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私の考えでは、@OpenLedgerは実際に物語を非常に特定の方向に進めていて、それはAIを単なるモデルではなく、アクティブな経済レイヤーとして立たせることです。彼らの新しいAIエージェント「OctoClaw」を見れば、全体のナラティブを引っ張っており、システムは二つの大きな部分に分かれています。確かにそうです。一つはDeFiボールト、つまりERC-4626標準です。ここでのアイデアは非常にシンプルでもなく、非常に複雑でもありません。通常人間の手にあるもの、例えばリバランス、リスク管理、アロケーションなどを、AIで自動化しようとしています。つまり、ボールトは単なるパッシブなストレージではなく、アクティブな意思決定レイヤーになっているのです。現実には、AIがリスクをどれだけ一貫して理解できるかという質問は、まだオープンな問題です......もう一つの部分はDatanets + 自動実行です。これは私にはもっと興味深いように思えます。なぜなら、ここではオンチェーンデータ、シグナル、実行を結びつけようとしているからです。つまり、データを見るだけではなく、データから直接アクションを起こすこと - そしてそれが人間よりも速く行われるのです。しかし、ここにも複雑さがあります。シグナルノイズ、悪いデータ、またはインセンティブ操作が全体のシステムを歪める可能性があります。重要なのは、@OpenLedgerがこれらを孤立した機能としてではなく、統合されたAIコーディネーションシステムとして提示していることです。彼らの公式なナラティブは明確です - AIは単なるツールではなく、ネットワーク参加者です。私自身はこれを純粋なハイプとは呼ばないし、完全に解決されたシステムとも言えません。これは実験とインフラ構築が手を取り合う中間の段階です。

結局のところ、真の質問は - この調整モデルは実際の使用に耐えるのか、それともナラティブレベルでは強そうに見えるだけなのか - 見てみよう🤔