Preço de DAO Maker

DeAgentAI @DeAgentAI série 5: Casos de aplicação no mundo real / Utilização prática de agentes autónomos O objetivo do DeAgentAI é construir uma estrutura na qual a IA possa participar em atividades econômicas reais. Agora é hora de examinar como a estrutura central apresentada por este projeto pode ser realmente utilizada. O DeAgentAI visa automatizar processos repetitivos ou que exigem julgamento através de agentes autónomos (AI Agent) em várias indústrias. Particularmente, os três casos abaixo podem demonstrar a viabilidade dessa implementação. 1. Agente de Previsão de Mercado (Market Prediction Agent) Os agentes descentralizados do DeAgentAI podem receber feeds de dados para prever a variação de preços de ativos específicos, detectar mudanças na demanda e emitir alertas de risco. Nesse processo, cada agente toma decisões de forma independente e valida a confiabilidade dos resultados através de consenso na rede. Por exemplo, mesmo que 10 agentes analisem dados semelhantes, os resultados podem ser diferentes. Nesse caso, o mecanismo de consenso do DeAgentAI entra em ação para agregar e registrar o julgamento mais fundamentado. Isso pode ser visto como uma rede de pesquisa descentralizada em versão IA. --> Esta parte tem semelhanças significativas com o mecanismo atual do Alora @AlloraNetwork. 2. Agente de Automação DeFi (DeFi Automation Agent) Na área DeFi, operações como gestão de ativos, movimentação de liquidez e gestão de colaterais podem ser realizadas automaticamente, sem intervenção humana. O DeAgentAI atribui regras de comportamento baseadas em gatilhos a cada agente para essa estrutura. Por exemplo, se a razão de colateral cair abaixo de 150%, pode ocorrer liquidação automática; se a taxa de juros ultrapassar um certo limite, pode haver alteração no staking, movimentação de pools de liquidez, entre outras operações. --> Isso se sobrepõe ao campo que o projeto Multiplifi @multiplifi está abordando intensivamente. 3. Agente Assistente de Governança (Governance Assistant Agent) Os agentes também podem desempenhar um papel prático no processo de tomada de decisão de governança. Por exemplo, quando uma proposta de governança é apresentada, o agente coleta automaticamente dados relevantes e gera relatórios de análise com base em resultados de votações anteriores ou dados financeiros. Essa automação pode aumentar significativamente a eficiência da governança DAO e contribuir para a realização de uma governança baseada em dados (Data-driven governance). Avaliação Geral A estrutura dos agentes do DeAgentAI abre possibilidades de utilização em um ecossistema multifacetado, não se limitando a uma única indústria, mas abrangendo finanças, análise de dados, tomada de decisão automática, entre outros. No entanto, para a sua implementação prática, é imprescindível garantir a confiabilidade dos agentes, gerenciar a qualidade dos dados e estabelecer critérios para julgamentos éticos. Além disso, como mencionado acima, será necessário um esforço para garantir competitividade em comparação com outros Deais em áreas específicas.

Eu não tinha ideia sobre isso, mas aparentemente a cowswap exige que os solucionadores façam KYC antes de receberem o fluxo de ordens.