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Réseau Autonome et Agents Autonomes : Le Pouvoir d'Argu-mint et du Cadre Auto-Agents v0
#AI3
Aujourd'hui, je vais vous parler de deux outils importants que @AutonomysNet propose dans le domaine de l'intelligence artificielle.
#Argumint
Le Réseau Autonomys continue de révolutionner le monde de l'intelligence artificielle (IA) décentralisée. Ce réseau innovant propose un outil appelé Argu-mint, qui permet aux développeurs de créer des agents autonomes conscients du contexte et transparents. Alimenté par le Cadre Auto-Agents v0, Argu-mint fournit une base solide pour construire des systèmes sûrs et fiables.
Argu-mint et Cadre Auto-Agents v0 : Deux Outils Puissants
Argu-mint vise à produire des agents IA autonomes et conscients du contexte, tandis que le Cadre Auto-Agents v0 fournit l'infrastructure nécessaire pour créer ces agents. Argu-mint rend chaque interaction traçable et vérifiable de manière transparente. Le Cadre Auto-Agents v0 offre une architecture qui permet à ces agents de gérer des processus avancés de mémoire et de prise de décision.
Caractéristiques Clés d'Argu-mint et du Cadre Auto-Agents v0
• Mémoire Immutable et Transparence : Argu-mint enregistre chaque interaction sur la chaîne, rendant l'historique des transactions entièrement vérifiable. Cette transparence permet aux développeurs de revoir l'agent et d'apporter des améliorations.
• Autonomie et Conscience du Contexte : Argu-mint peut prendre des décisions autonomes, contrairement aux systèmes IA traditionnels. Grâce à la conscience du contexte, les décisions de l'agent deviennent plus significatives et adaptables.
• Résistance à la Censure : Étant donné que le Réseau Autonomys a une structure résiliente aux systèmes centralisés, les agents sont immunisés contre la censure.
Différences Entre Argu-mint et Outils IA Traditionnels
Argu-mint se distingue des systèmes IA traditionnels grâce à la mémoire persistante stockée sur la chaîne et à sa transparence. Alors que la mémoire centralisée dans les systèmes traditionnels comporte des risques d'échecs et de censure, les agents autonomes d'Argu-mint éliminent ces problèmes.
#AI3
Aujourd'hui, je vais vous parler de deux outils importants que @AutonomysNet propose dans le domaine de l'intelligence artificielle.
#Argumint
Le Réseau Autonomys continue de révolutionner le monde de l'intelligence artificielle (IA) décentralisée. Ce réseau innovant propose un outil appelé Argu-mint, qui permet aux développeurs de créer des agents autonomes conscients du contexte et transparents. Alimenté par le Cadre Auto-Agents v0, Argu-mint fournit une base solide pour construire des systèmes sûrs et fiables.
Argu-mint et Cadre Auto-Agents v0 : Deux Outils Puissants
Argu-mint vise à produire des agents IA autonomes et conscients du contexte, tandis que le Cadre Auto-Agents v0 fournit l'infrastructure nécessaire pour créer ces agents. Argu-mint rend chaque interaction traçable et vérifiable de manière transparente. Le Cadre Auto-Agents v0 offre une architecture qui permet à ces agents de gérer des processus avancés de mémoire et de prise de décision.
Caractéristiques Clés d'Argu-mint et du Cadre Auto-Agents v0
• Mémoire Immutable et Transparence : Argu-mint enregistre chaque interaction sur la chaîne, rendant l'historique des transactions entièrement vérifiable. Cette transparence permet aux développeurs de revoir l'agent et d'apporter des améliorations.
• Autonomie et Conscience du Contexte : Argu-mint peut prendre des décisions autonomes, contrairement aux systèmes IA traditionnels. Grâce à la conscience du contexte, les décisions de l'agent deviennent plus significatives et adaptables.
• Résistance à la Censure : Étant donné que le Réseau Autonomys a une structure résiliente aux systèmes centralisés, les agents sont immunisés contre la censure.
Différences Entre Argu-mint et Outils IA Traditionnels
Argu-mint se distingue des systèmes IA traditionnels grâce à la mémoire persistante stockée sur la chaîne et à sa transparence. Alors que la mémoire centralisée dans les systèmes traditionnels comporte des risques d'échecs et de censure, les agents autonomes d'Argu-mint éliminent ces problèmes.
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Construire l'Avenir : Jalons Clés et Innovations Façonnant 2025
La fin de 2024 a établi des développements critiques qui ont dirigé vers les changements révolutionnaires de 2025. Après le TGE du printemps 2025, le projet passera à la Phase 2 du Mainnet à travers une étape clé.
Le développement du réseau progresse grâce à la mise à jour du Mainnet qui a amélioré la propagation des blocs et la performance du système de passerelle. Lors des tests de scalabilité EVM sur le testnet Taurus, le système a atteint 2 000 TPS tandis que les développeurs s'attendent à une croissance de performance supplémentaire. La recherche sur la scalabilité de la bande passante développe de nouvelles méthodes pour fragmenter les données, ce qui pourrait augmenter la capacité de traitement des données par un facteur de 1 000 grâce à l'utilisation de secteurs basés sur la demande dynamique.
Le développement du réseau progresse grâce à la mise à jour du Mainnet qui a amélioré la propagation des blocs et la performance du système de passerelle. Lors des tests de scalabilité EVM sur le testnet Taurus, le système a atteint 2 000 TPS tandis que les développeurs s'attendent à une croissance de performance supplémentaire. La recherche sur la scalabilité de la bande passante développe de nouvelles méthodes pour fragmenter les données, ce qui pourrait augmenter la capacité de traitement des données par un facteur de 1 000 grâce à l'utilisation de secteurs basés sur la demande dynamique.
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Outils d'Autonomys Network : Argu-mint et Auto-Agents-Framework v0
Autonomys Network continue d'offrir des solutions innovantes avec la communauté des développeurs. Il offre des services avancés dans le cadre des technologies des agents autonomes. Aujourd'hui, je vais parler des deux principaux outils qu'il offre dans ce contexte, Argu-mint et Auto-Agents-Framework v0.
Relation entre Argu-mint et Auto-Agents-Framework v0
Bien qu'Argu-mint et Auto-Agents-Framework v0 soient différents l'un de l'autre, ils ont des fonctionnalités complémentaires. Argu-mint se concentre sur le développement d'agents autonomes à mémoire transparente et sur chaîne. Il s'efforce que ces agents soient efficaces dans les processus de prise de décision complexes et qu'ils fonctionnent dans une structure transparente. Il offre un service d'utilisation différenciant aux développeurs. Auto-Agents-Framework v0 fournit un service architectural robuste qui peut être utilisé lors du développement de tels agents autonomes. De même, il fournit aux développeurs une infrastructure construite sur des valeurs telles que la transparence, la fiabilité et la commodité, permettant d'utiliser davantage de services.
Relation entre Argu-mint et Auto-Agents-Framework v0
Bien qu'Argu-mint et Auto-Agents-Framework v0 soient différents l'un de l'autre, ils ont des fonctionnalités complémentaires. Argu-mint se concentre sur le développement d'agents autonomes à mémoire transparente et sur chaîne. Il s'efforce que ces agents soient efficaces dans les processus de prise de décision complexes et qu'ils fonctionnent dans une structure transparente. Il offre un service d'utilisation différenciant aux développeurs. Auto-Agents-Framework v0 fournit un service architectural robuste qui peut être utilisé lors du développement de tels agents autonomes. De même, il fournit aux développeurs une infrastructure construite sur des valeurs telles que la transparence, la fiabilité et la commodité, permettant d'utiliser davantage de services.
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