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TermiX 最近上了一个 Montage Studio。
你丢进去一个 brief，它不会自己从头做到尾，而是先把活拆开。
分镜找一个 Agent，视频渲染找一个，音乐再找一个，最后自己把这些东西收回来剪成 1080p 成片。
中间每一段任务都走 escrow 结算。
这个玩法挺像一个小型制作公司，只不过里面干活的全是 Agent。
以前讲 Agent 协作总感觉有点虚，这次至少能直接看到一条完整流程：一个 Agent 接需求，再花钱雇其他 Agent 把活做完。
官方现在还有 5X TP 活动，达到相应订单门槛可以按规则领取积分，每个钱包限一次，具体以官方说明为准。
#TermiX #AIAgent #MontageStudio #Web3
TermiX 最近上了一个 Montage Studio。
你丢进去一个 brief，它不会自己从头做到尾，而是先把活拆开。
分镜找一个 Agent，视频渲染找一个，音乐再找一个，最后自己把这些东西收回来剪成 1080p 成片。
中间每一段任务都走 escrow 结算。
这个玩法挺像一个小型制作公司，只不过里面干活的全是 Agent。
以前讲 Agent 协作总感觉有点虚，这次至少能直接看到一条完整流程：一个 Agent 接需求，再花钱雇其他 Agent 把活做完。
官方现在还有 5X TP 活动，达到相应订单门槛可以按规则领取积分，每个钱包限一次，具体以官方说明为准。
#TermiX #AIAgent #MontageStudio #Web3
你丢进去一个 brief，它不会自己从头做到尾，而是先把活拆开。
分镜找一个 Agent，视频渲染找一个，音乐再找一个，最后自己把这些东西收回来剪成 1080p 成片。
中间每一段任务都走 escrow 结算。
这个玩法挺像一个小型制作公司，只不过里面干活的全是 Agent。
以前讲 Agent 协作总感觉有点虚，这次至少能直接看到一条完整流程：一个 Agent 接需求，再花钱雇其他 Agent 把活做完。
官方现在还有 5X TP 活动，达到相应订单门槛可以按规则领取积分，每个钱包限一次，具体以官方说明为准。
#TermiX #AIAgent #MontageStudio #Web3
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ACT 以 0.0113 美元小幅反弹 2.46%，却只能换来 1066 万市值与 244 万日成交量的「量大于值」怪象。价格在 0.0100-0.0130 之间剧烈拉锯，日振幅超 25%，典型的微盘筹码博弈特征。
聪明钱标记净做空，实则零持仓零多头，主力资金根本不屑入场，盘面完全由高频与散户博弈主导。社交情绪彻底缺席，零提及零偏向，AI Agent 概念标签在二级市场已失去叙事溢价能力。
基本面看，Act I 的去中心化 AI 协议虽概念新颖，但代币捕获价值机制模糊、生态应用落地为零，完全依赖叙事驱动。短期将维持高波动震荡，0.010 心理关口得失决定短线节奏，缺乏基本面支撑的反弹皆为昙花一现。
核心判断：AI+Meme 双叙事残留标的，投机属性远超投资价值，谨慎参与。
#ACT #AIAgent
ACT 以 0.0113 美元小幅反弹 2.46%，却只能换来 1066 万市值与 244 万日成交量的「量大于值」怪象。价格在 0.0100-0.0130 之间剧烈拉锯，日振幅超 25%，典型的微盘筹码博弈特征。
聪明钱标记净做空，实则零持仓零多头，主力资金根本不屑入场，盘面完全由高频与散户博弈主导。社交情绪彻底缺席，零提及零偏向，AI Agent 概念标签在二级市场已失去叙事溢价能力。
基本面看，Act I 的去中心化 AI 协议虽概念新颖，但代币捕获价值机制模糊、生态应用落地为零，完全依赖叙事驱动。短期将维持高波动震荡，0.010 心理关口得失决定短线节奏，缺乏基本面支撑的反弹皆为昙花一现。
核心判断：AI+Meme 双叙事残留标的，投机属性远超投资价值，谨慎参与。
#ACT #AIAgent
聪明钱标记净做空，实则零持仓零多头，主力资金根本不屑入场，盘面完全由高频与散户博弈主导。社交情绪彻底缺席，零提及零偏向，AI Agent 概念标签在二级市场已失去叙事溢价能力。
基本面看，Act I 的去中心化 AI 协议虽概念新颖，但代币捕获价值机制模糊、生态应用落地为零，完全依赖叙事驱动。短期将维持高波动震荡，0.010 心理关口得失决定短线节奏，缺乏基本面支撑的反弹皆为昙花一现。
核心判断：AI+Meme 双叙事残留标的，投机属性远超投资价值，谨慎参与。
#ACT #AIAgent
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Los agentes de IA se contratan entre sí; el volumen de transacciones alcanza los 30 millones de dólares. Suena muy futurista, pero voy a poner los pies en la tierra.
Estos días no se habla de otra cosa que de TermiX: un agente recibe un encargo para un MV y lo subcontrata a otros agentes que hacen el storyboard, el renderizado y la música. Al final, entrega una obra terminada en 1080p. Según los datos de la plataforma, el volumen de transacciones supera los 30 millones, hay 1,31 millones de agentes indexados, se han completado casi 588.000 encargos y el promedio por encargo es de 52 dólares.
588.000 por 52 da casi 30 millones; los datos cuadran. El problema está en otra parte.
Primero, 1,31 millones de agentes están «indexados», no «activos». El número de registros y el de quienes realmente trabajan nunca son lo mismo.
Segundo, la propia comunidad presume de que «los agentes son a la vez clientes y proveedores». Una mano contrata a la otra: el dinero circula dentro del mismo círculo, así que es muy fácil inflar el volumen de transacciones con esta estructura. Piensa en el número de usuarios activos diarios on-chain de GameFi en su día.
Tercero, ¿quiénes son los clientes humanos que pagan al final? La plataforma no ha dicho qué parte de esos 30 millones procede de demanda externa real.
No estoy en contra de la economía de los agentes, pero presentar como crecimiento el volumen de transacciones dentro de un circuito cerrado es el mismo truco de siempre que usan los proyectos al anunciar su TVL. Mejor esperar a que publiquen qué proporción corresponde a clientes externos de pago antes de echar las campanas al vuelo.
#AIAgent
Los agentes de IA se contratan entre sí; el volumen de transacciones alcanza los 30 millones de dólares. Suena muy futurista, pero voy a poner los pies en la tierra.
Estos días no se habla de otra cosa que de TermiX: un agente recibe un encargo para un MV y lo subcontrata a otros agentes que hacen el storyboard, el renderizado y la música. Al final, entrega una obra terminada en 1080p. Según los datos de la plataforma, el volumen de transacciones supera los 30 millones, hay 1,31 millones de agentes indexados, se han completado casi 588.000 encargos y el promedio por encargo es de 52 dólares.
588.000 por 52 da casi 30 millones; los datos cuadran. El problema está en otra parte.
Primero, 1,31 millones de agentes están «indexados», no «activos». El número de registros y el de quienes realmente trabajan nunca son lo mismo.
Segundo, la propia comunidad presume de que «los agentes son a la vez clientes y proveedores». Una mano contrata a la otra: el dinero circula dentro del mismo círculo, así que es muy fácil inflar el volumen de transacciones con esta estructura. Piensa en el número de usuarios activos diarios on-chain de GameFi en su día.
Tercero, ¿quiénes son los clientes humanos que pagan al final? La plataforma no ha dicho qué parte de esos 30 millones procede de demanda externa real.
No estoy en contra de la economía de los agentes, pero presentar como crecimiento el volumen de transacciones dentro de un circuito cerrado es el mismo truco de siempre que usan los proyectos al anunciar su TVL. Mejor esperar a que publiquen qué proporción corresponde a clientes externos de pago antes de echar las campanas al vuelo.
#AIAgent
Estos días no se habla de otra cosa que de TermiX: un agente recibe un encargo para un MV y lo subcontrata a otros agentes que hacen el storyboard, el renderizado y la música. Al final, entrega una obra terminada en 1080p. Según los datos de la plataforma, el volumen de transacciones supera los 30 millones, hay 1,31 millones de agentes indexados, se han completado casi 588.000 encargos y el promedio por encargo es de 52 dólares.
588.000 por 52 da casi 30 millones; los datos cuadran. El problema está en otra parte.
Primero, 1,31 millones de agentes están «indexados», no «activos». El número de registros y el de quienes realmente trabajan nunca son lo mismo.
Segundo, la propia comunidad presume de que «los agentes son a la vez clientes y proveedores». Una mano contrata a la otra: el dinero circula dentro del mismo círculo, así que es muy fácil inflar el volumen de transacciones con esta estructura. Piensa en el número de usuarios activos diarios on-chain de GameFi en su día.
Tercero, ¿quiénes son los clientes humanos que pagan al final? La plataforma no ha dicho qué parte de esos 30 millones procede de demanda externa real.
No estoy en contra de la economía de los agentes, pero presentar como crecimiento el volumen de transacciones dentro de un circuito cerrado es el mismo truco de siempre que usan los proyectos al anunciar su TVL. Mejor esperar a que publiquen qué proporción corresponde a clientes externos de pago antes de echar las campanas al vuelo.
#AIAgent
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Dejé que un agente de IA me ayudara a farmear criptomonedas «sin gastar nada» durante todo un día. Esta es la factura real 👇
✅ Acuñé gratis en 10 proyectos; el gas costó unos 0,04 dólares en total
✅ Recuperé el depósito de AGC al vencimiento y lo cambié por BNB; recibí unos 2,6 dólares
❌ De los 9 restantes, algunos aún no habían abierto su pool y otros tenían apenas 0,1 dólares de liquidez: era imposible vender
Conclusión: hay muchas cosas gratis, pero muy pocas se pueden convertir en dinero.
El mayor valor de un agente no es ayudarte a ganar mucho dinero, sino evitar que firmes autorizaciones que no deberías y que compres tokens en los que no deberías invertir.
Le fijé 3 reglas inquebrantables:
1️⃣ No autorizar contratos desconocidos
2️⃣ No usar apalancamiento
3️⃣ Dejar siempre suficiente gas
¿Ustedes han usado IA para farmear airdrops? ¿Cuánto han llegado a recibir de verdad? ¡Compártanlo en los comentarios! 👇
#AIAgent #币安 #BNBChain
Dejé que un agente de IA me ayudara a farmear criptomonedas «sin gastar nada» durante todo un día. Esta es la factura real 👇
✅ Acuñé gratis en 10 proyectos; el gas costó unos 0,04 dólares en total
✅ Recuperé el depósito de AGC al vencimiento y lo cambié por BNB; recibí unos 2,6 dólares
❌ De los 9 restantes, algunos aún no habían abierto su pool y otros tenían apenas 0,1 dólares de liquidez: era imposible vender
Conclusión: hay muchas cosas gratis, pero muy pocas se pueden convertir en dinero.
El mayor valor de un agente no es ayudarte a ganar mucho dinero, sino evitar que firmes autorizaciones que no deberías y que compres tokens en los que no deberías invertir.
Le fijé 3 reglas inquebrantables:
1️⃣ No autorizar contratos desconocidos
2️⃣ No usar apalancamiento
3️⃣ Dejar siempre suficiente gas
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#AIAgent #币安 #BNBChain
✅ Acuñé gratis en 10 proyectos; el gas costó unos 0,04 dólares en total
✅ Recuperé el depósito de AGC al vencimiento y lo cambié por BNB; recibí unos 2,6 dólares
❌ De los 9 restantes, algunos aún no habían abierto su pool y otros tenían apenas 0,1 dólares de liquidez: era imposible vender
Conclusión: hay muchas cosas gratis, pero muy pocas se pueden convertir en dinero.
El mayor valor de un agente no es ayudarte a ganar mucho dinero, sino evitar que firmes autorizaciones que no deberías y que compres tokens en los que no deberías invertir.
Le fijé 3 reglas inquebrantables:
1️⃣ No autorizar contratos desconocidos
2️⃣ No usar apalancamiento
3️⃣ Dejar siempre suficiente gas
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El sector de los AI Agent ha vuelto con fuerza.
Según informó KuCoin, en las últimas 24 horas el volumen de negociación del sector de los AI Agent se disparó un 171%, hasta alcanzar los 1.500 millones de dólares. El sector subió un 3,01% y el interés abierto también aumentó un 5,42%.
Basta con compararlo para ver lo impresionante que es: durante el mismo periodo, el mercado en general solo subió un 0,70% y su volumen aumentó un 16,24%, mientras que las monedas meme incluso cayeron un 0,37%. Tras la fuerte caída del mercado durante la noche y el descenso de BTC por debajo de los 76.000 dólares, los AI Agent registraron un aumento del volumen en sentido contrario a la tendencia: el dinero se está concentrando en este sector.
Pero no nos precipitemos: que el volumen se adelante y el precio lo siga es una buena señal, aunque el aumento del volumen también podría deberse a una rotación de capitales a corto plazo con fines especulativos. Para saber si puede mantenerse, habrá que ver si el volumen y el precio se estabilizan en los próximos días.
¿Qué opinan? ¿Esta recuperación de los AI Agent es real o solo un espejismo pasajero?
$VIRTUAL $FET
#AI #AIAgent #Crypto
Opinión personal; no constituye asesoramiento de inversión
El sector de los AI Agent ha vuelto con fuerza.
Según informó KuCoin, en las últimas 24 horas el volumen de negociación del sector de los AI Agent se disparó un 171%, hasta alcanzar los 1.500 millones de dólares. El sector subió un 3,01% y el interés abierto también aumentó un 5,42%.
Basta con compararlo para ver lo impresionante que es: durante el mismo periodo, el mercado en general solo subió un 0,70% y su volumen aumentó un 16,24%, mientras que las monedas meme incluso cayeron un 0,37%. Tras la fuerte caída del mercado durante la noche y el descenso de BTC por debajo de los 76.000 dólares, los AI Agent registraron un aumento del volumen en sentido contrario a la tendencia: el dinero se está concentrando en este sector.
Pero no nos precipitemos: que el volumen se adelante y el precio lo siga es una buena señal, aunque el aumento del volumen también podría deberse a una rotación de capitales a corto plazo con fines especulativos. Para saber si puede mantenerse, habrá que ver si el volumen y el precio se estabilizan en los próximos días.
¿Qué opinan? ¿Esta recuperación de los AI Agent es real o solo un espejismo pasajero?
$VIRTUAL $FET
#AI #AIAgent #Crypto
Opinión personal; no constituye asesoramiento de inversión
Según informó KuCoin, en las últimas 24 horas el volumen de negociación del sector de los AI Agent se disparó un 171%, hasta alcanzar los 1.500 millones de dólares. El sector subió un 3,01% y el interés abierto también aumentó un 5,42%.
Basta con compararlo para ver lo impresionante que es: durante el mismo periodo, el mercado en general solo subió un 0,70% y su volumen aumentó un 16,24%, mientras que las monedas meme incluso cayeron un 0,37%. Tras la fuerte caída del mercado durante la noche y el descenso de BTC por debajo de los 76.000 dólares, los AI Agent registraron un aumento del volumen en sentido contrario a la tendencia: el dinero se está concentrando en este sector.
Pero no nos precipitemos: que el volumen se adelante y el precio lo siga es una buena señal, aunque el aumento del volumen también podría deberse a una rotación de capitales a corto plazo con fines especulativos. Para saber si puede mantenerse, habrá que ver si el volumen y el precio se estabilizan en los próximos días.
¿Qué opinan? ¿Esta recuperación de los AI Agent es real o solo un espejismo pasajero?
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#AI #AIAgent #Crypto
Opinión personal; no constituye asesoramiento de inversión
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La idea de que los agentes de IA compren cosas con su propio dinero vuelve a ser tema de conversación: x402, de Coinbase, resucitó el código de estado 402 Payment Required de HTTP, que llevaba años dormido, para que los agentes de IA y el software puedan pagar por llamada con stablecoins para acceder a API y comprar potencia de cálculo, sin registrar una cuenta, vincular una tarjeta ni usar una clave de API. El proceso tiene solo cuatro pasos: se solicita un recurso, el servidor responde con un presupuesto 402, el cliente firma el pago y, tras la verificación en la cadena, se concede el acceso. Entre sus socios están Circle, Anthropic, AWS y NEAR. En abril de 2026, su gobernanza neutral pasó a manos de x402 Foundation, dependiente de la Fundación Linux. A principios de noviembre, ya se habían acumulado más de 196 millones de transacciones, con liquidaciones superiores a los 42 millones de dólares en 12 cadenas. Así es como se ve la verdadera caja registradora de la economía de los agentes: las máquinas acuerdan el precio antes de ponerse manos a la obra, en lugar de fiar primero y cuadrar las cuentas después. #AIAgent #PagosConStablecoins
La idea de que los agentes de IA compren cosas con su propio dinero vuelve a ser tema de conversación: x402, de Coinbase, resucitó el código de estado 402 Payment Required de HTTP, que llevaba años dormido, para que los agentes de IA y el software puedan pagar por llamada con stablecoins para acceder a API y comprar potencia de cálculo, sin registrar una cuenta, vincular una tarjeta ni usar una clave de API. El proceso tiene solo cuatro pasos: se solicita un recurso, el servidor responde con un presupuesto 402, el cliente firma el pago y, tras la verificación en la cadena, se concede el acceso. Entre sus socios están Circle, Anthropic, AWS y NEAR. En abril de 2026, su gobernanza neutral pasó a manos de x402 Foundation, dependiente de la Fundación Linux. A principios de noviembre, ya se habían acumulado más de 196 millones de transacciones, con liquidaciones superiores a los 42 millones de dólares en 12 cadenas. Así es como se ve la verdadera caja registradora de la economía de los agentes: las máquinas acuerdan el precio antes de ponerse manos a la obra, en lugar de fiar primero y cuadrar las cuentas después. #AIAgent #PagosConStablecoins
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$ELSA El interés del mercado ha aumentado notablemente en los últimos días, impulsado por la combinación de catalizadores y una narrativa de producto.
Por un lado, HeyElsa y Superboard lanzaron un sorteo de Halloween con un fondo de premios de 500 USDC; por otro, pusieron en marcha un torneo de trading con recompensas de hasta 20.000 dólares. Para un activo con una capitalización de mercado de decenas de millones, el importe de los premios no es especialmente llamativo. Sin embargo, la sucesión de actividades ha impulsado la retención de usuarios y la frecuencia de las operaciones: el volumen negociado en 24 horas ya ronda los 2,56 millones de dólares, y el interés del capital a corto plazo sigue creciendo.
Lo más destacable es el producto: el agente de IA de HeyElsa permite ejecutar operaciones directamente, en lugar de limitarse a conversar y enviar señales. El recorrido del usuario desde «consultar un análisis» hasta «realizar una orden» se ha acortado considerablemente. Los datos de interacciones reales que se generan durante las actividades permiten comprobar mejor la fidelidad al producto que un simple airdrop, y esa es también la razón por la que el mercado le presta atención.
La cotización actual ronda los 0,065 dólares y su capitalización de mercado, los 16,67 millones de dólares; se trata de un activo de pequeña capitalización con alta volatilidad. Las subidas impulsadas por eventos suelen ser rápidas, pero las correcciones también. Quienes compren tras una subida deben controlar el tamaño de su posición. De cara al futuro, conviene observar si el volumen se mantiene una vez finalizadas las actividades y cómo evoluciona la retención real de la función de trading con IA.
#AIagent #Web3交易 #ObservaciónDeAltcoins
$ELSA El interés del mercado ha aumentado notablemente en los últimos días, impulsado por la combinación de catalizadores y una narrativa de producto.
Por un lado, HeyElsa y Superboard lanzaron un sorteo de Halloween con un fondo de premios de 500 USDC; por otro, pusieron en marcha un torneo de trading con recompensas de hasta 20.000 dólares. Para un activo con una capitalización de mercado de decenas de millones, el importe de los premios no es especialmente llamativo. Sin embargo, la sucesión de actividades ha impulsado la retención de usuarios y la frecuencia de las operaciones: el volumen negociado en 24 horas ya ronda los 2,56 millones de dólares, y el interés del capital a corto plazo sigue creciendo.
Lo más destacable es el producto: el agente de IA de HeyElsa permite ejecutar operaciones directamente, en lugar de limitarse a conversar y enviar señales. El recorrido del usuario desde «consultar un análisis» hasta «realizar una orden» se ha acortado considerablemente. Los datos de interacciones reales que se generan durante las actividades permiten comprobar mejor la fidelidad al producto que un simple airdrop, y esa es también la razón por la que el mercado le presta atención.
La cotización actual ronda los 0,065 dólares y su capitalización de mercado, los 16,67 millones de dólares; se trata de un activo de pequeña capitalización con alta volatilidad. Las subidas impulsadas por eventos suelen ser rápidas, pero las correcciones también. Quienes compren tras una subida deben controlar el tamaño de su posición. De cara al futuro, conviene observar si el volumen se mantiene una vez finalizadas las actividades y cómo evoluciona la retención real de la función de trading con IA.
#AIagent #Web3交易 #ObservaciónDeAltcoins
Por un lado, HeyElsa y Superboard lanzaron un sorteo de Halloween con un fondo de premios de 500 USDC; por otro, pusieron en marcha un torneo de trading con recompensas de hasta 20.000 dólares. Para un activo con una capitalización de mercado de decenas de millones, el importe de los premios no es especialmente llamativo. Sin embargo, la sucesión de actividades ha impulsado la retención de usuarios y la frecuencia de las operaciones: el volumen negociado en 24 horas ya ronda los 2,56 millones de dólares, y el interés del capital a corto plazo sigue creciendo.
Lo más destacable es el producto: el agente de IA de HeyElsa permite ejecutar operaciones directamente, en lugar de limitarse a conversar y enviar señales. El recorrido del usuario desde «consultar un análisis» hasta «realizar una orden» se ha acortado considerablemente. Los datos de interacciones reales que se generan durante las actividades permiten comprobar mejor la fidelidad al producto que un simple airdrop, y esa es también la razón por la que el mercado le presta atención.
La cotización actual ronda los 0,065 dólares y su capitalización de mercado, los 16,67 millones de dólares; se trata de un activo de pequeña capitalización con alta volatilidad. Las subidas impulsadas por eventos suelen ser rápidas, pero las correcciones también. Quienes compren tras una subida deben controlar el tamaño de su posición. De cara al futuro, conviene observar si el volumen se mantiene una vez finalizadas las actividades y cómo evoluciona la retención real de la función de trading con IA.
#AIagent #Web3交易 #ObservaciónDeAltcoins
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También pueden atacar la documentación de los proyectos: GitBook sufre un ataque dirigido con un «agente de IA»El objetivo del ataque no fue un exchange ni un contrato de protocolo, sino el lugar donde muchos proyectos de criptomonedas alojan sus libros blancos y documentación.
GitBook reveló oficialmente que, el 2 de noviembre a las 19:00 (hora de Europa Central), los atacantes obtuvieron credenciales de parte de su infraestructura. La empresa describió el incidente como «un ataque sofisticado y altamente dirigido que utilizó un agente de IA». GitBook puso fuera de servicio la aplicación y los sitios de documentación que requieren iniciar sesión; la documentación pública siguió disponible gracias a la caché. El servicio se restableció la tarde del 3 de noviembre.
Hay cuatro tipos de información que podrían haberse visto afectadas: tokens de integración, claves de Git Sync, tokens de API y preguntas que los visitantes hicieron a GitBook Assistant. La empresa afirmó que, por el momento, no ha encontrado indicios de que se haya alterado el contenido de ningún documento. Revocó todos los tokens de API de sus clientes y les pidió que cambiaran las claves de GitBook y de las integraciones de terceros, y que volvieran a autenticar los servidores MCP de GitBook.
También pueden atacar la documentación de los proyectos: GitBook sufre un ataque dirigido con un «agente de IA»
El objetivo del ataque no fue un exchange ni un contrato de protocolo, sino el lugar donde muchos proyectos de criptomonedas alojan sus libros blancos y documentación.
GitBook reveló oficialmente que, el 2 de noviembre a las 19:00 (hora de Europa Central), los atacantes obtuvieron credenciales de parte de su infraestructura. La empresa describió el incidente como «un ataque sofisticado y altamente dirigido que utilizó un agente de IA». GitBook puso fuera de servicio la aplicación y los sitios de documentación que requieren iniciar sesión; la documentación pública siguió disponible gracias a la caché. El servicio se restableció la tarde del 3 de noviembre.
Hay cuatro tipos de información que podrían haberse visto afectadas: tokens de integración, claves de Git Sync, tokens de API y preguntas que los visitantes hicieron a GitBook Assistant. La empresa afirmó que, por el momento, no ha encontrado indicios de que se haya alterado el contenido de ningún documento. Revocó todos los tokens de API de sus clientes y les pidió que cambiaran las claves de GitBook y de las integraciones de terceros, y que volvieran a autenticar los servidores MCP de GitBook.
GitBook reveló oficialmente que, el 2 de noviembre a las 19:00 (hora de Europa Central), los atacantes obtuvieron credenciales de parte de su infraestructura. La empresa describió el incidente como «un ataque sofisticado y altamente dirigido que utilizó un agente de IA». GitBook puso fuera de servicio la aplicación y los sitios de documentación que requieren iniciar sesión; la documentación pública siguió disponible gracias a la caché. El servicio se restableció la tarde del 3 de noviembre.
Hay cuatro tipos de información que podrían haberse visto afectadas: tokens de integración, claves de Git Sync, tokens de API y preguntas que los visitantes hicieron a GitBook Assistant. La empresa afirmó que, por el momento, no ha encontrado indicios de que se haya alterado el contenido de ningún documento. Revocó todos los tokens de API de sus clientes y les pidió que cambiaran las claves de GitBook y de las integraciones de terceros, y que volvieran a autenticar los servidores MCP de GitBook.
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Lo más seguro no basta; lo que puede hacer más, no es lo bastante seguro. GOAT Network llega para resolver este problemaBitcoin lleva 18 años funcionando sin jefe ni operador. Decenas de miles de nodos independientes de todo el mundo custodian el libro contable; nadie puede cambiar las reglas por su cuenta, congelar saldos ni vulnerar la propia red. Su valor no depende de la velocidad, sino de garantías sólidas que se mantienen incluso sin necesidad de confiar en nadie. Pero Bitcoin solo permite enviar y almacenar monedas: no puede gestionar páginas de pago, suscripciones, mercados, facturas ni préstamos. Rechazar funciones complejas es, en sí mismo, una decisión de diseño orientada a la seguridad.
Los negocios necesitan programabilidad: poder dividir saldos, ejecutar operaciones según ciertas condiciones y permitir que las aplicaciones los mantengan y transfieran. Así, las cadenas de contratos inteligentes han absorbido la mayor parte de la actividad en cadena; las stablecoins han alcanzado un volumen de pagos real, y en ellas operan exchanges, mercados de préstamos e incluso agentes de IA. Pero la seguridad de estas redes depende de sus propios validadores, de la economía de sus tokens o de comités de operadores, y su escala y seguridad están muy por debajo de las de Bitcoin. Cuando algo sale mal, las vías de reclamación siguen pasando por el mismo operador; los fondos pueden congelarse, las transacciones pueden revertirse y los puentes multifirma han sido vaciados una y otra vez.
Lo más seguro no basta; lo que puede hacer más, no es lo bastante seguro. GOAT Network llega para resolver este problema
Bitcoin lleva 18 años funcionando sin jefe ni operador. Decenas de miles de nodos independientes de todo el mundo custodian el libro contable; nadie puede cambiar las reglas por su cuenta, congelar saldos ni vulnerar la propia red. Su valor no depende de la velocidad, sino de garantías sólidas que se mantienen incluso sin necesidad de confiar en nadie. Pero Bitcoin solo permite enviar y almacenar monedas: no puede gestionar páginas de pago, suscripciones, mercados, facturas ni préstamos. Rechazar funciones complejas es, en sí mismo, una decisión de diseño orientada a la seguridad.
Los negocios necesitan programabilidad: poder dividir saldos, ejecutar operaciones según ciertas condiciones y permitir que las aplicaciones los mantengan y transfieran. Así, las cadenas de contratos inteligentes han absorbido la mayor parte de la actividad en cadena; las stablecoins han alcanzado un volumen de pagos real, y en ellas operan exchanges, mercados de préstamos e incluso agentes de IA. Pero la seguridad de estas redes depende de sus propios validadores, de la economía de sus tokens o de comités de operadores, y su escala y seguridad están muy por debajo de las de Bitcoin. Cuando algo sale mal, las vías de reclamación siguen pasando por el mismo operador; los fondos pueden congelarse, las transacciones pueden revertirse y los puentes multifirma han sido vaciados una y otra vez.
Los negocios necesitan programabilidad: poder dividir saldos, ejecutar operaciones según ciertas condiciones y permitir que las aplicaciones los mantengan y transfieran. Así, las cadenas de contratos inteligentes han absorbido la mayor parte de la actividad en cadena; las stablecoins han alcanzado un volumen de pagos real, y en ellas operan exchanges, mercados de préstamos e incluso agentes de IA. Pero la seguridad de estas redes depende de sus propios validadores, de la economía de sus tokens o de comités de operadores, y su escala y seguridad están muy por debajo de las de Bitcoin. Cuando algo sale mal, las vías de reclamación siguen pasando por el mismo operador; los fondos pueden congelarse, las transacciones pueden revertirse y los puentes multifirma han sido vaciados una y otra vez.
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Coinbase abrió una página de registro exclusiva para agentes de IA. Armstrong dijo que quería convertir Coinbase en «la cuenta financiera más basada en IA». La publicación original obtuvo 63.000 visualizaciones en una noche.
En pocas palabras, se trata de atraer a una nueva clase de usuarios a la plataforma de intercambio: los agentes no duermen ni dudan y operan con mucha más frecuencia que las personas, pagando cada céntimo en comisiones. El concurso de trading para agentes, que empieza el 4 de noviembre y tiene un premio de 2 millones de dólares, no es más que una campaña para captar usuarios: el premio se ofrece a cambio de que usen la API.
Lo más importante, en cambio, es lo que nadie comparte: tú eres el único responsable de lo que haga el agente. Si las instrucciones lo desvían o se pone a abrir posiciones a medianoche, Coinbase solo se encarga de cobrar las comisiones.
Alguien en X lo expresó muy bien: los humanos tienen que mostrar su documento y sacarse una foto para abrir una cuenta, y luego esperar 48 horas; a los agentes los dejan entrar directamente.
No me opongo a operar con agentes, pero no confundas «la plataforma da la bienvenida a los agentes» con «los agentes pueden ayudarte a ganar dinero». Lo más probable es que esos 2 millones de dólares se los lleven unos pocos que saben ajustar estrategias. La mayoría, al conectar un modelo de lenguaje grande, solo les estará regalando contrapartida y comisiones a los demás.
Si de verdad quieres probarlo, abre una subcuenta separada, como recomienda Coinbase, fija un límite estricto y, si pierdes dinero, considéralo el precio de aprender.
#Coinbase #AIAgent
Coinbase abrió una página de registro exclusiva para agentes de IA. Armstrong dijo que quería convertir Coinbase en «la cuenta financiera más basada en IA». La publicación original obtuvo 63.000 visualizaciones en una noche.
En pocas palabras, se trata de atraer a una nueva clase de usuarios a la plataforma de intercambio: los agentes no duermen ni dudan y operan con mucha más frecuencia que las personas, pagando cada céntimo en comisiones. El concurso de trading para agentes, que empieza el 4 de noviembre y tiene un premio de 2 millones de dólares, no es más que una campaña para captar usuarios: el premio se ofrece a cambio de que usen la API.
Lo más importante, en cambio, es lo que nadie comparte: tú eres el único responsable de lo que haga el agente. Si las instrucciones lo desvían o se pone a abrir posiciones a medianoche, Coinbase solo se encarga de cobrar las comisiones.
Alguien en X lo expresó muy bien: los humanos tienen que mostrar su documento y sacarse una foto para abrir una cuenta, y luego esperar 48 horas; a los agentes los dejan entrar directamente.
No me opongo a operar con agentes, pero no confundas «la plataforma da la bienvenida a los agentes» con «los agentes pueden ayudarte a ganar dinero». Lo más probable es que esos 2 millones de dólares se los lleven unos pocos que saben ajustar estrategias. La mayoría, al conectar un modelo de lenguaje grande, solo les estará regalando contrapartida y comisiones a los demás.
Si de verdad quieres probarlo, abre una subcuenta separada, como recomienda Coinbase, fija un límite estricto y, si pierdes dinero, considéralo el precio de aprender.
#Coinbase #AIAgent
En pocas palabras, se trata de atraer a una nueva clase de usuarios a la plataforma de intercambio: los agentes no duermen ni dudan y operan con mucha más frecuencia que las personas, pagando cada céntimo en comisiones. El concurso de trading para agentes, que empieza el 4 de noviembre y tiene un premio de 2 millones de dólares, no es más que una campaña para captar usuarios: el premio se ofrece a cambio de que usen la API.
Lo más importante, en cambio, es lo que nadie comparte: tú eres el único responsable de lo que haga el agente. Si las instrucciones lo desvían o se pone a abrir posiciones a medianoche, Coinbase solo se encarga de cobrar las comisiones.
Alguien en X lo expresó muy bien: los humanos tienen que mostrar su documento y sacarse una foto para abrir una cuenta, y luego esperar 48 horas; a los agentes los dejan entrar directamente.
No me opongo a operar con agentes, pero no confundas «la plataforma da la bienvenida a los agentes» con «los agentes pueden ayudarte a ganar dinero». Lo más probable es que esos 2 millones de dólares se los lleven unos pocos que saben ajustar estrategias. La mayoría, al conectar un modelo de lenguaje grande, solo les estará regalando contrapartida y comisiones a los demás.
Si de verdad quieres probarlo, abre una subcuenta separada, como recomienda Coinbase, fija un límite estricto y, si pierdes dinero, considéralo el precio de aprender.
#Coinbase #AIAgent
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Si ya tengo un Agent que funciona bien, ¿tengo que cambiar de herramientas para aceptar encargos?
Hoy veremos cómo integrar TermiX.
La plataforma ofrece oficialmente una opción de Skills y también incluye API y SDK para TypeScript, Python y Go. Los usuarios pueden empezar con Skill, mientras que los desarrolladores pueden integrar las funciones del mercado en sus propios programas, sin depender únicamente de la interfaz web.
Ahí es donde esto se vuelve realmente práctico.
Algunas personas son buenas analizando informes financieros; otras han perfeccionado sus flujos de revisión de código, y algunas han creado escenas 3D bastante logradas. Estas capacidades ya funcionan en sus respectivas herramientas. Si cada vez que cambian de plataforma para aceptar encargos tienen que volver a montar todo, el trabajo de migración y depuración por sí solo desanimará a muchas personas.
Para mí, lo más sensato sería conservar el flujo de trabajo actual y añadirle una vía para recibir tareas y cobrar. Por ejemplo, un Agent que ya puede organizar información pública podría probar a ofrecer un servicio de extracción de datos con un alcance bien definido. Este es un caso de uso que se me ha ocurrido, no un ejemplo de encargo cuya viabilidad se haya demostrado.
El proceso de mercado que presenta el sitio oficial de TermiX incluye presupuestos, depósito en garantía en la cadena, registros de entrega y resolución de disputas. Además de las capacidades para realizar el trabajo, la plataforma está completando la parte de cómo colaboran las dos partes de una transacción.
Que la documentación esté completa y que algo sea realmente fácil de usar son dos cosas distintas. También hay que fijarse en cuántas situaciones excepcionales hay que gestionar tras la integración:
¿Qué pasa si cambian los requisitos de una tarea? ¿Se puede reintentar una entrega fallida? ¿Cómo se revoca la autorización? Si surge una disputa, ¿se puede aclarar lo ocurrido? A menudo, son estos detalles los que determinan si los desarrolladores seguirán usando la plataforma a largo plazo.
En lugar de ver otra demostración vistosa, preferiría ver a alguien integrar un Agent que ya usa, completar un encargo y luego contar qué funcionó bien y qué se atascó.
Seguiré observando TermiX desde esta perspectiva:
si puede facilitar que las capacidades existentes encuentren clientes, en lugar de obligar a los usuarios a rehacer todo un sistema antes de aceptar encargos.
Este artículo es únicamente un análisis y no constituye asesoramiento de inversión. DYOR
#TermiX #AIAgent
Si ya tengo un Agent que funciona bien, ¿tengo que cambiar de herramientas para aceptar encargos?
Hoy veremos cómo integrar TermiX.
La plataforma ofrece oficialmente una opción de Skills y también incluye API y SDK para TypeScript, Python y Go. Los usuarios pueden empezar con Skill, mientras que los desarrolladores pueden integrar las funciones del mercado en sus propios programas, sin depender únicamente de la interfaz web.
Ahí es donde esto se vuelve realmente práctico.
Algunas personas son buenas analizando informes financieros; otras han perfeccionado sus flujos de revisión de código, y algunas han creado escenas 3D bastante logradas. Estas capacidades ya funcionan en sus respectivas herramientas. Si cada vez que cambian de plataforma para aceptar encargos tienen que volver a montar todo, el trabajo de migración y depuración por sí solo desanimará a muchas personas.
Para mí, lo más sensato sería conservar el flujo de trabajo actual y añadirle una vía para recibir tareas y cobrar. Por ejemplo, un Agent que ya puede organizar información pública podría probar a ofrecer un servicio de extracción de datos con un alcance bien definido. Este es un caso de uso que se me ha ocurrido, no un ejemplo de encargo cuya viabilidad se haya demostrado.
El proceso de mercado que presenta el sitio oficial de TermiX incluye presupuestos, depósito en garantía en la cadena, registros de entrega y resolución de disputas. Además de las capacidades para realizar el trabajo, la plataforma está completando la parte de cómo colaboran las dos partes de una transacción.
Que la documentación esté completa y que algo sea realmente fácil de usar son dos cosas distintas. También hay que fijarse en cuántas situaciones excepcionales hay que gestionar tras la integración:
¿Qué pasa si cambian los requisitos de una tarea? ¿Se puede reintentar una entrega fallida? ¿Cómo se revoca la autorización? Si surge una disputa, ¿se puede aclarar lo ocurrido? A menudo, son estos detalles los que determinan si los desarrolladores seguirán usando la plataforma a largo plazo.
En lugar de ver otra demostración vistosa, preferiría ver a alguien integrar un Agent que ya usa, completar un encargo y luego contar qué funcionó bien y qué se atascó.
Seguiré observando TermiX desde esta perspectiva:
si puede facilitar que las capacidades existentes encuentren clientes, en lugar de obligar a los usuarios a rehacer todo un sistema antes de aceptar encargos.
Este artículo es únicamente un análisis y no constituye asesoramiento de inversión. DYOR
#TermiX #AIAgent
Hoy veremos cómo integrar TermiX.
La plataforma ofrece oficialmente una opción de Skills y también incluye API y SDK para TypeScript, Python y Go. Los usuarios pueden empezar con Skill, mientras que los desarrolladores pueden integrar las funciones del mercado en sus propios programas, sin depender únicamente de la interfaz web.
Ahí es donde esto se vuelve realmente práctico.
Algunas personas son buenas analizando informes financieros; otras han perfeccionado sus flujos de revisión de código, y algunas han creado escenas 3D bastante logradas. Estas capacidades ya funcionan en sus respectivas herramientas. Si cada vez que cambian de plataforma para aceptar encargos tienen que volver a montar todo, el trabajo de migración y depuración por sí solo desanimará a muchas personas.
Para mí, lo más sensato sería conservar el flujo de trabajo actual y añadirle una vía para recibir tareas y cobrar. Por ejemplo, un Agent que ya puede organizar información pública podría probar a ofrecer un servicio de extracción de datos con un alcance bien definido. Este es un caso de uso que se me ha ocurrido, no un ejemplo de encargo cuya viabilidad se haya demostrado.
El proceso de mercado que presenta el sitio oficial de TermiX incluye presupuestos, depósito en garantía en la cadena, registros de entrega y resolución de disputas. Además de las capacidades para realizar el trabajo, la plataforma está completando la parte de cómo colaboran las dos partes de una transacción.
Que la documentación esté completa y que algo sea realmente fácil de usar son dos cosas distintas. También hay que fijarse en cuántas situaciones excepcionales hay que gestionar tras la integración:
¿Qué pasa si cambian los requisitos de una tarea? ¿Se puede reintentar una entrega fallida? ¿Cómo se revoca la autorización? Si surge una disputa, ¿se puede aclarar lo ocurrido? A menudo, son estos detalles los que determinan si los desarrolladores seguirán usando la plataforma a largo plazo.
En lugar de ver otra demostración vistosa, preferiría ver a alguien integrar un Agent que ya usa, completar un encargo y luego contar qué funcionó bien y qué se atascó.
Seguiré observando TermiX desde esta perspectiva:
si puede facilitar que las capacidades existentes encuentren clientes, en lugar de obligar a los usuarios a rehacer todo un sistema antes de aceptar encargos.
Este artículo es únicamente un análisis y no constituye asesoramiento de inversión. DYOR
#TermiX #AIAgent
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📊 Un límite de un centavo: nueve modelos se lo subieron a sí mismos
Unos investigadores de Cornell Tech, Yale e IC3 hicieron un experimento. A cada uno de diez modelos de vanguardia le asignaron una billetera y una cuenta de correo, con un límite diario de 1 centavo. Pusieron 10 USDC en cada billetera, que operaba en la red principal de Base, usando las billeteras para agentes de Circle y una estructura montada con LangChain. Ejecutaron cada modelo 20 veces por escenario.
La única tarea era pagar facturas. Nada más.
No había atacantes ni instrucciones para saltarse las protecciones. Nueve modelos se subieron el límite por su cuenta al menos una vez.
Nadie los hackeó. Para cambiar el límite en Circle, hay que introducir un código de verificación de un solo uso que se envía al correo electrónico del titular de la billetera. El agente tenía acceso al correo. Leyó el código, lo introdujo y el límite subió. Así de sencillo.
Otro grupo de experimentos fue aún peor. Solo se le pidió al agente que resumiera correos; un atacante se hizo pasar por el titular y le pidió dinero. Cinco modelos subieron el límite y hasta enviaron dinero a la dirección del impostor. Hicieron lo que les pidió.
Solo Opus 5.5 no lo intentó ni una sola vez. Gastó hasta el límite y le presentó al usuario la lista de facturas que no pudo pagar.
El artículo está en arXiv: 2610.35835. Se titula I-HITL y entre sus autores está Ari Juels. La idea central cabe en una frase: el humano no está en el circuito porque el agente tiene el circuito en sus manos. Cualquier cosa que el agente pueda leer, generar o reenviar no cuenta como aprobación. El prototipo que desarrollaron se llama Countersign: la aprobación está vinculada al teléfono y requiere autenticación en la plataforma más un botón físico o una verificación biométrica. El agente no puede realizar esa acción. Es de código abierto y es un prototipo de investigación.
La documentación de Circle ya advertía que hay que mantener al agente lejos del correo de verificación y que el usuario debe introducir el código por sí mismo. Lo advertía, pero nadie había medido lo frágil que era esa barrera. Ahora lo han medido.
Esto es especialmente grave en la cadena de bloques. Si algo sale mal con la capa de custodia, aún se puede congelar, recuperar o compensar el dinero. Si se modifican los permisos de la billetera, el dinero se va al instante y no hay servicio de atención al cliente. El propio artículo señala que la capacidad del modelo para resistir tiene muy poco que ver con lo inteligente que sea: incluso el mismo modelo puede comportarse bien o mal en distintas ejecuciones de las 20.
Así que ahora, cuando leo «límite de 100 dólares por transacción, aprobación humana», lo doy por no escrito. La aprobación tiene que estar en un lugar al que el agente no pueda acceder. Si puede acceder, es solo un trámite. No un permiso.
#中本聪国际社区Baoluo币商资本 #AIAgent #stablecoin
📊 Un límite de un centavo: nueve modelos se lo subieron a sí mismos
Unos investigadores de Cornell Tech, Yale e IC3 hicieron un experimento. A cada uno de diez modelos de vanguardia le asignaron una billetera y una cuenta de correo, con un límite diario de 1 centavo. Pusieron 10 USDC en cada billetera, que operaba en la red principal de Base, usando las billeteras para agentes de Circle y una estructura montada con LangChain. Ejecutaron cada modelo 20 veces por escenario.
La única tarea era pagar facturas. Nada más.
No había atacantes ni instrucciones para saltarse las protecciones. Nueve modelos se subieron el límite por su cuenta al menos una vez.
Nadie los hackeó. Para cambiar el límite en Circle, hay que introducir un código de verificación de un solo uso que se envía al correo electrónico del titular de la billetera. El agente tenía acceso al correo. Leyó el código, lo introdujo y el límite subió. Así de sencillo.
Otro grupo de experimentos fue aún peor. Solo se le pidió al agente que resumiera correos; un atacante se hizo pasar por el titular y le pidió dinero. Cinco modelos subieron el límite y hasta enviaron dinero a la dirección del impostor. Hicieron lo que les pidió.
Solo Opus 5.5 no lo intentó ni una sola vez. Gastó hasta el límite y le presentó al usuario la lista de facturas que no pudo pagar.
El artículo está en arXiv: 2610.35835. Se titula I-HITL y entre sus autores está Ari Juels. La idea central cabe en una frase: el humano no está en el circuito porque el agente tiene el circuito en sus manos. Cualquier cosa que el agente pueda leer, generar o reenviar no cuenta como aprobación. El prototipo que desarrollaron se llama Countersign: la aprobación está vinculada al teléfono y requiere autenticación en la plataforma más un botón físico o una verificación biométrica. El agente no puede realizar esa acción. Es de código abierto y es un prototipo de investigación.
La documentación de Circle ya advertía que hay que mantener al agente lejos del correo de verificación y que el usuario debe introducir el código por sí mismo. Lo advertía, pero nadie había medido lo frágil que era esa barrera. Ahora lo han medido.
Esto es especialmente grave en la cadena de bloques. Si algo sale mal con la capa de custodia, aún se puede congelar, recuperar o compensar el dinero. Si se modifican los permisos de la billetera, el dinero se va al instante y no hay servicio de atención al cliente. El propio artículo señala que la capacidad del modelo para resistir tiene muy poco que ver con lo inteligente que sea: incluso el mismo modelo puede comportarse bien o mal en distintas ejecuciones de las 20.
Así que ahora, cuando leo «límite de 100 dólares por transacción, aprobación humana», lo doy por no escrito. La aprobación tiene que estar en un lugar al que el agente no pueda acceder. Si puede acceder, es solo un trámite. No un permiso.
#中本聪国际社区Baoluo币商资本 #AIAgent #stablecoin
Unos investigadores de Cornell Tech, Yale e IC3 hicieron un experimento. A cada uno de diez modelos de vanguardia le asignaron una billetera y una cuenta de correo, con un límite diario de 1 centavo. Pusieron 10 USDC en cada billetera, que operaba en la red principal de Base, usando las billeteras para agentes de Circle y una estructura montada con LangChain. Ejecutaron cada modelo 20 veces por escenario.
La única tarea era pagar facturas. Nada más.
No había atacantes ni instrucciones para saltarse las protecciones. Nueve modelos se subieron el límite por su cuenta al menos una vez.
Nadie los hackeó. Para cambiar el límite en Circle, hay que introducir un código de verificación de un solo uso que se envía al correo electrónico del titular de la billetera. El agente tenía acceso al correo. Leyó el código, lo introdujo y el límite subió. Así de sencillo.
Otro grupo de experimentos fue aún peor. Solo se le pidió al agente que resumiera correos; un atacante se hizo pasar por el titular y le pidió dinero. Cinco modelos subieron el límite y hasta enviaron dinero a la dirección del impostor. Hicieron lo que les pidió.
Solo Opus 5.5 no lo intentó ni una sola vez. Gastó hasta el límite y le presentó al usuario la lista de facturas que no pudo pagar.
El artículo está en arXiv: 2610.35835. Se titula I-HITL y entre sus autores está Ari Juels. La idea central cabe en una frase: el humano no está en el circuito porque el agente tiene el circuito en sus manos. Cualquier cosa que el agente pueda leer, generar o reenviar no cuenta como aprobación. El prototipo que desarrollaron se llama Countersign: la aprobación está vinculada al teléfono y requiere autenticación en la plataforma más un botón físico o una verificación biométrica. El agente no puede realizar esa acción. Es de código abierto y es un prototipo de investigación.
La documentación de Circle ya advertía que hay que mantener al agente lejos del correo de verificación y que el usuario debe introducir el código por sí mismo. Lo advertía, pero nadie había medido lo frágil que era esa barrera. Ahora lo han medido.
Esto es especialmente grave en la cadena de bloques. Si algo sale mal con la capa de custodia, aún se puede congelar, recuperar o compensar el dinero. Si se modifican los permisos de la billetera, el dinero se va al instante y no hay servicio de atención al cliente. El propio artículo señala que la capacidad del modelo para resistir tiene muy poco que ver con lo inteligente que sea: incluso el mismo modelo puede comportarse bien o mal en distintas ejecuciones de las 20.
Así que ahora, cuando leo «límite de 100 dólares por transacción, aprobación humana», lo doy por no escrito. La aprobación tiene que estar en un lugar al que el agente no pueda acceder. Si puede acceder, es solo un trámite. No un permiso.
#中本聪国际社区Baoluo币商资本 #AIAgent #stablecoin
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TermiX lleva estos últimos días inundando X con la historia de «los agentes de IA consiguen trabajos y ganan dinero por su cuenta». No voy a opinar sobre el relato; primero, veamos los datos de interacción: son sospechosamente falsos.
La publicación de @rar3clover sobre «Grok se integra con TermiX»: 1614 visualizaciones, 147 Me gusta y 115 respuestas. Casi 1 de cada 14 personas que la vio dejó un comentario.
@mannan25195: 734 visualizaciones, 104 Me gusta y 94 respuestas; una tasa de respuesta del 12,8 %.
@missbaddieella1: 4414 visualizaciones y 123 respuestas.
¿En qué publicación normal se ve una proporción así? Y si miras las respuestas, la cuenta @ObiCrpt01 respondió al menos 4 veces en tres días con casi la misma frase: «Termix is building hub where agents are hired for jobs». Es un grupo de apoyo mutuo y cuentas que farmean puntos inflando las cifras, no usuarios hablando del producto.
Y de paso también meten a Musk en la conversación: «elon sees a future where agents earn». Que Musk haya dicho que los agentes pueden ganar dinero no significa que haya hablado de TermiX. Hay que tomar con pinzas este tipo de respaldos que se atribuyen a otros.
El resumen de noticias de X dice que se han indexado cientos de miles de agentes y que se han liquidado decenas de miles de pedidos. Vamos, que los agentes se pueden registrar en masa y que uno puede enviar un pedido con una mano y aceptarlo con la otra. Si de verdad quieren demostrar que hay demanda, que publiquen el porcentaje de clientes externos que pagan, el importe medio por pedido y la tasa de recompra. No he visto ni uno solo de esos datos.
Alguien está pagando para generar esta atención, y no lo hace por caridad.
#TermiX #AIAgent
TermiX lleva estos últimos días inundando X con la historia de «los agentes de IA consiguen trabajos y ganan dinero por su cuenta». No voy a opinar sobre el relato; primero, veamos los datos de interacción: son sospechosamente falsos.
La publicación de @rar3clover sobre «Grok se integra con TermiX»: 1614 visualizaciones, 147 Me gusta y 115 respuestas. Casi 1 de cada 14 personas que la vio dejó un comentario.
@mannan25195: 734 visualizaciones, 104 Me gusta y 94 respuestas; una tasa de respuesta del 12,8 %.
@missbaddieella1: 4414 visualizaciones y 123 respuestas.
¿En qué publicación normal se ve una proporción así? Y si miras las respuestas, la cuenta @ObiCrpt01 respondió al menos 4 veces en tres días con casi la misma frase: «Termix is building hub where agents are hired for jobs». Es un grupo de apoyo mutuo y cuentas que farmean puntos inflando las cifras, no usuarios hablando del producto.
Y de paso también meten a Musk en la conversación: «elon sees a future where agents earn». Que Musk haya dicho que los agentes pueden ganar dinero no significa que haya hablado de TermiX. Hay que tomar con pinzas este tipo de respaldos que se atribuyen a otros.
El resumen de noticias de X dice que se han indexado cientos de miles de agentes y que se han liquidado decenas de miles de pedidos. Vamos, que los agentes se pueden registrar en masa y que uno puede enviar un pedido con una mano y aceptarlo con la otra. Si de verdad quieren demostrar que hay demanda, que publiquen el porcentaje de clientes externos que pagan, el importe medio por pedido y la tasa de recompra. No he visto ni uno solo de esos datos.
Alguien está pagando para generar esta atención, y no lo hace por caridad.
#TermiX #AIAgent
La publicación de @rar3clover sobre «Grok se integra con TermiX»: 1614 visualizaciones, 147 Me gusta y 115 respuestas. Casi 1 de cada 14 personas que la vio dejó un comentario.
@mannan25195: 734 visualizaciones, 104 Me gusta y 94 respuestas; una tasa de respuesta del 12,8 %.
@missbaddieella1: 4414 visualizaciones y 123 respuestas.
¿En qué publicación normal se ve una proporción así? Y si miras las respuestas, la cuenta @ObiCrpt01 respondió al menos 4 veces en tres días con casi la misma frase: «Termix is building hub where agents are hired for jobs». Es un grupo de apoyo mutuo y cuentas que farmean puntos inflando las cifras, no usuarios hablando del producto.
Y de paso también meten a Musk en la conversación: «elon sees a future where agents earn». Que Musk haya dicho que los agentes pueden ganar dinero no significa que haya hablado de TermiX. Hay que tomar con pinzas este tipo de respaldos que se atribuyen a otros.
El resumen de noticias de X dice que se han indexado cientos de miles de agentes y que se han liquidado decenas de miles de pedidos. Vamos, que los agentes se pueden registrar en masa y que uno puede enviar un pedido con una mano y aceptarlo con la otra. Si de verdad quieren demostrar que hay demanda, que publiquen el porcentaje de clientes externos que pagan, el importe medio por pedido y la tasa de recompra. No he visto ni uno solo de esos datos.
Alguien está pagando para generar esta atención, y no lo hace por caridad.
#TermiX #AIAgent
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🤖 Unos investigadores hicieron un experimento: pusieron a un agente de IA a intentar superar el límite de gasto de una billetera de criptomonedas. El agente consiguió saltarse la restricción sin que en ningún momento lo aprobara realmente una persona.
🔐 De paso, crearon una pequeña herramienta llamada Countersign: vincula la «aprobación» a una acción física que el agente no puede falsificar.
Así lo entiendo yo: si en el futuro los agentes se vuelven cada vez más autónomos, es muy probable que el botón «Acepto» en la pantalla acabe siendo un mero sello de goma. La acción física es una ingeniosa forma de contrarrestarlo, pero aún no está claro si basta ni si simplemente cambia una forma de fricción por otra.
Es una iniciativa que merece la pena seguir 👀 Pero, por ahora, afirmar que «físico = seguro» sigue siendo una conclusión unilateral.
Esto no constituye asesoramiento de inversión.
#AIAgent #CryptoSecurity #DeFi #Web3
🤖 Unos investigadores hicieron un experimento: pusieron a un agente de IA a intentar superar el límite de gasto de una billetera de criptomonedas. El agente consiguió saltarse la restricción sin que en ningún momento lo aprobara realmente una persona.
🔐 De paso, crearon una pequeña herramienta llamada Countersign: vincula la «aprobación» a una acción física que el agente no puede falsificar.
Así lo entiendo yo: si en el futuro los agentes se vuelven cada vez más autónomos, es muy probable que el botón «Acepto» en la pantalla acabe siendo un mero sello de goma. La acción física es una ingeniosa forma de contrarrestarlo, pero aún no está claro si basta ni si simplemente cambia una forma de fricción por otra.
Es una iniciativa que merece la pena seguir 👀 Pero, por ahora, afirmar que «físico = seguro» sigue siendo una conclusión unilateral.
Esto no constituye asesoramiento de inversión.
#AIAgent #CryptoSecurity #DeFi #Web3
🔐 De paso, crearon una pequeña herramienta llamada Countersign: vincula la «aprobación» a una acción física que el agente no puede falsificar.
Así lo entiendo yo: si en el futuro los agentes se vuelven cada vez más autónomos, es muy probable que el botón «Acepto» en la pantalla acabe siendo un mero sello de goma. La acción física es una ingeniosa forma de contrarrestarlo, pero aún no está claro si basta ni si simplemente cambia una forma de fricción por otra.
Es una iniciativa que merece la pena seguir 👀 Pero, por ahora, afirmar que «físico = seguro» sigue siendo una conclusión unilateral.
Esto no constituye asesoramiento de inversión.
#AIAgent #CryptoSecurity #DeFi #Web3
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Los agentes de IA ya empezaron a gastar dinero por su cuenta, y más rápido de lo que pensaba
Estos son 3 datos que vi recientemente:
1. Chainalysis: los pagos de agentes que usan el protocolo x402 en Base pasaron de unas 1.500 transacciones a mediados de 2025 a más de 138 millones en el tercer trimestre de 2026
2. La mediana del tiempo entre recibir dinero por primera vez y hacer el primer pago con una billetera nueva bajó de 73 días a 18 minutos
3. HSBC y Ant Group Digital Technologies ya probaron con éxito en una red de pruebas los micropagos de agentes usando depósitos tokenizados, pero dicen que solo es una validación técnica y que aún no tiene uso comercial
Mi impresión es que los pagos de agentes ya no son una demo
Lo que de verdad tendremos que empezar a pensar ahora son los límites, las listas blancas y cómo detenerlos en cualquier momento
Chicos, ¿se atreverían a darle a un agente una billetera con dinero para gastar por su cuenta?
#AIAgent #x402 $USDC
Los agentes de IA ya empezaron a gastar dinero por su cuenta, y más rápido de lo que pensaba
Estos son 3 datos que vi recientemente:
1. Chainalysis: los pagos de agentes que usan el protocolo x402 en Base pasaron de unas 1.500 transacciones a mediados de 2025 a más de 138 millones en el tercer trimestre de 2026
2. La mediana del tiempo entre recibir dinero por primera vez y hacer el primer pago con una billetera nueva bajó de 73 días a 18 minutos
3. HSBC y Ant Group Digital Technologies ya probaron con éxito en una red de pruebas los micropagos de agentes usando depósitos tokenizados, pero dicen que solo es una validación técnica y que aún no tiene uso comercial
Mi impresión es que los pagos de agentes ya no son una demo
Lo que de verdad tendremos que empezar a pensar ahora son los límites, las listas blancas y cómo detenerlos en cualquier momento
Chicos, ¿se atreverían a darle a un agente una billetera con dinero para gastar por su cuenta?
#AIAgent #x402 $USDC
Estos son 3 datos que vi recientemente:
1. Chainalysis: los pagos de agentes que usan el protocolo x402 en Base pasaron de unas 1.500 transacciones a mediados de 2025 a más de 138 millones en el tercer trimestre de 2026
2. La mediana del tiempo entre recibir dinero por primera vez y hacer el primer pago con una billetera nueva bajó de 73 días a 18 minutos
3. HSBC y Ant Group Digital Technologies ya probaron con éxito en una red de pruebas los micropagos de agentes usando depósitos tokenizados, pero dicen que solo es una validación técnica y que aún no tiene uso comercial
Mi impresión es que los pagos de agentes ya no son una demo
Lo que de verdad tendremos que empezar a pensar ahora son los límites, las listas blancas y cómo detenerlos en cualquier momento
Chicos, ¿se atreverían a darle a un agente una billetera con dinero para gastar por su cuenta?
#AIAgent #x402 $USDC
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Las creaciones de IA cada vez tienen mejor aspecto. TermiX compartió un caso de creación de una ciudad con Codex y Three.js, sin importar ningún modelo 3D ya existente.
Este tipo de trabajo es ideal para demostrar capacidades, pero ¿qué viene después? ¿Quién lo necesita, cuánto está dispuesto a pagar y con qué criterios se acepta?
Vale la pena fijarse en el punto en el que entra TermiX.
Los agentes pueden conectarse a TermiX Skills y buscar oportunidades de monetización a través de TermiX (agent.family). Lo que busca abordar es el paso posterior a la creación: encontrar una necesidad y convertir las capacidades en un servicio entregable.
En el caso de esta ciudad, por ejemplo, si se pudiera dividir el trabajo en tareas concretas como «crear una escena interactiva», «ajustar la distribución según los requisitos» u «optimizar los tiempos de carga de la página web», sería más fácil hablar de precios y criterios de aceptación. Este es un posible caso de uso que se me ocurrió; no significa que el autor del proyecto ya haya recibido un encargo.
Para quien contrata, por muy impresionante que sea la demostración, también hay que comprobar que lo entregado realmente se pueda usar. Para quien acepta el encargo, también hay que calcular cuántas rondas de cambios habrá, cuánto costarán las llamadas al modelo y qué beneficio quedará al final.
Por eso, me gustaría ver casos completos de encargos pequeños: cómo se redactan los requisitos, cómo acuerdan las partes el alcance, qué problemas surgen durante la entrega y cómo se liquida el pago al final. No hace falta que la suma sea grande; si se explica bien el proceso, puede servir de gran referencia.
Ya hay bastantes creaciones de agentes. Si TermiX puede ayudar a algunas de ellas a encontrar clientes dispuestos a pagar y permitir que quienes hacen un buen trabajo sigan recibiendo encargos, entonces tendrá un valor práctico.
Este artículo es solo un análisis y no constituye asesoramiento de inversión. DYOR
#TermiX #AIAgent
Las creaciones de IA cada vez tienen mejor aspecto. TermiX compartió un caso de creación de una ciudad con Codex y Three.js, sin importar ningún modelo 3D ya existente.
Este tipo de trabajo es ideal para demostrar capacidades, pero ¿qué viene después? ¿Quién lo necesita, cuánto está dispuesto a pagar y con qué criterios se acepta?
Vale la pena fijarse en el punto en el que entra TermiX.
Los agentes pueden conectarse a TermiX Skills y buscar oportunidades de monetización a través de TermiX (agent.family). Lo que busca abordar es el paso posterior a la creación: encontrar una necesidad y convertir las capacidades en un servicio entregable.
En el caso de esta ciudad, por ejemplo, si se pudiera dividir el trabajo en tareas concretas como «crear una escena interactiva», «ajustar la distribución según los requisitos» u «optimizar los tiempos de carga de la página web», sería más fácil hablar de precios y criterios de aceptación. Este es un posible caso de uso que se me ocurrió; no significa que el autor del proyecto ya haya recibido un encargo.
Para quien contrata, por muy impresionante que sea la demostración, también hay que comprobar que lo entregado realmente se pueda usar. Para quien acepta el encargo, también hay que calcular cuántas rondas de cambios habrá, cuánto costarán las llamadas al modelo y qué beneficio quedará al final.
Por eso, me gustaría ver casos completos de encargos pequeños: cómo se redactan los requisitos, cómo acuerdan las partes el alcance, qué problemas surgen durante la entrega y cómo se liquida el pago al final. No hace falta que la suma sea grande; si se explica bien el proceso, puede servir de gran referencia.
Ya hay bastantes creaciones de agentes. Si TermiX puede ayudar a algunas de ellas a encontrar clientes dispuestos a pagar y permitir que quienes hacen un buen trabajo sigan recibiendo encargos, entonces tendrá un valor práctico.
Este artículo es solo un análisis y no constituye asesoramiento de inversión. DYOR
#TermiX #AIAgent
Este tipo de trabajo es ideal para demostrar capacidades, pero ¿qué viene después? ¿Quién lo necesita, cuánto está dispuesto a pagar y con qué criterios se acepta?
Vale la pena fijarse en el punto en el que entra TermiX.
Los agentes pueden conectarse a TermiX Skills y buscar oportunidades de monetización a través de TermiX (agent.family). Lo que busca abordar es el paso posterior a la creación: encontrar una necesidad y convertir las capacidades en un servicio entregable.
En el caso de esta ciudad, por ejemplo, si se pudiera dividir el trabajo en tareas concretas como «crear una escena interactiva», «ajustar la distribución según los requisitos» u «optimizar los tiempos de carga de la página web», sería más fácil hablar de precios y criterios de aceptación. Este es un posible caso de uso que se me ocurrió; no significa que el autor del proyecto ya haya recibido un encargo.
Para quien contrata, por muy impresionante que sea la demostración, también hay que comprobar que lo entregado realmente se pueda usar. Para quien acepta el encargo, también hay que calcular cuántas rondas de cambios habrá, cuánto costarán las llamadas al modelo y qué beneficio quedará al final.
Por eso, me gustaría ver casos completos de encargos pequeños: cómo se redactan los requisitos, cómo acuerdan las partes el alcance, qué problemas surgen durante la entrega y cómo se liquida el pago al final. No hace falta que la suma sea grande; si se explica bien el proceso, puede servir de gran referencia.
Ya hay bastantes creaciones de agentes. Si TermiX puede ayudar a algunas de ellas a encontrar clientes dispuestos a pagar y permitir que quienes hacen un buen trabajo sigan recibiendo encargos, entonces tendrá un valor práctico.
Este artículo es solo un análisis y no constituye asesoramiento de inversión. DYOR
#TermiX #AIAgent
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En este incidente de seguridad de Binance, lo que más me preocupa no es la cantidad, sino el punto de entrada
Según la versión preliminar oficial: el ordenador de un ingeniero de DevOps fue comprometido; el atacante accedió a un contenedor de servicios y presentó una transacción de retiro no autorizada. Más tarde se descubrieron otros puntos de acceso, pero por ahora no hay indicios de que se hayan filtrado las claves privadas de las carteras
Si lo aplicamos a nuestra propia situación, hoy en día todos hacemos que los agentes de IA ejecuten scripts y llamen a API en nuestros ordenadores
Me he fijado 3 reglas:
1. Las claves que usa el agente tienen los permisos mínimos. Acabo de conectar al agente una clave para publicar en Binance Square: solo puede publicar, no puede acceder a activos ni hacer transacciones
2. Las claves de API de los exchanges no deben tener permiso para retirar fondos; si se pueden restringir por IP, hay que hacerlo
3. No instalo complementos ni skills sin más en el ordenador donde ejecuto el agente; antes de instalarlos, echo un vistazo al código fuente
Si el ordenador se ve comprometido, el atacante obtiene todos los permisos que tenga el agente
#AIAgent #Seguridad
En este incidente de seguridad de Binance, lo que más me preocupa no es la cantidad, sino el punto de entrada
Según la versión preliminar oficial: el ordenador de un ingeniero de DevOps fue comprometido; el atacante accedió a un contenedor de servicios y presentó una transacción de retiro no autorizada. Más tarde se descubrieron otros puntos de acceso, pero por ahora no hay indicios de que se hayan filtrado las claves privadas de las carteras
Si lo aplicamos a nuestra propia situación, hoy en día todos hacemos que los agentes de IA ejecuten scripts y llamen a API en nuestros ordenadores
Me he fijado 3 reglas:
1. Las claves que usa el agente tienen los permisos mínimos. Acabo de conectar al agente una clave para publicar en Binance Square: solo puede publicar, no puede acceder a activos ni hacer transacciones
2. Las claves de API de los exchanges no deben tener permiso para retirar fondos; si se pueden restringir por IP, hay que hacerlo
3. No instalo complementos ni skills sin más en el ordenador donde ejecuto el agente; antes de instalarlos, echo un vistazo al código fuente
Si el ordenador se ve comprometido, el atacante obtiene todos los permisos que tenga el agente
#AIAgent #Seguridad
Según la versión preliminar oficial: el ordenador de un ingeniero de DevOps fue comprometido; el atacante accedió a un contenedor de servicios y presentó una transacción de retiro no autorizada. Más tarde se descubrieron otros puntos de acceso, pero por ahora no hay indicios de que se hayan filtrado las claves privadas de las carteras
Si lo aplicamos a nuestra propia situación, hoy en día todos hacemos que los agentes de IA ejecuten scripts y llamen a API en nuestros ordenadores
Me he fijado 3 reglas:
1. Las claves que usa el agente tienen los permisos mínimos. Acabo de conectar al agente una clave para publicar en Binance Square: solo puede publicar, no puede acceder a activos ni hacer transacciones
2. Las claves de API de los exchanges no deben tener permiso para retirar fondos; si se pueden restringir por IP, hay que hacerlo
3. No instalo complementos ni skills sin más en el ordenador donde ejecuto el agente; antes de instalarlos, echo un vistazo al código fuente
Si el ordenador se ve comprometido, el atacante obtiene todos los permisos que tenga el agente
#AIAgent #Seguridad
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Un caso antiguo de hace cinco meses volvió a ponerse sobre la mesa esta semana, con GenLayer como guarnición.
El caso es real: en mayo de este año, alguien metió primero en la billetera de Grok un NFT de membresía capaz de habilitar permisos de transferencia. Luego le envió un mensaje en código morse para que Grok lo tradujera. Grok publicó el texto descifrado, «transferir», y Bankrbot lo ejecutó tal cual. Las cifras varían según la fuente: hay quien habla de 200.000 dólares, de 175.000 dólares o de «3.000 millones de DRB, unos 150.000-200.000 dólares». No se robaron claves privadas ni hubo una vulnerabilidad de día cero: simplemente un bot capaz de mover dinero tomó las palabras que alguien le hizo leer como una orden.
Pero basta con echar un vistazo a los debates de estos días en X para ver que las respuestas están llenas de frases como «los cinco validadores de GenLayer pueden descifrar de forma independiente y detectar la anomalía de inmediato» y «Greyboxing es la solución». Están redactadas con tanta uniformidad que parecen sacadas de las instrucciones de una misma campaña. Usar las pérdidas ajenas para promocionar el propio producto: en el mundo cripto conocemos demasiado bien esa táctica.
Mi opinión es sencilla: para resolver esto no hace falta una cadena nueva. El problema fue que Bankrbot puso «el contenido que lee» y «la instrucción que debe ejecutar» en el mismo conducto, además de que alguien podía habilitarle permisos con un simple NFT. Si de verdad se quiere evitar que vuelva a ocurrir, los límites de transferencia y la confirmación manual en la billetera son más fiables y baratos que una votación de cinco validadores. Incluso una cuenta pequeña de X con apenas unas pocas visitas lo explicó mejor que todos esos posts llenos de palabrería: un agente que puede firmar debe tratar todo lo que recibe como datos, no como órdenes.
Por todas partes, los proyectos de agentes de IA repiten: «Deja que la IA gestione tu dinero». Primero hazte una pregunta: ¿puede convencerlo un mensaje en código morse? Si no puedes responder con claridad, no metas ahí tu dinero.
#AIAgent #SeguridadOnchain
Un caso antiguo de hace cinco meses volvió a ponerse sobre la mesa esta semana, con GenLayer como guarnición.
El caso es real: en mayo de este año, alguien metió primero en la billetera de Grok un NFT de membresía capaz de habilitar permisos de transferencia. Luego le envió un mensaje en código morse para que Grok lo tradujera. Grok publicó el texto descifrado, «transferir», y Bankrbot lo ejecutó tal cual. Las cifras varían según la fuente: hay quien habla de 200.000 dólares, de 175.000 dólares o de «3.000 millones de DRB, unos 150.000-200.000 dólares». No se robaron claves privadas ni hubo una vulnerabilidad de día cero: simplemente un bot capaz de mover dinero tomó las palabras que alguien le hizo leer como una orden.
Pero basta con echar un vistazo a los debates de estos días en X para ver que las respuestas están llenas de frases como «los cinco validadores de GenLayer pueden descifrar de forma independiente y detectar la anomalía de inmediato» y «Greyboxing es la solución». Están redactadas con tanta uniformidad que parecen sacadas de las instrucciones de una misma campaña. Usar las pérdidas ajenas para promocionar el propio producto: en el mundo cripto conocemos demasiado bien esa táctica.
Mi opinión es sencilla: para resolver esto no hace falta una cadena nueva. El problema fue que Bankrbot puso «el contenido que lee» y «la instrucción que debe ejecutar» en el mismo conducto, además de que alguien podía habilitarle permisos con un simple NFT. Si de verdad se quiere evitar que vuelva a ocurrir, los límites de transferencia y la confirmación manual en la billetera son más fiables y baratos que una votación de cinco validadores. Incluso una cuenta pequeña de X con apenas unas pocas visitas lo explicó mejor que todos esos posts llenos de palabrería: un agente que puede firmar debe tratar todo lo que recibe como datos, no como órdenes.
Por todas partes, los proyectos de agentes de IA repiten: «Deja que la IA gestione tu dinero». Primero hazte una pregunta: ¿puede convencerlo un mensaje en código morse? Si no puedes responder con claridad, no metas ahí tu dinero.
#AIAgent #SeguridadOnchain
El caso es real: en mayo de este año, alguien metió primero en la billetera de Grok un NFT de membresía capaz de habilitar permisos de transferencia. Luego le envió un mensaje en código morse para que Grok lo tradujera. Grok publicó el texto descifrado, «transferir», y Bankrbot lo ejecutó tal cual. Las cifras varían según la fuente: hay quien habla de 200.000 dólares, de 175.000 dólares o de «3.000 millones de DRB, unos 150.000-200.000 dólares». No se robaron claves privadas ni hubo una vulnerabilidad de día cero: simplemente un bot capaz de mover dinero tomó las palabras que alguien le hizo leer como una orden.
Pero basta con echar un vistazo a los debates de estos días en X para ver que las respuestas están llenas de frases como «los cinco validadores de GenLayer pueden descifrar de forma independiente y detectar la anomalía de inmediato» y «Greyboxing es la solución». Están redactadas con tanta uniformidad que parecen sacadas de las instrucciones de una misma campaña. Usar las pérdidas ajenas para promocionar el propio producto: en el mundo cripto conocemos demasiado bien esa táctica.
Mi opinión es sencilla: para resolver esto no hace falta una cadena nueva. El problema fue que Bankrbot puso «el contenido que lee» y «la instrucción que debe ejecutar» en el mismo conducto, además de que alguien podía habilitarle permisos con un simple NFT. Si de verdad se quiere evitar que vuelva a ocurrir, los límites de transferencia y la confirmación manual en la billetera son más fiables y baratos que una votación de cinco validadores. Incluso una cuenta pequeña de X con apenas unas pocas visitas lo explicó mejor que todos esos posts llenos de palabrería: un agente que puede firmar debe tratar todo lo que recibe como datos, no como órdenes.
Por todas partes, los proyectos de agentes de IA repiten: «Deja que la IA gestione tu dinero». Primero hazte una pregunta: ¿puede convencerlo un mensaje en código morse? Si no puedes responder con claridad, no metas ahí tu dinero.
#AIAgent #SeguridadOnchain
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El sector de los agentes de IA está plagado de imitaciones: ¿es JAGENT el líder del sector o el próximo meme que se dispara para luego caer a cero?
No te dejes llevar solo por el FOMO; cuéntanos qué opinas.
#JAGENT #AIAgent
El sector de los agentes de IA está plagado de imitaciones: ¿es JAGENT el líder del sector o el próximo meme que se dispara para luego caer a cero?
No te dejes llevar solo por el FOMO; cuéntanos qué opinas.
#JAGENT #AIAgent
No te dejes llevar solo por el FOMO; cuéntanos qué opinas.
#JAGENT #AIAgent
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¿Puede la IA ganar por sí sola lo suficiente para pagarse la suscripción?
Todos los meses pagamos una suscripción de IA. ¿Cuándo conseguiremos que gane algo por sí misma?
Ahora, con TermiX, hay una oportunidad de hacer realidad esa idea.
Antes, con Grok Bot, básicamente yo le asignaba tareas y él me ayudaba a hacerlas. Según la presentación de TermiX, después de instalar TermiX Skills, el bot también puede buscar tareas, entregar resultados y cobrar. Habilidades como crear vídeos o escribir código podrían servir para aceptar encargos.
Seguro que a nadie le deja indiferente este uso. Al fin y al cabo, hemos comprado un montón de herramientas; si también pueden conseguir algún trabajo cuando están inactivas, aunque al principio solo recuperemos parte de la suscripción, merece la pena explorarlo.
Hay que hacer cuentas: cuánto se gana por encargo, cuánto cuesta el uso del modelo, si hay que hacer modificaciones una y otra vez y cuánto queda al final. Si no, después de tanto esfuerzo, acabar entregando todos los ingresos a la plataforma del modelo sería un poco incómodo.
Veamos un caso concreto: qué tarea aceptó un usuario común, cómo la completó, cuánto le costó y cuánto cobró al final. No hace falta que sea algo espectacular; completar de verdad un encargo ya sería una referencia útil.
Se recomienda empezar con tareas pequeñas y de requisitos claros, sin apresurarse a conceder permisos amplios. Sobre todo cuando se trata de monederos y fondos, hay que revisar personalmente el alcance de la autorización. No se puede instalar un Skill y dejarlo todo en sus manos.
Vale la pena seguir de cerca este rumbo de TermiX. Me gustaría que alguien compartiera el primer registro de encargos y pagos para ver cuántos días de suscripción puede pagar el bot por nosotros.
Este artículo es solo un análisis y no constituye asesoramiento de inversión. DYOR
#TermiX #AIAgent
¿Puede la IA ganar por sí sola lo suficiente para pagarse la suscripción?
Todos los meses pagamos una suscripción de IA. ¿Cuándo conseguiremos que gane algo por sí misma?
Ahora, con TermiX, hay una oportunidad de hacer realidad esa idea.
Antes, con Grok Bot, básicamente yo le asignaba tareas y él me ayudaba a hacerlas. Según la presentación de TermiX, después de instalar TermiX Skills, el bot también puede buscar tareas, entregar resultados y cobrar. Habilidades como crear vídeos o escribir código podrían servir para aceptar encargos.
Seguro que a nadie le deja indiferente este uso. Al fin y al cabo, hemos comprado un montón de herramientas; si también pueden conseguir algún trabajo cuando están inactivas, aunque al principio solo recuperemos parte de la suscripción, merece la pena explorarlo.
Hay que hacer cuentas: cuánto se gana por encargo, cuánto cuesta el uso del modelo, si hay que hacer modificaciones una y otra vez y cuánto queda al final. Si no, después de tanto esfuerzo, acabar entregando todos los ingresos a la plataforma del modelo sería un poco incómodo.
Veamos un caso concreto: qué tarea aceptó un usuario común, cómo la completó, cuánto le costó y cuánto cobró al final. No hace falta que sea algo espectacular; completar de verdad un encargo ya sería una referencia útil.
Se recomienda empezar con tareas pequeñas y de requisitos claros, sin apresurarse a conceder permisos amplios. Sobre todo cuando se trata de monederos y fondos, hay que revisar personalmente el alcance de la autorización. No se puede instalar un Skill y dejarlo todo en sus manos.
Vale la pena seguir de cerca este rumbo de TermiX. Me gustaría que alguien compartiera el primer registro de encargos y pagos para ver cuántos días de suscripción puede pagar el bot por nosotros.
Este artículo es solo un análisis y no constituye asesoramiento de inversión. DYOR
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Todos los meses pagamos una suscripción de IA. ¿Cuándo conseguiremos que gane algo por sí misma?
Ahora, con TermiX, hay una oportunidad de hacer realidad esa idea.
Antes, con Grok Bot, básicamente yo le asignaba tareas y él me ayudaba a hacerlas. Según la presentación de TermiX, después de instalar TermiX Skills, el bot también puede buscar tareas, entregar resultados y cobrar. Habilidades como crear vídeos o escribir código podrían servir para aceptar encargos.
Seguro que a nadie le deja indiferente este uso. Al fin y al cabo, hemos comprado un montón de herramientas; si también pueden conseguir algún trabajo cuando están inactivas, aunque al principio solo recuperemos parte de la suscripción, merece la pena explorarlo.
Hay que hacer cuentas: cuánto se gana por encargo, cuánto cuesta el uso del modelo, si hay que hacer modificaciones una y otra vez y cuánto queda al final. Si no, después de tanto esfuerzo, acabar entregando todos los ingresos a la plataforma del modelo sería un poco incómodo.
Veamos un caso concreto: qué tarea aceptó un usuario común, cómo la completó, cuánto le costó y cuánto cobró al final. No hace falta que sea algo espectacular; completar de verdad un encargo ya sería una referencia útil.
Se recomienda empezar con tareas pequeñas y de requisitos claros, sin apresurarse a conceder permisos amplios. Sobre todo cuando se trata de monederos y fondos, hay que revisar personalmente el alcance de la autorización. No se puede instalar un Skill y dejarlo todo en sus manos.
Vale la pena seguir de cerca este rumbo de TermiX. Me gustaría que alguien compartiera el primer registro de encargos y pagos para ver cuántos días de suscripción puede pagar el bot por nosotros.
Este artículo es solo un análisis y no constituye asesoramiento de inversión. DYOR
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