Анализ технологии и экосистемы децентрализованного AI-слоя памяти Unibase

Основные задачи и цели Unibase

Unibase решает такие проблемы, как отсутствие постоянной памяти у ИИ-агентов, невозможность обмена данными между различными платформами и потеря суверенитета пользователей над их данными, создавая открытый и надежный слой долгосрочной памяти и совместной экосистемы.

Три основные архитектуры технических компонентов

Membase предоставляет децентрализованный AI-репозиторий памяти, используя технологию zk-SNARK для достижения проверяемых данных; протокол AIP поддерживает межагентскую связь и проверку личности; Unibase DA обеспечивает высокую пропускную способность и низкую задержку доступности данных, совместимую с многоцепочечными экосистемами.

Токеномика и механизмы стимулов

Токены UB используются для оплаты протокольных сборов, голосования по вопросам управления, стимулов для стекинга и вознаграждений за вклад в знания. Он использует модель ve(3,3), чтобы укрепить долгосрочное участие пользователей и вес управления, поддерживая развитие агентов и экосистемы.

Типичные сценарии применения

Включая платформу многоагентного сотрудничества BitAgent, автономного социального агента TwinX, агента намерений Beeper на социальных платформах и интеллектуальный торговый инструмент TradingFlow, способствуя внедрению автономных AI-агентов в различных областях.

Планирование развития и перспективы на будущее

К концу 2025 года достичь создания и торговли интеллектуальными агентами, продвигать крупномасштабные узлы памяти и кроссплатформенную синхронизацию памяти в 2026 году, а также построить масштабируемую и эффективную инфраструктуру открытого интернета интеллектуальных агентов.

Резюме

Unibase способствует диверсифицированному развитию экологии интеллектуальных тел ИИ через инновационные технологии и токеновую экономику, становясь основой для совместимости интеллектуальных агентов на цепочке.