AI लेखांकन लेन-देन को बदल रहा है, लेकिन वास्तविक मूल्य आपकी कीमतों का अनुमान लगाने में मदद करना नहीं है। इस साल, Web3 प्रोजेक्ट्स की बढ़ती संख्या AI सुविधाओं को शामिल कर रही है। कुछ बाजार विश्लेषण प्रदान करते हैं, कुछ समाचारों को संगठित करते हैं, और कुछ विभिन्न लेन-देन प्रश्नों के उत्तर देते हैं। लेकिन @Velvet_Capital की गहन जांच के बाद, मुझे पता चला कि वे केवल "AI सहायक" बनाने की इच्छा नहीं रखते, बल्कि पूरे लेन-देन प्रक्रिया में शामिल होने वाली एक AI प्रणाली बनाना चाहते हैं। उनका इसे "Velvet Unicorn" कहना है। बहुत से लोग AI सुनकर पहले ही चैटबॉट की कल्पना करते हैं—प्रश्न पूछें, उत्तर पाएं, और समाप्त। लेकिन Velvet के डिज़ाइन में, AI की भूमिका केवल सूचना प्रदान करना नहीं है, बल्कि "अनुसंधान, विश्लेषण, निर्णय और कार्यान्वयन" को एक समग्र प्रक्रिया में जोड़ना है। उदाहरण के लिए, आप सीधे पूछ सकते हैं: "आज Base पर कौन से महत्वपूर्ण मुद्राएँ हैं?" "मुझे BTC की वर्तमान तकनीकी प्रवृत्ति का विश्लेषण करें।" "वर्तमान में कौन सा DeFi Pool सबसे आकर्षक ब्याज दर प्रदान करता है?" AI सिर्फ़ डेटा संगठित नहीं करता, बल्कि लेखांकन डेटा, बाजार प्रवृत्ति, समुदाय की लोकप्रियता, तकनीकी विश्लेषण और जोखिम संकेतों को समग्रता से मिलाकर, आपको कई वेबसाइटों की तुलना करने की आवश्यकता से मुक्त करता है। और सबसे दिलचस्प बात—Velvet Multi-Agent संरचना का उपयोग करती है, जहाँ सभी कार्यों को एक मॉडल पर नहीं, बल्कि कई AI 'एजेंट' संभालते हैं। पूरी प्रणाली में Rsearcher, Analyst, Trader, Executor—जैसे अलग-अलग भूमिकाएँ होती हैं, प्रत्येक Agent का अपना स्पष्ट कार्य होता है, और सभी मिलकर कार्य पूरा करते हैं। इस डिज़ाइन से AI हॉलुसिनेशन (भ्रम) का जोखिम कम होता है, साथ ही विश्लेषण और कार्यान्वयन पेशेवर होते हैं। मुझे लगता है कि यह संकल्पना एक ट्रेडिंग टीम के समान है—कोई मार्केट सूचना संग्रहीत करता है, कोई डेटा विश्लेषण करता है, कोई रणनीति बनाता है, और अंत में, Traders ही मुद्रा क्रय-विक्रय करते हैं। पहले, इसके लिए पूरी टीम की आवश्यकता होती थी; अब AI मिलकर सभी कार्यों को पूरा करने का प्रयास करता है। एक और मुझे प्रभावित करने वाली बात—Velvet Unicorn में सतत सीखने की क्षमता है। प्रत्येक विश्लेषण परिणाम और प्रत्येक प्रयोग से प्रतिक्रिया मिलती है, जो Agent के प्रॉम्प्ट्स, निर्णय प्रक्रिया, और कार्यान्वयन गुणवत्ता में सुधार करती है। सरल शब्दों में—यह सिर्फ़ सवालों के स्थिर-उत्तर प्रदान नहीं करता, बल्कि मार्केट-डेटा + प्रयोग-परिणामों से समय-समय पर सुधार होने का प्रयास करता है। मुझे लगता है AI का सच्चा मूल्य, l1-ट्रेडिंग में, पैसा कमाने में मदद करना, ya kisi next 100x coin ka anumaan lagana nahi hai—बल्कि हमें प्रचुर मात्रा में सूचना में से महत्वपूर्ण मुद्दों को 100% faster identify karne mein madad karna hai, repetitive research ka samay kam karne mein madad karna hai aur zyada dhyan strategy aur risk management par lagana hai. अगर AI 2025 में research, analysis, trading aur asset management sabhi ko ek saath jod dega—तब AI bas ek tool nahi raha jayega—बल्कि ek 24/7 trader ke saath saath rehne wala smart partner ban jayega. शायद Velvet bhi yahi direction mein kaam kar raha hai—AI sirf aapke sawaal ka jawab nahi de raha, balki aapki har l1 decision mein asli taur par shamil ho raha hai।