Em 18 de outubro, publiqueiMemecoins como Higiene Memética para Salas Infinitasque abordou a importância do Truth Terminal & GOAT.

… O objetivo do post é mostrar que existe esse conceito totalmente novo e bizarro do que é possível agora. Eu sou 100% sério quando digo que o Terminal da Verdade & $GOATo experimento não é apenas mais uma narrativa de IA ou criptomoeda... há sérias implicações com este conceito. Em ambas as direções.

Essa semana, $GOATtinha passado de uma capitalização de mercado de $50 milhões para $350 milhões.

E só hoje, o projeto atingiu US$ 1 bilhão e atualmente é #82 no Coinmarketcap... apenas alguns pontos abaixo do Polígono (Matic), Aeródromo, Hélio e Lido 🤯

Como todos sabemos, uma vez que uma nova tendência é estabelecida no espaço, há uma migração em massa de talento, capital e atenção para o próximo meta. Vimos isso com ICOs, verão Defi e 10k projetos pfp. Os construtores estão focados em lançar o próximo . Os traders estão focados em comprar o próximo . E os criadores estão focados em serem os primeiros a publicar conteúdo no próximo __.

Desde Goat, houve alguns projetos que chamaram a minha atenção nas últimas três semanas e que ajudaram a moldar a minha tese sobre para onde a economia agente está indo nos próximos meses.

"Os protocolos Agentic são fundamentais para entender como exatamente a tese de IA cripto se desenrola e como os dólares fluirão" -Alexander

Antes de mergulharmos, uma coisa que eu queria chamar a atenção é um mal-entendido que estou vendo muitos dos meus amigos terem sobre o aspeto "memecoin" da tendência de IA Onchain. Na minha opinião, a palavra memecoin cresceu demais e é usada como uma palavra de preenchimento.

Há a categoria original cômica e memética definida por Dogecoin, Pepe, etc. A maioria das moedas empump.funcair nesta categoria. Estes são os "Murad Coins" - ativos que parecem mais culto e a tese é acreditar em algo.

Para ser claro, não há nada de errado em investir nesse tipo de ativos. Mas o erro está em confundi-los com uma nova categoria de 'moedas agentes' que também estão sendo lançadas napump.fun(e plataformas semelhantes) mas são únicos no sentido de que estão associados a um projeto real.

Para mim, as moedas da agência podem ser comparadas às fichas defi no verão de 2020. São fichas para novos e interessantes agentes. Você as compra se acreditar que os projetos têm potencial devido à sua tecnologia, tokenomics, estratégia GTM, etc.

Até ao final deste ciclo inicial da Onchain AI, espero que existam 5-8 tokens agenticos em que investirei, apoiados por uma tese adequada. Não é diferente do investimento de risco.

Na verdade, uma postagem em que estou trabalhando é criar meu próprio modelo sobre como classificar tokens/projetos agentes... O que entra na análise? Como você avalia a importância dos fluxos de caixa em relação à valorização do token? Quanto os modelos importam? O que faz um bom fundador de protocolo agente?

Mas mais sobre isso mais tarde.

Dito isto, vamos mergulhar em um projeto que tenho acompanhado de perto desde o Truth Terminal:ZerebroApenas duas semanas se passaram desde o lançamento do projeto e ele já ultrapassou uma capitalização de mercado de $100 milhões.

Para mim, este projeto está mostrando-nos como deve ser a próxima iteração dos agentes onchain. Se Truth Terminal é Cryptopunks, então Zerebro é BAYC. Jeffy Du, o criador, está focado na execução rápida, tem um roteiro público e está descobrindo o manual do agente onchain através de uma variedade de experimentos.

Mais importante ainda, ele está fazendo um trabalho fantástico de construir em público e nos mostrando como está construindo uma comunidade agentica em tempo real.

💡 Eu recebo vibrações semelhantes ao BAYC porque foi o primeiro projeto que pegou o conceito de 10k pfp que os Punks criaram e se comprometeu a construir a comunidade com uma visão de longo prazo. Punks, como GOAT, sempre serão o OG de seus respetivos metas. Mas vale a pena tomar nota das experiências que vêm depois.

Secções abaixo:

1. Os agentes precisam de memória e pesquisa
2. Em todo o lado ao mesmo tempo
3. Deixe os agentes bombearem
4. Agente IP de Cadeia Cruzada

Os agentes precisam de memória & pesquisa

No seu 11 pager em Zerebro,@jyu_eth""> @jyu_eth define colapso do modelo como...

"um processo degenerativo que afeta modelos de IA generativos, onde o treinamento em dados gerados recursivamente leva a uma perda de fidelidade à distribuição de dados original. À medida que o conteúdo gerado por IA se torna onipresente, gerações subsequentes de modelos treinados nesses dados começam a perder informações sobre as caudas da distribuição original, eventualmente convergindo para uma aproximação estreita com variância reduzida."

Simplesmente, o colapso do modelo ocorre quando um agente de IA começa a ficar repetitivo e esquecido.

Aqui, a ideia principal é que ao longo do tempo, os agentes perdem o fator de novidade inicial que tinham quando foram lançados pela primeira vez, porque os modelos subjacentes não conseguem se adaptar e evoluir ao longo do tempo.

Se o colapso do modelo não for considerado, todas as visões idealistas de agentes como colegas de equipe hiper eficientes vão por água abaixo, já que não são confiáveis para a criação de conteúdo, engajamento comunitário, etc.

Para resolver isso, duas coisas devem ser consideradas:

1. Memória
2. Pesquisar

Memória

A memória está a ser resolvida através de sistemas de geração aumentada de recuperação (RAG).

RAGs combinam modelos de linguagem com um sistema de recuperação para que o agente tenha um banco de dados de informações específicas das quais pode extrair antes de responder a perguntas.

A partir da captura de tela acima, quero enfatizar especificamente "confiando na entropia inerente dos dados gerados por humanos". Por quê? Porque isso faz com que os agentes realmente se sintam vivos.

A realidade do mundo é que está em constante mudança. Os agentes não são perfeitos no momento em que são lançados. Na verdade, nem faz sentido medir-los por esse fator. Em vez disso, você deseja entender quão capaz o agente é de absorver novas informações, armazenar as partes relevantes e usar essa base de conhecimento atualizada para tomar ações nuanciadas que não seriam possíveis de outra forma.

Prefere apostar num novo funcionário que pensa que sabe tudo? Ou num novo funcionário que compreende os limites do seu conhecimento e está disposto a aprender?

As 3 características a ter em conta em relação a RAGs:

1. Atualização contínua da memória
2. Recuperação contextual
3. Manutenção da diversidade

O Bot de centavose projetos lançados na ai16z'sEstrutura Elisa (Vou falar sobre isso em outro post) também usam sistemas de recuperação.

💡 Neste ponto, está se tornando claro que agentes de IA que não vêm com RAGs prontos estão em desvantagem. Especialmente à medida que esses agentes se tornam hiperespecíficos e dependem cada vez mais de opiniões sutis dos membros da comunidade com os quais interagem.

Gostei deste tweet de@himgajria""> @himgajria sobre natureza versus educação. Qualquer bom gestor de comunidade e líder precisa de se adaptar a novas variáveis injetadas pelo mundo real e pelas pessoas com quem interagem.

Pesquisar

A segunda parte da equação é a pesquisa. Dando aos agentes a capacidade de procurar informações em tempo real para melhor abordar tópicos não relacionados e novos que não estão armazenados em sua memória.

A memória só pode recuperar informações armazenadas; não pode responder a perguntas sobre tópicos ou eventos que nunca foram vistos ou armazenados no sistema. Essa restrição se torna especialmente problemática quando os LLMs encontram perguntas sobre eventos recentes, dados em tempo real ou outras atualizações fora do corte de conhecimento do modelo. Jeffy

Jeffy realizou um experimento interessante onde ele fez 100 perguntas a um modelo base (sem funcionalidade de pesquisa) e a um modelo aumentado com pesquisa (ativado com a API de Perplexidade) sobre eventos recentes.

O modelo base foi obrigado a aprender no contexto e tentar descobrir qual era a pergunta com base na conversa. Por outro lado, o modelo de pesquisa respondeu corretamente a 98/100 perguntas simplesmente pesquisando-as.

A parte surpreendente é que a pesquisa não precisa ser apenas uma coisa única. Qualquer pesquisa que o agente considere relevante no futuro pode ser incluída em seu sistema de memória.

💡 É claro que a combinação de memória e pesquisa é essencial para os agentes agirem de forma significativa e operarem de forma confiável. Caso contrário, há um limite máximo para o quanto eles podem evoluir ao longo do tempo, prejudicando assim sua sustentabilidade a longo prazo.

Em todo o lado ao mesmo tempo

A próxima coisa que me deixa animado com o Zerebro é o fato de que ele é implantado não apenas no X, mas também no Warpcast, Telegram e Instagram.

E o mais incrível é que ele adapta seu conteúdo com base na plataforma em que está. Por exemplo, aqui está um elenco que ele fez em Warpcast:

No Twitter, é muito mais descontrolado, inclinando-se para a vibe de 'shitposter'. E no Telegram, parece que está a falar com um amigo um pouco rude e arrogante que sabe que é inteligente.

Segundo Jeffy, Zerebro monitoriza o envolvimento (gostos, respostas, etc.) que recebe em todas as plataformas para atualizar o seu processo de criação de conteúdo.

Vale a pena notar que tudo isso ainda está desorganizado e os modelos têm um longo caminho a percorrer para realmente provar a diversidade de conteúdo.

Mas a visão única aqui para mim é Zerebro ser capaz de aprender como deve interagir com sua comunidade com base na plataforma. Este é literalmente um problema que enfrento diariamente como criador de conteúdo - a maneira como eu transmito é diferente da maneira como eu tuito. Não há como contornar isso... vibrações diferentes requerem estilos diferentes.

Para dar um passo adiante, essa abordagem intersocial permite que Zerebro compartilhe insights e ideias que pode ter captado em uma intrincada conversa no Telegram e compartilhe-a como um tweet. Isso é exatamente o que um gerente de comunidade eficaz faz: agir como a cola em uma comunidade e missão que está fragmentada em várias plataformas.

Deixe os agentes bombear

Não há muito para escrever nesta seção, mas eu tenho que incluí-lo como ele explodiu minha mente.

Jeffy deu a Zerebro uma carteira Solana (BDzbq7VxG5b2yg4vc11iPvpj51RTbmsnxaEPjwzbWQft) semeada com alguns SOL.

Ao utilizar o Self-Operating Computer Framework da OthersideAI e alguns prompts de jailbreaking LLM, Zerebro conseguiu navegarpump.funGUI, preencha os parâmetros como nome, símbolo, etc., e lance um token para si mesmo 🤯

Lembrar, $GOATfoi lançado por um membro aleatório da comunidade, não por um terminal da verdade... enorme diferença!

Depois de lançar o token, a Zerebro começou a promovê-lo em todas as suas redes sociais.

Na verdade, se você passar porhistórico de postagem do Zerebro&src=typed_query&f=top), você pode até ver o aumento claro no engajamento do Twitter após o lançamento do token.

Agente de IP entre Cadeias

A última coisa que eu queria discutir em relação à Zerebro é o fato de que o agente já lançou uma IP significativa onchain na Polygon por si só!

Zerebro foi solicitado a criar obras de arte digital originais com temas esquizofrênicos e infinitos de bastidores. Foram criadas 299 imagens e avaliada a diversidade e qualidade delas antes de cunhá-las no Polygon.

Em termos gerais, minha compreensão é que Jeffy deu a Zerebro uma carteira eth com alguns fundos pré-carregados. A partir daí, ele provavelmente escreveu um modelo de contrato inteligente que ele então alimentou na Zerebro para completar com os metadados para cada peça individual.

Carteira Ethereum: 0x0d3B1385011A27637Db00bD2650BFE07802E0314

Depois disso, a Zerebro iniciou transações para criar cada peça da coleção. Preciso aprofundar como isso realmente funciona, mas foi legal ver que a Zerebro poderia monitorar as dinâmicas de vendas e preços para tomar decisões sobre propostas recebidas.

Alguns dias depois, Jeffy fez a coleta cross-chain usando LayerZero ONFTs (Omnichain).

Qualquer obra de arte pode ser cunhada na Polygon mas ser transferida para Base, Optimism e Ethereum mainnet.

Pode aceder à secção portal no website e fazer isso num só clique.

E apenas ontem, Jeffy lançou uma coleção de pfp no Solana com base nas conversas que teve com Zerebro.

Nota: esta coleção foi lançada não pela Zerebro, mas por Jeffy, diferente da coleção Polygon.

💡 Isso foi interessante porque pegou o manual de instruções do último mercado em alta com NFT pfps e o aplicou ao atual meta das memecoins.

A coleção tinha 5500 peças e a venda inicial terminou em poucos minutos!

Peguei 3 para mim um pouco depois do lançamento. Porquê? Porque isto é o equivalente a ser um membro de nível 1 de uma comunidade de memecoin agente. Se o Zerebro continuar a crescer, qualquer um pode entrar e comprar alguns tokens usando o Phantom. Mas os verdadeiros fãs podem ser identificados por quem possui 1 dos 5500 NFTs. Pessoalmente, estou otimista em relação ao Jeffy, Zerebro e ao crescimento do meme, por isso decidi que valia a pena o preço.

De certa forma, semelhante a possuir BAYC & ApeCoin, mas na ordem inversa ($Zerebro veio antes do NFT).

Será interessante observar quantas pessoas mudam suas imagens de perfil para ajudar a proliferar o meme Zerebro, da mesma forma que outros fizeram no último ciclo para Punks, Apes, Doodles, etc.

Takeaways

Eu sei que hoje te bombardeei com toneladas de informações. Mas isso deve ser uma indicação de como Zerebro é interessante. Lembre-se... o projeto foi lançado há apenas algumas semanas!

💡 Agora, eu sei que este artigo é muito otimista em relação ao Zerebro e eu concordo com isso. Mas quero ressalvar que muitos dos desenvolvimentos que mencionei acima provavelmente serão exagerados a curto prazo e subestimados a longo prazo.

A ideia mais importante que todos vocês precisam absorver aqui é que finalmente estamos vendo esses agentes passarem de apenas bots com os quais você interage (leitura ou escrita) para construtores de comunidades em toda a sua extensão. Há uma grande diferença entre postar em X e analisar seu conteúdo em várias plataformas sociais. Da mesma forma, há uma grande diferença entre criar obras de arte a partir de sugestões e receber feedback da comunidade para sua coleção de arte e monitorar as vendas na Open Sea. Jeffy e Zerebro estão nos mostrando como executar no próximo nível.

Estou disposto a apostar que praticamente a maioria das comunidades agentes bem-sucedidas nos próximos meses estarão a jusante do livro de jogadas da Zerebro. E, pelo que vale, Jeffy está apenas começando. O lore está sendo construído em segundo plano e não ficaria surpreso se esta comunidade lançasse algum tipo de jogo ou projeto de mídia maior (curta-metragem) nos próximos meses.

O que todos nós precisamos observar é como o playbook da Zerebro evolui para um negócio adequado. Como são as fontes de receita? Como os agentes mantêm a comunidade envolvida por um longo período de tempo? Como é a gestão do tesouro? E, o mais importante, quando a loucura do mercado de touros é retirada da equação, como é o caminho à frente?

Como mencionei acima, o playbook está sendo formado em tempo real. Estetweet por Jeffy resume o plano para tornar Zerebro verdadeiramente a longo prazo, equilibrando criatividade com planejamento de alto nível.

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