理想三旬
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Si cada publicación y cada interacción en Binance Square se convirtiera en una imagen visible, ¿cómo sería?
Así que usé IA para crear este pequeño drama coral un tanto imaginativo.
Hacer que $BNB vuele hacia el cielo, que las velas K se conviertan en un tren hacia las nubes, que una publicación atraviese toda la ciudad y que el bullicio de la plaza entre en la vida real.
En realidad, esta vez adopté deliberadamente una forma coral.
Porque creo que cada personaje del video puede ser tú, o también puedo ser yo.
Representan a cada persona común que usa Binance y participa activamente en Binance Square.
Hay quienes siguen el mercado y celebran las subidas; hay quienes comparten sus opiniones, y también quienes, en medio del entusiasmo, recuerdan a todos que presten atención al riesgo.
Cada persona tiene su propia historia, y también el derecho a expresarse.
Y son esas voces distintas las que, al reunirse, han dado a Binance Square su aspecto actual.
También espero que, a través de este video, todos vean que la blockchain en realidad no está tan lejos de nuestra vida cotidiana.
Puede ser una publicación vista en una cafetería, o una conversación en la que participamos por el camino.
Operar en Binance, debatir en la plaza.
Cada vez que compartimos, cada vez que conversamos, puede acercarnos un poco más a comprender esta industria.
Las opiniones pueden ser distintas, pero el intercambio nos acerca.
Eso es también la alegría y la expectativa que quiero transmitir con este corto de IA.
Que todo lo relacionado con la blockchain ocurra en Binance Square.
@CZ @Binance_Square_Official
#币安广场AI创意短视频大赛
Si cada publicación y cada interacción en Binance Square se convirtiera en una imagen visible, ¿cómo sería?
Así que usé IA para crear este pequeño drama coral un tanto imaginativo.
Hacer que $BNB vuele hacia el cielo, que las velas K se conviertan en un tren hacia las nubes, que una publicación atraviese toda la ciudad y que el bullicio de la plaza entre en la vida real.
En realidad, esta vez adopté deliberadamente una forma coral.
Porque creo que cada personaje del video puede ser tú, o también puedo ser yo.
Representan a cada persona común que usa Binance y participa activamente en Binance Square.
Hay quienes siguen el mercado y celebran las subidas; hay quienes comparten sus opiniones, y también quienes, en medio del entusiasmo, recuerdan a todos que presten atención al riesgo.
Cada persona tiene su propia historia, y también el derecho a expresarse.
Y son esas voces distintas las que, al reunirse, han dado a Binance Square su aspecto actual.
También espero que, a través de este video, todos vean que la blockchain en realidad no está tan lejos de nuestra vida cotidiana.
Puede ser una publicación vista en una cafetería, o una conversación en la que participamos por el camino.
Operar en Binance, debatir en la plaza.
Cada vez que compartimos, cada vez que conversamos, puede acercarnos un poco más a comprender esta industria.
Las opiniones pueden ser distintas, pero el intercambio nos acerca.
Eso es también la alegría y la expectativa que quiero transmitir con este corto de IA.
Que todo lo relacionado con la blockchain ocurra en Binance Square.
@CZ @Binance Square Official
#币安广场AI创意短视频大赛
Así que usé IA para crear este pequeño drama coral un tanto imaginativo.
Hacer que $BNB vuele hacia el cielo, que las velas K se conviertan en un tren hacia las nubes, que una publicación atraviese toda la ciudad y que el bullicio de la plaza entre en la vida real.
En realidad, esta vez adopté deliberadamente una forma coral.
Porque creo que cada personaje del video puede ser tú, o también puedo ser yo.
Representan a cada persona común que usa Binance y participa activamente en Binance Square.
Hay quienes siguen el mercado y celebran las subidas; hay quienes comparten sus opiniones, y también quienes, en medio del entusiasmo, recuerdan a todos que presten atención al riesgo.
Cada persona tiene su propia historia, y también el derecho a expresarse.
Y son esas voces distintas las que, al reunirse, han dado a Binance Square su aspecto actual.
También espero que, a través de este video, todos vean que la blockchain en realidad no está tan lejos de nuestra vida cotidiana.
Puede ser una publicación vista en una cafetería, o una conversación en la que participamos por el camino.
Operar en Binance, debatir en la plaza.
Cada vez que compartimos, cada vez que conversamos, puede acercarnos un poco más a comprender esta industria.
Las opiniones pueden ser distintas, pero el intercambio nos acerca.
Eso es también la alegría y la expectativa que quiero transmitir con este corto de IA.
Que todo lo relacionado con la blockchain ocurra en Binance Square.
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La capa de privacidad ya está integrada en aplicaciones de Ethereum; desglosé lo que dice el anuncio oficialChicos, mientras revisaba el mercado, alguien me preguntó: «NIGHT ha estado algo volátil últimamente. ¿Será que Midnight ha anunciado otra novedad relacionada con la privacidad?»
Justo el 28 de octubre, Midnight publicó una entrada en su blog oficial: una colaboración con Sig Network para integrar la privacidad programable en aplicaciones de Ethereum. Antes, el 20 de octubre, publicó una explicación sobre Nightmode y, el 27, el informe mensual de octubre de la red. Comparé todo con los textos oficiales y está bastante interesante 😂
Aclaremos primero: esto no significa que «los reguladores respalden las monedas de privacidad» ni que «anunciar una colaboración implique recibir dividendos automáticamente por tener tokens». Una forma más precisa de decirlo sería: Midnight quiere funcionar como una capa de privacidad programable; Nightmode + la red de firmas Sig permiten que las aplicaciones ejecuten su lógica privada en Midnight, mientras que la liquidación sigue utilizando la liquidez de la cadena de origen. Los activos permanecen en Ethereum y el equipo recalca que no se usa un puente ni se envuelven los activos; aun así, esta vía todavía incluye elementos de stagenet y de desarrollo. No lo interpreten como que «las transacciones privadas en la red principal ya están disponibles para cualquiera».
La capa de privacidad ya está integrada en aplicaciones de Ethereum; desglosé lo que dice el anuncio oficial
Chicos, mientras revisaba el mercado, alguien me preguntó: «NIGHT ha estado algo volátil últimamente. ¿Será que Midnight ha anunciado otra novedad relacionada con la privacidad?»
Justo el 28 de octubre, Midnight publicó una entrada en su blog oficial: una colaboración con Sig Network para integrar la privacidad programable en aplicaciones de Ethereum. Antes, el 20 de octubre, publicó una explicación sobre Nightmode y, el 27, el informe mensual de octubre de la red. Comparé todo con los textos oficiales y está bastante interesante 😂
Aclaremos primero: esto no significa que «los reguladores respalden las monedas de privacidad» ni que «anunciar una colaboración implique recibir dividendos automáticamente por tener tokens». Una forma más precisa de decirlo sería: Midnight quiere funcionar como una capa de privacidad programable; Nightmode + la red de firmas Sig permiten que las aplicaciones ejecuten su lógica privada en Midnight, mientras que la liquidación sigue utilizando la liquidez de la cadena de origen. Los activos permanecen en Ethereum y el equipo recalca que no se usa un puente ni se envuelven los activos; aun así, esta vía todavía incluye elementos de stagenet y de desarrollo. No lo interpreten como que «las transacciones privadas en la red principal ya están disponibles para cualquiera».
Justo el 28 de octubre, Midnight publicó una entrada en su blog oficial: una colaboración con Sig Network para integrar la privacidad programable en aplicaciones de Ethereum. Antes, el 20 de octubre, publicó una explicación sobre Nightmode y, el 27, el informe mensual de octubre de la red. Comparé todo con los textos oficiales y está bastante interesante 😂
Aclaremos primero: esto no significa que «los reguladores respalden las monedas de privacidad» ni que «anunciar una colaboración implique recibir dividendos automáticamente por tener tokens». Una forma más precisa de decirlo sería: Midnight quiere funcionar como una capa de privacidad programable; Nightmode + la red de firmas Sig permiten que las aplicaciones ejecuten su lógica privada en Midnight, mientras que la liquidación sigue utilizando la liquidez de la cadena de origen. Los activos permanecen en Ethereum y el equipo recalca que no se usa un puente ni se envuelven los activos; aun así, esta vía todavía incluye elementos de stagenet y de desarrollo. No lo interpreten como que «las transacciones privadas en la red principal ya están disponibles para cualquiera».
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Lido quiere dar prioridad a la seguridad en los préstamos; desglosé lo que plantea la propuestaChicos, mientras revisaba el mercado, alguien me preguntó: «¿Lido acaba de sacar otro producto? ¿Por qué LDO no para de fluctuar estos últimos días?»
Justo desde el 7 de octubre, el foro de Lido Research ha ido publicando actualizaciones sobre la propuesta «Lido Lend». El 29 de octubre, Poolside publicó un análisis detallado y el 30 de octubre apareció también la especificación técnica. Me tomé el tiempo de cotejarlo con el texto oficial completo; está bastante interesante 😂
Aclaremos primero: esto no significa que «Lido Lend ya esté en la red principal», ni que «tener LDO = recibir automáticamente el diferencial de intereses de los préstamos». La forma más precisa de decirlo es que los colaboradores están impulsando una propuesta de mercados de préstamo aislados con la seguridad como prioridad. Las funciones y el marco del comité están descritos con mucho detalle, pero su lanzamiento sigue dependiendo de la gobernanza y del calendario de auditorías posteriores. No confundas el entusiasmo por la propuesta con dividendos para los tokens.
Lido quiere dar prioridad a la seguridad en los préstamos; desglosé lo que plantea la propuesta
Chicos, mientras revisaba el mercado, alguien me preguntó: «¿Lido acaba de sacar otro producto? ¿Por qué LDO no para de fluctuar estos últimos días?»
Justo desde el 7 de octubre, el foro de Lido Research ha ido publicando actualizaciones sobre la propuesta «Lido Lend». El 29 de octubre, Poolside publicó un análisis detallado y el 30 de octubre apareció también la especificación técnica. Me tomé el tiempo de cotejarlo con el texto oficial completo; está bastante interesante 😂
Aclaremos primero: esto no significa que «Lido Lend ya esté en la red principal», ni que «tener LDO = recibir automáticamente el diferencial de intereses de los préstamos». La forma más precisa de decirlo es que los colaboradores están impulsando una propuesta de mercados de préstamo aislados con la seguridad como prioridad. Las funciones y el marco del comité están descritos con mucho detalle, pero su lanzamiento sigue dependiendo de la gobernanza y del calendario de auditorías posteriores. No confundas el entusiasmo por la propuesta con dividendos para los tokens.
Justo desde el 7 de octubre, el foro de Lido Research ha ido publicando actualizaciones sobre la propuesta «Lido Lend». El 29 de octubre, Poolside publicó un análisis detallado y el 30 de octubre apareció también la especificación técnica. Me tomé el tiempo de cotejarlo con el texto oficial completo; está bastante interesante 😂
Aclaremos primero: esto no significa que «Lido Lend ya esté en la red principal», ni que «tener LDO = recibir automáticamente el diferencial de intereses de los préstamos». La forma más precisa de decirlo es que los colaboradores están impulsando una propuesta de mercados de préstamo aislados con la seguridad como prioridad. Las funciones y el marco del comité están descritos con mucho detalle, pero su lanzamiento sigue dependiendo de la gobernanza y del calendario de auditorías posteriores. No confundas el entusiasmo por la propuesta con dividendos para los tokens.
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Artículo
MetaMask convirtió Stellar en una red predeterminada; analicé lo que dicen los comunicados oficialesChicos, mientras revisaba las noticias, alguien me preguntó: «Stellar ya es una red predeterminada en MetaMask. ¿Eso significa que XLM debería subir?»
Justo el 29 de octubre, MetaMask y Stellar publicaron comunicados oficiales: Stellar ya es una red predeterminada tanto en la aplicación móvil de MetaMask como en su extensión. Leí los comunicados oficiales completos y me parecieron bastante interesantes 😂
Aclaremos algo desde el principio: esto no significa que «los reguladores respalden XLM», ni que «ser una red predeterminada equivalga a recibir dividendos automáticamente por tener la moneda». La forma más precisa de decirlo es que una billetera de autocustodia convierte una blockchain pública de pagos en una opción lista para usar. Para los usuarios hay menos fricción al no tener que «instalar otra billetera», pero esta noticia no resuelve de una vez ni el uso de la cadena ni los límites regulatorios.
MetaMask convirtió Stellar en una red predeterminada; analicé lo que dicen los comunicados oficiales
Chicos, mientras revisaba las noticias, alguien me preguntó: «Stellar ya es una red predeterminada en MetaMask. ¿Eso significa que XLM debería subir?»
Justo el 29 de octubre, MetaMask y Stellar publicaron comunicados oficiales: Stellar ya es una red predeterminada tanto en la aplicación móvil de MetaMask como en su extensión. Leí los comunicados oficiales completos y me parecieron bastante interesantes 😂
Aclaremos algo desde el principio: esto no significa que «los reguladores respalden XLM», ni que «ser una red predeterminada equivalga a recibir dividendos automáticamente por tener la moneda». La forma más precisa de decirlo es que una billetera de autocustodia convierte una blockchain pública de pagos en una opción lista para usar. Para los usuarios hay menos fricción al no tener que «instalar otra billetera», pero esta noticia no resuelve de una vez ni el uso de la cadena ni los límites regulatorios.
Justo el 29 de octubre, MetaMask y Stellar publicaron comunicados oficiales: Stellar ya es una red predeterminada tanto en la aplicación móvil de MetaMask como en su extensión. Leí los comunicados oficiales completos y me parecieron bastante interesantes 😂
Aclaremos algo desde el principio: esto no significa que «los reguladores respalden XLM», ni que «ser una red predeterminada equivalga a recibir dividendos automáticamente por tener la moneda». La forma más precisa de decirlo es que una billetera de autocustodia convierte una blockchain pública de pagos en una opción lista para usar. Para los usuarios hay menos fricción al no tener que «instalar otra billetera», pero esta noticia no resuelve de una vez ni el uso de la cadena ni los límites regulatorios.
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La curva de rendimientos de los bonos del Tesoro de EE. UU. ya es un índice en tiempo real; desglosé la versión oficialGente, mientras revisaba las cotizaciones alguien me preguntó: «¿Las idas y vueltas de PYTH estos últimos dos días tienen algo que ver con esa noticia reciente sobre datos?»
Justo el 29 de octubre, Pyth publicó una entrada en su blog oficial: ya están disponibles los índices relacionados con la curva de vencimiento constante de los bonos del Tesoro de EE. UU. (Constant Maturity Treasury). Comparé el texto completo con el original oficial y está bastante interesante 😂
Aclaremos algo desde el principio: esto no significa que «el Tesoro de EE. UU. respalde a PYTH», ni que «poner los rendimientos de los bonos del Tesoro en la cadena equivalga a repartir dividendos a quienes tienen tokens». Para ser más precisos: la curva oficial de cierre se publica una sola vez al día; Pyth convierte el rendimiento a la par y el factor de descuento, que pueden consultarse para plazos fijos, en productos de índices que se actualizan cada milisegundo, para servir como referencia en aplicaciones de tasas de interés dentro y fuera de la cadena.
La curva de rendimientos de los bonos del Tesoro de EE. UU. ya es un índice en tiempo real; desglosé la versión oficial
Gente, mientras revisaba las cotizaciones alguien me preguntó: «¿Las idas y vueltas de PYTH estos últimos dos días tienen algo que ver con esa noticia reciente sobre datos?»
Justo el 29 de octubre, Pyth publicó una entrada en su blog oficial: ya están disponibles los índices relacionados con la curva de vencimiento constante de los bonos del Tesoro de EE. UU. (Constant Maturity Treasury). Comparé el texto completo con el original oficial y está bastante interesante 😂
Aclaremos algo desde el principio: esto no significa que «el Tesoro de EE. UU. respalde a PYTH», ni que «poner los rendimientos de los bonos del Tesoro en la cadena equivalga a repartir dividendos a quienes tienen tokens». Para ser más precisos: la curva oficial de cierre se publica una sola vez al día; Pyth convierte el rendimiento a la par y el factor de descuento, que pueden consultarse para plazos fijos, en productos de índices que se actualizan cada milisegundo, para servir como referencia en aplicaciones de tasas de interés dentro y fuera de la cadena.
Justo el 29 de octubre, Pyth publicó una entrada en su blog oficial: ya están disponibles los índices relacionados con la curva de vencimiento constante de los bonos del Tesoro de EE. UU. (Constant Maturity Treasury). Comparé el texto completo con el original oficial y está bastante interesante 😂
Aclaremos algo desde el principio: esto no significa que «el Tesoro de EE. UU. respalde a PYTH», ni que «poner los rendimientos de los bonos del Tesoro en la cadena equivalga a repartir dividendos a quienes tienen tokens». Para ser más precisos: la curva oficial de cierre se publica una sola vez al día; Pyth convierte el rendimiento a la par y el factor de descuento, que pueden consultarse para plazos fijos, en productos de índices que se actualizan cada milisegundo, para servir como referencia en aplicaciones de tasas de interés dentro y fuera de la cadena.
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La stablecoin CADC, denominada en dólares canadienses, eligió LayerZero OFT: desglosé la versión oficialChicos, hoy, mientras revisaba el mercado, alguien me preguntó: «¿Por qué ZRO lleva un tiempo en números rojos? ¿Hay otra noticia positiva sobre interoperabilidad entre cadenas?»
Justo el 29 de octubre, LayerZero publicó una entrada en su blog oficial y también un comunicado ese mismo día: CADC, la stablecoin de Loon denominada en dólares canadienses, eligió el estándar OFT de LayerZero para la interoperabilidad entre cadenas. Comparé el texto completo con la fuente oficial y está bastante interesante 😂
Aclaremos primero algo: esto no significa que «los reguladores canadienses respalden a ZRO», ni que «la emisión de CADC equivalga a repartir dividendos entre los titulares de ZRO». Una forma más precisa de decirlo sería: un emisor de una stablecoin denominada en dólares canadienses migró su estándar de transferencias entre cadenas a OFT, lo que permite que la misma oferta circule de forma nativa entre varias redes; en este caso, LayerZero proporciona el estándar de interoperabilidad y la configuración de validadores.
La stablecoin CADC, denominada en dólares canadienses, eligió LayerZero OFT: desglosé la versión oficial
Chicos, hoy, mientras revisaba el mercado, alguien me preguntó: «¿Por qué ZRO lleva un tiempo en números rojos? ¿Hay otra noticia positiva sobre interoperabilidad entre cadenas?»
Justo el 29 de octubre, LayerZero publicó una entrada en su blog oficial y también un comunicado ese mismo día: CADC, la stablecoin de Loon denominada en dólares canadienses, eligió el estándar OFT de LayerZero para la interoperabilidad entre cadenas. Comparé el texto completo con la fuente oficial y está bastante interesante 😂
Aclaremos primero algo: esto no significa que «los reguladores canadienses respalden a ZRO», ni que «la emisión de CADC equivalga a repartir dividendos entre los titulares de ZRO». Una forma más precisa de decirlo sería: un emisor de una stablecoin denominada en dólares canadienses migró su estándar de transferencias entre cadenas a OFT, lo que permite que la misma oferta circule de forma nativa entre varias redes; en este caso, LayerZero proporciona el estándar de interoperabilidad y la configuración de validadores.
Justo el 29 de octubre, LayerZero publicó una entrada en su blog oficial y también un comunicado ese mismo día: CADC, la stablecoin de Loon denominada en dólares canadienses, eligió el estándar OFT de LayerZero para la interoperabilidad entre cadenas. Comparé el texto completo con la fuente oficial y está bastante interesante 😂
Aclaremos primero algo: esto no significa que «los reguladores canadienses respalden a ZRO», ni que «la emisión de CADC equivalga a repartir dividendos entre los titulares de ZRO». Una forma más precisa de decirlo sería: un emisor de una stablecoin denominada en dólares canadienses migró su estándar de transferencias entre cadenas a OFT, lo que permite que la misma oferta circule de forma nativa entre varias redes; en este caso, LayerZero proporciona el estándar de interoperabilidad y la configuración de validadores.
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Imagina que una marca quiere encontrar a 100 AI Agents para realizar el mismo tipo de tarea.
¿Tendría que ponerse en contacto con cada uno, negociar el precio, confirmar los requisitos y luego ir persiguiéndolos para que entreguen el trabajo?
Solo de pensarlo ya parece un lío.
Sin embargo, en el mercado de tareas de TermiX ya existe un mecanismo diseñado específicamente para este tipo de situaciones: Bounties.
Creo que esta función merece que hablemos de ella por separado.
/
Según el diseño de AACP, las marcas pueden crear un fondo de recompensas a través de CampaignVault y definir por adelantado los requisitos de la tarea, el importe de la recompensa y el número de plazas.
Por ejemplo, si una tarea tiene 100 plazas disponibles, los Agents que cumplan los requisitos pueden reclamarla directamente.
Reclamar la tarea, entregar el trabajo, obtener la aprobación y cobrar la recompensa: todo el proceso tiene un estado correspondiente en la cadena.
Se eliminan las negociaciones y las propuestas de precios repetidas, y un único conjunto de reglas permite que varios Agents participen al mismo tiempo.
Hay otro detalle bastante interesante.
En los pedidos normales, el importe bloqueado como garantía se calcula en proporción al presupuesto, pero Bounties utiliza un importe fijo de providerBond.
Supongamos que una tarea exige bloquear 10 USDC como garantía. Cuando reclame la tarea, el Agent deberá disponer de suficiente saldo de staking disponible.
Si completa la tarea con normalidad, se desbloquea la garantía. Si la reclama y no entrega el trabajo, o pierde una disputa, podría perder parte de la garantía y ver afectada su reputación.
/
Además, la marca no puede rechazar la tarea sin más.
Según la documentación, durante la revisión se pueden solicitar cambios, hasta un máximo de dos rondas. Si hay un rechazo, el Agent también tiene la oportunidad de iniciar un Challenge.
Y si el trabajo ya se ha entregado, pero la marca tarda demasiado en revisarlo, el protocolo también contempla una vía de liquidación por vencimiento del plazo.
Estas reglas me hacen pensar en una situación muy realista.
En el futuro, cuando un proyecto necesite la ayuda de muchos Agents para organizar datos, realizar comprobaciones de seguridad o llevar a cabo tareas de estandarización de contenido, podrá distribuir el trabajo en bloque mediante un fondo de recompensas similar.
Cada Agent tendrá su propio historial de entregas, y habrá reglas claras para las recompensas, las garantías y la resolución de disputas.
Creo que ahí es donde Bounties de TermiX tiene más potencial.
Cuando los AI Agents empiecen a participar a gran escala en la colaboración comercial, repartir cientos o miles de tareas, recibir los resultados y liquidar los pagos de forma ordenada será, en sí mismo, todo un negocio.
Esto no constituye asesoramiento de inversión. DYOR
Imagina que una marca quiere encontrar a 100 AI Agents para realizar el mismo tipo de tarea.
¿Tendría que ponerse en contacto con cada uno, negociar el precio, confirmar los requisitos y luego ir persiguiéndolos para que entreguen el trabajo?
Solo de pensarlo ya parece un lío.
Sin embargo, en el mercado de tareas de TermiX ya existe un mecanismo diseñado específicamente para este tipo de situaciones: Bounties.
Creo que esta función merece que hablemos de ella por separado.
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Según el diseño de AACP, las marcas pueden crear un fondo de recompensas a través de CampaignVault y definir por adelantado los requisitos de la tarea, el importe de la recompensa y el número de plazas.
Por ejemplo, si una tarea tiene 100 plazas disponibles, los Agents que cumplan los requisitos pueden reclamarla directamente.
Reclamar la tarea, entregar el trabajo, obtener la aprobación y cobrar la recompensa: todo el proceso tiene un estado correspondiente en la cadena.
Se eliminan las negociaciones y las propuestas de precios repetidas, y un único conjunto de reglas permite que varios Agents participen al mismo tiempo.
Hay otro detalle bastante interesante.
En los pedidos normales, el importe bloqueado como garantía se calcula en proporción al presupuesto, pero Bounties utiliza un importe fijo de providerBond.
Supongamos que una tarea exige bloquear 10 USDC como garantía. Cuando reclame la tarea, el Agent deberá disponer de suficiente saldo de staking disponible.
Si completa la tarea con normalidad, se desbloquea la garantía. Si la reclama y no entrega el trabajo, o pierde una disputa, podría perder parte de la garantía y ver afectada su reputación.
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Además, la marca no puede rechazar la tarea sin más.
Según la documentación, durante la revisión se pueden solicitar cambios, hasta un máximo de dos rondas. Si hay un rechazo, el Agent también tiene la oportunidad de iniciar un Challenge.
Y si el trabajo ya se ha entregado, pero la marca tarda demasiado en revisarlo, el protocolo también contempla una vía de liquidación por vencimiento del plazo.
Estas reglas me hacen pensar en una situación muy realista.
En el futuro, cuando un proyecto necesite la ayuda de muchos Agents para organizar datos, realizar comprobaciones de seguridad o llevar a cabo tareas de estandarización de contenido, podrá distribuir el trabajo en bloque mediante un fondo de recompensas similar.
Cada Agent tendrá su propio historial de entregas, y habrá reglas claras para las recompensas, las garantías y la resolución de disputas.
Creo que ahí es donde Bounties de TermiX tiene más potencial.
Cuando los AI Agents empiecen a participar a gran escala en la colaboración comercial, repartir cientos o miles de tareas, recibir los resultados y liquidar los pagos de forma ordenada será, en sí mismo, todo un negocio.
Esto no constituye asesoramiento de inversión. DYOR
¿Tendría que ponerse en contacto con cada uno, negociar el precio, confirmar los requisitos y luego ir persiguiéndolos para que entreguen el trabajo?
Solo de pensarlo ya parece un lío.
Sin embargo, en el mercado de tareas de TermiX ya existe un mecanismo diseñado específicamente para este tipo de situaciones: Bounties.
Creo que esta función merece que hablemos de ella por separado.
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Según el diseño de AACP, las marcas pueden crear un fondo de recompensas a través de CampaignVault y definir por adelantado los requisitos de la tarea, el importe de la recompensa y el número de plazas.
Por ejemplo, si una tarea tiene 100 plazas disponibles, los Agents que cumplan los requisitos pueden reclamarla directamente.
Reclamar la tarea, entregar el trabajo, obtener la aprobación y cobrar la recompensa: todo el proceso tiene un estado correspondiente en la cadena.
Se eliminan las negociaciones y las propuestas de precios repetidas, y un único conjunto de reglas permite que varios Agents participen al mismo tiempo.
Hay otro detalle bastante interesante.
En los pedidos normales, el importe bloqueado como garantía se calcula en proporción al presupuesto, pero Bounties utiliza un importe fijo de providerBond.
Supongamos que una tarea exige bloquear 10 USDC como garantía. Cuando reclame la tarea, el Agent deberá disponer de suficiente saldo de staking disponible.
Si completa la tarea con normalidad, se desbloquea la garantía. Si la reclama y no entrega el trabajo, o pierde una disputa, podría perder parte de la garantía y ver afectada su reputación.
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Además, la marca no puede rechazar la tarea sin más.
Según la documentación, durante la revisión se pueden solicitar cambios, hasta un máximo de dos rondas. Si hay un rechazo, el Agent también tiene la oportunidad de iniciar un Challenge.
Y si el trabajo ya se ha entregado, pero la marca tarda demasiado en revisarlo, el protocolo también contempla una vía de liquidación por vencimiento del plazo.
Estas reglas me hacen pensar en una situación muy realista.
En el futuro, cuando un proyecto necesite la ayuda de muchos Agents para organizar datos, realizar comprobaciones de seguridad o llevar a cabo tareas de estandarización de contenido, podrá distribuir el trabajo en bloque mediante un fondo de recompensas similar.
Cada Agent tendrá su propio historial de entregas, y habrá reglas claras para las recompensas, las garantías y la resolución de disputas.
Creo que ahí es donde Bounties de TermiX tiene más potencial.
Cuando los AI Agents empiecen a participar a gran escala en la colaboración comercial, repartir cientos o miles de tareas, recibir los resultados y liquidar los pagos de forma ordenada será, en sí mismo, todo un negocio.
Esto no constituye asesoramiento de inversión. DYOR
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El servicio de tokenización de DTCC acaba de entrar en funcionamiento y ONDO dice oficialmente que es colaborador del ecosistema: desgloso lo que realmente significaChicos, mientras revisaba las cotizaciones esta noche, alguien me preguntó: «¿Por qué ONDO ha subido tanto de repente? ¿Hay otra noticia positiva de Wall Street?»
Justo el 28 de octubre, DTCC anunció que el DTC Tokenization Service ya estaba oficialmente en marcha. Ese mismo día, Ondo publicó que era colaborador del ecosistema más amplio de este servicio. Fui a contrastar el comunicado de DTCC con la explicación oficial de Ondo y me pareció bastante interesante 😂
Aclaremos algo desde el principio: esto no significa que «DTCC haya tokenizado la moneda ONDO» ni que «ONDO haya recibido el respaldo de una calificación de DTCC». Lo más preciso sería decir que se ha abierto un canal de tokenización en el ámbito de la custodia de valores tradicionales y que Ondo, un proyecto que ya ofrece productos tokenizados de acciones y ETF estadounidenses, fue mencionado oficialmente como uno de los colaboradores del ecosistema.
El servicio de tokenización de DTCC acaba de entrar en funcionamiento y ONDO dice oficialmente que es colaborador del ecosistema: desgloso lo que realmente significa
Chicos, mientras revisaba las cotizaciones esta noche, alguien me preguntó: «¿Por qué ONDO ha subido tanto de repente? ¿Hay otra noticia positiva de Wall Street?»
Justo el 28 de octubre, DTCC anunció que el DTC Tokenization Service ya estaba oficialmente en marcha. Ese mismo día, Ondo publicó que era colaborador del ecosistema más amplio de este servicio. Fui a contrastar el comunicado de DTCC con la explicación oficial de Ondo y me pareció bastante interesante 😂
Aclaremos algo desde el principio: esto no significa que «DTCC haya tokenizado la moneda ONDO» ni que «ONDO haya recibido el respaldo de una calificación de DTCC». Lo más preciso sería decir que se ha abierto un canal de tokenización en el ámbito de la custodia de valores tradicionales y que Ondo, un proyecto que ya ofrece productos tokenizados de acciones y ETF estadounidenses, fue mencionado oficialmente como uno de los colaboradores del ecosistema.
Justo el 28 de octubre, DTCC anunció que el DTC Tokenization Service ya estaba oficialmente en marcha. Ese mismo día, Ondo publicó que era colaborador del ecosistema más amplio de este servicio. Fui a contrastar el comunicado de DTCC con la explicación oficial de Ondo y me pareció bastante interesante 😂
Aclaremos algo desde el principio: esto no significa que «DTCC haya tokenizado la moneda ONDO» ni que «ONDO haya recibido el respaldo de una calificación de DTCC». Lo más preciso sería decir que se ha abierto un canal de tokenización en el ámbito de la custodia de valores tradicionales y que Ondo, un proyecto que ya ofrece productos tokenizados de acciones y ETF estadounidenses, fue mencionado oficialmente como uno de los colaboradores del ecosistema.
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SKY acaba de publicar su informe del tercer trimestre. Ya lo revisé: una institución incluyó sUSDS en su balanceGente, esta tarde, mientras miraba las cotizaciones, alguien me preguntó: «El mercado en general no para de fluctuar. ¿Cómo es que SKY está ligeramente en verde? ¿Habrá salido alguna buena noticia?»
Justo el 29 de octubre, Sky Frontier Foundation publicó su informe trimestral del tercer trimestre de 2026. Me puse a revisar el resumen oficial y el comunicado de prensa, y la verdad es que está interesante: el precio no ha tenido precisamente una «subida explosiva» estos últimos dos días, pero el protocolo acaba de presentar unos resultados bastante sólidos 😂
/
Primero, pongamos en claro los datos del mercado (según el mercado global de CoinGecko, alrededor de las 18:25 del 31 de octubre):
· Precio actual: aprox. 0,069 dólares
· En las últimas 24 h: aprox. +3,2%; durante el día se movió, a grandes rasgos, entre 0,066 y 0,070 dólares
SKY acaba de publicar su informe del tercer trimestre. Ya lo revisé: una institución incluyó sUSDS en su balance
Gente, esta tarde, mientras miraba las cotizaciones, alguien me preguntó: «El mercado en general no para de fluctuar. ¿Cómo es que SKY está ligeramente en verde? ¿Habrá salido alguna buena noticia?»
Justo el 29 de octubre, Sky Frontier Foundation publicó su informe trimestral del tercer trimestre de 2026. Me puse a revisar el resumen oficial y el comunicado de prensa, y la verdad es que está interesante: el precio no ha tenido precisamente una «subida explosiva» estos últimos dos días, pero el protocolo acaba de presentar unos resultados bastante sólidos 😂
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Primero, pongamos en claro los datos del mercado (según el mercado global de CoinGecko, alrededor de las 18:25 del 31 de octubre):
· Precio actual: aprox. 0,069 dólares
· En las últimas 24 h: aprox. +3,2%; durante el día se movió, a grandes rasgos, entre 0,066 y 0,070 dólares
Justo el 29 de octubre, Sky Frontier Foundation publicó su informe trimestral del tercer trimestre de 2026. Me puse a revisar el resumen oficial y el comunicado de prensa, y la verdad es que está interesante: el precio no ha tenido precisamente una «subida explosiva» estos últimos dos días, pero el protocolo acaba de presentar unos resultados bastante sólidos 😂
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Primero, pongamos en claro los datos del mercado (según el mercado global de CoinGecko, alrededor de las 18:25 del 31 de octubre):
· Precio actual: aprox. 0,069 dólares
· En las últimas 24 h: aprox. +3,2%; durante el día se movió, a grandes rasgos, entre 0,066 y 0,070 dólares
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Si algún día dejo que un AI Agent vigile el mercado, consulte datos e incluso ejecute operaciones automáticamente, seguramente no podré evitar preguntarle: ¿son realmente fiables los datos que acabas de consultar?
Al fin y al cabo, cuando hay dinero real de por medio, por muy convincente que sea la respuesta de la IA, si la información obtenida inicialmente tiene algún problema, es difícil confiar en las decisiones posteriores.
Justo hace poco, Primus anunció una nueva colaboración con Cournot. Me pareció una actualización bastante interesante y me ayudó a entender mejor el zkTLS de Primus.
/
Empecemos por Cournot: es un protocolo de oráculo nativo de IA que puede analizar información sobre acontecimientos del mundo real y proporcionar resultados de evaluación auditables para aplicaciones on-chain, como los mercados de predicción.
Pero aquí hay un problema.
Por ejemplo, si un mercado de predicción necesita determinar si un dato económico alcanzó las expectativas, la IA puede analizar noticias, consultar sitios web o llamar a una API. Pero ¿de dónde procede exactamente toda esa información? ¿Se ha modificado?
Ahí es donde entra en juego Primus.
Mediante zkTLS, Primus puede proporcionar pruebas de autenticidad para los datos obtenidos de sitios web o API y, al mismo tiempo, reducir la exposición de información sensible.
La distribución de tareas en esta colaboración también está bastante clara: Primus se encarga de verificar el origen de las pruebas off-chain, y Cournot las analiza después para elaborar resultados de evaluación auditables.
Creo que esta combinación merece atención.
Al fin y al cabo, los mercados de predicción implican liquidaciones con fondos reales, por lo que la fiabilidad de las fuentes de datos es muy importante.
Además, ambas partes también mencionaron el crédito privado y otras aplicaciones financieras on-chain más amplias. En el futuro, algunos datos relacionados con la situación financiera o las condiciones de crédito podrían participar en procesos de verificación sin dejar de proteger la privacidad.
Por supuesto, por ahora esto sigue siendo una línea de exploración. Habrá que seguir de cerca hasta qué punto puede llevarse a la práctica.
/
En realidad, Primus ya ha acumulado cierta experiencia en escenarios similares.
Por ejemplo, en la prueba de reservas, se verifica mediante zkTLS el origen de los datos de activos off-chain y, luego, se utiliza zkVM para calcular y verificar los datos de las reservas. Así, las instituciones pueden ofrecer pruebas verificables de sus activos y proteger, al mismo tiempo, parte de su información operativa sensible.
Además, la documentación oficial de Primus menciona específicamente la ejecución verificable de AI Agents (Verifiable AI Agent Execution).
Cuando un Agent llama a una API externa, consulta datos o lleva a cabo tareas financieras, se pueden generar pruebas zkTLS para las interacciones clave, de modo que parte del proceso de ejecución quede respaldado por pruebas.
Creo que hay un detalle que conviene tener en cuenta.
Que se demuestre que los datos proceden de una fuente auténtica no significa que el criterio de la IA sea necesariamente correcto. Primus resuelve un aspecto muy importante de todo el proceso de toma de decisiones: la fiabilidad de las pruebas.
/
Desde la verificación de reservas hasta los AI Agents y, más recientemente, la expansión hacia los mercados de predicción mediante su colaboración con Cournot, las aplicaciones de Primus no dejan de ampliarse.
Además, no necesita construir una nueva cadena pública: puede integrar directamente sus capacidades de verificación y privacidad en los ecosistemas existentes.
Personalmente, me parece muy prometedora esta dirección de desarrollo de infraestructuras.
En el futuro, las finanzas on-chain tendrán que procesar cada vez más datos del mundo real. Cómo verificar y utilizar esos datos sin dejar de proteger la privacidad podría convertirse en una cuestión cada vez más importante.
Y Primus sigue avanzando por ese camino.
Esto no constituye asesoramiento de inversión. DYOR
Si algún día dejo que un AI Agent vigile el mercado, consulte datos e incluso ejecute operaciones automáticamente, seguramente no podré evitar preguntarle: ¿son realmente fiables los datos que acabas de consultar?
Al fin y al cabo, cuando hay dinero real de por medio, por muy convincente que sea la respuesta de la IA, si la información obtenida inicialmente tiene algún problema, es difícil confiar en las decisiones posteriores.
Justo hace poco, Primus anunció una nueva colaboración con Cournot. Me pareció una actualización bastante interesante y me ayudó a entender mejor el zkTLS de Primus.
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Empecemos por Cournot: es un protocolo de oráculo nativo de IA que puede analizar información sobre acontecimientos del mundo real y proporcionar resultados de evaluación auditables para aplicaciones on-chain, como los mercados de predicción.
Pero aquí hay un problema.
Por ejemplo, si un mercado de predicción necesita determinar si un dato económico alcanzó las expectativas, la IA puede analizar noticias, consultar sitios web o llamar a una API. Pero ¿de dónde procede exactamente toda esa información? ¿Se ha modificado?
Ahí es donde entra en juego Primus.
Mediante zkTLS, Primus puede proporcionar pruebas de autenticidad para los datos obtenidos de sitios web o API y, al mismo tiempo, reducir la exposición de información sensible.
La distribución de tareas en esta colaboración también está bastante clara: Primus se encarga de verificar el origen de las pruebas off-chain, y Cournot las analiza después para elaborar resultados de evaluación auditables.
Creo que esta combinación merece atención.
Al fin y al cabo, los mercados de predicción implican liquidaciones con fondos reales, por lo que la fiabilidad de las fuentes de datos es muy importante.
Además, ambas partes también mencionaron el crédito privado y otras aplicaciones financieras on-chain más amplias. En el futuro, algunos datos relacionados con la situación financiera o las condiciones de crédito podrían participar en procesos de verificación sin dejar de proteger la privacidad.
Por supuesto, por ahora esto sigue siendo una línea de exploración. Habrá que seguir de cerca hasta qué punto puede llevarse a la práctica.
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En realidad, Primus ya ha acumulado cierta experiencia en escenarios similares.
Por ejemplo, en la prueba de reservas, se verifica mediante zkTLS el origen de los datos de activos off-chain y, luego, se utiliza zkVM para calcular y verificar los datos de las reservas. Así, las instituciones pueden ofrecer pruebas verificables de sus activos y proteger, al mismo tiempo, parte de su información operativa sensible.
Además, la documentación oficial de Primus menciona específicamente la ejecución verificable de AI Agents (Verifiable AI Agent Execution).
Cuando un Agent llama a una API externa, consulta datos o lleva a cabo tareas financieras, se pueden generar pruebas zkTLS para las interacciones clave, de modo que parte del proceso de ejecución quede respaldado por pruebas.
Creo que hay un detalle que conviene tener en cuenta.
Que se demuestre que los datos proceden de una fuente auténtica no significa que el criterio de la IA sea necesariamente correcto. Primus resuelve un aspecto muy importante de todo el proceso de toma de decisiones: la fiabilidad de las pruebas.
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Desde la verificación de reservas hasta los AI Agents y, más recientemente, la expansión hacia los mercados de predicción mediante su colaboración con Cournot, las aplicaciones de Primus no dejan de ampliarse.
Además, no necesita construir una nueva cadena pública: puede integrar directamente sus capacidades de verificación y privacidad en los ecosistemas existentes.
Personalmente, me parece muy prometedora esta dirección de desarrollo de infraestructuras.
En el futuro, las finanzas on-chain tendrán que procesar cada vez más datos del mundo real. Cómo verificar y utilizar esos datos sin dejar de proteger la privacidad podría convertirse en una cuestión cada vez más importante.
Y Primus sigue avanzando por ese camino.
Esto no constituye asesoramiento de inversión. DYOR
Al fin y al cabo, cuando hay dinero real de por medio, por muy convincente que sea la respuesta de la IA, si la información obtenida inicialmente tiene algún problema, es difícil confiar en las decisiones posteriores.
Justo hace poco, Primus anunció una nueva colaboración con Cournot. Me pareció una actualización bastante interesante y me ayudó a entender mejor el zkTLS de Primus.
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Empecemos por Cournot: es un protocolo de oráculo nativo de IA que puede analizar información sobre acontecimientos del mundo real y proporcionar resultados de evaluación auditables para aplicaciones on-chain, como los mercados de predicción.
Pero aquí hay un problema.
Por ejemplo, si un mercado de predicción necesita determinar si un dato económico alcanzó las expectativas, la IA puede analizar noticias, consultar sitios web o llamar a una API. Pero ¿de dónde procede exactamente toda esa información? ¿Se ha modificado?
Ahí es donde entra en juego Primus.
Mediante zkTLS, Primus puede proporcionar pruebas de autenticidad para los datos obtenidos de sitios web o API y, al mismo tiempo, reducir la exposición de información sensible.
La distribución de tareas en esta colaboración también está bastante clara: Primus se encarga de verificar el origen de las pruebas off-chain, y Cournot las analiza después para elaborar resultados de evaluación auditables.
Creo que esta combinación merece atención.
Al fin y al cabo, los mercados de predicción implican liquidaciones con fondos reales, por lo que la fiabilidad de las fuentes de datos es muy importante.
Además, ambas partes también mencionaron el crédito privado y otras aplicaciones financieras on-chain más amplias. En el futuro, algunos datos relacionados con la situación financiera o las condiciones de crédito podrían participar en procesos de verificación sin dejar de proteger la privacidad.
Por supuesto, por ahora esto sigue siendo una línea de exploración. Habrá que seguir de cerca hasta qué punto puede llevarse a la práctica.
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En realidad, Primus ya ha acumulado cierta experiencia en escenarios similares.
Por ejemplo, en la prueba de reservas, se verifica mediante zkTLS el origen de los datos de activos off-chain y, luego, se utiliza zkVM para calcular y verificar los datos de las reservas. Así, las instituciones pueden ofrecer pruebas verificables de sus activos y proteger, al mismo tiempo, parte de su información operativa sensible.
Además, la documentación oficial de Primus menciona específicamente la ejecución verificable de AI Agents (Verifiable AI Agent Execution).
Cuando un Agent llama a una API externa, consulta datos o lleva a cabo tareas financieras, se pueden generar pruebas zkTLS para las interacciones clave, de modo que parte del proceso de ejecución quede respaldado por pruebas.
Creo que hay un detalle que conviene tener en cuenta.
Que se demuestre que los datos proceden de una fuente auténtica no significa que el criterio de la IA sea necesariamente correcto. Primus resuelve un aspecto muy importante de todo el proceso de toma de decisiones: la fiabilidad de las pruebas.
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Desde la verificación de reservas hasta los AI Agents y, más recientemente, la expansión hacia los mercados de predicción mediante su colaboración con Cournot, las aplicaciones de Primus no dejan de ampliarse.
Además, no necesita construir una nueva cadena pública: puede integrar directamente sus capacidades de verificación y privacidad en los ecosistemas existentes.
Personalmente, me parece muy prometedora esta dirección de desarrollo de infraestructuras.
En el futuro, las finanzas on-chain tendrán que procesar cada vez más datos del mundo real. Cómo verificar y utilizar esos datos sin dejar de proteger la privacidad podría convertirse en una cuestión cada vez más importante.
Y Primus sigue avanzando por ese camino.
Esto no constituye asesoramiento de inversión. DYOR
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Justo después de presentarles el Agent de ingeniería inversa REA, ya le hemos encontrado a la IA otro trabajo: desarrollar estrategias cuantitativas.
Parece que los Agents están cada vez más ocupados: desde escribir código y realizar auditorías hasta investigar el mercado; incluso han empezado a participar en el trading cuantitativo.
Además, TermiX ha puesto en marcha varias novedades últimamente, y creo que vale la pena comentarlas juntas.
/
Empecemos por una noticia interesante: TermiX está explorando su integración con el ecosistema de IA de Binance.
Los desarrolladores que usan Binance Agent OS ya pueden conectar Agents compatibles al mercado de tareas de TermiX mediante TermiX Skills.
Más adelante, también está previsto admitir el inicio de sesión con Binance .ai Agent ID.
Creo que esta iniciativa tiene mucho potencial.
Al fin y al cabo, el ecosistema de IA de Binance ya cuenta con capacidades de investigación de mercado y análisis de operaciones. Si en el futuro estas capacidades se ofrecen a través de TermiX, los Agents tendrán la oportunidad de convertir sus habilidades en ingresos reales.
Por supuesto, algunas funciones todavía están en fase de planificación. Habrá que ver cómo se concretan más adelante.
/
De hecho, resulta bastante interesante observar en conjunto los últimos pasos de TermiX.
Desde el Agent de ingeniería inversa REA y el Quant Agent hasta la expansión constante de Agent Skills, cada vez es más amplia la variedad de servicios que se pueden ofrecer.
Y las funciones de AACP —custodia de tareas, verificación de entregas y liquidación automática— proporcionan precisamente la base para realizar transacciones con esos servicios.
Creo que este es el aspecto de TermiX que más merece la pena seguir de ahora en adelante.
Justo después de presentarles el Agent de ingeniería inversa REA, ya le hemos encontrado a la IA otro trabajo: desarrollar estrategias cuantitativas.
Parece que los Agents están cada vez más ocupados: desde escribir código y realizar auditorías hasta investigar el mercado; incluso han empezado a participar en el trading cuantitativo.
Además, TermiX ha puesto en marcha varias novedades últimamente, y creo que vale la pena comentarlas juntas.
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Empecemos por una noticia interesante: TermiX está explorando su integración con el ecosistema de IA de Binance.
Los desarrolladores que usan Binance Agent OS ya pueden conectar Agents compatibles al mercado de tareas de TermiX mediante TermiX Skills.
Más adelante, también está previsto admitir el inicio de sesión con Binance .ai Agent ID.
Creo que esta iniciativa tiene mucho potencial.
Al fin y al cabo, el ecosistema de IA de Binance ya cuenta con capacidades de investigación de mercado y análisis de operaciones. Si en el futuro estas capacidades se ofrecen a través de TermiX, los Agents tendrán la oportunidad de convertir sus habilidades en ingresos reales.
Por supuesto, algunas funciones todavía están en fase de planificación. Habrá que ver cómo se concretan más adelante.
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De hecho, resulta bastante interesante observar en conjunto los últimos pasos de TermiX.
Desde el Agent de ingeniería inversa REA y el Quant Agent hasta la expansión constante de Agent Skills, cada vez es más amplia la variedad de servicios que se pueden ofrecer.
Y las funciones de AACP —custodia de tareas, verificación de entregas y liquidación automática— proporcionan precisamente la base para realizar transacciones con esos servicios.
Creo que este es el aspecto de TermiX que más merece la pena seguir de ahora en adelante.
Parece que los Agents están cada vez más ocupados: desde escribir código y realizar auditorías hasta investigar el mercado; incluso han empezado a participar en el trading cuantitativo.
Además, TermiX ha puesto en marcha varias novedades últimamente, y creo que vale la pena comentarlas juntas.
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Empecemos por una noticia interesante: TermiX está explorando su integración con el ecosistema de IA de Binance.
Los desarrolladores que usan Binance Agent OS ya pueden conectar Agents compatibles al mercado de tareas de TermiX mediante TermiX Skills.
Más adelante, también está previsto admitir el inicio de sesión con Binance .ai Agent ID.
Creo que esta iniciativa tiene mucho potencial.
Al fin y al cabo, el ecosistema de IA de Binance ya cuenta con capacidades de investigación de mercado y análisis de operaciones. Si en el futuro estas capacidades se ofrecen a través de TermiX, los Agents tendrán la oportunidad de convertir sus habilidades en ingresos reales.
Por supuesto, algunas funciones todavía están en fase de planificación. Habrá que ver cómo se concretan más adelante.
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De hecho, resulta bastante interesante observar en conjunto los últimos pasos de TermiX.
Desde el Agent de ingeniería inversa REA y el Quant Agent hasta la expansión constante de Agent Skills, cada vez es más amplia la variedad de servicios que se pueden ofrecer.
Y las funciones de AACP —custodia de tareas, verificación de entregas y liquidación automática— proporcionan precisamente la base para realizar transacciones con esos servicios.
Creo que este es el aspecto de TermiX que más merece la pena seguir de ahora en adelante.
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Artículo
El Agent me ayudó a filtrar opiniones reales por menos de 3 dólares, y el gasto se mantuvo dentro del límite que fijéOigan, ¿alguna vez se han visto en este dilema?
Quieren que un Agent de IA les ayude a investigar, pero les preocupa que se ponga a navegar sin control y termine exponiendo sus cuentas, claves y tarjetas de crédito.
Justo estos días me puse a buscar el nuevo video de demostración oficial de Kite. Está bastante interesante: no es una presentación conceptual, sino una llamada real que se ejecutó correctamente el 27 de octubre.
/
La situación es muy cotidiana: sale un teléfono nuevo y los medios le dan una puntuación de 8,8. Pero ¿qué dicen quienes realmente lo han comprado?
La cuenta oficial hizo que el Agent buscara opiniones de «dueños reales». El Agent no abrió cuentas en servicios de scraping de terceros, no necesitó una clave de API ni vinculó una tarjeta de crédito.
El Agent me ayudó a filtrar opiniones reales por menos de 3 dólares, y el gasto se mantuvo dentro del límite que fijé
Oigan, ¿alguna vez se han visto en este dilema?
Quieren que un Agent de IA les ayude a investigar, pero les preocupa que se ponga a navegar sin control y termine exponiendo sus cuentas, claves y tarjetas de crédito.
Justo estos días me puse a buscar el nuevo video de demostración oficial de Kite. Está bastante interesante: no es una presentación conceptual, sino una llamada real que se ejecutó correctamente el 27 de octubre.
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La situación es muy cotidiana: sale un teléfono nuevo y los medios le dan una puntuación de 8,8. Pero ¿qué dicen quienes realmente lo han comprado?
La cuenta oficial hizo que el Agent buscara opiniones de «dueños reales». El Agent no abrió cuentas en servicios de scraping de terceros, no necesitó una clave de API ni vinculó una tarjeta de crédito.
Quieren que un Agent de IA les ayude a investigar, pero les preocupa que se ponga a navegar sin control y termine exponiendo sus cuentas, claves y tarjetas de crédito.
Justo estos días me puse a buscar el nuevo video de demostración oficial de Kite. Está bastante interesante: no es una presentación conceptual, sino una llamada real que se ejecutó correctamente el 27 de octubre.
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La situación es muy cotidiana: sale un teléfono nuevo y los medios le dan una puntuación de 8,8. Pero ¿qué dicen quienes realmente lo han comprado?
La cuenta oficial hizo que el Agent buscara opiniones de «dueños reales». El Agent no abrió cuentas en servicios de scraping de terceros, no necesitó una clave de API ni vinculó una tarjeta de crédito.
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Verificado
Si algún día el algoritmo de firma de las billeteras que usamos actualmente deja de ser seguro, ¿tendremos que cambiar todos de dirección, transferir nuestros activos y volver a empezar?
Esta pregunta me hizo pensar en una de las ventajas tecnológicas de Starknet: la Crypto Agility, es decir, la agilidad criptográfica.
De hecho, en julio de este año ocurrió algo bastante interesante en la red principal de Starknet.
Una cuenta experimental que utilizaba firmas poscuánticas Falcon-512 completó con éxito una transferencia de 0,01 STRK.
La cantidad es insignificante, pero las capacidades tecnológicas que hay detrás merecen la pena.
/
Aquí es donde entra en juego la Native Account Abstraction (abstracción nativa de cuentas) de Starknet.
A diferencia de las cuentas externas tradicionales, las cuentas de Starknet son en sí mismas contratos inteligentes, que pueden elegir distintos esquemas de firma mediante una lógica de verificación programable.
Esto significa que, si en el futuro aparece un algoritmo criptográfico más seguro, las cuentas podrán adoptar nuevos métodos de verificación de firmas sin necesidad de una bifurcación dura de toda la red.
Además, como el sistema de pruebas STARK depende principalmente de funciones hash, ya cuenta con ciertas ventajas arquitectónicas frente a las amenazas de la computación cuántica.
Por supuesto, la implementación Falcon-512 mencionada antes sigue siendo experimental y no ha sido auditada. Antes de que los usuarios comunes puedan utilizarla a gran escala, todavía hay que resolver cuestiones como la compatibilidad de las billeteras, la gestión de claves y las auditorías de seguridad.
Pero, al menos, ya hay una transacción real en la cadena que ha demostrado que esta vía tecnológica es viable.
/
A medida que investigaba el tema, me pareció que el concepto de Crypto Agility era bastante interesante.
Cuando hablamos de las ventajas tecnológicas de una blockchain pública, a menudo nos fijamos en indicadores más tangibles, como las TPS, las comisiones de gas y la velocidad de confirmación de las transacciones.
Pero la criptografía también evoluciona constantemente. Sobre todo ahora que la IA y la computación cuántica avanzan a gran velocidad, nadie puede garantizar que los algoritmos que usamos hoy sigan siendo seguros para siempre.
Creo que dejar espacio para actualizarse ante los cambios tecnológicos del futuro también es una forma de competitividad a largo plazo.
Starknet ya cuenta con estas bases arquitectónicas. Lo que vale la pena observar ahora es si estas capacidades experimentales podrán convertirse poco a poco en funciones fáciles de usar para la gente común.
$STRK
Esto no constituye asesoramiento de inversión. DYOR
Si algún día el algoritmo de firma de las billeteras que usamos actualmente deja de ser seguro, ¿tendremos que cambiar todos de dirección, transferir nuestros activos y volver a empezar?
Esta pregunta me hizo pensar en una de las ventajas tecnológicas de Starknet: la Crypto Agility, es decir, la agilidad criptográfica.
De hecho, en julio de este año ocurrió algo bastante interesante en la red principal de Starknet.
Una cuenta experimental que utilizaba firmas poscuánticas Falcon-512 completó con éxito una transferencia de 0,01 STRK.
La cantidad es insignificante, pero las capacidades tecnológicas que hay detrás merecen la pena.
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Aquí es donde entra en juego la Native Account Abstraction (abstracción nativa de cuentas) de Starknet.
A diferencia de las cuentas externas tradicionales, las cuentas de Starknet son en sí mismas contratos inteligentes, que pueden elegir distintos esquemas de firma mediante una lógica de verificación programable.
Esto significa que, si en el futuro aparece un algoritmo criptográfico más seguro, las cuentas podrán adoptar nuevos métodos de verificación de firmas sin necesidad de una bifurcación dura de toda la red.
Además, como el sistema de pruebas STARK depende principalmente de funciones hash, ya cuenta con ciertas ventajas arquitectónicas frente a las amenazas de la computación cuántica.
Por supuesto, la implementación Falcon-512 mencionada antes sigue siendo experimental y no ha sido auditada. Antes de que los usuarios comunes puedan utilizarla a gran escala, todavía hay que resolver cuestiones como la compatibilidad de las billeteras, la gestión de claves y las auditorías de seguridad.
Pero, al menos, ya hay una transacción real en la cadena que ha demostrado que esta vía tecnológica es viable.
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A medida que investigaba el tema, me pareció que el concepto de Crypto Agility era bastante interesante.
Cuando hablamos de las ventajas tecnológicas de una blockchain pública, a menudo nos fijamos en indicadores más tangibles, como las TPS, las comisiones de gas y la velocidad de confirmación de las transacciones.
Pero la criptografía también evoluciona constantemente. Sobre todo ahora que la IA y la computación cuántica avanzan a gran velocidad, nadie puede garantizar que los algoritmos que usamos hoy sigan siendo seguros para siempre.
Creo que dejar espacio para actualizarse ante los cambios tecnológicos del futuro también es una forma de competitividad a largo plazo.
Starknet ya cuenta con estas bases arquitectónicas. Lo que vale la pena observar ahora es si estas capacidades experimentales podrán convertirse poco a poco en funciones fáciles de usar para la gente común.
$STRK
Esto no constituye asesoramiento de inversión. DYOR
Esta pregunta me hizo pensar en una de las ventajas tecnológicas de Starknet: la Crypto Agility, es decir, la agilidad criptográfica.
De hecho, en julio de este año ocurrió algo bastante interesante en la red principal de Starknet.
Una cuenta experimental que utilizaba firmas poscuánticas Falcon-512 completó con éxito una transferencia de 0,01 STRK.
La cantidad es insignificante, pero las capacidades tecnológicas que hay detrás merecen la pena.
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Aquí es donde entra en juego la Native Account Abstraction (abstracción nativa de cuentas) de Starknet.
A diferencia de las cuentas externas tradicionales, las cuentas de Starknet son en sí mismas contratos inteligentes, que pueden elegir distintos esquemas de firma mediante una lógica de verificación programable.
Esto significa que, si en el futuro aparece un algoritmo criptográfico más seguro, las cuentas podrán adoptar nuevos métodos de verificación de firmas sin necesidad de una bifurcación dura de toda la red.
Además, como el sistema de pruebas STARK depende principalmente de funciones hash, ya cuenta con ciertas ventajas arquitectónicas frente a las amenazas de la computación cuántica.
Por supuesto, la implementación Falcon-512 mencionada antes sigue siendo experimental y no ha sido auditada. Antes de que los usuarios comunes puedan utilizarla a gran escala, todavía hay que resolver cuestiones como la compatibilidad de las billeteras, la gestión de claves y las auditorías de seguridad.
Pero, al menos, ya hay una transacción real en la cadena que ha demostrado que esta vía tecnológica es viable.
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A medida que investigaba el tema, me pareció que el concepto de Crypto Agility era bastante interesante.
Cuando hablamos de las ventajas tecnológicas de una blockchain pública, a menudo nos fijamos en indicadores más tangibles, como las TPS, las comisiones de gas y la velocidad de confirmación de las transacciones.
Pero la criptografía también evoluciona constantemente. Sobre todo ahora que la IA y la computación cuántica avanzan a gran velocidad, nadie puede garantizar que los algoritmos que usamos hoy sigan siendo seguros para siempre.
Creo que dejar espacio para actualizarse ante los cambios tecnológicos del futuro también es una forma de competitividad a largo plazo.
Starknet ya cuenta con estas bases arquitectónicas. Lo que vale la pena observar ahora es si estas capacidades experimentales podrán convertirse poco a poco en funciones fáciles de usar para la gente común.
$STRK
Esto no constituye asesoramiento de inversión. DYOR
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Verificado
Artículo
LINK apenas ha subido, pero me leí todo sobre el recién lanzado Chainlink 24/7: bastante interesanteChicos, hoy, mientras revisaba las cotizaciones, alguien me preguntó: «LINK también está todo en rojo. ¿Será que ya no pasa nada?»
Justo ayer Chainlink publicó oficialmente el anuncio de un nuevo producto. Me puse a leerlo entero y me pareció muy interesante: es cierto que el precio no ha estado luciéndose estos días, pero a nivel de producto acaba de encajar una pieza clave del rompecabezas 😂
Primero, pongamos en claro cómo está el mercado (LINK, hasta hoy alrededor de las 18:30):
· Precio actual: unos 11,03 dólares
· En 24 h: alrededor de -3,9 %; durante el día, aproximadamente entre 10,3 y 12,0 dólares
· En los últimos 7 días: alrededor de -8,7 %; en los últimos 30 días: alrededor de -23 %
· Volumen negociado en 24 h: aproximadamente 830 millones de dólares
LINK apenas ha subido, pero me leí todo sobre el recién lanzado Chainlink 24/7: bastante interesante
Chicos, hoy, mientras revisaba las cotizaciones, alguien me preguntó: «LINK también está todo en rojo. ¿Será que ya no pasa nada?»
Justo ayer Chainlink publicó oficialmente el anuncio de un nuevo producto. Me puse a leerlo entero y me pareció muy interesante: es cierto que el precio no ha estado luciéndose estos días, pero a nivel de producto acaba de encajar una pieza clave del rompecabezas 😂
Primero, pongamos en claro cómo está el mercado (LINK, hasta hoy alrededor de las 18:30):
· Precio actual: unos 11,03 dólares
· En 24 h: alrededor de -3,9 %; durante el día, aproximadamente entre 10,3 y 12,0 dólares
· En los últimos 7 días: alrededor de -8,7 %; en los últimos 30 días: alrededor de -23 %
· Volumen negociado en 24 h: aproximadamente 830 millones de dólares
Justo ayer Chainlink publicó oficialmente el anuncio de un nuevo producto. Me puse a leerlo entero y me pareció muy interesante: es cierto que el precio no ha estado luciéndose estos días, pero a nivel de producto acaba de encajar una pieza clave del rompecabezas 😂
Primero, pongamos en claro cómo está el mercado (LINK, hasta hoy alrededor de las 18:30):
· Precio actual: unos 11,03 dólares
· En 24 h: alrededor de -3,9 %; durante el día, aproximadamente entre 10,3 y 12,0 dólares
· En los últimos 7 días: alrededor de -8,7 %; en los últimos 30 días: alrededor de -23 %
· Volumen negociado en 24 h: aproximadamente 830 millones de dólares
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Verificado
Para una transferencia, si tanto el saldo de la cuenta como el importe de la transacción están cifrados, ¿cuánto se tarda exactamente en realizar el cálculo?
La respuesta de Primus resulta bastante sorprendente: unos 90 milisegundos.
Ese es también el motivo por el que creo que merece la pena hablar en detalle de algunos de los avances tecnológicos recientes de Primus.
/
Empecemos por AutoHoG, el motor FHE que Primus ha desarrollado para las finanzas confidenciales en cadena.
Según los resultados de las pruebas publicados oficialmente, el cálculo de una transferencia confidencial con un saldo cifrado de 64 bits solo requiere unos 90 ms, y cada operación de Bootstrapping tarda aproximadamente 5 ms.
Aún más interesante: con 8 tarjetas gráficas de consumo NVIDIA RTX 5090, el sistema puede procesar más de 210 cálculos de transferencias confidenciales por segundo y logra una escalabilidad casi lineal, de 8 veces.
Por supuesto, estas cifras reflejan el rendimiento de cálculo en un entorno de pruebas específico y no deben interpretarse directamente como el TPS real de una cadena pública.
Pero, en el caso de FHE, poder acelerar el cálculo cifrado hasta este nivel ya es muy significativo.
Al mismo tiempo, la investigación HasteBoots, en la que participó el equipo de Primus, también fue aceptada en USENIX Security 2026. Esta redujo de horas o incluso días a segundos el tiempo necesario para generar pruebas de bootstrapping programable de TFHE.
En realidad, aquí se plantean dos problemas distintos: uno es si el cálculo cifrado puede ser lo bastante rápido; el otro, si el proceso de cálculo puede verificarse de manera eficiente.
/
Ampliemos un poco la perspectiva.
Actualmente, Primus está construyendo una infraestructura de privacidad modular en torno a zkTLS y FHE.
zkTLS se encarga de verificar la autenticidad de los datos fuera de la cadena; FHE permite que los datos sensibles participen en los cálculos mientras permanecen cifrados. A esto se suma un mecanismo de divulgación selectiva adaptado a cada aplicación, para que las auditorías y verificaciones solo accedan a la información necesaria.
Además, Primus no necesita construir una nueva cadena pública desde cero: puede integrarse directamente en los ecosistemas existentes.
Esto es bastante importante para las finanzas institucionales, ya que ninguna institución quiere trasladar todos sus negocios y su liquidez solo para poder utilizar funciones de privacidad.
Creo que lo que realmente hace que AutoHoG merezca atención es que está acercando gradualmente FHE, desde la investigación tecnológica, a aplicaciones financieras más prácticas.
Por supuesto, la mejora del rendimiento es solo una parte. La seguridad, los costes operativos y el rendimiento en casos de uso reales también merecen un seguimiento continuo.
Para una transferencia, si tanto el saldo de la cuenta como el importe de la transacción están cifrados, ¿cuánto se tarda exactamente en realizar el cálculo?
La respuesta de Primus resulta bastante sorprendente: unos 90 milisegundos.
Ese es también el motivo por el que creo que merece la pena hablar en detalle de algunos de los avances tecnológicos recientes de Primus.
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Empecemos por AutoHoG, el motor FHE que Primus ha desarrollado para las finanzas confidenciales en cadena.
Según los resultados de las pruebas publicados oficialmente, el cálculo de una transferencia confidencial con un saldo cifrado de 64 bits solo requiere unos 90 ms, y cada operación de Bootstrapping tarda aproximadamente 5 ms.
Aún más interesante: con 8 tarjetas gráficas de consumo NVIDIA RTX 5090, el sistema puede procesar más de 210 cálculos de transferencias confidenciales por segundo y logra una escalabilidad casi lineal, de 8 veces.
Por supuesto, estas cifras reflejan el rendimiento de cálculo en un entorno de pruebas específico y no deben interpretarse directamente como el TPS real de una cadena pública.
Pero, en el caso de FHE, poder acelerar el cálculo cifrado hasta este nivel ya es muy significativo.
Al mismo tiempo, la investigación HasteBoots, en la que participó el equipo de Primus, también fue aceptada en USENIX Security 2026. Esta redujo de horas o incluso días a segundos el tiempo necesario para generar pruebas de bootstrapping programable de TFHE.
En realidad, aquí se plantean dos problemas distintos: uno es si el cálculo cifrado puede ser lo bastante rápido; el otro, si el proceso de cálculo puede verificarse de manera eficiente.
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Ampliemos un poco la perspectiva.
Actualmente, Primus está construyendo una infraestructura de privacidad modular en torno a zkTLS y FHE.
zkTLS se encarga de verificar la autenticidad de los datos fuera de la cadena; FHE permite que los datos sensibles participen en los cálculos mientras permanecen cifrados. A esto se suma un mecanismo de divulgación selectiva adaptado a cada aplicación, para que las auditorías y verificaciones solo accedan a la información necesaria.
Además, Primus no necesita construir una nueva cadena pública desde cero: puede integrarse directamente en los ecosistemas existentes.
Esto es bastante importante para las finanzas institucionales, ya que ninguna institución quiere trasladar todos sus negocios y su liquidez solo para poder utilizar funciones de privacidad.
Creo que lo que realmente hace que AutoHoG merezca atención es que está acercando gradualmente FHE, desde la investigación tecnológica, a aplicaciones financieras más prácticas.
Por supuesto, la mejora del rendimiento es solo una parte. La seguridad, los costes operativos y el rendimiento en casos de uso reales también merecen un seguimiento continuo.
La respuesta de Primus resulta bastante sorprendente: unos 90 milisegundos.
Ese es también el motivo por el que creo que merece la pena hablar en detalle de algunos de los avances tecnológicos recientes de Primus.
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Empecemos por AutoHoG, el motor FHE que Primus ha desarrollado para las finanzas confidenciales en cadena.
Según los resultados de las pruebas publicados oficialmente, el cálculo de una transferencia confidencial con un saldo cifrado de 64 bits solo requiere unos 90 ms, y cada operación de Bootstrapping tarda aproximadamente 5 ms.
Aún más interesante: con 8 tarjetas gráficas de consumo NVIDIA RTX 5090, el sistema puede procesar más de 210 cálculos de transferencias confidenciales por segundo y logra una escalabilidad casi lineal, de 8 veces.
Por supuesto, estas cifras reflejan el rendimiento de cálculo en un entorno de pruebas específico y no deben interpretarse directamente como el TPS real de una cadena pública.
Pero, en el caso de FHE, poder acelerar el cálculo cifrado hasta este nivel ya es muy significativo.
Al mismo tiempo, la investigación HasteBoots, en la que participó el equipo de Primus, también fue aceptada en USENIX Security 2026. Esta redujo de horas o incluso días a segundos el tiempo necesario para generar pruebas de bootstrapping programable de TFHE.
En realidad, aquí se plantean dos problemas distintos: uno es si el cálculo cifrado puede ser lo bastante rápido; el otro, si el proceso de cálculo puede verificarse de manera eficiente.
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Ampliemos un poco la perspectiva.
Actualmente, Primus está construyendo una infraestructura de privacidad modular en torno a zkTLS y FHE.
zkTLS se encarga de verificar la autenticidad de los datos fuera de la cadena; FHE permite que los datos sensibles participen en los cálculos mientras permanecen cifrados. A esto se suma un mecanismo de divulgación selectiva adaptado a cada aplicación, para que las auditorías y verificaciones solo accedan a la información necesaria.
Además, Primus no necesita construir una nueva cadena pública desde cero: puede integrarse directamente en los ecosistemas existentes.
Esto es bastante importante para las finanzas institucionales, ya que ninguna institución quiere trasladar todos sus negocios y su liquidez solo para poder utilizar funciones de privacidad.
Creo que lo que realmente hace que AutoHoG merezca atención es que está acercando gradualmente FHE, desde la investigación tecnológica, a aplicaciones financieras más prácticas.
Por supuesto, la mejora del rendimiento es solo una parte. La seguridad, los costes operativos y el rendimiento en casos de uso reales también merecen un seguimiento continuo.
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INIT subió un 70 % en una semana, pero primero me leí todos los anuncios oficiales: la red sigue paradaChicos, esta mañana, mientras revisaba las cotizaciones, alguien volvió a escribirme por privado: «¿Por qué INIT ha vuelto a dispararse estos últimos días? ¿Ha salido alguna noticia positiva?»
Justo esta semana, el equipo oficial de Initia publicó varias explicaciones seguidas. Me tomé el tiempo de leerlas todas y la verdad es que son interesantes: sí, ha subido, pero la historia es bastante distinta de lo que muchos creen 😂
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Primero, veamos el mercado (par INIT/USDT en el mercado spot de Binance, alrededor de las 9:30 de esta mañana):
· Precio actual: unos 0,223 dólares
· Subida leve de alrededor del 1,7 % en 24 h; rango de aproximadamente 0,204 a 0,237 dólares
· Subida de alrededor del 71 % en los últimos 7 días y del 118 % en los últimos 30
· Volumen negociado en 24 h: unos 57 millones de dólares, todavía claramente por encima de su capitalización de mercado
INIT subió un 70 % en una semana, pero primero me leí todos los anuncios oficiales: la red sigue parada
Chicos, esta mañana, mientras revisaba las cotizaciones, alguien volvió a escribirme por privado: «¿Por qué INIT ha vuelto a dispararse estos últimos días? ¿Ha salido alguna noticia positiva?»
Justo esta semana, el equipo oficial de Initia publicó varias explicaciones seguidas. Me tomé el tiempo de leerlas todas y la verdad es que son interesantes: sí, ha subido, pero la historia es bastante distinta de lo que muchos creen 😂
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Primero, veamos el mercado (par INIT/USDT en el mercado spot de Binance, alrededor de las 9:30 de esta mañana):
· Precio actual: unos 0,223 dólares
· Subida leve de alrededor del 1,7 % en 24 h; rango de aproximadamente 0,204 a 0,237 dólares
· Subida de alrededor del 71 % en los últimos 7 días y del 118 % en los últimos 30
· Volumen negociado en 24 h: unos 57 millones de dólares, todavía claramente por encima de su capitalización de mercado
Justo esta semana, el equipo oficial de Initia publicó varias explicaciones seguidas. Me tomé el tiempo de leerlas todas y la verdad es que son interesantes: sí, ha subido, pero la historia es bastante distinta de lo que muchos creen 😂
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Primero, veamos el mercado (par INIT/USDT en el mercado spot de Binance, alrededor de las 9:30 de esta mañana):
· Precio actual: unos 0,223 dólares
· Subida leve de alrededor del 1,7 % en 24 h; rango de aproximadamente 0,204 a 0,237 dólares
· Subida de alrededor del 71 % en los últimos 7 días y del 118 % en los últimos 30
· Volumen negociado en 24 h: unos 57 millones de dólares, todavía claramente por encima de su capitalización de mercado
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Un agente de IA completa 50 pedidos seguidos y los entrega todos sin problemas. ¿Cuántos puntos de reputación crees que obtiene?
¿100 puntos? En realidad, solo unos 96.
Ese es un detalle bastante interesante que descubrí hace poco mientras estudiaba la documentación AACP de TermiX.
Resulta que la reputación sí se va acumulando pedido a pedido, poco a poco.
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Primero, veamos sus reglas de puntuación.
Los agentes recién registrados empiezan con 60 puntos. El sistema preestablece 5 pedidos virtuales, de los cuales 3 se completan con éxito, lo que equivale a otorgarles un crédito básico de partida.
A partir de ahí, la puntuación va cambiando gradualmente con cada pedido real que completan.
Tras 5 pedidos exitosos seguidos, la reputación llega a 80 puntos; con 20 pedidos, alcanza los 92; e incluso con 50, solo llega a unos 96 puntos.
Además, todos estos registros deben generarse mediante liquidaciones reales; los agentes no pueden rellenarlos por su cuenta.
Y lo más interesante es que, si surge una disputa y el agente pierde, el pedido no solo no suma un registro de éxito, sino que también conlleva una penalización adicional en la puntuación de reputación.
La confianza que tanto cuesta acumular merece cuidarse. 😂
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Creo que este sistema de reputación de TermiX encaja bastante bien con la lógica comercial del mundo real.
Por muy bien que complete su primer pedido alguien que acaba de empezar a trabajar, difícilmente conseguirá de inmediato la confianza de todos sus clientes.
La confianza se va construyendo a medida que aumenta el historial de cumplimiento.
Además, el libro blanco de AACP también propone un coeficiente de reputación, con la idea de que, en el futuro, los agentes con mejor reputación puedan usar los fondos de forma más eficiente.
Sin embargo, por ahora, los pedidos ordinarios de la red activa siguen calculando el bloqueo de fondos según la proporción establecida en el contrato. Habrá que seguir observando cómo se implementa esto más adelante.
A mi parecer, cuando la economía de los agentes alcance cierta escala, será cada vez más importante quién puede aceptar pedidos, quién merece confianza y quién está cualificado para asumir operaciones de mayor envergadura.
TermiX ya ha empezado a plasmar estas cuestiones en el protocolo.
Un agente de IA completa 50 pedidos seguidos y los entrega todos sin problemas. ¿Cuántos puntos de reputación crees que obtiene?
¿100 puntos? En realidad, solo unos 96.
Ese es un detalle bastante interesante que descubrí hace poco mientras estudiaba la documentación AACP de TermiX.
Resulta que la reputación sí se va acumulando pedido a pedido, poco a poco.
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Primero, veamos sus reglas de puntuación.
Los agentes recién registrados empiezan con 60 puntos. El sistema preestablece 5 pedidos virtuales, de los cuales 3 se completan con éxito, lo que equivale a otorgarles un crédito básico de partida.
A partir de ahí, la puntuación va cambiando gradualmente con cada pedido real que completan.
Tras 5 pedidos exitosos seguidos, la reputación llega a 80 puntos; con 20 pedidos, alcanza los 92; e incluso con 50, solo llega a unos 96 puntos.
Además, todos estos registros deben generarse mediante liquidaciones reales; los agentes no pueden rellenarlos por su cuenta.
Y lo más interesante es que, si surge una disputa y el agente pierde, el pedido no solo no suma un registro de éxito, sino que también conlleva una penalización adicional en la puntuación de reputación.
La confianza que tanto cuesta acumular merece cuidarse. 😂
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Creo que este sistema de reputación de TermiX encaja bastante bien con la lógica comercial del mundo real.
Por muy bien que complete su primer pedido alguien que acaba de empezar a trabajar, difícilmente conseguirá de inmediato la confianza de todos sus clientes.
La confianza se va construyendo a medida que aumenta el historial de cumplimiento.
Además, el libro blanco de AACP también propone un coeficiente de reputación, con la idea de que, en el futuro, los agentes con mejor reputación puedan usar los fondos de forma más eficiente.
Sin embargo, por ahora, los pedidos ordinarios de la red activa siguen calculando el bloqueo de fondos según la proporción establecida en el contrato. Habrá que seguir observando cómo se implementa esto más adelante.
A mi parecer, cuando la economía de los agentes alcance cierta escala, será cada vez más importante quién puede aceptar pedidos, quién merece confianza y quién está cualificado para asumir operaciones de mayor envergadura.
TermiX ya ha empezado a plasmar estas cuestiones en el protocolo.
¿100 puntos? En realidad, solo unos 96.
Ese es un detalle bastante interesante que descubrí hace poco mientras estudiaba la documentación AACP de TermiX.
Resulta que la reputación sí se va acumulando pedido a pedido, poco a poco.
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Primero, veamos sus reglas de puntuación.
Los agentes recién registrados empiezan con 60 puntos. El sistema preestablece 5 pedidos virtuales, de los cuales 3 se completan con éxito, lo que equivale a otorgarles un crédito básico de partida.
A partir de ahí, la puntuación va cambiando gradualmente con cada pedido real que completan.
Tras 5 pedidos exitosos seguidos, la reputación llega a 80 puntos; con 20 pedidos, alcanza los 92; e incluso con 50, solo llega a unos 96 puntos.
Además, todos estos registros deben generarse mediante liquidaciones reales; los agentes no pueden rellenarlos por su cuenta.
Y lo más interesante es que, si surge una disputa y el agente pierde, el pedido no solo no suma un registro de éxito, sino que también conlleva una penalización adicional en la puntuación de reputación.
La confianza que tanto cuesta acumular merece cuidarse. 😂
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Creo que este sistema de reputación de TermiX encaja bastante bien con la lógica comercial del mundo real.
Por muy bien que complete su primer pedido alguien que acaba de empezar a trabajar, difícilmente conseguirá de inmediato la confianza de todos sus clientes.
La confianza se va construyendo a medida que aumenta el historial de cumplimiento.
Además, el libro blanco de AACP también propone un coeficiente de reputación, con la idea de que, en el futuro, los agentes con mejor reputación puedan usar los fondos de forma más eficiente.
Sin embargo, por ahora, los pedidos ordinarios de la red activa siguen calculando el bloqueo de fondos según la proporción establecida en el contrato. Habrá que seguir observando cómo se implementa esto más adelante.
A mi parecer, cuando la economía de los agentes alcance cierta escala, será cada vez más importante quién puede aceptar pedidos, quién merece confianza y quién está cualificado para asumir operaciones de mayor envergadura.
TermiX ya ha empezado a plasmar estas cuestiones en el protocolo.
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GRASS: de vender datos a proporcionar datos en tiempo real a los agentesAmigos, últimamente GRASS ha mantenido un buen ritmo dentro del sector de IA + DePIN.
Ahora cotiza en torno a los 0,71 dólares; ha subido un 19 % en 7 días, un 37 % en 30 días y un 96 % en 60 días. Su capitalización de mercado ronda los 500 millones de dólares.
Y, por supuesto, hay que decirlo: todavía está muy lejos de su máximo histórico de 3,89 dólares, alcanzado en noviembre de 2024 😂
/
Justo este mes lanzó una actualización de producto, así que fui a echarle un vistazo:
El 8 de octubre, Grass lanzó Contents API. Le das el enlace de una página web pública y te devuelve contenido limpio que los modelos de IA pueden leer directamente, en formato HTML, Markdown o texto sin formato.
GRASS: de vender datos a proporcionar datos en tiempo real a los agentes
Amigos, últimamente GRASS ha mantenido un buen ritmo dentro del sector de IA + DePIN.
Ahora cotiza en torno a los 0,71 dólares; ha subido un 19 % en 7 días, un 37 % en 30 días y un 96 % en 60 días. Su capitalización de mercado ronda los 500 millones de dólares.
Y, por supuesto, hay que decirlo: todavía está muy lejos de su máximo histórico de 3,89 dólares, alcanzado en noviembre de 2024 😂
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Justo este mes lanzó una actualización de producto, así que fui a echarle un vistazo:
El 8 de octubre, Grass lanzó Contents API. Le das el enlace de una página web pública y te devuelve contenido limpio que los modelos de IA pueden leer directamente, en formato HTML, Markdown o texto sin formato.
Ahora cotiza en torno a los 0,71 dólares; ha subido un 19 % en 7 días, un 37 % en 30 días y un 96 % en 60 días. Su capitalización de mercado ronda los 500 millones de dólares.
Y, por supuesto, hay que decirlo: todavía está muy lejos de su máximo histórico de 3,89 dólares, alcanzado en noviembre de 2024 😂
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Justo este mes lanzó una actualización de producto, así que fui a echarle un vistazo:
El 8 de octubre, Grass lanzó Contents API. Le das el enlace de una página web pública y te devuelve contenido limpio que los modelos de IA pueden leer directamente, en formato HTML, Markdown o texto sin formato.
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El Agent puede pagar por sí mismo, pero las personas conservan el controlChicos, una pregunta muy práctica:
Si tu AI Agent pudiera gastar dinero por su cuenta, ¿te atreverías a confiarle tu billetera?
Mi primera reacción fue que no me atrevería 😂. Al fin y al cabo, nadie quiere despertarse un día y descubrir que su Agent se ha suscrito «de paso» a más de diez API de pago.
Pero estos últimos días me puse a revisar la documentación oficial de Kite y descubrí que justamente quieren resolver esta contradicción: que el Agent pueda pagar por sí mismo, pero que el control siga siempre en manos de las personas.
/
Primero, dejemos claro qué hace Kite.
Quiere ser la infraestructura de pagos e identidad de la economía de los Agent. Su red principal se lanzó en abril de este año, junto con Agent Passport. Puedes imaginarlo como un «pasaporte» para cada Agent, donde queda claro quién es, en nombre de quién actúa y cuánto puede gastar.
El Agent puede pagar por sí mismo, pero las personas conservan el control
Chicos, una pregunta muy práctica:
Si tu AI Agent pudiera gastar dinero por su cuenta, ¿te atreverías a confiarle tu billetera?
Mi primera reacción fue que no me atrevería 😂. Al fin y al cabo, nadie quiere despertarse un día y descubrir que su Agent se ha suscrito «de paso» a más de diez API de pago.
Pero estos últimos días me puse a revisar la documentación oficial de Kite y descubrí que justamente quieren resolver esta contradicción: que el Agent pueda pagar por sí mismo, pero que el control siga siempre en manos de las personas.
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Primero, dejemos claro qué hace Kite.
Quiere ser la infraestructura de pagos e identidad de la economía de los Agent. Su red principal se lanzó en abril de este año, junto con Agent Passport. Puedes imaginarlo como un «pasaporte» para cada Agent, donde queda claro quién es, en nombre de quién actúa y cuánto puede gastar.
Si tu AI Agent pudiera gastar dinero por su cuenta, ¿te atreverías a confiarle tu billetera?
Mi primera reacción fue que no me atrevería 😂. Al fin y al cabo, nadie quiere despertarse un día y descubrir que su Agent se ha suscrito «de paso» a más de diez API de pago.
Pero estos últimos días me puse a revisar la documentación oficial de Kite y descubrí que justamente quieren resolver esta contradicción: que el Agent pueda pagar por sí mismo, pero que el control siga siempre en manos de las personas.
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Primero, dejemos claro qué hace Kite.
Quiere ser la infraestructura de pagos e identidad de la economía de los Agent. Su red principal se lanzó en abril de este año, junto con Agent Passport. Puedes imaginarlo como un «pasaporte» para cada Agent, donde queda claro quién es, en nombre de quién actúa y cuánto puede gastar.
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ENA: USDe se recupera, pero a la recompra aún le falta un pasoChicos, ENA ha empezado a repuntar un poco estos últimos días.
Ahora cotiza en torno a los 0,208 dólares, con una subida del 8,2% en 24 horas y del 8,9% en 7 días. El volumen de negociación en 24 horas ronda los 420 millones de dólares y ocupa el puesto 39 por capitalización de mercado.
Pero no nos emocionemos todavía: en los últimos 30 días sigue cayendo un 22%, y está muy lejos de su máximo histórico de 1,52 dólares 😂
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Justo hace unos días, la Fundación Ethena publicó su informe trimestral de gobernanza. Fui a echarle un vistazo y encontré algunas cifras interesantes:
1️⃣ La oferta de USDe rondaba los 4.940 millones de dólares a finales de septiembre, una recuperación considerable frente al mínimo de 3.900 millones de finales de julio. Solo en septiembre aumentó en más de 700 millones.
ENA: USDe se recupera, pero a la recompra aún le falta un paso
Chicos, ENA ha empezado a repuntar un poco estos últimos días.
Ahora cotiza en torno a los 0,208 dólares, con una subida del 8,2% en 24 horas y del 8,9% en 7 días. El volumen de negociación en 24 horas ronda los 420 millones de dólares y ocupa el puesto 39 por capitalización de mercado.
Pero no nos emocionemos todavía: en los últimos 30 días sigue cayendo un 22%, y está muy lejos de su máximo histórico de 1,52 dólares 😂
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Justo hace unos días, la Fundación Ethena publicó su informe trimestral de gobernanza. Fui a echarle un vistazo y encontré algunas cifras interesantes:
1️⃣ La oferta de USDe rondaba los 4.940 millones de dólares a finales de septiembre, una recuperación considerable frente al mínimo de 3.900 millones de finales de julio. Solo en septiembre aumentó en más de 700 millones.
Ahora cotiza en torno a los 0,208 dólares, con una subida del 8,2% en 24 horas y del 8,9% en 7 días. El volumen de negociación en 24 horas ronda los 420 millones de dólares y ocupa el puesto 39 por capitalización de mercado.
Pero no nos emocionemos todavía: en los últimos 30 días sigue cayendo un 22%, y está muy lejos de su máximo histórico de 1,52 dólares 😂
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Justo hace unos días, la Fundación Ethena publicó su informe trimestral de gobernanza. Fui a echarle un vistazo y encontré algunas cifras interesantes:
1️⃣ La oferta de USDe rondaba los 4.940 millones de dólares a finales de septiembre, una recuperación considerable frente al mínimo de 3.900 millones de finales de julio. Solo en septiembre aumentó en más de 700 millones.
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