Aprendiendo con la Academia Autonomys y el Centro de Desarrolladores
La Academia y el Centro de Desarrolladores #Autonomys proporcionan recursos para que los desarrolladores comprendan cómo funcionan los agentes en cadena y cómo aplicarlos en la construcción de aplicaciones Web3. Los módulos de aprendizaje cubren herramientas dentro de la Auto Suite, que apoyan la transparencia, la responsabilidad y la interoperabilidad en sistemas descentralizados.
1. Agente OS
El Agente OS es la capa base para operar agentes autónomos en cadena. Estructura cómo los agentes interpretan entradas, planifican acciones y ejecutan tareas mientras mantienen una memoria verificable. Esto es importante porque la mayoría de los sistemas existentes operan como cajas cerradas, dejando ningún registro confiable de cómo se toman las decisiones. Después de aprender esto, un desarrollador podría construir un asistente de investigación en cadena que mantenga un registro permanente de cada consulta y conclusión, útil en áreas como auditoría o validación académica.
2. API de Auto Drive
La API de Auto Drive conecta agentes a la red de almacenamiento distribuido, permitiéndoles almacenar datos de forma permanente con integridad verificable. Esto reduce los riesgos de que los datos se pierdan o se alteren, lo cual es esencial para los agentes que necesitan operar con historiales consistentes. Una idea de proyecto práctica sería un agente de comercio que registre cada decisión y resultado de una manera que los reguladores o investigadores puedan revisar más tarde sin ambigüedad.
3. Consenso Automático y Auto EVM
El Consenso Automático asegura la información almacenada a través de un sistema de Prueba de Almacenamiento Archivado, mientras que Auto EVM proporciona compatibilidad con contratos basados en Ethereum. Juntos, permiten que los agentes ejecuten tareas a través de ecosistemas mientras preservan registros confiables. Un desarrollador podría aplicar este conocimiento diseñando un agente de gobernanza que documente decisiones de votación y ejecute acciones de contratos entre cadenas de manera transparente.
A través de estas áreas de estudio, los aprendices adquieren tanto la base técnica como la comprensión aplicada necesarias para crear agentes que sean verificables, auditables e interoperables en entornos Web3.
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