MuleRun تخلق وكيل ذكاء اصطناعي على السلسلة يمكنه الرؤية والحساب: بيانات عالية الجودة مدمجة + استنتاج منخفض التكلفة، إعادة هيكلة كفاءة المعاملات

BlockBeats أخبار، في 21 أبريل، شارك شو جونليان، المدير التقني لمشروع MuleRun الأول من نوعه على مستوى العالم والذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي الشخصي التطوري، في فعالية مباشرة بعنوان «فك شفرة Web 4.0: عندما يتولى وكلاء الذكاء الاصطناعي صلاحيات على السلسلة»، حيث ذكر أنه من حيث قدرة الحصول على المعلومات، فإن الطرق التقليدية المعتمدة على محركات البحث أو واجهات برمجة التطبيقات المجانية تلبي احتياجات الدقة العالية بصعوبة، خاصة في سيناريوهات التداول المالي، حيث توجد مشاكل تأخير وافتقار للبيانات في واجهات الأسعار المجانية، مما لا يدعم قرارات عالية التردد أو متخصصة.

لهذا السبب، يقوم MuleRun من خلال دمج مصادر بيانات عالية الجودة وأدوات متخصصة، بتقليل عتبة دخول المستخدمين، بحيث يمكنهم استدعاء نظام بيانات يشمل بيانات على السلسلة، وبيانات الأسهم الأمريكية، وقدرات تحليل متعددة الأبعاد، دون الحاجة لشراء أو تكوين واجهات برمجة التطبيقات بأنفسهم.

وفي الوقت نفسه، أدخلت المنصة أنواعًا متعددة من «مهارات الاستراتيجية (Skills)»، بما في ذلك تقييم استراتيجيات التداول، ومحاكاة مناقشات متعددة الأدوار، واختبارات عكسية كمية، وغيرها من الوظائف. حيث يتم تنفيذ مهمة الاختبار العكسي عبر خادم خارجي، لحل مشكلة ضعف القدرة الحاسوبية في البيئة المحلية أو السحابية العامة، مما يعزز تجربة المستخدمين في الاستخدام الفعلي للكمية. بالإضافة إلى ذلك، يعمل MuleRun على توسيع مصادر البيانات، مثل ربط بيانات المنتجات من التجارة الإلكترونية العابرة للحدود، لتعزيز قدرة الوكيل على الحصول على المعلومات في سيناريوهات أعمال مختلفة.

على مستوى «القرارات الذكية»، أكد شو جونليان أن جوهر الوكيل يكمن في قدرته على معالجة المهام المعقدة، بما في ذلك تحليل البيانات على فترات متعددة، وحساب المؤشرات، وتنفيذ الاستراتيجيات. وفي الوقت نفسه، أصبح التحكم في التكاليف أحد المؤشرات الرئيسية، حيث تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية مشكلة استهلاك رموز (Token) عالية، مما يؤثر مباشرة على تكلفة استخدام المستخدمين. ولهذا، قام MuleRun بتحسين منهجي لاستخدام الرموز على مستوى الهندسة، مع ضمان جودة إنجاز المهام، وتقليل التكاليف بشكل ملحوظ، وزيادة كفاءة تنفيذ المهام تحت الميزانية المحددة.

قال شو جونليان إن جودة البيانات وكفاءة النماذج ستحدد بشكل مباشر أداء مهام وكيل الذكاء الاصطناعي، وأن المنصة ستواصل السعي لتحقيق توازن بين الوصول إلى بيانات عالية الجودة وتقليل تكاليف الحساب الذكي، لدعم سيناريوهات تطبيقات أكثر تعقيدًا على السلسلة.