Ik sprak op de @SonicLabs Summit zodat ik een grotere kans heb op de @flyingtulip_ presales. Een onderwerp dat we bespraken viel me op - hoe kunnen we effectievere defAI-agenten maken? Naar mijn bescheiden mening denken veel crypto-apps het verkeerd: - Het onderliggende model dat je voor je agent gebruikt, doet er eigenlijk niet toe. - 'Finetuning' of 'training' van het model om defi-native te zijn, zal behoorlijk nutteloos blijken - tenzij je slechts een q&a-agent bent. - RAG kan je maar tot op zekere hoogte helpen - opnieuw alleen nuttig voor een algemene defi q&a-agent. In plaats daarvan zouden we moeten: - ons richten op het trainen van onze agenten in defi-omgevingen - ik zou graag open-source defi-native RL-omgevingen zien worden gebouwd - dit is de enige manier waarop we kunnen proberen agenten te laten presteren beter dan passieve yield vaults en daadwerkelijk autonoom te zijn in verschillende soorten defi-apps op elke keten. - voorzichtiger zijn met het soort evaluaties dat we ontwerpen om te bepalen of een agent goed genoeg is voor productie. Zonder deze stap zullen agenten altijd alleen goed genoeg zijn voor 'speelgeld'. - de juiste wallet-architecturen kiezen voor agenten om te gebruiken, de agent wallets van @crossmint zijn een geweldig voorbeeld hiervan. Al met al een vruchtbare discussie, en hier is een foto van mij die totaal vergeet dat ik er goed uit moet zien op camera!