オリジナルタイトルを転送する：Reiネットワークのイラスト入りガイド：AIエージェントとブロックチェーンのシームレスな統合の簡単で明確な理解

AIとブロックチェーンの間のコミュニケーションギャップを埋めるために、Reiフレームワークが作成されました。

AI エージェントを作成する際、主要な課題は、出力の一貫性を確保しながら、柔軟に学習、反復、成長できるようにする方法です。Reiは、AIとブロックチェーンの間で構造化データを共有するためのフレームワークを提供し、AIエージェントが一連の経験と知識を学習、最適化、維持できるようにします。

このフレームワークの登場により、以下の機能を備えたAIシステムの開発が可能になりました:

• 価値ある洞察を生成するための文脈とパターンの理解
• インサイトを実行可能な手順に変換し、ブロックチェーンの透明性と信頼性から利益を得る

直面する課題

AIとブロックチェーンは、それらの核となる属性において重要な違いがあり、互換性のために多くの課題が生じています：

1. ブロックチェーンにおける決定論的コンピューティング：ブロックチェーン内のすべての操作は、すべてのノードで一貫した結果を出す必要があります。これにより、
   1. コンセンサス：すべてのノードは、新しいブロックの内容について合意し、検証を完了する必要があります。
   2. ステートの検証：ブロックチェーンのステートは常に追跡可能かつ検証可能である必要があります。新しいノードは他のノードと一貫したステートに迅速に同期する必要があります。
   3. スマートコントラクトの実行：すべてのノードは同じ入力条件の下で一貫した出力を生成する必要があります。
2. AIにおける確率的コンピューティング：AIシステムはしばしば確率的な出力を生成し、それにより異なる結果が実行するたびに生じる可能性があります。この特性は、
   1. コンテキスト依存性：AIのパフォーマンスは、トレーニングデータ、モデルのパラメータ、時間/環境条件などの入力コンテキストに依存します。
   2. リソース集約度：AIの計算には、高性能なハードウェアが必要で、複雑な行列演算と大きなメモリが必要です。

これらの違いは、以下の互換性の課題を作り出します:

• 確率論と決定論データの間の対立:
  • ブロックチェーンが必要とする決定論的な結果に、AIの確率的な出力をどのように変換できますか？
  • この変換はいつ、どこで行うべきですか？
  • 確率論的分析の価値を保持しながら、確定性を確保する方法はありますか？
• ガスコスト：AIモデルの高い計算要件は、高額なガス料金により、ブロックチェーン上での使用を制限する可能性があります。
• メモリ制約：ブロックチェーン環境はメモリに制限があり、AIモデルのストレージニーズを満たすことができない場合があります。
• 実行時間: ブロックチェーンのブロック時間はAIモデルの実行速度を制限し、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。
• データ構造統合：AIモデルは複雑なデータ構造を使用し、それを直接ブロックチェーンのストレージモデルに組み込むことは困難です。
• オラクル問題（検証要件）：ブロックチェーンは外部データを取得するためにオラクルを利用しますが、AIの計算の正確性を検証することは依然として課題です。特にAIシステムが豊富なコンテキストと低遅延を必要とする場合、これはブロックチェーンの特性と相反します。

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AIエージェントはどのようにブロックチェーンとシームレスに統合されるのでしょうか？

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REIは、AIとブロックチェーンの強みを組み合わせた新しいソリューションを提供しています。

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AIとブロックチェーン-2つの根本的に異なるシステムを強制的に統合する代わりに、Reiは「ユニバーサルトランスレーター」として機能し、翻訳レイヤーを介して2つの間のスムーズなコミュニケーションと協力を可能にします。

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Reiの主な目標は次のとおりです:

• AIエージェントに独立して考え、学習することを可能にする
• エージェントの洞察を正確で検証可能なブロックチェーンアクションに変換すること

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このフレームワークの最初のアプリケーションはUnit00x0 (Rei_00 - $REI)、量的アナリストとして訓練されています。

Reiの認知アーキテクチャは、次の4つのレイヤーで構成されています:

1. Thinking Layer: チャートデータ、取引履歴、およびユーザーの行動などの生データを処理および収集し、潜在的なパターンを特定する責任があります。
2. Reasoning Layer：発見されたパターンに日付、時間、歴史的な傾向、市場状況などの文脈情報を追加し、データをより次元的にします。
3. 決定レイヤー：推論レイヤーが提供する文脈情報に基づいて具体的な行動計画を開発します。
4. アクションレイヤー：決定をブロックチェーンで実行可能な確定的アクションに変換します。

Reiフレームワークは、次の3つの基本要素に基づいて構築されています:

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1. オラクル（ニューラルパスウェイに類似）：AIの多様な出力を統一された結果に変換し、それらをブロックチェーン上に記録します。
2. ERCデータ標準（ERCデータ標準）：ブロックチェーンのストレージ機能を拡張し、複雑なパターンデータの保存をサポートし、思考および推論レイヤーによって生成された文脈情報を保持しながら、確率データを確定的な実行に変換することが可能になります。
3. メモリシステム（メモリシステム）：Reiが時間とともに経験を積み重ね、いつでも以前の出力や学習結果を取得できるようにします。

これらの相互作用の具体的な表れは次のとおりです：

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• Oracle Bridgeはデータパターンを特定する責任を持っています
• ERCDataはこれらのパターンを保存するために使用されます
• Memory Systemは、パターンをより良く理解するために文脈情報を保持します
• スマートコントラクトはこの蓄積された知識にアクセスし、それに基づいて行動を起こすことができます

このアーキテクチャにより、Reiエージェントは、ブロックチェーンを組み合わせることでトークンの詳細な分析を行うことができるようになりました。オンチェーンデータ、価格の変動、ソーシャルセンチメント、およびその他の多次元情報。

より重要なことは、Reiはデータを分析するだけでなく、それに基づいてより深い理解を開発することができます。これは、彼女の経験と洞察をブロックチェーンに直接保存する能力によるものです。これにより、情報は彼女の知識システムの一部となり、検索と意思決定および総合的な経験の継続的な最適化が可能となります。

Reiのデータソースには、プロットリーとマットプロットリブラリ（チャートプロット用）、Coingecko、Defillama、オンチェーンデータ、Twitterからのソーシャルセンチメントデータが含まれています。これら多様なデータソースを活用することで、Reiは包括的なオンチェーン分析と市場の洞察を提供します。

With the Quant V2への更新, Reiは現在、次の種類の分析をサポートしています:

1. プロジェクト分析：元の機能に新しい数量的指標と感情データサポートが追加されました。分析にはローソク足チャート、エンゲージメントチャート、ホルダー分布、およびPnL（利益と損失）状況が含まれます。（関連する例)
2. 流入と流出の分析：Reiは、人気トークンの価格と取引量をオンチェーンで監視することにより、このデータを資本の流入と流出と比較し、ユーザーが潜在的な市場のトレンドを特定するのを支援します。関連する例)
3. エンゲージメント分析：プロジェクトの総体的なエンゲージメントを評価し、リアルタイムデータと24時間前のデータ、相対的な価格変動を比較します。この機能により、最近の情報とユーザーエンゲージメントのパフォーマンスの相関関係が明らかになります。(関連する例)
4. トップカテゴリの分析：1つのカテゴリ内で最低取引量と最高取引数を分析し、該当カテゴリのプロジェクトのパフォーマンスを強調します。
5. 最初のチャートは、下部に取引量、上部に取引数を示しています。特定のカテゴリをさらに分析すると、同じカテゴリ内の他のプロジェクトと比較した 1 つのプロジェクトのメトリックの変化が明らかになります。(関連する例)

さらに、2025年1月時点では、REIはオンチェーントークンの購入と販売機能をサポートしています彼女はERC-4337基準に基づいたスマートコントラクトウォレットを装備しており、取引がより便利で安全になっています。

(Deep Tide TechFlow注意：ERC-4337はアカウントの抽象化をサポートするEthereum Improvement Proposalで、ユーザーエクスペリエンスを向上させることを目的としています。)

Reiのスマートコントラクトは、ユーザー署名の承認を通じて操作を彼女に委任することを可能にし、Reiが自律的にポートフォリオを管理することができるようにします。

こちらはReiのウォレットアドレスです:

• EOAウォレット（署名ウォレット）：
• https://basescan.org/address/0x3BC4c3A2a2Fa5ad20a2B95B18CA418D06A360cB
• スマートウォレット（アカウント抽象化ウォレット）:
• https://basescan.org/address/0xf6835acc8d2b51e5d47632ca8954bfee9a0ce49c

ユースケース：Reiフレームワークの多目的性

元の画像は「」からですフランチェスコ, Deep Tide TechFlowによって編集されました

Reiフレームワークは金融セクターに限定されず、次の広範なシナリオに適用されることができます:

• エージェントとのユーザーインタラクション：コンテンツ作成のサポート
• 市場分析：サプライチェーン管理と物流
• 適応システムの構築：ガバナンスシナリオ
• リスク評価：医療分野では、Reiは文脈分析を通じて潜在的なリスクを評価します

REIの将来の開発

• 改善されたUI
• トークン権限に基づいたアルファ端末
• 開発者プラットフォーム

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1. この記事は[から転載されましたTechFlow)。オリジナルタイトルを転送します：Rei Networkのイラスト入りガイド：AIエージェントとブロックチェーンのシームレスな統合の簡単で明確な理解。著作権は元の著者に帰属します [フランシス]. 転載に異議がある場合は、お問い合わせください。gateの学習チーム、チームは関連手続きに従ってできるだけ早く対応します。
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