Le fondateur d'ElizaOS dévoile de nouvelles orientations : en train de construire un système d'apprentissage par renforcement pour suivre la performance de l'agent Babylon

【币界】ElizaOS créateur Shaw a récemment partagé les dernières avancées technologiques. Il a révélé qu’il développait un système d’apprentissage par renforcement continu pour surveiller en temps réel les performances des données de divers agents fonctionnant sur la chaîne Babylon. La logique centrale de ce système est très intéressante — en collectant les données de fonctionnement des agents, en les classant et en les évaluant, puis en utilisant ces données de classement pour optimiser et entraîner le système lui-même.

Cette approche reflète en fait l’exploration d’ElizaOS dans la fusion de l’IA et de la blockchain. Introduire ce mécanisme d’optimisation dynamique qu’est l’apprentissage par renforcement dans la gestion des agents sur la chaîne signifie que tout l’écosystème peut former une boucle auto-iterative — les agents deviennent de plus en plus intelligents, le système de plus en plus efficace. Pour l’écosystème Babylon, cette innovation technologique ouvre également de nouvelles possibilités pour des applications futures.