Masa Depan Aplikasi dan Agen AI di OpenLedger
Topik
Openledger
Tag
OpenLedger
Gambaran Umum Post
Dari model spesialis menjadi agen yang dapat melihat, bernalar, dan bertindak — blog ini merinci bagaimana OpenLedger mendefinisikan masa depan agen dan aplikasi AI, dengan konteks, alat, memori, dan logika yang dibangun ke dalam rantai.
Pada fase awal pembelajaran mesin, sebagian besar sistem dibangun sebagai model monolitik yang dilatih sekali dan kemudian dibekukan. Seiring waktu, industri berkembang menuju penyesuaian halus dan varian spesifik tugas. Model-model ini menjadi dasar untuk adaptasi domain, tetapi membangun aplikasi AI yang berguna saat ini adalah tentang mengoptimalkan model untuk melakukan lebih banyak.
Model yang kuat hanyalah satu bagian dari persamaan. Agar sistem AI dapat beroperasi secara bermakna di dunia nyata, mereka harus memahami ruang masalah mereka, berinteraksi dengan data langsung, mengambil konteks historis, dan mengeksekusi logika deterministik. Sama seperti GPU membuka skala untuk pelatihan, lompatan berikutnya adalah tentang membuka interaksi, atribusi, dan penyelarasan ekonomi di lapisan aplikasi.
Ini adalah infrastruktur yang disediakan oleh OpenLedger.
OpenLedger adalah blockchain AI. Ini dirancang bukan sebagai rantai tujuan umum, tetapi sebagai lapisan eksekusi dan atribusi untuk sistem cerdas. Ini menyediakan substrat di mana model, data, memori, dan agen menjadi komponen yang saling beroperasi. Blog ini merinci alat-alat yang akan memperluas model untuk memungkinkan berbagai jenis agen dan aplikasi dengan menambahkan konteks, perilaku, dan memori yang mereka butuhkan.
Model Spesialis (Ringkasan Singkat)
Dasar dari setiap aplikasi cerdas adalah model. Model tujuan umum menawarkan fleksibilitas, tetapi ketika diterapkan pada domain spesifik, mereka sangat diuntungkan dari penyempurnaan dan adaptasi. OpenLedger meningkatkan proses ini melalui pipeline khusus:
-> Datanets yang dikurasi, kolaboratif, dan repositori data yang dapat diatribusi yang dibangun oleh komunitas
-> Model Factory yang menyederhanakan penyempurnaan menggunakan alur kerja tanpa kode
-> OpenLoRA yang menyediakan varian adaptor yang hemat biaya dan dapat ditukar secara real-time, menjadikan inferensi ringan dan komposabel
Komponen-komponen ini telah dibahas secara ekstensif dalam posting sebelumnya. Mereka berfungsi sebagai fondasi. Dan dengan ekstensi yang tepat, mereka memungkinkan agen cerdas yang kuat untuk muncul.
Protokol Konteks Model (MCP)
Agar model dapat membuka file, membaca database, atau memanggil alat, ia memerlukan akses ke keadaan eksternal dan konteks. Untuk memberikan kemampuan ini kepada model, OpenLedger memperkenalkan Protokol Konteks Model (MCP).
MCP mendefinisikan struktur untuk memberikan konteks kepada model dan menerima respons terstruktur yang dapat dieksekusi. Ini terdiri dari tiga bagian: klien yang menyediakan data, server yang memproses panggilan alat, dan router yang mengelola aliran antara keduanya.
Dalam praktiknya, MCP telah diadopsi dalam sistem seperti Cursor, di mana agen dapat membaca file lokal, mengedit basis kode, dan melakukan tugas berbasis alat di dalam lingkungan pengembangan. Alat seperti 21.dev bertindak sebagai klien MCP yang dapat ditambahkan ke dalam Cursor untuk menciptakan antarmuka dinamis dan real-time. Dengan menggunakan 21.dev, agen mendapatkan kemampuan untuk beroperasi pada komponen UI langsung, menghasilkan output yang mencerminkan keadaan real-time dengan lapisan visual yang kaya.
Visi Masa Depan untuk MCP dengan OpenLedger
OpenLedger membayangkan MCP berkembang menjadi registri on-chain. Setiap alat MCP dapat didaftarkan, di-versioning, dan diatribusi. Alat menjadi komponen komposabel yang dapat dipanggil oleh agen mana pun, dengan penggunaan dicatat dan dihargai di blockchain. Ini memungkinkan pengembang untuk menerbitkan pembaca file, renderer, atau klien API, dan memanggilnya oleh agen berbasis OpenLedger dengan atribusi dan jejak yang lengkap.
Generasi Ditingkatkan Pengambilan
Beberapa pengetahuan terlalu besar, terlalu detail, atau terlalu sering diperbarui untuk disematkan langsung ke dalam bobot model. Namun, itu adalah fondasi untuk penalaran. Generasi Ditingkatkan Pengambilan (RAG) memperluas kemampuan model dengan memperkenalkan memori yang spesifik untuk kueri dan real-time.
RAG memisahkan penyimpanan dari inferensi. Dokumen disematkan ke dalam vektor, diindeks secara semantik, dan diambil pada waktu nyata berdasarkan kueri pengguna. Konten yang diambil kemudian disuntikkan ke dalam jendela prompt, mengakar respons model.
Metode ini sangat relevan untuk agen spesifik domain. Sebuah agen yang dilatih untuk memahami domain tertentu mungkin mengakses posting blog, dokumentasi, proposal, dan thread komunitas. Alih-alih menghafal semua konten ini, ia mengajukan kueri ke sistem RAG yang dibangun dari sumber tepercaya. Responsnya akurat, terkini, dan berakar pada bukti nyata. Struktur ini memungkinkan agen untuk menghindari halusinasi, sambil memungkinkan mereka untuk mencari, mengambil, dan merenungkan konten dinamis.
Visi Masa Depan untuk RAG dengan OpenLedger
OpenLedger memperluas RAG menjadi lapisan kolaboratif dan dapat diatribusi. Sama seperti dengan dataset dan model, setiap dokumen yang disimpan dalam indeks RAG diatribusi kepada kontributornya. Ketika dokumen diambil, penggunaan itu dicatat. Ini mengubah RAG dari sistem memori menjadi mekanisme insentif.
Di masa depan, kontributor akan dapat mendaftarkan dokumen di blockchain sebagai bagian dari grafik pengetahuan terdistribusi. Setiap peristiwa pengambilan akan memicu mikro-attribusi, menciptakan aliran kredit dan nilai ekonomi yang transparan yang terkait dengan pengaruh informasi.
Agen berbasis OpenLedger yang dilatih pada konten spesifik platform seperti posting blog, dokumentasi, proposal tata kelola, dan percakapan pengguna tidak perlu menghafal semua konteks. Ia dapat mengajukan kueri ke sistem RAG terdesentralisasi yang dibangun dari sumber komunitas yang terverifikasi. Setiap rentang yang diambil terhubung kembali ke penulisnya, memungkinkan distribusi imbalan bahkan pada waktu inferensi.
Dengan infrastruktur OpenLedger, RAG menjadi sistem untuk penalaran yang dapat diverifikasi dan diinsentifkan. Setiap paragraf, kutipan, atau titik data dapat dilacak, digunakan kembali, dan dimonetisasi dengan cara yang mencerminkan pengaruh nyata di seluruh ekosistem agen.
Prompt sebagai Logika Perilaku
Lapisan akhir dari agen cerdas adalah perilakunya. Ini tidak dikodekan dalam bobot atau data. Ini didefinisikan melalui prompt.
Sebuah prompt menyusun interaksi. Ini memberi tahu model bagaimana berpikir, bagaimana memformat outputnya, dan batasan apa yang harus diikuti. Ini berfungsi sebagai lapisan logika yang mengatur bagaimana input diinterpretasikan dan bagaimana alat dipanggil. Dalam agen yang kompleks, desain prompt bukanlah instruksi sekali saja. Ini dapat melibatkan rantai template terstruktur, bidang konteks dinamis, dan instruksi perencanaan.
Rekayasa prompt memungkinkan pengembang untuk mendefinisikan perilaku agen tanpa mengubah model itu sendiri. Dengan desain yang tepat, agen menjadi deterministik dalam langkah penalaran mereka. Output mereka tetap konsisten, penggunaan alat terbatasi, dan respons mencerminkan konteks yang diberikan serta tujuan yang dimaksud.
Visi Masa Depan untuk Prompt dengan OpenLedger
OpenLedger memperlakukan prompt sebagai aset yang dapat diprogram. Di masa depan, ini bisa mengarah pada standar kontrak pintar untuk prompt, memungkinkan mereka di-deploy, di-versioning, dan di-referensikan langsung di blockchain. Prompt akan menjadi blok bangunan kelas satu dalam pengembangan agen, dengan atribusi dan penggunaan ulang terintegrasi dalam desain mereka.
Registri prompt di OpenLedger akan memungkinkan pengembang untuk membuat dan menerbitkan template yang dapat digunakan kembali yang terkait dengan tugas, alat, atau model tertentu. Template ini dapat dihubungkan ke agen, diperbarui dari waktu ke waktu, dan dimonetisasi berdasarkan penggunaan.
Setiap prompt yang digunakan oleh agen dapat ditelusuri kembali ke penulisnya. Atribusi akan diberlakukan di tingkat infrastruktur, memungkinkan imbalan yang adil, koordinasi yang transparan, dan interoperabilitas tingkat perilaku di antara agen. Prompt tidak lagi menjadi string statis tetapi komponen dinamis dan dapat diverifikasi dari sistem cerdas.
Studi Kasus: Membangun Agen Perdagangan yang Dilatih oleh Komunitas di OpenLedger
Inilah cara agen perdagangan nyata dapat dibangun menggunakan OpenLedger. Ini dimulai dengan data, membangun model, menambahkan alat langsung, dan berubah menjadi aplikasi yang berfungsi.
Langkah 1: Pengumpulan Data Komunitas
Proses dimulai dengan Datanet. Datanet adalah platform kolaborasi data komunitas. Trader dari Discord, Twitter, dan komunitas lainnya berkontribusi strategi perdagangan, anotasi grafik, analisis token, dan keputusan perdagangan. Pemilik Datanet meninjau dan memverifikasi setiap pengiriman. Setelah disetujui, data ditambahkan ke Datanet dan menjadi bagian dari dataset instruksi yang terus berkembang. Setiap kontributor dicatat di blockchain.
Langkah 2: Latih Model Spesialis
Menggunakan data yang diverifikasi dari Datanet, model disempurnakan untuk memahami pola perdagangan, bagaimana trader berpikir, dan bagaimana keputusan diambil. Model ini dikerahkan menggunakan OpenLoRA. Ini menjaga model tetap ringan, lebih murah untuk dijalankan, dan mudah untuk diperbarui.
Langkah 3: Tambahkan Konteks Real-Time dengan MCP
Agen memerlukan data pasar langsung untuk membuat keputusan. Melalui Protokol Konteks Model (MCP), ia terhubung ke:
-> CoinMarketCap untuk harga token
-> Binance dan Coinbase untuk perdagangan real-time
-> Kaito untuk tren mindshare di Twitter
-> Uniswap atau PancakeSwap untuk likuiditas on-chain
Setiap kali alat digunakan, atribusi dicatat di blockchain.
Langkah 4: Gunakan RAG untuk Memori Pasar
Agen juga memerlukan konteks historis. Menggunakan Generasi Ditingkatkan Pengambilan (RAG), ia menarik informasi seperti:
-> Kertas putih token
-> Proposal DAO
-> Keputusan tata kelola
-> Jadwal emisi
-> Catatan eksploitasi masa lalu atau peristiwa besar
Ini memberikan agen pengetahuan latar belakang penuh tentang token yang dianalisisnya.
Langkah 5: Definisikan Aturan Agen sebagai Prompt
Prompt memberi tahu agen bagaimana menggabungkan semua data dan membuat keputusan. Agen memeriksa harga, likuiditas, sentimen, dan sejarah token.
-> Jika sentimen tinggi tetapi tata kelola lemah atau ada masalah di masa lalu, itu menandakan risiko tinggi
-> Jika volatilitas tinggi dan sentimen tidak jelas, ia menunggu.
-> Jika fundamental dan sentimen kuat, ia menyarankan kemungkinan entri.
Prompt yang digunakan di-versioning, dapat digunakan kembali, dan sepenuhnya diatribusi.
Langkah 6: Atribusikan Segalanya di Blockchain
Setiap dataset, alat, prompt, dan dokumen yang digunakan oleh agen dicatat di OpenLedger. Kontributor secara otomatis menerima kredit setiap kali pekerjaan mereka mendukung keputusan agen.
Hasil
Data komunitas menjadi agen perdagangan yang sepenuhnya berfungsi. Ia membaca pasar langsung, memahami sejarah token, menerapkan penalaran, dan membuat keputusan yang jelas. Segala yang dilakukannya adalah transparan, dapat dilacak, dan memberikan imbalan kepada setiap kontributor yang terlibat. Inilah cara agen dibangun di OpenLedger.
