Aprendendo com a Academia Autonomys e o Hub de Desenvolvedores
A Academia e o Hub de Desenvolvedores #Autonomys fornecem recursos para desenvolvedores entenderem como os agentes on-chain funcionam e como aplicá-los na construção de aplicações Web3. Os módulos de aprendizado cobrem ferramentas dentro do Auto Suite, que apoiam transparência, responsabilidade e interoperabilidade em sistemas descentralizados.
1. Agente OS
O Agente OS é a camada base para operar agentes autônomos on-chain. Ele estrutura como os agentes interpretam entradas, planejam ações e executam tarefas enquanto mantêm uma memória verificável. Isso é importante porque a maioria dos sistemas existentes opera como caixas fechadas, deixando nenhum registro confiável de como as decisões são tomadas. Depois de aprender isso, um desenvolvedor poderia construir um assistente de pesquisa on-chain que mantém um registro permanente de cada consulta e conclusão, útil em áreas como auditoria ou validação acadêmica.
2. API Auto Drive
A API Auto Drive conecta agentes à rede de armazenamento distribuído, permitindo que eles armazenem dados permanentemente com integridade verificável. Isso reduz os riscos de dados serem perdidos ou alterados, o que é essencial para agentes que precisam operar com histórias consistentes. Uma ideia prática de projeto seria um agente de negociação que registra cada decisão e resultado de uma maneira que reguladores ou pesquisadores possam revisar posteriormente sem ambiguidade.
3. Auto Consensus e Auto EVM
O Auto Consensus garante as informações armazenadas através de um sistema de Prova de Armazenamento Arquivístico, enquanto o Auto EVM fornece compatibilidade com contratos baseados em Ethereum. Juntos, eles permitem que os agentes executem tarefas em ecossistemas enquanto preservam registros confiáveis. Um desenvolvedor poderia aplicar esse conhecimento projetando um agente de governança que documenta decisões de votação e executa ações de contratos cross-chain de maneira transparente.
Através dessas áreas de estudo, os aprendizes ganham tanto a base técnica quanto a compreensão aplicada necessária para criar agentes que são verificáveis, auditáveis e interoperáveis em ambientes Web3.
#AI3 $AI3 #AutonomysNetwork