Fetch.ai verwendet einen einzigartigen Konsensmechanismus namens UPoW. Dieses System ermöglicht es selbst weniger leistungsfähigen Knoten, einen Anteil an den Blockbelohnungen zu verdienen. UPoW funktioniert, indem es neue Blöcke ähnlich wie Standard-Proof-of-Stake-Protokolle generiert, aber es ordnet auch Rechenprobleme nach Schwierigkeit und verpackt sie in Proof-of-Work-Pakete.

Fetch.ai's Plattform kombiniert einzigartig Blockchain, KI und maschinelles Lernen, um eine dezentralisierte digitale Wirtschaft zu schaffen. Ihre Architektur und Kerntechnologien fördern eine Umgebung, in der Autonome Wirtschaftsagenten (AEAs) gedeihen und komplexe, automatisierte Aufgaben in verschiedenen Sektoren erleichtern.

Die grundlegende Struktur des Fetch.ai-Netzwerks umfasst den Almanach-Vertrag, den Fetch Name Service und das Fetch Ledger. Der Almanach-Vertrag ist ein Repository, das wichtige Informationen über KI-Agenten speichert, während der Fetch Name Service menschenlesbare Benennungskonventionen für die Ressourcenidentifizierung bereitstellt. Als Rückgrat der dezentralen Infrastruktur gewährleistet das Fetch Ledger sicheres Daten-Sharing und transaktionelle Integrität.

Autonome Wirtschaftsagenten (AEAs)

AEAs sind Softwareprogramme, die autonom im Fetch.ai-Ökosystem arbeiten. Sie kommunizieren, verhandeln und arbeiten zusammen, indem sie eine gemeinsame Sprache namens Agent Communication Language (ACL) verwenden. Diese Agenten können Individuen, Unternehmen oder Geräte repräsentieren und verschiedene Aufgaben erledigen. AEAs werden mithilfe des AEA Frameworks erstellt, einem auf Python basierenden Toolkit, das Entwickler mit den erforderlichen Tools für die Entwicklung und das Testen dieser Agenten ausstattet. Sie können mithilfe des AEA Managers verwaltet und bereitgestellt werden, einer webbasierten Benutzeroberfläche, die Zugriff auf verschiedene Dienste bietet.

• Autonomie und wirtschaftlicher Fokus:AEAs arbeiten ohne ständige Aufsicht ihrer Besitzer und konzentrieren sich hauptsächlich auf die Schaffung von wirtschaftlichem Wert. Sie sind so konzipiert, dass sie autonom verschiedene Aufgaben übernehmen, mit minimaler oder keiner Intervention.
• Cross-Chain Kompatibilität: Das AEA-Framework unterstützt die Entwicklung von Anwendungen, die mit verschiedenen Blockchain-Netzwerken wie Ethereum interagieren können und macht die Plattform von Fetch.ai vielseitig im Blockchain-Ökosystem.

• Aufgaben-Effizienz: AEAs haben Tools im Rahmen, um das Netzwerk zu navigieren, Operationen effizient auszuführen und neue Ziele zu verfolgen.
  Der AEA-Rahmen ist eine umfassende Entwicklungssuite zur Erstellung und Verwaltung von AEAs. Er bietet die erforderlichen Werkzeuge für einen effizienten Agentenbetrieb und ermöglicht es den Entwicklern, AEAs spezifische Eingabesätze für verschiedene Situationen zu geben. Der Rahmen umfasst:

• Einfaches offenes Wirtschaftsrahmenwerk (sOEF): Ermöglicht es AEAs, im Fetch.ai Netzwerk zu navigieren, Aufgaben auszuführen und nach Zielen zu suchen.

• Agent Communication Netzwerk (ACN):Ermöglicht den Informationsaustausch und die Kommunikation zwischen Agenten.
• Verbindungen, Protokolle und Verträge:Diese Komponenten definieren Agent-zu-Agent- und Komponenten-zu-Komponenten-Interaktionen, die den Zugriff auf Smart Contracts und andere Dienste umhüllen.

AEAs in Fetch.ai können in zahlreichen Bereichen angewendet werden, einschließlich, aber nicht beschränkt auf:

• Automatisierte Blockchain-Interaktionen: Automatisierung von Benutzerinteraktionen mit Blockchains, wie Transaktionen oder Smart Contract-Operationen.
• Datenabfragen und Serverinteraktionen: AEAs können mit Servern als Clients interagieren oder Server betreiben, um andere Clients zu bedienen.
• Dezentralisierte Finanzen (DeFi): Automatisierung komplexer Operationen im DeFi-Bereich, wie Handel und Vermögensverwaltung.

AI-Agenten

Das Konzept der KI-Agenten, das von Fetch.ai durch das uAgents Framework eingeführt wurde, ist eine faszinierende Entwicklung in dezentralen Systemen und künstlicher Intelligenz. Im Kern zielt das Framework darauf ab, die Erstellung autonomer, intelligenter Softwareprogramme zu erleichtern, die in der Lage sind, in einem dezentralen Netzwerk miteinander zu interagieren und zusammenzuarbeiten.

Einer der Hauptvorteile dieses Ansatzes liegt in seinem Potenzial, verschiedene Branchen zu revolutionieren, indem KI-Agenten komplexe Herausforderungen angehen, Prozesse optimieren und Entscheidungsfindung verbessern. Die Dokumentation enthält überzeugende Beispiele, wie die Anwendung von KI-Agenten im Supply-Chain-Management und Finanzdienstleistungen. Stellen Sie sich eine Lieferkette vor, in der KI-Agenten nahtlos kommunizieren und koordinieren, alles von der Nachfrageprognose und Bestandskontrolle über Logistik und Risikominderung optimieren. Diese Art von intelligenten Automatisierung könnte die Effizienz erheblich steigern, Kosten senken und Echtzeit-Transparenz über den gesamten Betrieb bieten.

Ebenso könnten im Finanzsektor KI-Agenten den Handel automatisieren, komplexe Risikobewertungen durchführen, Betrugsmuster erkennen und sogar personalisierte Finanzberatung für Kunden auf der Grundlage ihrer Profile und Marktkonditionen bereitstellen. Das Potenzial von KI-Agenten, Prozesse zu vereinfachen, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Sicherheitsmaßnahmen in diesem Bereich zu stärken, ist enorm. Was das uAgents Framework jedoch wirklich auszeichnet, ist sein Schwerpunkt auf Dezentralisierung und Benutzerkontrolle. Indem Entwicklern ermöglicht wird, KI-Agenten als öffentliche oder private Entitäten zu erstellen, schafft das Framework eine delikate Balance zwischen Transparenz und Datenschutz. Diese Flexibilität ist in Branchen, in denen Vertraulichkeit und Datenschutz oberste Priorität haben, wie Finanzen oder Gesundheitswesen, entscheidend.

Öffentliche Agenten, deren Protokollmanifeste und Digests offengelegt werden, ermöglichen eine nahtlose Zusammenarbeit und Interoperabilität. Stellen Sie sich vor, der öffentliche KI-Agent eines Logistikunternehmens teilt seine Kommunikationsmethoden, so dass andere Agenten direkt interagieren und Transportaufgaben koordinieren können. Dieses Maß an Offenheit könnte Innovationen fördern und branchenübergreifende Partnerschaften erleichtern. Umgekehrt halten private Agenten ihre Protokolldetails verborgen, um ein hohes Maß an Vertraulichkeit und Sicherheit zu gewährleisten. Ein Finanzinstitut könnte beispielsweise einen privaten KI-Agenten entwickeln, der sensible Transaktionen abwickelt und seine Protokolle vor externen Überprüfungen schützt, während er dennoch über den Almanach auffindbar ist.

Diese Dualität von öffentlichen und privaten Agenten passt perfekt zu den Prinzipien der Dezentralisierung und der vertrauenslosen Interaktionen, die den Blockchain- und verteilten Hauptbuchtechnologien zugrunde liegen. Indem Benutzer befähigt werden, das Maß an Transparenz und Exposition für ihre KI-Agenten zu kontrollieren, umarmt das uAgents Framework die Ethik dezentralisierter Systeme, während es gleichzeitig praktische Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datenverarbeitung anspricht. Darüber hinaus schafft die Open-Source-Natur des Frameworks und seine Integration in Fetch.ai's KI-Engine und Agentverse-Plattform ein Ökosystem, das reif für Innovation und Zusammenarbeit ist. Entwickler aus verschiedenen Hintergründen können zur Evolution des Frameworks beitragen und so eine lebendige Community fördern, die sich der Weiterentwicklung der Fähigkeiten und Anwendungen von KI-Agenten in einem dezentralen Kontext widmet.

Agentverse

Agentverse ist eine cloudbasierte integrierte Entwicklungsumgebung (IDE), die als Portal zum umfassenderen uAgents Framework und seiner umfangreichen Palette von Anwendungsfällen dient. Dieses leistungsstarke Framework erleichtert die Entwicklung dezentraler KI-Agenten und ermöglicht es ihnen, nahtlos in einem vertrauenswürdigen, dezentralen Netzwerk zu kommunizieren, zu verhandeln und zusammenzuarbeiten. Einer der Hauptvorteile von Agentverse ist sein benutzerfreundlicher Ansatz. Mit einer einfachen grafischen Benutzeroberfläche reduziert die Plattform die Barrieren für die Adoption der KI-Agententechnologie und macht sie für Entwickler aller Fähigkeitsstufen zugänglich. Dies wird durch die Bereitstellung von vordefinierten Agentenvorlagen und Anwendungsfällen erreicht, die es den Benutzern ermöglichen, KI-Agenten schnell und einfach zu erstellen, auch wenn sie nur über grundlegende Python-Kenntnisse verfügen.

Das Agentenuniversum: Entdecker

Der Agentverse Explorer ist eine entscheidende Komponente der Plattform und fungiert als intuitives Entdeckungswerkzeug für KI-Agenten, die im Almanach-Vertrag registriert sind. Dieses dezentrale Verzeichnis enthält detaillierte Informationen über registrierte Agenten, einschließlich ihrer Fähigkeiten, Protokolle und Kommunikationsmethoden. Über den Explorer können Benutzer nach anderen Agenten suchen und sich mit ihnen verbinden, indem sie sie basierend auf eindeutigen Protokolldigests oder bestimmten Attributen filtern.

Agents, die im Explorer angezeigt werden, können als gehostete, lokale oder Postfach-Agents kategorisiert werden, die jeweils unterschiedlichen Zwecken dienen. Gehostete Agenten sind solche, die direkt im Agentversum entwickelt und bereitgestellt werden, um eine kontinuierliche Verfügbarkeit und Codebearbeitungsfunktionen in Echtzeit zu gewährleisten. Lokale Agenten hingegen sind für Testzwecke konzipiert und verweisen auf lokale Endpunkte. Schließlich werden Mailbox-Agenten in der Agentverse-Poststelle registriert, sodass sie kontinuierlich Nachrichten senden und empfangen können, auch wenn sie offline sind.

Das Agentenversum: Meine Agenten

Der Abschnitt "My Agents" des Agentverse ist der Ort, an dem Entwickler ihren KI-Agenten wirklich Leben einhauchen können. Mit einer gezielten Betriebszeit von 100 % werden gehostete Agenten immer online und auf dem neuesten Stand innerhalb des Almanach-Vertrags gehalten. Der Bereitstellungsprozess ist optimiert, sodass Benutzer einen neuen laufenden Agenten mit nur wenigen Klicks bereitstellen können, entweder von einem leeren Skript oder basierend auf vordefinierten Vorlagen. Skalierbarkeit ist ein wichtiger Aspekt im Abschnitt "My Agents", da die Plattform so konzipiert ist, dass sie sich automatisch mit der Anzahl der Nachrichten skaliert, die ein Agent empfängt. Dadurch können Entwickler den Fokus auf die Entwicklung des innovativsten Agentencodes legen, ohne sich kontinuierlich um die Bereitstellung und Verwaltung ihrer Agenteninfrastruktur kümmern zu müssen. Sicherheit hat ebenfalls oberste Priorität, da Agenten in sicheren, partitionierten Python-Umgebungen ausgeführt werden, die Ihren Code vor bösartigen Versuchen, auf Ihre Informationen zuzugreifen, schützen. Darüber hinaus bietet das Agentverse die Möglichkeit, sich für Sperrlisten zu abonnieren, die es Ihnen ermöglichen, identifizierte schlechte Agenten einfach zu ignorieren.

The Agentverse: Mailroom / IoT Gateway

Die Agentverse-Mailroom ist ein leistungsstarker Dienst, der die Herausforderung der Aufrechterhaltung eines ständig laufenden Servers für die Kommunikation von Agenten bewältigt. Durch das Einrichten von Briefkästen für Ihre Agenten ermöglicht der Mailroom ihnen, Nachrichten abzurufen und angemessene Maßnahmen zu ergreifen, auch wenn sie offline sind. Dieser Dienst ist besonders wertvoll in Szenarien, in denen der Betrieb eines Servers zur Herausforderung wird, da er eingehende Nachrichten, die von anderen Agenten gesendet werden, verwaltet und als vertrauenswürdiger Vermittler dient. Entwickler können diese Nachrichten später herunterladen, ohne dass ein ständig laufender Server erforderlich ist, was eine nahtlose Kommunikation zwischen Agenten ermöglicht, die im Agentverse registriert sind, und lokalen Agenten.

Eine der herausragenden Funktionen des Agentverse ist die Integration mit Wallets und dem Fetch.ai Ledger. KI-Agenten, die auf der Plattform gehostet werden, haben die Möglichkeit, mit dem Fetch.ai Ledger zu interagieren, was es ihnen ermöglicht, Transaktionen zu senden und zu empfangen, Kontostände abzufragen, mit Smart Contracts zu interagieren und mehr. Diese Integration stärkt das Vertrauenssystem innerhalb des Agentverse und ermöglicht die transparente Abfrage von Transaktionen, die von jedem Agenten durchgeführt wurden.

Jenseits der Entwicklungsumgebung bietet das Agentenuniversum eine Reihe von erweiterten Funktionen, einschließlich der Funktionalität 'Dienste'. Diese Funktion ermöglicht es Entwicklern, Agenten zu Dienstegruppen zu kombinieren, um ihnen die Bereitstellung von Diensten für Benutzer zu ermöglichen. Zum Beispiel können Entwickler im Kontext eines Hotelbuchungsdienstes einzelne Agenten erstellen, die verschiedene Aspekte des Dienstes repräsentieren, wie zum Beispiel Empfang, Zimmerverwaltung und Concierge-Services. Diese Agenten können dann zu einer Dienstegruppe kombiniert werden, um Benutzern ein nahtloses und integriertes Erlebnis über eine einzige Schnittstelle zu bieten.

Das Agentenuniversum integriert sich mit der DeltaV-Chat-Schnittstelle und dem Fetch.ai-KI-Motor, was es Benutzern ermöglicht, menschliche Eingaben bereitzustellen, die den KI-Motor dabei unterstützen, relevante KI-Agenten zu finden und mit ihnen zu interagieren, die im Netzwerk registriert sind. Diese leistungsstarke Kombination ermöglicht es Benutzern, spezifische Dienstleistungen anzufordern, wie z.B. die Buchung eines Hotelzimmers in einer bestimmten Stadt, und der KI-Motor wird die geeigneten Agenten identifizieren und mit ihnen kommunizieren, um die Anfrage zu erfüllen.

Almanach Vertrag

Der Almanach-Vertrag spielt eine zentrale Rolle im Fetch.ai Ökosystem und fungiert als zentraler Knotenpunkt, der die Auffindbarkeit und Kommunikation zwischen KI-Agenten erleichtert. Seine Bedeutung liegt in seiner Fähigkeit, die Lücke zwischen der dezentralen Natur von KI-Agenten und der Notwendigkeit eines koordinierten, zugänglichen Verzeichnisses ihrer Fähigkeiten und Protokolle zu schließen.

Das Almanach dient als dezentrales Verzeichnis, ähnlich dem Domain Name Service (DNS) des Internets. Es enthält detaillierte Informationen über registrierte KI-Agenten, einschließlich ihrer Fähigkeiten, Protokolle und Kommunikationsmethoden. Dieses organisierte Repository von Agentendaten ermöglicht es den Benutzern, mithilfe des Agentverse Explorer verschiedene Agenten zu erkunden und mit ihnen zu interagieren, indem sie sie basierend auf einzigartigen Protokolldigesten filtern.

Der Registrierungsprozess innerhalb des Almanachs ist für KI-Agenten von entscheidender Bedeutung, um ihre Präsenz zu etablieren und Remote-Interaktionen zu ermöglichen. Agenten müssen ihre Registrierungsdaten regelmäßig innerhalb bestimmter Blockbeschränkungen aktualisieren, um aktuelle und genaue Informationen zu erhalten und die Relevanz der Daten für die Benutzer zu gewährleisten. Dieser dynamische Prozess stellt sicher, dass der Almanach auf dem neuesten Stand bleibt und die sich ständig weiterentwickelnde Landschaft der KI-Agenten und ihrer Fähigkeiten widerspiegelt.

Eine der wichtigsten Funktionen des Almanachs besteht darin, die Unterscheidung zwischen öffentlichen und privaten KI-Agenten zu erleichtern. Diese Flexibilität wird durch das Zusammenspiel zwischen dem Almanach und den Protokollen ermöglicht, die die Interaktionen der Agenten innerhalb des uAgents Frameworks regeln. Protokolle legen in diesem Zusammenhang die Regeln und Nachrichtenstrukturen fest, die es KI-Agenten ermöglichen, die Kommunikation des jeweils anderen zu verstehen und sich effektiv auf die Aufgabenausführung abzustimmen. Diese Protokolle sind integral für das reibungslose Funktionieren des dezentralen Netzwerks und stellen sicher, dass Agenten zusammenarbeiten und gemeinsame Ziele verfolgen können.

Wenn ein KI-Agent während seiner Entwicklung als öffentlich bezeichnet wird, werden sein Protokollmanifest und die zugehörigen Digests im Almanach veröffentlicht, wodurch sein Endpunkt für die Kommunikation mit anderen Agenten verfügbar wird. Diese Transparenz fördert die Zusammenarbeit und Interoperabilität, da externe Akteure direkt mit dem öffentlichen Akteur interagieren und dessen Kommunikationsmethoden und -fähigkeiten verstehen können. Umgekehrt wahren private KI-Agenten ein höheres Maß an Vertraulichkeit, indem sie ihr Protokollmanifest nicht an die Außenwelt weitergeben. Während ihre Zusammenfassungen im Almanach immer noch sichtbar sind, um sie zu finden, bleiben die Details ihrer tatsächlichen Protokolle verborgen. Dadurch wird sichergestellt, dass nur Agenten, die das Protokoll des privaten Agenten explizit kennen, mit ihm kommunizieren können, was bei Bedarf eine kontrollierte und sichere Kommunikationsumgebung bietet.

Diese Dualität von öffentlichen und privaten Agenten, ermöglicht durch den Almanach und die zugrunde liegenden Protokolle, entspricht den Prinzipien der Dezentralisierung und der vertrauenslosen Interaktionen, die das Fetch.ai-Ökosystem unterstützen. Es ermöglicht Entwicklern und Benutzern, ein Gleichgewicht zwischen Transparenz und Privatsphäre zu finden, indem sie das Maß der Offenlegung für ihre KI-Agenten an ihre spezifischen Anforderungen und Anwendungsfälle anpassen. Darüber hinaus verbessert der Almanach das Vertrauen und die Integrität innerhalb des Ökosystems, indem er von Agenten verlangt, die Eigentumsadresse durch die Validierung der Signatur während des Registrierungsprozesses zu überprüfen. Dieser Verifizierungsschritt gewährleistet die Genauigkeit der im Almanach gespeicherten Informationen und verringert das Risiko, dass bösartige oder nicht autorisierte Agenten versuchen, das Verzeichnis zu manipulieren.

Offenes Wirtschaftsrahmenwerk (OEF)

Das OEF bildet das Fundament des Fetch.ai-Netzwerks und bietet einen dezentralen Marktplatz für Agenten, um sich gegenseitig zu entdecken und miteinander zu interagieren, Daten auszutauschen und auf Dienste zuzugreifen. Es wird vom Fetch.ai Ledger angetrieben, einem Blockchain-Netzwerk, das Werttransfers ermöglicht und die Aktivitäten der Agenten koordiniert.

Fetch Smart Ledger

Fetch.ai’s Smart Ledger ist ein integraler Bestandteil seines Ökosystems und bietet eine einzigartige Kombination aus Blockchain-Technologie und einem Directed Acyclic Graph (DAG). Diese Hybridstruktur ermöglicht eine effiziente Transaktionsverarbeitung und eine umfangreiche Datenverarbeitung, die für den Betrieb von Autonomen Wirtschaftsagenten (AEAs) und ihren komplexen Aktivitäten entscheidend ist. Der Smart Ledger integriert traditionelle Blockchain-Elemente mit DAG-Funktionen, was es ihm ermöglicht, große Mengen von Transaktionen und Daten zu verarbeiten. Diese Einrichtung stellt sicher, dass das Netzwerk die Kommunikation und Transaktionen, an denen gleichzeitig Millionen von Agenten beteiligt sind, unterstützen kann.

Im Gegensatz zu traditionellen Blockchains, die einer linearen Struktur folgen, weist das Fetch Smart Ledger Transaktionen verschiedenen Spuren zu. Dieser Ansatz erhöht die Kapazität des Netzwerks, eine große Anzahl von Transaktionen gleichzeitig zu verarbeiten. Das Ledger zeichnet nicht nur Transaktionen auf, sondern verarbeitet auch eine große Menge an Daten, Entscheidungen, die von AEAs getroffen werden, und Interaktionen innerhalb des Netzwerks, alles in Echtzeit. Diese Aufzeichnung gewährleistet Sicherheit und Transparenz der Vorgänge im Netzwerk.

Die Smart Ledger spielt eine entscheidende Rolle für die Funktionalität von AEAs. Sie bildet die Grundlage für ihre Aktivitäten, wie z.B. Buchung von Flügen oder Hotels und anderen Dienstleistungen, indem sie Transaktionen und Aktivitäten von AEAs aufzeichnet. Die FET-Token werden innerhalb dieses Rahmens für Transaktionen verwendet, einschließlich der Bezahlung von Dienstleistungen und der Belohnung von AEAs für ihre Beiträge.

Fetch.ai's Ansatz, KI, maschinelles Lernen und Blockchain-Technologie zu kombinieren, unterscheidet es von herkömmlichen KI-Systemen. Durch die Nutzung dezentralisierter Strukturen verbessert es die Transparenz und reduziert Manipulationsrisiken. Die Integration von KI-Funktionalitäten im Smart Ledger erleichtert die Bewältigung komplexer Aufgaben und großer Datenmengen, eine Funktion, die in herkömmlichen KI-Systemen unüblich ist.

Die Fetch Smart Ledger ist mit ihren fortschrittlichen Funktionen für verschiedene Branchen geeignet:

• Verwaltung von Patientenakten, Terminplanung und personalisierten Behandlungsplänen.
• Echtzeitverfolgung von Waren und transparente Transaktionen.
• Automatisierter Handel und sichere Transaktionen.
• Effizienter Handel mit überschüssiger Energie mit Transparenz.
• Persönliche Einkaufserlebnisse und sichere Transaktionen.

Fetch.ai, als eine vergleichsweise neue Technologie, wurde frühzeitig in Bereichen wie Mobilität und Automobilindustrie, dezentralisierte Finanzen (DeFi) und Smart Cities eingesetzt. Seine Technologie wurde in dezentralen Netzwerken für das Laden von Elektrofahrzeugen und Warenhandelsplattformen wie Mettalex angewendet.

Intelligente Verträge bei Fetch.ai

Smart Contracts in Fetch.ai werden durch das CosmPy-Framework implementiert. Hier ist eine detaillierte Aufschlüsselung ihrer Natur, Sprachunterstützung, Bereitstellung und Ausführung:

• Bereitstellung: Mit dem Befehl LedgerVertragMit CosmPy können Entwickler ein Smart Contract bereitstellen. Sie benötigen den Pfad des Vertrags und ein Wallet-Objekt für die Bereitstellung.
• Interaktion:Einmal bereitgestellt, werden Interaktionen mit dem Smart Contract auf verschiedene Arten erleichtert, wie z.B. Abfragen und Setzen von Zustandsvariablen. Die _address-Methode wird verwendet, um die Netzwerkadresse des Vertrags zu erhalten.
• Abfragen von Zustandsvariablen: Die Zustandsvariablen des Vertrags können mithilfe der Abfragemethode abgefragt werden, indem ein Wörterbuch bereitgestellt wird, das die Abfrageinformationen spezifiziert.
• Aktualisierung von Zustandsvariablen:Die execute-Methode wird verwendet, um Zustandsvariablen zu aktualisieren, gefolgt von wait_to_complete(), um sicherzustellen, dass die Ausführung abgeschlossen ist.
• Löschen von Zustandsvariablen: Zustandsvariablen können mithilfe der execute-Methode mit spezifischen Anweisungen gelöscht werden.
  Dieser Prozess ermöglicht es Entwicklern, dynamische Smart Contracts innerhalb des Fetch.ai-Ökosystems zu erstellen und zu verwalten, wobei die Möglichkeiten der Blockchain für eine sichere und effiziente Vertragsausführung genutzt werden.

Kollektives Lernen und Integration von KI

Fetch.ai setzt ein dezentrales maschinelles Lernprotokoll namens CoLearn ein. Dieses Protokoll ermöglicht es AEAs, Daten und Modelle zu teilen, ohne die Privatsphäre oder Sicherheit zu beeinträchtigen. CoLearn wird mit CosmWasm umgesetzt, einer leistungsstarken Smart-Contract-Sprache, und umfasst einen Marktplatz zum Kauf und Verkauf von Daten und Modellen.

Interoperabilität

Das Fetch.ai Netzwerk verfügt über Interoperabilität mit anderen Blockchains und Netzwerken. Dies wird durch ein Cross-Chain-Protokoll erreicht, das auf dem Cosmos SDK basiert und es Fetch.ai Agenten ermöglicht, auf Daten und Dienste von Plattformen wie Ethereum und BNB Chain zuzugreifen. Die Plattform erleichtert auch den Tausch von FET-Token mit anderen Kryptowährungen über Brücken wie Axelar.

AI Engine

Das Hauptziel des KI-Motors ist es, menschliche Eingaben zu analysieren, zu verstehen und mit den geeignetsten KI-Agenten zu verbinden, um natürliche Sprachinteraktionen zu ermöglichen. Dies wird erreicht, indem die Benutzereingabe gelesen, in handlungsfähige Aufgaben umgewandelt und die geeigneten KI-Agenten aus dem Agentenuniversum ausgewählt werden, um diese Aufgaben auszuführen. Die Stärke des KI-Motors liegt in seiner Fähigkeit, verschiedene Kontexte zu verstehen und sich anzupassen. Er untersucht Trends und verwandelt zufällige Eingaben in sinnvolle Erkenntnisse, indem er vorherige Interaktionen auswertet. Bei Unsicherheit holt der KI-Motor Feedback vom Benutzer ein, um zu überprüfen, ob seine Vorschläge und Empfehlungen mit dem Endziel des Benutzers übereinstimmen. Dieses kontextuelle Verständnis ermöglicht es dem KI-Motor, Benutzerbedürfnisse aktiv vorherzusehen und entsprechend anzupassen, um so ein nahtloses und intuitives Erlebnis zu schaffen.

Die intelligente Routing-Funktion der KI-Engine spielt eine entscheidende Rolle für ihre Effektivität. Diese Funktion ermöglicht es der KI-Engine, die verfügbaren Agenten, die im Almanach registriert sind, unter Berücksichtigung ihres Leistungsspektrums und vergangener Leistungsdaten sorgfältig zu bewerten. Durch die Berücksichtigung dieser Faktoren stellt die KI-Engine sicher, dass Aufgaben Agenten mit dem entsprechenden Fachwissen zugewiesen werden, wodurch die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Aufgabenerledigung maximiert und die allgemeine Benutzererfahrung verbessert wird.

DeltaV: Die KI-basierte Chat-Schnittstelle

DeltaV fungiert als Front-End-Schnittstelle zum KI-Motor und bietet den Benutzern eine einfache und intuitive Chat-Schnittstelle, über die sie ihre Anfragen eingeben können. Diese Anfragen werden dann vom KI-Motor in eine Reihe von Aufgaben übersetzt, die von den entsprechenden KI-Agenten ausgeführt werden sollen. DeltaV wurde mit der Absicht entwickelt, Benutzer nahtlos und benutzerfreundlich mit KI-Agenten zu verbinden. Es dient als Portal zum KI-Motor, zu KI-Agenten und zur Agentverse-Plattform und ermöglicht es den Benutzern, über eine einzige Schnittstelle auf eine Vielzahl von Diensten und Funktionen zuzugreifen.

Entwickler können auf die KI-Agententechnologie von Fetch.ai zurückgreifen und große Sprachmodelle (LLMs), Machine-Learning (ML)-Modelle, vorhandene APIs und andere Geschäftslogik verkapseln, um Dienste über DeltaV zugänglich zu machen. Durch die Entwicklung und Registrierung ihrer KI-Agenten innerhalb des Agentverse: Services können Entwickler sicherstellen, dass ihre Dienste über die DeltaV-Chat-Schnittstelle abrufbar und zugänglich sind.

Zusammenarbeit mit Bosch und Expansion in die Wirtschaft der Dinge

Fetch.ai und Bosch haben ihre Zusammenarbeit erweitert, indem sie die Fetch.ai-Stiftung gegründet haben, um Web3-Technologien zu erforschen, zu entwickeln und zu kommerzialisieren. Diese Zusammenarbeit zielt darauf ab, Maschinen zu schaffen, die sich in Netzwerken organisieren und wirtschaftliche Entscheidungen treffen, sodass Objekte im Internet der Dinge (IoT) wirtschaftliche Interaktionen eingehen können, wie z.B. ein Elektroauto, das über Strompreise verhandelt.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen Fähigkeiten

Die Integration von KI und maschinellem Lernen in das Fetch.ai-Netzwerk ist ein entscheidendes Merkmal der Plattform. Fetch.ai setzt anspruchsvolle maschinelle Lernalgorithmen und effiziente Datenverarbeitungsmechanismen ein. Diese Technologien ermöglichen es Autonomen Wirtschaftsagenten (AEAs), aus Interaktionen zu lernen, Entscheidungen zu optimieren und autonom komplexe Aufgaben auszuführen. Die maschinellen Lernfähigkeiten des Netzwerks ermöglichen die Analyse und Vorhersage von Trends und verbessern die Wirksamkeit von AEAs in verschiedenen Anwendungen wie Supply-Chain-Management, Energieverteilung und Finanzdienstleistungen.