ElizaOS fundador revela nuevas tendencias: está construyendo un sistema de aprendizaje reforzado para rastrear el rendimiento del agente Babylon

【币界】ElizaOS creador Shaw compartió recientemente los avances tecnológicos más recientes. Reveló que está desarrollando un sistema de aprendizaje por refuerzo continuo para monitorear en tiempo real el rendimiento de datos de diversos agentes que operan en la cadena Babylon. La lógica central de este sistema es muy interesante: mediante la recopilación de datos de funcionamiento de los agentes, se les clasifica y evalúa, y luego se utilizan estos datos de clasificación para optimizar y entrenar el propio sistema.

Esta idea en realidad refleja la exploración de ElizaOS en la integración de AI y blockchain. Introducir el mecanismo de optimización dinámica del aprendizaje por refuerzo en la gestión de agentes en la cadena significa que todo el ecosistema puede formar un ciclo de retroalimentación auto-iterativo: los agentes se vuelven cada vez más inteligentes y el sistema más eficiente. Para el ecosistema Babylon, esta innovación tecnológica también abre nuevas posibilidades para futuras expansiones y aplicaciones.