QUACKAI EVOLUTION: VON KI-AGENTEN ALS WERKZEUGEN ZU KERNINFRASTRUKTUR – TEIL EINS
Quack AI stellt eine bedeutende Veränderung dar, wie KI-Agenten in Blockchain- und dezentralen Systemen eingesetzt werden. Im Kern ist es ein KI-natives Protokoll, das darauf ausgelegt ist, die Governance, Entscheidungsfindung und Ausführung für DAOs, DeFi-Protokolle und tokenisierte reale Vermögenswerte (RWAs) zu automatisieren. Dies ist nicht einfach nur ein weiteres KI-Werkzeug, das auf bestehende Systeme aufgesetzt wird; es wurde als grundlegende Infrastruktur entwickelt, die Intelligenz, Ausführung und Compliance in einen programmierbaren Stack integriert.
Lassen Sie uns einen tieferen Einblick in den evolutionären Sprung von »Agenten als Werkzeugen« zu »Agenten als Infrastruktur« nehmen.
KI-AGENTEN IN QUACKAI
Die BausteineKI-Agenten sind das Herzstück von Quack AI. Es handelt sich um modulare, programmierbare Entitäten, die Aufgaben wie folgt übernehmen können:
- Erstellung und Analyse von Vorschlägen: Agenten nehmen Daten aus mehreren Quellen auf, erstellen strukturierte Vorschläge und bewerten diese anhand vordefinierter Metriken (z. B. Risikobewertung bei einer Verlängerung der Laufzeit eines Fonds).
- Abstimmung und Delegation: Benutzer können ihren Abstimmungsauftrag an Agenten übertragen, die auf Basis von Regeln oder Simulationen abstimmen, wodurch emotionale Voreingenommenheit verringert und die Beteiligung erhöht wird.
- Risikomonitoring und Ausführung: Agenten geben Echtzeit-Warnungen bei Problemen wie Rücknahmewarteschlangen oder Volatilität aus und automatisieren gegebenenfalls kreuzkettenübergreifende Aktionen, sofern genehmigt.
- Automatisierung mit Überwachung: Agenten arbeiten autonom, ermöglichen aber menschliche Eingriffe, insbesondere bei hochsensiblen RWAs.
Im Gegensatz zu eigenständigen Agenten in früheren Systemen (z. B. einfachen Bots für Warnungen oder Abstimmungen) sind die Agenten von Quack AI im Protokoll integriert. Sie sind keine optionalen Zusätze, sondern sind Teil der Infrastruktur, wodurch die Governance datengestützt und skalierbar wird.
Beispielsweise können Agenten in DAO-Operationen Vorschläge in Echtzeit analysieren, Anreize optimieren und Abstimmungen über Ketten wie EVM-Netzwerke hinweg ausführen, wobei die Einhaltung von Vorschriften gewährleistet wird.
Als Nächstes folgen die Schlüsselfunktionen und Auswirkungen der Entwicklung von QuackAI.
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