Environnement de dApp piloté par des prompts et structure d'apprentissage Open AGI basée sur les données de jeux @CodeXero_xyz , @playAInetwork , @SentientAGI Lorsque les fonctionnalités sont décrites en langage naturel, une application décentralisée est immédiatement créée ; les données de gameplay générées par des centaines de milliers d'utilisateurs et utilisées pour former une intelligence artificielle ouverte forment un flux cohérent. Ce flux commence avec CodeXero, un créateur de dApp basé sur des prompts. CodeXero a déjà déployé sur Sei Network des applications on-chain telles que des marchés prédictifs ou des arènes de survie, en transformant les entrées en langage naturel en contrats intelligents. Ce processus met l'accent sur une génération itérative rapide. Toutefois, pour que les applications générées produisent des données adaptées à l'apprentissage, une structure fondée sur un schéma est techniquement nécessaire afin d'enregistrer de manière structurée les changements d'état, les récompenses et les processus de prise de décision. Cette approche est discutée comme une intégration possible avec l'infrastructure Cluster Protocol de CodeXero. Ces dApp de type jeu fonctionnent alors comme des dispositifs de production de données. Play AI exploite une architecture stream-to-earn basée sur plus de 530 000 utilisateurs et récompense la contribution de données via le token PLAI. Play Collective gère collectivement les données multimodales, tandis que les Oasis Nodes valident les jeux bruts et les transforment en jeux étiquetés. Les données visuelles collectées via les lunettes intelligentes MadRims sont également intégrées à cet écosystème. Toutefois, les comportements répétitifs ou les interactions à faible signal peuvent présenter une faible valeur d'apprentissage, ce qui rend cruciales les étapes de sélection et de structuration des données. Lorsque les données structurées sont intégrées à l'apprentissage réel d'Open AGI, le rôle de Sentient devient évident. OML est une licence conçue pour attribuer une empreinte cryptographique aux modèles, garantissant ainsi leur ouverture et leur traçabilité ; ROMA fournit une structure hiérarchique multi-agent pour l'inférence ; GRID soutient la gouvernance communautaire des modèles et des jeux de données. Ainsi, les données sont gérées en lien avec leur origine, et les traces de contribution sont conservées tout au long de l'évolution du modèle. La structure de récompense repose sur le token PLAI de Play AI, les expériences tokenisées de CodeXero et le système de gouvernance de Sentient, mais aucune fonction de valeur formalisée ne reflète précisément la qualité des données et la contribution au modèle. De plus, la portée d'utilisation des données et le système de consentement continu ne sont pas entièrement intégrés dans les trois systèmes. Néanmoins, la capacité générative de CodeXero, la structure de transformation des données de Play AI et les mécanismes de traçabilité et de gouvernance de Sentient forment un flux technologique cohérent s'étendant de la génération par prompt à la collecte, la structuration, l'apprentissage du modèle et le suivi des contributions. Dans cette structure, les jeux ne sont plus simplement un loisir, mais deviennent une infrastructure numérique où contribution enregistrable et ressource d'apprentissage se combinent. $PLAI $CODE $XERO $SEI $SENT