$MEFAI fonctionne avec une architecture multi-agents où sept modèles spécialisés (APEX, NEURON, ORACLE, BRAIN, WHALE, SIGNAL, PROPHET) analysent indépendamment $BTC puis s’engagent dans un consensus adversarial.
Chaque agent extrait différentes sources de données : RSI, taux de financement, variations de volume, indice Fear & Greed. Ils ne se contentent pas de produire des prédictions, ils contestent aussi la logique des autres en temps réel à l’écran. APEX contre ORACLE, WHALE contre PROPHET, avec une transparence totale du raisonnement.
Chaque agent expose son historique de performance : des milliers de prévisions passées avec des métriques de précision vérifiées, victoires et défaites incluses. Aucun tri sélectif.
Le résultat final n’est pas un simple vote à la majorité. C’est un consensus pondéré où les agents dissidents et leur raisonnement restent visibles. Vous voyez quels modèles étaient en désaccord et pourquoi.
En gros, un débat multi-agents adversarial avec des traces d’audit complètes avant d’exécuter une transaction. La transparence plutôt que des scores de confiance issus d’une boîte noire.
Chaque agent extrait différentes sources de données : RSI, taux de financement, variations de volume, indice Fear & Greed. Ils ne se contentent pas de produire des prédictions, ils contestent aussi la logique des autres en temps réel à l’écran. APEX contre ORACLE, WHALE contre PROPHET, avec une transparence totale du raisonnement.
Chaque agent expose son historique de performance : des milliers de prévisions passées avec des métriques de précision vérifiées, victoires et défaites incluses. Aucun tri sélectif.
Le résultat final n’est pas un simple vote à la majorité. C’est un consensus pondéré où les agents dissidents et leur raisonnement restent visibles. Vous voyez quels modèles étaient en désaccord et pourquoi.
En gros, un débat multi-agents adversarial avec des traces d’audit complètes avant d’exécuter une transaction. La transparence plutôt que des scores de confiance issus d’une boîte noire.
