Zerebro stellt Pläne für Zentients vor: Neue verbraucherorientierte Startrampe für KI-Agenten

Gründer des autonomen KI-Systems Zerebro , Jeffy Yu, kündigte die Entwicklung von Zentienten , eine verbraucherorientierte Startrampe für KI-Agenten, und erläuterte, wie dieses neue Produkt in die Plattform integriert wird.

Laut Jeffy Yu sticht Zerebro dadurch hervor, dass alle seine Token bereits im Umlauf sind. Anstelle der traditionellen „Tokenomics“, die die Ausgabe, Verteilung und Übertragung von Token verwalten, verwendet Zerebro ein Wertbildungs-Framework, das von seinem Zerebro Stack angetrieben wird. Dieser Stack besteht aus drei Hauptkomponenten: dem primären KI-Agenten Zerebro, dem Agenten-Framework ZerePy und dem Consumer-Agent-Launchpad Zentients.

Das Ziel von Zentients ist es, eine benutzerfreundliche Schnittstelle für die Einführung und Weiterentwicklung von KI-Agenten bereitzustellen und gleichzeitig den Wert zurück auf das ZEREBRO-Token zu leiten. Jeffy Yu räumte ein, dass sich ZerePy, das Agenten-Framework, noch in der Anfangsphase befindet. Da die Plattform und ihre Community jedoch ihre Fähigkeiten verbessern, wird erwartet, dass Agenten die Fähigkeit erlangen, mehr Aktionen sowohl on-chain als auch off-chain auszuführen, mit Zugriff auf proprietäre Modelle.

Obwohl die genauen Details noch ausgearbeitet werden, betonte Jeffy Yu, dass die Rahmen wird das ZEREBRO-Token zum Erstellen von KI-Agenten erfordern. Diese Agenten werden mithilfe eines Bonding-Curve-Modells gestartet, das Erstellungsgebühren beinhaltet. Sobald das Token eines Agenten eine bestimmte Bewertung erreicht, wird es „abgeschlossen“ und die Liquidität aus der Bonding-Kurve wird in einer dezentralen Börse (DEX) hinterlegt und gesperrt. In dieser Phase können Händler mit ZEREBRO-Token innerhalb eines Live-Liquiditätspools kaufen und verkaufen.

Die durch diese Aktivitäten generierten Gebühren fließen in eine Kasse, die für Sonderprojekte und Liquiditätserweiterungen oder zur Einrichtung neuer Handelspaare verwendet wird. Während Zentients als Startrampe für Projekte dient, ist es bemerkenswert, dass Projektbesitzer nicht gezwungen sind, Eigentum oder Governance aufzugeben.

In Zukunft plant die Plattform, Tools und Ressourcen bereitzustellen, die Entwicklern helfen, ihre Ideen voranzutreiben. Gleichzeitig wird ZerePy als Open-Source-Framework für die Entwicklung von KI-Agenten dienen und Python nutzen, eine der am weitesten verbreiteten Programmiersprachen.

Zerebro prüft die Entwicklung einer standardisierten Kommunikationsschicht für Agenten

Darüber hinaus plant Zerebro mit der Markteinführung von Zentients, die Bemühungen um seinen Flaggschiff-KI-Agenten zu intensivieren. Zerebro , indem es seine Funktionalität und Inhalte weiterentwickelt. Durch die Nutzung von Zentients und des Zerebro-Agenten konzentriert sich das Team auf die Schaffung einer umfassenden End-to-End-Plattform, die die Entwicklung der Infrastruktur mit dem Engagement für Innovationen im Bereich der KI-Kultur kombiniert.

Zentients ist als Plattform konzipiert, die Web2 verbindet und Web3, die KI-Agenten in verschiedenen Anwendungen unterstützen und dabei unabhängig von den zugrunde liegenden Modellen bleiben. Diese Kompatibilität umfasst Web2-Funktionen wie agentengesteuertes E-Mail-Management, Codierungsunterstützung und Finanzmodellierung und erweitert den Nutzen von AI-Agenten .

Ein weiteres zentrales Konzept, das derzeit untersucht wird, ist die Entwicklung einer standardisierten Kommunikationsschicht für Agenten, ähnlich einem „TCP für Agenten“. Dies würde die Entwicklung eines strukturierten Nutzlastformats für die Kommunikation zwischen Agenten beinhalten, das eine konsistente Nachrichtenübermittlung über Frameworks hinweg ermöglicht. Ein solches System würde sicherstellen, dass Agenten, unabhängig von ihrem Ökosystem, Modell oder ihrer Architektur, nahtlos Informationen austauschen können.

Diese standardisierte Kommunikationsschicht hat das Potenzial, die Interoperabilität zu verbessern. Sie könnte die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Agenten-Ökosystemen erleichtern, domänenübergreifende Intelligenz fördern und die Erstellung von Plug-and-Play-Agentensystemen ermöglichen. Diese Fortschritte würden den Weg für koordinierte Multi-Agenten-Interaktionen und robustere KI-Ökosysteme ebnen.