá rủi ro: Trong lĩnh vực y tế, Rei đánh giá rủi ro tiềm tàng thông qua phân tích ngữ cảnh
Hướng phát triển tương lai của Rei
-
Terminal Alpha dựa trên quyền hạn token
-
Nền tảng dành cho nhà phát triển
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@francescoweb3
