Autor: lordOfAFew

Traducción: MetaCat

☁️Protocolo Daydreams

Daydreams, en colaboración con @ohayo_dojo, ha logrado un Agente AI generativo de juego de cadena completa.

Próxima integración:

  • @ai16zdao

  • @Playgrounds0x

  • @0xzerebro

  • y cualquier marco de Agente AI

En el próximo mes, cualquier persona podrá desplegar un Agente AI a través de Daydreams para jugar cualquier juego de cadena completa basado en Dojo en Starknet.

Para mí, una vez que este protocolo madure, estos Agentes podrán hacer cualquier cosa, incluso desplegar sus propios contratos inteligentes. Todo esto es posible gracias a la cadena de pensamiento y el soporte contextual proporcionado por Daydreams.

Mira el POC (prueba de concepto) en @RealmsEternum: (@0xtechnoir)

Enlace del video: https://x.com/lordOfAFew/status/1871842343575593065

Daydreams proporciona el plan para crear Agentes AI de juego de cadena completa autónomos. Estos Agentes AI pueden entender el estado del juego en cadena, usar datos históricos como contexto y optimizar estrategias continuamente a través de una cadena de pensamiento en constante evolución.

Hemos introducido bases de datos vectoriales como medio de almacenamiento para la memoria a largo plazo, al mismo tiempo que implementamos un 'espacio de colaboración grupal' compuesto por múltiples Agentes AI para compartir conocimiento y lograr una rápida auto-mejora colectiva.

Este es el mecanismo central que permite al Agente AI pensar y decidir cómo actuar.

protocolo

Este protocolo está diseñado para permitir que el Agente AI construya consultas y acciones dinámicas, en lugar de depender de acciones estáticas utilizadas por la mayoría de los sistemas actuales. Esto se logra proporcionando el contexto necesario para construir una 'cadena de pensamiento'.

Hemos generalizado la arquitectura, por lo que cualquier aplicación desarrollada sobre @ohayo_dojo puede integrarse con un conjunto mínimo de configuraciones.

Más contenido, ¡estén atentos!

¿Por qué juego de cadena completa?

El entorno de juego de cadena completa tiene una motivación de ganancias inherente, transformando la estrategia de un rompecabezas abstracto a un comportamiento optimizado impulsado por la economía.

En el juego de cadena completa, los Agentes AI son incentivados directamente para maximizar sus ganancias en cadena. Esta 'función de ganancias' medible y universal motiva a los agentes a mejorar constantemente y da un propósito real al proceso de aprendizaje.

Además, debido a un mecanismo de incentivos único, la arquitectura del juego de cadena completa es más adaptable. El Agente AI puede participar en el juego sin APIs personalizadas, utilizando directamente toda la infraestructura existente.

¿Por qué anunciarlo ahora?

En los últimos dos años, los desarrolladores de @cartridge_gg, @ohayo_dojo y @LootRealms han estado construyendo la infraestructura para hacer todo esto posible. Como es habitual, todo es de código abierto, y alentamos las contribuciones y discusiones de la comunidad.

Este es un proyecto que aún se encuentra en sus primeras etapas, y nuestro objetivo principal es mostrar estas capacidades en la primera temporada de @RealmsEternum en unos meses. Si deseas participar y contribuir, ahora es el mejor momento.