Hablé en la Cumbre de @SonicLabs para tener una mayor probabilidad de allo para las preventas de @flyingtulip_ un tema que discutimos me llamó la atención: ¿cómo podemos hacer que los agentes defAI sean más efectivos? En mi humilde opinión, muchas aplicaciones criptográficas lo piensan de manera incorrecta: - El modelo subyacente que usa para su agente realmente no importa - 'ajustar' o 'entrenar' el modelo para que sea defi-nativo resultará bastante inútil, a menos que sea simplemente un agente de preguntas y respuestas - RAG solo puede llevarte hasta cierto punto, de nuevo, solo es útil para un agente general de preguntas y respuestas de defi En su lugar, deberíamos: - Apoyarse en la capacitación de nuestros agentes en entornos DeFi - Me encantaría ver que se construyan entornos RL nativos de DeFi de código abierto: esta es la única forma en que podemos intentar presionar a los agentes para que superen a las bóvedas de rendimiento pasivo y sean realmente autónomos en cualquier tipo de aplicaciones DeFi en cualquier cadena - Ser más cautelosos con el tipo de evaluaciones que diseñamos para determinar si un agente es lo suficientemente bueno para la producción. Sin este paso, los agentes siempre serán lo suficientemente buenos para "dinero ficticio" - Elija las arquitecturas de billetera adecuadas para que las usen los agentes, las billeteras de agentes de @crossmint son un gran ejemplo de esto En general, una discusión fructífera, ¡y aquí hay una foto mía olvidando por completo que tengo que verme bien ante la cámara!