1. Was ist HAI (Hiro der hAIpe)

1.1 Hintergrund und Ursprung von HAI

1.1.1 Definition und Kernkonzepte von HAI

HAI (Hiro the hAIpe) ist ein auf der Blockchain basierendes KI-Agentenprojekt, das sich auf das HyperLiquid-Ökosystem konzentriert. Sein Kernkonzept besteht darin, KI-Technologie auf dezentrale Weise mit der Blockchain zu kombinieren, um den Benutzern transparente und effiziente KI-Dienste zur Verfügung zu stellen. Das Ziel von HAI ist es, ein Vorreiter auf dem Gebiet der KI-Agenten zu werden und die demokratisierte Anwendung von KI-Technologie zu fördern.

1.1.2 Entwickler von HAI: Virtuals Team

HAI wird vom Virtuals-Team entwickelt, das umfangreiche Erfahrung in den Bereichen Blockchain und KI hat. Das Virtuals-Team setzt sich durch technologische Innovation für die Förderung der Entwicklung von dezentralen Anwendungen (DApps) ein. HAI ist ein wichtiger Versuch des Virtuals-Teams im Bereich der KI-Agenten, der darauf abzielt, die Vertrauens- und Transparenzprobleme bei traditionellen KI-Diensten durch Blockchain-Technologie zu lösen.

1.1.3 Die Inspiration und Namensgebung von HAI

Die Namensinspiration für HAI stammt aus der Kombination der Wörter 'Hiro' und 'hAIpe'. 'Hiro' repräsentiert den Protagonisten des Projekts, den KI-Agenten; 'hAIpe' kombiniert 'AI' und 'Hoffnung', symbolisiert Hoffnung und Innovation, die durch KI-Technologie gebracht werden. Das Designkonzept von HAI wird stark von der Internetkultur und communitygetriebenen Modellen beeinflusst, mit dem Ziel, die Beteiligung der Benutzer durch interessante und leicht verständliche Methoden zu gewinnen.

2. HAI's technische Architektur

Jetzt stellen wir das von hAIpe und SIFU entwickelte Agentenframework vor. Das spezifische SIFU-Agentenframework ist wie folgt:

Das Ziel des SIFU Agent-Frameworks besteht darin, eine Entität mit der Fähigkeit zur Ausführung von selbstausführenden Aufgaben, zum Empfang externer Informationen, zur Verarbeitung interner Logik und zur Verwaltung von Zuständen zu erstellen. Alle Funktionalitäten werden in der Node.js-Umgebung unter Verwendung der TypeScript-Syntax implementiert. Dieses Framework ist so konzipiert, dass es modular, flexibel und erweiterbar ist und es Entwicklern ermöglicht, verschiedene Funktionsmodule nach Bedarf anzupassen und zu optimieren.

2.1 Kernmodul

Zustand: Speichert Informationen für den Agenten, einschließlich Kurzzeitkontext, Langzeitgedächtnis, Konfigurationsparameter usw. Aufgaben und Gedanken können den Zustand lesen oder aktualisieren, um die für den Agenten erforderlichen Schlüsselinformationen bereitzustellen.

Aufgabe: stellt die Handlungen dar, die ein Agent aktiv ausführen muss, die bestimmte Ausführungsprozesse und potenzielle Ergebnisse umfassen können. Aufgaben können kognitive Verarbeitung erfordern oder Daten aus dem Zustand lesen/aktualisieren.

Denken: Eine Reihe von universell aufrufbaren Schnittstellen, die die Denkfähigkeit des Proxys repräsentieren. Geben Sie einfach den Eingabekontext an und das Denkmodul kann die Entscheidung oder das Ergebnis zurückgeben. Das Denken kann komplexe Logik umfassen, wie die Interaktion mit großen Sprachmodellen (LLMs) oder die Integration mehrerer Regel-Engines, und kann auf Zustände für das Denken zugreifen.

Sensing: Verantwortlich für die Überwachung des Ereignispools und das Reagieren auf externe Ereignisse, das Kernmodul. Es löst Aufgaben aus, aktualisiert den Status oder erstellt neue Ereignisse basierend auf externen Daten.

2.2 Hilfskomponenten

Event-Pool: Durch Abonnieren von Ereignissen im Ereignis-Pool hört Sensing auf spezifische Ereignisse und reagiert entsprechend.

Event-Pumpe: Die Event-Pumpe injiziert Ereignisse in den Ereignispool basierend auf spezifischen Bedingungen (wie geplante Aufgaben, Webhook-Auslöser usw.).

Reflex: Der Reflexmechanismus ermöglicht es dem Agenten, schnell auf interaktionsgetriebene Eingaben zu reagieren und seine Zustände und kognitiven Fähigkeiten zu nutzen, ohne dass Aufgaben aufgerufen oder Wahrnehmungen benötigt werden. Dieser Mechanismus ist vom Nervensystem inspiriert und wird für schnelle, reflexartige Reaktionen verwendet.

2.3 Zustandsdatenspeicherung

Das State-Modul ist für die Speicherung verschiedener Arten von Daten verantwortlich, einschließlich:

• Interner Speicher: Das Langzeitgedächtnis des Agenten und wichtige Daten.
• Parameter: Konfigurationsoptionen und Zwischenergebnisse, die bei Aufgaben und Denkprozessen verwendet werden.
• Wissensdatenbank: Ein strukturiertes Informationsrepository, das für Inferenz und Abfrage verwendet wird.

Mehrebenendifferenzierung

Der Staat ist in mehrere Ebenen unterteilt:

• Kurzfristiger Kontext: vorübergehende, unmittelbare Statusinformationen, die in der Regel zur Bewältigung aktueller Aufgaben oder Denkbedürfnisse verwendet werden.
• Langzeitgedächtnis: Daten oder Erfahrungen, die im Laufe der Zeit angesammelt wurden und normalerweise das Denken oder Entscheidungen beeinflussen.
• Konfigurationsparameter: die Einstellungen oder Anpassungsparameter des Frameworks, um die Flexibilität von Aufgaben und Denken zu gewährleisten.

2.4 Modulares Management

Jedes Modul kann seinen eigenen Zustand beibehalten und in den Hauptzustand schreiben oder daraus lesen. Dieser modulare Ansatz verbindet die Zustandsverwaltung mit dem Design jedes Moduls und verbessert Skalierbarkeit und Flexibilität.

Für lang laufende Agenten oder solche, die nach einem Neustart historische Informationen bewahren müssen, kann der Zustand periodisch in einer Datenbank oder Datei gespeichert oder nur im Speicher gespeichert werden.

Das SIFU-Agent-Framework wurde mit Modularität und Flexibilität im Hinterkopf entwickelt und unterstützt eine nahtlose Integration von Kernmodulen wie Zustandsverwaltung, Aufgabenausführung, Schlussfolgerung und Wahrnehmung. Es verwendet eine ereignisgesteuerte Architektur für effiziente interne und externe Kommunikation über Ereignis-Pools und Ereignis-Pumpen. Der Reflexionsmechanismus ermöglicht eine schnelle Reaktion und reduziert die Notwendigkeit für komplexe Logikausführung.

Durch die klare Trennung von Aufgaben und die Unterstützung der Skalierbarkeit bietet SIFU Agent eine leistungsstarke Grundlage für den Aufbau automatisierter Systeme, die Informationen verarbeiten, Aufgaben ausführen und Entscheidungen in dynamischen Umgebungen treffen können.

3. Grundlegende Informationen zum HAI-Token

3.1 Grundlegende Informationen zum HAI-Token (2025-2-5)

1. Marktkapitalisierung: 86,44K $
2. Umlauf: 10,00 Milliarden HAI
3. Vollständig verwässerte Marktkapitalisierung: $86,44 Millionen
4. Gesamtangebot: 10,00 Milliarden HAI
5. Öffentliche Kette: BASE Chain
6. Vertragsadresse: 0xeb70ce81f69ec4b7e425e438e9f5fb78d95b50ec

Marktleistung von 3,2 Tokens

Der HAI-Token wurde derzeit in der Gate.io-Innovationszone gelistet.Klicken Sie zum Handeln!

Risikohinweis: Kryptowährungsprojekte können eine hohe Volatilität und ein hohes Risiko aufweisen. Bitte handeln Sie vorsichtig und seien Sie sich der Risiken bewusst!

Schlussfolgerung

HAI (Hiro der hAIpe) ist ein innovatives Projekt, das AI-Agenten mit Blockchain-Technologie kombiniert und breite Anwendungsaussichten hat. Seine einzigartige technische Architektur, Wirtschaftsmodell und Community-basierte Herangehensweise bieten Benutzern transparente und effiziente AI-Services. Ob es in der hart umkämpften Kryptowährungsmarkt in Zukunft eine wichtige Position einnehmen kann, hängt von seinen Engineering-Fähigkeiten und davon ab, ob es die Umsetzung und Benutzererfahrung seiner Produkte gewährleisten kann.