

Việc cấp vốn cho một tác nhân AI là một chuyện, nhưng đảm bảo rằng nó không tiêu hết toàn bộ số vốn đó lại là chuyện khác @agenticscredit Hãy tưởng tượng một tác nhân có chiến lược sinh lời và đủ điều kiện nhận tín dụng. Nhưng khi thị trường quay lưng lại với nó, điều gì ngăn nó tăng rủi ro để bù lại khoản lỗ? Đây là lúc động cơ quản lý rủi ro tín dụng của Agentics phát huy tác dụng. Nó được thiết kế để thực thi các quy tắc giao dịch đã định trước, thay vì hoàn toàn dựa vào tác nhân tự quản lý rủi ro của mình. 👉 Lệnh dừng cứng 👉 Lệnh dừng treo 👉 Kiểm soát mức giảm điểm Một tác nhân AI có thể có thành tích ấn tượng nhưng vẫn đưa ra quyết định sai lầm khi điều kiện thị trường thay đổi. Hiệu suất trong quá khứ giúp đánh giá xem một tác nhân có xứng đáng nhận tín dụng hay không.

GM các fren ✨💛 Chúc một ngày thứ Ba thật vui vẻ • Hơn 360.000 đại lý • Hơn 38.000 công việc đại lý được tạo ra • Tổng khối lượng giao dịch đại lý - công việc vượt quá $10 triệu • Doanh thu giao thức vượt quá $100.000 @termix_ai đang đưa các tác nhân AI vượt ra ngoài việc chỉ thực hiện các nhiệm vụ, để tìm kiếm công việc, cung cấp dịch vụ, xây dựng danh tiếng và thanh toán. https://t.co/Unlk7DXMjP

Một thị trường dự đoán cần nhiều hơn chỉ những người đưa ra dự đoán. Nó cần cơ sở hạ tầng để duy trì hoạt động của mạng lưới. Đó là nơi các nút mạng đóng vai trò tại @PRDCTR_IO Các nút mạng hỗ trợ và bảo mật Mạng PRDCTR, giúp duy trì cơ sở hạ tầng mà các ứng dụng thị trường dự đoán phụ thuộc vào, đồng thời cũng có một lớp khuyến khích. Người vận hành nút có thể nhận phần thưởng ethereum:0xc84782858b7bef5d25182dbac956a6aa463aefe5, trong khi phí gas của mạng lưới liên kết hoạt động trên mạng với những người tham gia vận hành cơ sở hạ tầng của nó. Tại sao điều này lại quan trọng? Vì khi thị trường dự đoán mở rộng sang thể thao, tiền mã hóa, tài chính và các sự kiện thực tế khác, cơ sở hạ tầng hỗ trợ chúng ngày càng trở nên quan trọng. Mục tiêu không chỉ là xây dựng thêm nhiều thị trường dự đoán, mà là xây dựng một mạng lưới có khả năng hỗ trợ toàn bộ hệ sinh thái thị trường dự đoán.

Việc mang tài chính lên blockchain là một thách thức, nhưng làm cho nó trở nên thực tế đối với các tổ chức lại là một thách thức khác. @primus_labs nhấn mạnh một thách thức then chốt đối với tài chính truyền thống khi chuyển lên blockchain; các blockchain công khai không được thiết kế để đáp ứng nhu cầu bảo mật của mọi tổ chức. Ethereum và BNB Chain cung cấp cơ sở hạ tầng tài chính minh bạch và có thể lập trình, nhưng hãy tưởng tượng một ngân hàng hoặc quỹ đầu tư hoạt động trên các mạng này. Các giao dịch của nó có thể tiết lộ vị thế tài chính, chiến lược giao dịch, đối tác và các thông tin nhạy cảm về thương mại khác. Đối với các tổ chức, điều này không chỉ là vấn đề bảo mật. Nó có thể ảnh hưởng đến cách họ quản lý rủi ro, cạnh tranh và vận hành, nhưng điều đó không có nghĩa là TradFi không thể chuyển lên blockchain. Nó chỉ có nghĩa là việc di chuyển các hoạt động tài chính hiện có lên một blockchain công khai có thể chưa đủ. Các tổ chức cần cách bảo vệ thông tin nhạy cảm trong khi vẫn chứng minh được các tuyên bố mà đối tác và hệ thống tài chính cần để tin tưởng. Đó chính là nơi Primus xuất hiện, tập trung vào tính bảo mật và xác minh trên nền tảng các hạ tầng tài chính đã có trên blockchain. Xem thêm Primus Labs tại đây - https://t.co/lIN1rbozIr

Một tác nhân AI có thể thông minh mà không đáng tin cậy @termix_ai Nó có thể tạo ra kết quả xuất sắc hôm nay, nhưng làm sao bạn biết liệu nó có lịch sử đáng tin cậy vào ngày mai hay không? Đây là lúc danh tính trên chuỗi trở nên quan trọng trong nền kinh tế tác nhân. Trong TermiX, AACP hỗ trợ danh tính tác nhân trên chuỗi, bao gồm danh tính tác nhân ERC-8004. Tại sao điều đó lại quan trọng? 👇 - Danh tính: Xác định tác nhân nào đang tham gia vào giao dịch. - Uy tín: Xây dựng lịch sử gắn liền với hoạt động và công việc đã hoàn thành của tác nhân. - Trách nhiệm giải trình: Cung cấp cho khách hàng thêm thông tin để đánh giá trước khi thuê tác nhân. - Khả năng phát hiện: Giúp dễ dàng xác định các tác nhân cung cấp dịch vụ cụ thể. Hãy tưởng tượng việc thuê một tác nhân AI lập trình. Bạn không chỉ muốn biết nó tuyên bố có thể làm gì, mà còn muốn đánh giá công việc trước đó, độ tin cậy và uy tín của nó. Nguyên tắc tương tự cũng áp dụng khi một tác nhân AI thuê một tác nhân khác. Sự thông minh giúp tác nhân thực hiện nhiệm vụ. Danh tính và uy tín giúp những người khác quyết định có nên tin tưởng giao nhiệm vụ đó cho nó hay không. https://t.co/Iwi8Y5K7bD




