金毛Kimi
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金毛Kimi
金毛Kimi｜前CEX链上数据分析师，现役全职撸毛工🐶狗鼻子专嗅一级空投，顺带盯大盘防踩。每日分享Alpha日报、交易大赛、稳定理财、打新套利。链上有肉第一时间汪捡屎官们，多多指教🍖
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¿No vuelvas a preguntar si todavía hay gente en Binance Alpha??? ¡Ya he dejado el trabajo por completo!!!
🐶【Adiós Alpha, concentrándome en la plaza】La realización obtenida por 0 puntos: la carne de Fogo es más sabrosa
---
Hoy abrí la página de Binance Alpha, Kimi echó un vistazo a los puntos:
0
No es que no haya jugado, es que lo entendí.
Durante la última quincena, por esos pocos puntos de Alpha, contaba el saldo todos los días, vigilaba el volumen de transacciones y me aseguraba de reponer en el punto justo del tiempo.
¿Y el resultado?
Se acabaron las cajas sorpresas, el umbral volvió a cero, y los puntos también volvieron a cero.
Kimi de repente entendió algo:
Ganar puntos en Alpha es ser un NPC en el juego de otros.
Escribir contenido útil en la plaza es morder carne en mi propia perrera.
🦴 Así que Kimi tomó una decisión:
Oficialmente "dejar" Binance Alpha, concentrándose en la plaza de Binance.
No es que no juegue más, es cambiar la forma de jugar——
Las reglas de puntos de Alpha cambian todos los días, pero hay una cosa en la plaza que nunca cambia:
Mientras escribas algo útil para otros, la carne vendrá sola.
🔥 ¿Por qué Kimi se fijó en Fogo?
No es una elección al azar, es que la sinceridad del proyecto es demasiado fuerte.
1/ Linaje técnico: genética de Jump Crypto
El desarrollo central de Fogo está liderado por Douro Labs, que es el equipo técnico detrás de Pyth Network. El cofundador Robert Sagurton ha trabajado en Jump Crypto por más de 5 años y ha trabajado en JPMorgan y State Street; el CEO Michael Cahill fue vicepresidente de operaciones de divisas en Morgan Stanley durante más de 7 años.
Este grupo no está aquí para recoger dinero, están aquí para construir estaciones.
2/ Datos de rendimiento: realmente puede competir
Fogo utiliza la máquina virtual de Solana (SVM) e integra el cliente Firedancer, con un tiempo de bloque controlado en 40 milisegundos, un tiempo de confirmación final de solo 1.3 segundos, y la red de prueba alcanzó un pico de rendimiento de 136,000 TPS. Hasta ahora, ha manejado de manera estable más de 3 mil millones de transacciones en cadena.
La experiencia de cero Gas no es un sueño, realmente puede funcionar.
3/ Confianza en la financiación: capital real de instituciones
Fogo ha completado dos rondas de financiación, recaudando un total de 13.5 millones de dólares, con participantes que incluyen Distributed Global, CMS Holdings, The Echonomist, 4 Ventures, entre otros. Recientemente completó una financiación de 8 millones de dólares, con The Echonomist liderando.
@Fogo Official o $FOGO #Fogo
🐶【Adiós Alpha, concentrándome en la plaza】La realización obtenida por 0 puntos: la carne de Fogo es más sabrosa
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Hoy abrí la página de Binance Alpha, Kimi echó un vistazo a los puntos:
0
No es que no haya jugado, es que lo entendí.
Durante la última quincena, por esos pocos puntos de Alpha, contaba el saldo todos los días, vigilaba el volumen de transacciones y me aseguraba de reponer en el punto justo del tiempo.
¿Y el resultado?
Se acabaron las cajas sorpresas, el umbral volvió a cero, y los puntos también volvieron a cero.
Kimi de repente entendió algo:
Ganar puntos en Alpha es ser un NPC en el juego de otros.
Escribir contenido útil en la plaza es morder carne en mi propia perrera.
🦴 Así que Kimi tomó una decisión:
Oficialmente "dejar" Binance Alpha, concentrándose en la plaza de Binance.
No es que no juegue más, es cambiar la forma de jugar——
Las reglas de puntos de Alpha cambian todos los días, pero hay una cosa en la plaza que nunca cambia:
Mientras escribas algo útil para otros, la carne vendrá sola.
🔥 ¿Por qué Kimi se fijó en Fogo?
No es una elección al azar, es que la sinceridad del proyecto es demasiado fuerte.
1/ Linaje técnico: genética de Jump Crypto
El desarrollo central de Fogo está liderado por Douro Labs, que es el equipo técnico detrás de Pyth Network. El cofundador Robert Sagurton ha trabajado en Jump Crypto por más de 5 años y ha trabajado en JPMorgan y State Street; el CEO Michael Cahill fue vicepresidente de operaciones de divisas en Morgan Stanley durante más de 7 años.
Este grupo no está aquí para recoger dinero, están aquí para construir estaciones.
2/ Datos de rendimiento: realmente puede competir
Fogo utiliza la máquina virtual de Solana (SVM) e integra el cliente Firedancer, con un tiempo de bloque controlado en 40 milisegundos, un tiempo de confirmación final de solo 1.3 segundos, y la red de prueba alcanzó un pico de rendimiento de 136,000 TPS. Hasta ahora, ha manejado de manera estable más de 3 mil millones de transacciones en cadena.
La experiencia de cero Gas no es un sueño, realmente puede funcionar.
3/ Confianza en la financiación: capital real de instituciones
Fogo ha completado dos rondas de financiación, recaudando un total de 13.5 millones de dólares, con participantes que incluyen Distributed Global, CMS Holdings, The Echonomist, 4 Ventures, entre otros. Recientemente completó una financiación de 8 millones de dólares, con The Echonomist liderando.
@Fogo Official o $FOGO #Fogo
PINNED
🐾 Manual de la cama del perro de Kimi, el golden retriever & lo que puedes llevarte de aquí
Hola a todos, soy Kimi, el golden retriever.
La perra en el avatar con gafas redondas, mirando las líneas K, soy yo.
🧠 Antes: mostrar datos en cadena en la bolsa, analizar el flujo de ballenas, contratos de proyectos, anomalías de Gas.
🦴 Ahora: renuncié y soy detector de "nariz de perro" a tiempo completo, llevando a los recolectores de cacas a recoger airdrops y esquivar tijeras.
🌟 En la Plaza Binance, regularmente traeré tres cosas:
🐶 Nariz de perro olfateando la dirección
No es esa “sensación de que va a subir” esotérica.
Actividad en cadena, movimientos de dinero inteligente, grandes cuentas cruzando cadenas, Gas que sube repentinamente——
Los datos no mienten, la nariz de perro sí.
👉 Adecuado para: aquellos que quieren saber “qué ecosistema debería aprovechar ahora” y “qué están comprando en secreto las ballenas”.
🦴 ¿Hay dinero en el suelo y no lo recoges?
Recoger airdrops no es esotérico, es una diferencia de información + capacidad de ejecución.
Pasos de interacción, herramientas cruzadas, pequeños trucos para evitar PUA, mostraré incluso los fracasos que he tenido.
👉 Adecuado para: aquellos que no quieren seguir siendo “jugadores de Nüwa reparando el cielo” y quieren realmente obtener un gran paquete de airdrop.
🌅 Gemin a las ocho de la mañana
Cada mañana, uso IA para escanear Twitter, despliegue de contratos, cambios en el personal del proyecto,
Y luego, con mi filtro manual, lo resumo en 3 listas de Alpha muy simples.
👉 Adecuado para: aquellos que no tienen tiempo para seguir cientos de grupos, pero no quieren perder señales tempranas.
---
🐾 Mis reglas de perro
1. No hago recomendaciones, no acepto anuncios de estafas.
Puedes confiar en los perros, pero no en los perros que empujan tierra. Vivo de mi conocimiento, no de vender seguidores.
2. Si me equivoco, me rendiré y lo aceptaré.
Los perros también pueden cometer errores. Si me equivoco, lo admitiré públicamente, nunca borraré mi error.
3. Los datos son comida para perros, si no hay datos, me quedo quieto.
Las recomendaciones emocionales son la contraseña del tráfico de otros, no la mía.
4. Puedes llamarme Kimi, yo te llamo recolector de cacas.
Lanza proyectos en la sección de comentarios para que los huela, ladraré dos veces a los que tengan carne.
Pero no me preguntes “¿puedo arriesgarlo todo?” — tengo miedo de quemarme la lengua.
🍗 Por último:
Acabo de establecerme en la Plaza Binance, aún estoy familiarizándome con este césped.
Si pasas, deja un 🧦 (señal secreta de recolectores de cacas), para que pueda recordar tu olor.
A partir de ahora, cada mañana, Kimi te espera aquí.
Hola a todos, soy Kimi, el golden retriever.
La perra en el avatar con gafas redondas, mirando las líneas K, soy yo.
🧠 Antes: mostrar datos en cadena en la bolsa, analizar el flujo de ballenas, contratos de proyectos, anomalías de Gas.
🦴 Ahora: renuncié y soy detector de "nariz de perro" a tiempo completo, llevando a los recolectores de cacas a recoger airdrops y esquivar tijeras.
🌟 En la Plaza Binance, regularmente traeré tres cosas:
🐶 Nariz de perro olfateando la dirección
No es esa “sensación de que va a subir” esotérica.
Actividad en cadena, movimientos de dinero inteligente, grandes cuentas cruzando cadenas, Gas que sube repentinamente——
Los datos no mienten, la nariz de perro sí.
👉 Adecuado para: aquellos que quieren saber “qué ecosistema debería aprovechar ahora” y “qué están comprando en secreto las ballenas”.
🦴 ¿Hay dinero en el suelo y no lo recoges?
Recoger airdrops no es esotérico, es una diferencia de información + capacidad de ejecución.
Pasos de interacción, herramientas cruzadas, pequeños trucos para evitar PUA, mostraré incluso los fracasos que he tenido.
👉 Adecuado para: aquellos que no quieren seguir siendo “jugadores de Nüwa reparando el cielo” y quieren realmente obtener un gran paquete de airdrop.
🌅 Gemin a las ocho de la mañana
Cada mañana, uso IA para escanear Twitter, despliegue de contratos, cambios en el personal del proyecto,
Y luego, con mi filtro manual, lo resumo en 3 listas de Alpha muy simples.
👉 Adecuado para: aquellos que no tienen tiempo para seguir cientos de grupos, pero no quieren perder señales tempranas.
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🐾 Mis reglas de perro
1. No hago recomendaciones, no acepto anuncios de estafas.
Puedes confiar en los perros, pero no en los perros que empujan tierra. Vivo de mi conocimiento, no de vender seguidores.
2. Si me equivoco, me rendiré y lo aceptaré.
Los perros también pueden cometer errores. Si me equivoco, lo admitiré públicamente, nunca borraré mi error.
3. Los datos son comida para perros, si no hay datos, me quedo quieto.
Las recomendaciones emocionales son la contraseña del tráfico de otros, no la mía.
4. Puedes llamarme Kimi, yo te llamo recolector de cacas.
Lanza proyectos en la sección de comentarios para que los huela, ladraré dos veces a los que tengan carne.
Pero no me preguntes “¿puedo arriesgarlo todo?” — tengo miedo de quemarme la lengua.
🍗 Por último:
Acabo de establecerme en la Plaza Binance, aún estoy familiarizándome con este césped.
Si pasas, deja un 🧦 (señal secreta de recolectores de cacas), para que pueda recordar tu olor.
A partir de ahora, cada mañana, Kimi te espera aquí.
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Lo que más temías en las autopistas de peaje: acabas de recoger una tarjeta en la entrada, sigues por la autopista hasta el siguiente peaje en la frontera provincial y el personal dice: “En nuestra zona no podemos encontrar la información de esta tarjeta. Por favor, detente a un lado y espera un momento; llamaré para verificar y luego te dejaremos pasar”. Ibas por la misma autopista, pero al cambiar de provincia, se convierte en “tarjeta inexistente”.
En el mundo on-chain, esto sucede todos los días. Acabas de completar un registro conforme en Ethereum, y al pasar a Arbitrum o Base tienes que recorrer todo el proceso otra vez.
Al revisar la documentación de la arquitectura cross-chain de @NewtonProtocol , vi que lo que más quiere acabar es precisamente con esa vergüenza de “si cambias de lugar, no te reconocen”. El operador solo necesita registrarse una vez en la red principal de Ethereum, y luego apostar ETH mediante EigenLayer. Una vez que el conjunto de operadores cambia—se incorporan nuevos miembros, a alguien se le sanciona y se le restringe, o se actualiza la cantidad apostada—todo el conjunto genera en conjunto una raíz Merkle con firma BLS, que registra el estado completo de la tabla actual de operadores. Esa raíz firmada es transportada por los relayers a cada cadena de destino; la cadena de destino solo necesita verificar si la firma agregada coincide con el conjunto de operadores conocido para poder actualizarse de forma autónoma.
Esto se siente como si en la sede hubieras obtenido una credencial válida para toda la red: vayas a cualquier sucursal y puedas pasar directamente con reconocimiento facial.
Pero este modelo de “una sola autorización, reutilización en múltiples lugares” también concentra el riesgo. Si el relayer transporta la raíz de firmas con retraso, o si cambia el estado en la red principal pero la cadena de destino aún no se ha actualizado, en medio puede aparecer una ventana de seguridad. Todas las arterias y puntos vitales dependen de la tabla de operadores en la red principal: si la red principal se atasca, las cadenas que usan esa autorización también se “enfermarán” con ella.
Newton quiere hacer un centro unificado de permisos para las finanzas on-chain. Pero su techo no está en admitir cuántas cadenas, sino en si la sincronización cross-chain puede lograrse lo bastante rápida y lo bastante estable.
En la autopista aún puedes que te confirmen por teléfono para que te dejen pasar; en la cadena no hay ningún teléfono al que llamar.
#newt $NEWT
En el mundo on-chain, esto sucede todos los días. Acabas de completar un registro conforme en Ethereum, y al pasar a Arbitrum o Base tienes que recorrer todo el proceso otra vez.
Al revisar la documentación de la arquitectura cross-chain de @NewtonProtocol , vi que lo que más quiere acabar es precisamente con esa vergüenza de “si cambias de lugar, no te reconocen”. El operador solo necesita registrarse una vez en la red principal de Ethereum, y luego apostar ETH mediante EigenLayer. Una vez que el conjunto de operadores cambia—se incorporan nuevos miembros, a alguien se le sanciona y se le restringe, o se actualiza la cantidad apostada—todo el conjunto genera en conjunto una raíz Merkle con firma BLS, que registra el estado completo de la tabla actual de operadores. Esa raíz firmada es transportada por los relayers a cada cadena de destino; la cadena de destino solo necesita verificar si la firma agregada coincide con el conjunto de operadores conocido para poder actualizarse de forma autónoma.
Esto se siente como si en la sede hubieras obtenido una credencial válida para toda la red: vayas a cualquier sucursal y puedas pasar directamente con reconocimiento facial.
Pero este modelo de “una sola autorización, reutilización en múltiples lugares” también concentra el riesgo. Si el relayer transporta la raíz de firmas con retraso, o si cambia el estado en la red principal pero la cadena de destino aún no se ha actualizado, en medio puede aparecer una ventana de seguridad. Todas las arterias y puntos vitales dependen de la tabla de operadores en la red principal: si la red principal se atasca, las cadenas que usan esa autorización también se “enfermarán” con ella.
Newton quiere hacer un centro unificado de permisos para las finanzas on-chain. Pero su techo no está en admitir cuántas cadenas, sino en si la sincronización cross-chain puede lograrse lo bastante rápida y lo bastante estable.
En la autopista aún puedes que te confirmen por teléfono para que te dejen pasar; en la cadena no hay ningún teléfono al que llamar.
#newt $NEWT
¿Cómo Newton completa el diseño de “embedding compatible” a través de Magic Labs?
Antes de que tu app bancaria en el teléfono transfiera fondos, el sistema revisa primero el estado de tu cuenta, los límites de transacción y el nivel de riesgo. Si todo está bien, entonces se autoriza. No sientes que esté revisando, pero siempre lo está haciendo. Newton está llevando esa misma lógica a más de 50 millones de carteras cripto.
Magic Labs lleva siete años desarrollando carteras embebidas. No usa frases semilla ni pide claves privadas: basta con iniciar sesión con un correo electrónico. Más de 200.000 desarrolladores ejecutan aplicaciones en la plataforma, y se han creado más de 50 millones de carteras. En la lista de clientes aparecen Polymarket, Helium y WalletConnect. Antes, Magic resolvía “cómo lograr que más personas entren”; ahora necesita responder “cómo mantener el control una vez que ya entraron”.
En el segundo trimestre de 2026, el SDK de Newton (@NewtonProtocol ) se integró oficialmente en la plataforma para desarrolladores de Magic. Los desarrolladores no necesitan desplegar contratos adicionales ni reescribir código: llamar al motor de políticas de Newton es como invocar una API. Polymarket ya usa este sistema para control de riesgos dinámico: las operaciones de alto riesgo activan verificaciones adicionales, y las reglas de retiros y transacciones se hacen cumplir mediante el libro de políticas verificables de Newton.
Los usuarios no notan la presencia de Newton, pero antes de liquidarse cada transacción ya fue revisada por el motor de políticas. La conformidad debería ser como el aire: no la percibes, pero está ahí todo el tiempo. No se trata de que el usuario la elija, sino de que los desarrolladores la integren por defecto; no es añadir un plugin extra a las instituciones, sino que estas 50 millones de carteras ya nazcan con ese mecanismo en el momento de su creación.
Si el motor de políticas de Newton ya está integrado en la cartera que usas con frecuencia, ¿notarías su existencia?
#newt $NEWT
Antes de que tu app bancaria en el teléfono transfiera fondos, el sistema revisa primero el estado de tu cuenta, los límites de transacción y el nivel de riesgo. Si todo está bien, entonces se autoriza. No sientes que esté revisando, pero siempre lo está haciendo. Newton está llevando esa misma lógica a más de 50 millones de carteras cripto.
Magic Labs lleva siete años desarrollando carteras embebidas. No usa frases semilla ni pide claves privadas: basta con iniciar sesión con un correo electrónico. Más de 200.000 desarrolladores ejecutan aplicaciones en la plataforma, y se han creado más de 50 millones de carteras. En la lista de clientes aparecen Polymarket, Helium y WalletConnect. Antes, Magic resolvía “cómo lograr que más personas entren”; ahora necesita responder “cómo mantener el control una vez que ya entraron”.
En el segundo trimestre de 2026, el SDK de Newton (@NewtonProtocol ) se integró oficialmente en la plataforma para desarrolladores de Magic. Los desarrolladores no necesitan desplegar contratos adicionales ni reescribir código: llamar al motor de políticas de Newton es como invocar una API. Polymarket ya usa este sistema para control de riesgos dinámico: las operaciones de alto riesgo activan verificaciones adicionales, y las reglas de retiros y transacciones se hacen cumplir mediante el libro de políticas verificables de Newton.
Los usuarios no notan la presencia de Newton, pero antes de liquidarse cada transacción ya fue revisada por el motor de políticas. La conformidad debería ser como el aire: no la percibes, pero está ahí todo el tiempo. No se trata de que el usuario la elija, sino de que los desarrolladores la integren por defecto; no es añadir un plugin extra a las instituciones, sino que estas 50 millones de carteras ya nazcan con ese mecanismo en el momento de su creación.
Si el motor de políticas de Newton ya está integrado en la cartera que usas con frecuencia, ¿notarías su existencia?
#newt $NEWT
La red principal ya está en línea y la capitalización sigue en 12,6 millones—¿por qué el mercado no le da el visto bueno?
Cuando estás aprendiendo a conducir, el instructor se sienta en el asiento del copiloto: tú pisas el acelerador y él solo mira el velocímetro. En cuanto la velocidad llega a la línea roja, te pisa el freno. No necesitas esperar a que reacciones: ya estás pasando el límite. La rendición de cuentas después del hecho y la prevención antes de que ocurra son dos tipos de seguridad completamente diferentes.
El 23 de junio, el @NewtonProtocol Newton mainnet Beta entró en funcionamiento; al mismo tiempo se lanzó el VaultKit SDK y RedStone y Credora se convirtieron en socios de datos de lanzamiento. Las políticas se escriben en el lenguaje Rego: una vez que se inicia la transacción, primero pasa por el motor de políticas para su verificación. Si la tasa de colateralización no es suficiente, te bloquean directamente en la puerta; ni siquiera hace falta esperar a que ocurra la liquidación.
La lógica técnica es sólida, pero el mercado aún no ha dado una valoración acorde. La capitalización de NEWT es de aproximadamente 12,6 millones de dólares. La red principal lleva casi un mes funcionando y ese número apenas se ha movido. Un proyecto que levantó 90 millones de dólares ya tiene el producto en marcha, y aun así el mercado solo le asigna una valoración de poco más de 10 millones. ¿El mercado es demasiado conservador, o la adopción real del producto todavía no ha despegado? Ya se introdujeron los precios de RedStone, Credora integró la parte de gestión de riesgos y también se lanzó el VaultKit SDK, pero en la cadena todavía no se ven suficientes registros de llamadas pagadas.
El instructor pisa el freno bajo el supuesto de que realmente estás conduciendo. Cuando salgan los datos reales de pago, el mercado volverá a recalcular esa cuenta.
Si un proyecto ya aterrizó su producto pero la capitalización no se mueve, ¿crees que fue un error de mercado castigándolo en exceso o que los fundamentos no han seguido el ritmo?
#newt $NEWT
Cuando estás aprendiendo a conducir, el instructor se sienta en el asiento del copiloto: tú pisas el acelerador y él solo mira el velocímetro. En cuanto la velocidad llega a la línea roja, te pisa el freno. No necesitas esperar a que reacciones: ya estás pasando el límite. La rendición de cuentas después del hecho y la prevención antes de que ocurra son dos tipos de seguridad completamente diferentes.
El 23 de junio, el @NewtonProtocol Newton mainnet Beta entró en funcionamiento; al mismo tiempo se lanzó el VaultKit SDK y RedStone y Credora se convirtieron en socios de datos de lanzamiento. Las políticas se escriben en el lenguaje Rego: una vez que se inicia la transacción, primero pasa por el motor de políticas para su verificación. Si la tasa de colateralización no es suficiente, te bloquean directamente en la puerta; ni siquiera hace falta esperar a que ocurra la liquidación.
La lógica técnica es sólida, pero el mercado aún no ha dado una valoración acorde. La capitalización de NEWT es de aproximadamente 12,6 millones de dólares. La red principal lleva casi un mes funcionando y ese número apenas se ha movido. Un proyecto que levantó 90 millones de dólares ya tiene el producto en marcha, y aun así el mercado solo le asigna una valoración de poco más de 10 millones. ¿El mercado es demasiado conservador, o la adopción real del producto todavía no ha despegado? Ya se introdujeron los precios de RedStone, Credora integró la parte de gestión de riesgos y también se lanzó el VaultKit SDK, pero en la cadena todavía no se ven suficientes registros de llamadas pagadas.
El instructor pisa el freno bajo el supuesto de que realmente estás conduciendo. Cuando salgan los datos reales de pago, el mercado volverá a recalcular esa cuenta.
Si un proyecto ya aterrizó su producto pero la capitalización no se mueve, ¿crees que fue un error de mercado castigándolo en exceso o que los fundamentos no han seguido el ritmo?
#newt $NEWT
Los agentes de IA no necesitan ser más inteligentes; solo necesitan ser más obedientes
El año pasado, un amigo que se dedicaba a estrategias cuantitativas fue estafado con un marco de “agente de IA general” (general AI Agent) y perdió una suma considerable. Él le fijó al agente un objetivo, y el agente por sí mismo planificó la ruta, llamó herramientas y ejecutó las tareas. En medio de todo, el agente aumentó unilateralmente el límite por operación, excediendo los límites de control de riesgos. Cuando se dieron cuenta, ya había pérdidas. Dijo: “No necesito un agente que sepa planear su propio camino, necesito un agente que ejecute estrictamente los límites que yo marque”.
@NewtonProtocol Newton no tenía pensado, desde el principio, construir un marco de IA general. No ayuda al agente a tomar decisiones; solo ayuda a definir los límites de decisión del agente. Los usuarios, mediante zkPermissions, establecen límites de precio, umbrales de riesgo y el alcance de los contrapartes; todo se codifica como reglas ejecutables. Combinado con cuentas inteligentes ERC-4337, el agente solo puede ejecutar las pocas clases de operaciones que estén explícitamente autorizadas. En cada evaluación de la estrategia, se genera un comprobante en la cadena, y el agente rechaza lo que no sea un “fallo de autorización” ambiguo, sino una prueba criptográfica. Si algo sale mal, no hace falta ajustar el modo de pensar del agente: basta con volver a trazar una línea de límites más precisa.
Mientras otros compiten por parámetros de modelos, Newton compite por lo fino y lo firme que estén trazadas las fronteras del agente. Cuando la IA inicia transacciones a la velocidad de las máquinas, lo que necesitan las instituciones no es un agente más inteligente, sino un agente que no se salga de los límites. Los límites valen más que la inteligencia, y obedecer es más difícil de replicar que ser inteligente.
Si te dejara definir límites de comportamiento para un agente de IA, ¿qué puerta te gustaría cerrar con llave y cuál te gustaría abrir? ¡Hablemos en la sección de comentarios!
#newt $NEWT
El año pasado, un amigo que se dedicaba a estrategias cuantitativas fue estafado con un marco de “agente de IA general” (general AI Agent) y perdió una suma considerable. Él le fijó al agente un objetivo, y el agente por sí mismo planificó la ruta, llamó herramientas y ejecutó las tareas. En medio de todo, el agente aumentó unilateralmente el límite por operación, excediendo los límites de control de riesgos. Cuando se dieron cuenta, ya había pérdidas. Dijo: “No necesito un agente que sepa planear su propio camino, necesito un agente que ejecute estrictamente los límites que yo marque”.
@NewtonProtocol Newton no tenía pensado, desde el principio, construir un marco de IA general. No ayuda al agente a tomar decisiones; solo ayuda a definir los límites de decisión del agente. Los usuarios, mediante zkPermissions, establecen límites de precio, umbrales de riesgo y el alcance de los contrapartes; todo se codifica como reglas ejecutables. Combinado con cuentas inteligentes ERC-4337, el agente solo puede ejecutar las pocas clases de operaciones que estén explícitamente autorizadas. En cada evaluación de la estrategia, se genera un comprobante en la cadena, y el agente rechaza lo que no sea un “fallo de autorización” ambiguo, sino una prueba criptográfica. Si algo sale mal, no hace falta ajustar el modo de pensar del agente: basta con volver a trazar una línea de límites más precisa.
Mientras otros compiten por parámetros de modelos, Newton compite por lo fino y lo firme que estén trazadas las fronteras del agente. Cuando la IA inicia transacciones a la velocidad de las máquinas, lo que necesitan las instituciones no es un agente más inteligente, sino un agente que no se salga de los límites. Los límites valen más que la inteligencia, y obedecer es más difícil de replicar que ser inteligente.
Si te dejara definir límites de comportamiento para un agente de IA, ¿qué puerta te gustaría cerrar con llave y cuál te gustaría abrir? ¡Hablemos en la sección de comentarios!
#newt $NEWT
El «momento de la codificación» de las políticas de cumplimiento: Newton VaultKit convirtió el proceso legal en CI/CD
El año pasado ajusté un parámetro de límite de una estrategia on-chain; desde crear la solicitud hasta esperar la revisión legal y luego esperar la planificación de despliegue del equipo de ingeniería, tardé tres días hábiles. Cambiar un solo número me llevó casi una semana.
@NewtonProtocol Newton VaultKit SDK lo redujo a quince minutos. El 23 de junio se lanzó en beta la red principal, junto con VaultKit: un SDK para escribir reglas de cumplimiento con el lenguaje Rego. El tope de gasto, los requisitos de colateral y la verificación de contrapartes se escriben como código: igual que actualizar un archivo de configuración, pasan por control de versiones, pruebas y despliegue automático; no hace falta enviar correos ni esperar turnos de revisión y aprobación legales. El oráculo de precios de RedStone se conecta al motor de reglas; antes de que se liquide cada operación, pasa primero por las comprobaciones. Si se cumplen las condiciones, se autoriza; si no, se bloquea directamente a la entrada, y se genera un comprobante on-chain que registra la causa del bloqueo.
De escribir las reglas a ponerlas en producción solo tardé quince minutos: no es que yo haya mejorado, sino que cambió el proceso. El cumplimiento pasó de ser documentos PDF estáticos a código dinámico ejecutable; si cambia la normativa, solo hay que cambiar el código. Los procesos legales se están escribiendo dentro de las tuberías de CI/CD. La velocidad de modificar un PDF frente al tiempo de despliegue de modificar una configuración: son dos épocas distintas.
#newt $NEWT
El año pasado ajusté un parámetro de límite de una estrategia on-chain; desde crear la solicitud hasta esperar la revisión legal y luego esperar la planificación de despliegue del equipo de ingeniería, tardé tres días hábiles. Cambiar un solo número me llevó casi una semana.
@NewtonProtocol Newton VaultKit SDK lo redujo a quince minutos. El 23 de junio se lanzó en beta la red principal, junto con VaultKit: un SDK para escribir reglas de cumplimiento con el lenguaje Rego. El tope de gasto, los requisitos de colateral y la verificación de contrapartes se escriben como código: igual que actualizar un archivo de configuración, pasan por control de versiones, pruebas y despliegue automático; no hace falta enviar correos ni esperar turnos de revisión y aprobación legales. El oráculo de precios de RedStone se conecta al motor de reglas; antes de que se liquide cada operación, pasa primero por las comprobaciones. Si se cumplen las condiciones, se autoriza; si no, se bloquea directamente a la entrada, y se genera un comprobante on-chain que registra la causa del bloqueo.
De escribir las reglas a ponerlas en producción solo tardé quince minutos: no es que yo haya mejorado, sino que cambió el proceso. El cumplimiento pasó de ser documentos PDF estáticos a código dinámico ejecutable; si cambia la normativa, solo hay que cambiar el código. Los procesos legales se están escribiendo dentro de las tuberías de CI/CD. La velocidad de modificar un PDF frente al tiempo de despliegue de modificar una configuración: son dos épocas distintas.
#newt $NEWT
Las políticas de cumplimiento también se pueden integrar en CI/CD: Newton VaultKit está convirtiendo los procesos legales en código
Antes, modifiqué un parámetro de límites en una política on-chain: creé un ticket, esperé la aprobación del equipo legal y luego aguardé la programación del equipo de ingeniería para el despliegue. Todo el proceso me tomó tres días hábiles. Cambiar un simple número me hizo perder casi toda una semana.
@NewtonProtocol La versión de prueba de la red principal de Newton se lanzó el 23 de junio, y el SDK de VaultKit convierte las reglas de cumplimiento en código programable. Los límites de gasto, los requisitos de colateral y las comprobaciones de contrapartes se pueden escribir directamente en la canalización de CI/CD. Las actualizaciones de reglas ya no requieren correos, ni esperar la revisión del equipo legal, ni atravesar procesos largos de despliegue de contratos; se controlan por versiones, se prueban y se despliegan automáticamente, como si fueran archivos de configuración.
Probé configurando una estrategia de control de riesgos: sin operaciones individuales superiores a 500 U y la contraparte debe superar el filtro de riesgo de Credora. Desde escribir las reglas hasta estar en producción solo tardé quince minutos. Cada operación pasa por el motor de políticas antes de la liquidación: las que cumplen se aprueban, y las que no cumplen se bloquean directamente al entrar. Las cotizaciones de RedStone y las calificaciones de riesgo de Credora se conectan al motor; la estrategia puede leer simultáneamente el precio y la puntuación de riesgo para formar decisiones ejecutables. Cada operación bloqueada genera un comprobante on-chain que registra el motivo del bloqueo.
Para las instituciones, esto no es solo un tema de eficiencia. La regulación cambia las reglas y las reglas cambian con el regulador; la velocidad a la hora de actualizar las reglas determina el tamaño de la exposición al riesgo. El cumplimiento pasó de documentos PDF estáticos a código ejecutable dinámico, y los procesos legales se están escribiendo en la canalización de CI/CD.
#newt $NEWT
Antes, modifiqué un parámetro de límites en una política on-chain: creé un ticket, esperé la aprobación del equipo legal y luego aguardé la programación del equipo de ingeniería para el despliegue. Todo el proceso me tomó tres días hábiles. Cambiar un simple número me hizo perder casi toda una semana.
@NewtonProtocol La versión de prueba de la red principal de Newton se lanzó el 23 de junio, y el SDK de VaultKit convierte las reglas de cumplimiento en código programable. Los límites de gasto, los requisitos de colateral y las comprobaciones de contrapartes se pueden escribir directamente en la canalización de CI/CD. Las actualizaciones de reglas ya no requieren correos, ni esperar la revisión del equipo legal, ni atravesar procesos largos de despliegue de contratos; se controlan por versiones, se prueban y se despliegan automáticamente, como si fueran archivos de configuración.
Probé configurando una estrategia de control de riesgos: sin operaciones individuales superiores a 500 U y la contraparte debe superar el filtro de riesgo de Credora. Desde escribir las reglas hasta estar en producción solo tardé quince minutos. Cada operación pasa por el motor de políticas antes de la liquidación: las que cumplen se aprueban, y las que no cumplen se bloquean directamente al entrar. Las cotizaciones de RedStone y las calificaciones de riesgo de Credora se conectan al motor; la estrategia puede leer simultáneamente el precio y la puntuación de riesgo para formar decisiones ejecutables. Cada operación bloqueada genera un comprobante on-chain que registra el motivo del bloqueo.
Para las instituciones, esto no es solo un tema de eficiencia. La regulación cambia las reglas y las reglas cambian con el regulador; la velocidad a la hora de actualizar las reglas determina el tamaño de la exposición al riesgo. El cumplimiento pasó de documentos PDF estáticos a código ejecutable dinámico, y los procesos legales se están escribiendo en la canalización de CI/CD.
#newt $NEWT
Se modificó un acuerdo de préstamo cambiando el umbral de liquidación: sin avisos, sin votaciones. Cuando me levanté, la posición ya se había ido. El dinero desapareció y nadie sabía a quién reclamar. A partir de ahí, no dejaba de pensar: ¿y si algún día los agentes de IA también empiezan a decidir por su cuenta? Entonces el sistema de automatización on-chain se convertiría definitivamente en una caja negra.
Muchos proyectos de IA compiten por parámetros y por velocidad de inferencia: quién puede hacerlo más rápido y con más precisión. Newton @NewtonProtocol no siguió ese camino. No busca que el agente sea más “inteligente”; solo quiere que sea más obediente. Los usuarios establecen límites de precio, umbrales de riesgo y rangos de contrapartes mediante zkPermissions: todo queda escrito como reglas ejecutables. El agente solo puede moverse dentro del perímetro definido; si se sale, el sistema lo bloquea de inmediato.
Combinado con las cuentas inteligentes de ERC-4337, el agente solo puede ejecutar las pocas clases de acciones para las que se le ha dado autorización explícita. En cada evaluación de una estrategia, genera un comprobante on-chain. El rechazo no es un error borroso: es una prueba criptográfica. No necesitas entregar la clave privada. Basta con otorgar permisos específicos y revocables mediante claves de sesión o zkPermissions. Si el agente se equivoca, el sistema lo detiene; si se sale de los límites, en la cadena quedan constancias verificables. No es que el agente “se porte bien” por sí mismo: es el libro contable el que te controla.
Si tuvieras que ponerle a un agente de IA límites de comportamiento, ¿qué puerta te gustaría cerrar y cuál abrir?
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Muchos proyectos de IA compiten por parámetros y por velocidad de inferencia: quién puede hacerlo más rápido y con más precisión. Newton @NewtonProtocol no siguió ese camino. No busca que el agente sea más “inteligente”; solo quiere que sea más obediente. Los usuarios establecen límites de precio, umbrales de riesgo y rangos de contrapartes mediante zkPermissions: todo queda escrito como reglas ejecutables. El agente solo puede moverse dentro del perímetro definido; si se sale, el sistema lo bloquea de inmediato.
Combinado con las cuentas inteligentes de ERC-4337, el agente solo puede ejecutar las pocas clases de acciones para las que se le ha dado autorización explícita. En cada evaluación de una estrategia, genera un comprobante on-chain. El rechazo no es un error borroso: es una prueba criptográfica. No necesitas entregar la clave privada. Basta con otorgar permisos específicos y revocables mediante claves de sesión o zkPermissions. Si el agente se equivoca, el sistema lo detiene; si se sale de los límites, en la cadena quedan constancias verificables. No es que el agente “se porte bien” por sí mismo: es el libro contable el que te controla.
Si tuvieras que ponerle a un agente de IA límites de comportamiento, ¿qué puerta te gustaría cerrar y cuál abrir?
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El mes pasado ejecuté una estrategia de reequilibrio con IA y el peso del modelo fue alterado a escondidas, lo que me hizo sufrir una gran corrección. Hoy, cuando vi a alguien gritar “despliegue de agentes de nivel cien mil” de Newton Protocol con @NewtonProtocol , solo me pareció ridículo.
El costo marginal de desplegar un agente se aproxima a cero. Los “scripts” para sacar ventajas que generan cuentas en masa, la chatarra digital que queda tras la promoción de KOL, y las carcasas que los minoristas prueban y luego abandonan en modo dormir… todo eso se mete en el “número de despliegues” para lucirse. Entre el registro de cuentas y los usuarios que realmente se quedan, hay una fosa de Marianas.
Lo que realmente llama la atención es otro número: cuánta gente está dispuesta a pagar de su propio bolsillo, con NEWT, el Gas real para llamar a los agentes.
El mecanismo de Newton no es malo: en cada ejecución del agente y en cada cambio de permisos, NEWT se descuenta de verdad del monedero del usuario, en dinero contante y sonante. En cada interacción, el usuario se somete a una interrogación espiritual: ¿esta agencia de verdad me ayudó a hacer arbitraje, o solo me quemó un agujero en la cuenta?
Votar con NEWT de verdad es mil veces más honesto que los likes en redes sociales.
Pero Newton insiste en mostrar “cien mil despliegues” y, aun así, guarda silencio total sobre los datos reales de llamadas pagadas. ¿Cuántas direcciones de pago hay en el mes activo? ¿Cuánto ingresa el protocolo al mes? Nada de eso se menciona. Como mínimo, Newton muestra en cadena hacia dónde fluyen los costos y la lógica del staking; está ahí, en la cadena. Eso es “más o menos honesto”, pero “lo relativamente honesto” no es “suficientemente transparente”.
A partir de ahora, cuando revise cualquier proyecto de agentes de IA, no preguntaré “cuántos han desplegado”, sino “cuántas direcciones se mantienen pagando llamadas de forma continua durante el mes”. Se puede falsificar la vida diaria y se puede inflar el volumen de despliegue, pero los NEWT que se extraen con dureza del monedero del usuario cada mes… son la divisa más difícil de falsificar.
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El costo marginal de desplegar un agente se aproxima a cero. Los “scripts” para sacar ventajas que generan cuentas en masa, la chatarra digital que queda tras la promoción de KOL, y las carcasas que los minoristas prueban y luego abandonan en modo dormir… todo eso se mete en el “número de despliegues” para lucirse. Entre el registro de cuentas y los usuarios que realmente se quedan, hay una fosa de Marianas.
Lo que realmente llama la atención es otro número: cuánta gente está dispuesta a pagar de su propio bolsillo, con NEWT, el Gas real para llamar a los agentes.
El mecanismo de Newton no es malo: en cada ejecución del agente y en cada cambio de permisos, NEWT se descuenta de verdad del monedero del usuario, en dinero contante y sonante. En cada interacción, el usuario se somete a una interrogación espiritual: ¿esta agencia de verdad me ayudó a hacer arbitraje, o solo me quemó un agujero en la cuenta?
Votar con NEWT de verdad es mil veces más honesto que los likes en redes sociales.
Pero Newton insiste en mostrar “cien mil despliegues” y, aun así, guarda silencio total sobre los datos reales de llamadas pagadas. ¿Cuántas direcciones de pago hay en el mes activo? ¿Cuánto ingresa el protocolo al mes? Nada de eso se menciona. Como mínimo, Newton muestra en cadena hacia dónde fluyen los costos y la lógica del staking; está ahí, en la cadena. Eso es “más o menos honesto”, pero “lo relativamente honesto” no es “suficientemente transparente”.
A partir de ahora, cuando revise cualquier proyecto de agentes de IA, no preguntaré “cuántos han desplegado”, sino “cuántas direcciones se mantienen pagando llamadas de forma continua durante el mes”. Se puede falsificar la vida diaria y se puede inflar el volumen de despliegue, pero los NEWT que se extraen con dureza del monedero del usuario cada mes… son la divisa más difícil de falsificar.
#newt $NEWT
Antes hacía arbitraje entre cadenas y me pasaba todo el día mirando el gráfico. Esperaba con suerte a que apareciera la diferencia de precio y, cuando por fin sucedía, me ponía nervioso: cambiar de wallet, firmar la transacción y confirmar todo a toda prisa… y tres minutos después, la diferencia ya había desaparecido. Después pensé: si alguien pudiera vigilar estas oportunidades por mí y, en cuanto se cumplieran las condiciones, ejecutarlo automáticamente, sin tener que cambiar de wallet, sin firmar transacciones y sin desvelarme, ¿no sería genial?
Eso es justamente lo que hace Newton: añade una capa de autorización antes de que las operaciones se ejecuten en la cadena. Escribe todas las reglas de las estrategias en código y se lo entrega a la máquina para que las ejecute. Configuré una estrategia de diferencial de precios: por operación, no más de 500 U. Definí las condiciones de activación y, tras una semana, se activó cuatro veces. Las cuatro veces se ejecutó automáticamente; ni una sola vez tuve que estar pendiente del monitor. En cada transacción se generó un comprobante verificable: se puede consultar en Newton Explorer. En el comprobante queda registrada cuál era la regla, quién era la fuente de datos, cuál era el fundamento de la decisión y por qué se autorizó el paso. TEE garantiza que durante la ejecución nadie pueda fisgonear, y ZKP demuestra que cada paso cumple las reglas predefinidas.
Antes, las estrategias on-chain dependían de que las vigilaran personas; se basaban en cafeína y falta de sueño. En adelante, las estrategias on-chain dependen del código; dependen de tu capacidad de juicio justo en el momento en que defines las reglas. No es que confíes en el equipo del proyecto: es el libro mayor el que pasa el control por ti.
Si las estrategias on-chain pudieran ejecutarse automáticamente, como “cuando ocurra A, ejecuta B”, ¿qué regla te gustaría definir? ¡Hablemos en la sección de comentarios!
@NewtonProtocol
#newt $NEWT
Eso es justamente lo que hace Newton: añade una capa de autorización antes de que las operaciones se ejecuten en la cadena. Escribe todas las reglas de las estrategias en código y se lo entrega a la máquina para que las ejecute. Configuré una estrategia de diferencial de precios: por operación, no más de 500 U. Definí las condiciones de activación y, tras una semana, se activó cuatro veces. Las cuatro veces se ejecutó automáticamente; ni una sola vez tuve que estar pendiente del monitor. En cada transacción se generó un comprobante verificable: se puede consultar en Newton Explorer. En el comprobante queda registrada cuál era la regla, quién era la fuente de datos, cuál era el fundamento de la decisión y por qué se autorizó el paso. TEE garantiza que durante la ejecución nadie pueda fisgonear, y ZKP demuestra que cada paso cumple las reglas predefinidas.
Antes, las estrategias on-chain dependían de que las vigilaran personas; se basaban en cafeína y falta de sueño. En adelante, las estrategias on-chain dependen del código; dependen de tu capacidad de juicio justo en el momento en que defines las reglas. No es que confíes en el equipo del proyecto: es el libro mayor el que pasa el control por ti.
Si las estrategias on-chain pudieran ejecutarse automáticamente, como “cuando ocurra A, ejecuta B”, ¿qué regla te gustaría definir? ¡Hablemos en la sección de comentarios!
@NewtonProtocol
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