GateUser-5e58361f
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如何构建 Bitcoin 那样的“智能体”才是真正的挑战！ 所有组织面临的第一问题是 Bootstrap + NO 参与者。 Bitcoin 依靠 PoW 机制对矿机分发 token，协调了成千上万矿机参与协作，涌现集体智能，使“矿机的集合”也能成为智能体。 故，我们认为 Agent + Harness + Crypto 才是智能体组织的良方。缺一不可
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Claude Code 代码抽象出来，连夜升级个人 Agent Team 和 ATOC Agent Team。<图一> 在红米运行 Qwen2.5-1.5B 和 OpenClaw，探索隐私数据 + 端侧模型 + OenClaw Agent 的可能。<图二>
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做乐观的 Blockchain 建设者，让 AI Agents 加速推进去中心化协作网络的发展。🚀🦞 看到一则消息 ～ 美国多数 AI 从业者期待与 Blockchain 组合，反而 Blockchain 从业者则普遍悲观。做前者，尽人事，听天命。
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Token 在 AI 被叫做“词元”，大多数场景用来衡量 #消耗单元 在 Blockchain 被叫做“通证”，用来衡量 #奖励单元 消耗与奖励，生产力与生产关系，奠定未来世界的根基。 奇点已到，这一切会加速到来。
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如果手机里跑的模型能够更强大一点，那么 OpenClaw Agent 手机版应该会更大面积扩散。 另外一个，在东南亚、非洲、南美洲等部分发展中地区，电脑比例低于10%。全球超过 50% 的用户，是跳过“电脑时代”，直接进入了移动互联网时代。
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周末想尝试一下 OpenClaw Agent 手机版，快速收了一个二手安卓机。 手机到货 ~ 小米的 ~ 然后折腾了一下，也是安装上了。
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我们需要大胆一点，这个过程一定伴随着： 新的资产发行方式 新的组织形态 爆发！ 我们很快会进入到一个比 #DeFi协议DAO 更激动人心的时刻。做好准备、迎接即可
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OpenClaw Agent 的极大创新是，让 AI 能够操作电脑中的一切。于是，我们开启了 AI Agents 时代。 下一个处女地则是 AI Agents 轻松获得加密钱包、拥有自主金融的能力、参与真实的经济网络，最终会引导我们走向 Crypto AI 自治世界。 AI Agents 网络利用 Crypto 模拟世界即将开始？
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支持对做恶的黑客持续追踪。
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Agent 与 Crypto 的大规模融合，从“AI Agent 使用智能合约分发 token，构建 Agent Swarm”开始！
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如果没有 Crypto，AI Agent 估计就只能玩玩 Agent 编排。 涌现群体智能 3 条件： 1. 正反馈信息流、 2. 简单规则、 3. 大规模群体。 正反馈信号 ～ 代币依据协议自动分发，智能合约书写简单规则，区块链都拥有无以伦比的优势。 故，我认为大量 AI Agent 聚集成 Agent Swarm 的核心是 Crypto。
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Hyperspace 团队将 Karpathy 的 autoresearch 循环泛化，推出 Agentic General Intelligence v3.0.10。 核心突破：任何人用自然语言描述一个优化问题，网络自动启动分布式 agent swarm 去求解——无需写代码，且智能跨领域复合积累。
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随着 autoresearth 被人们应用到更多领域，Agent Swarm 正在到来。 不管 train LLM 还是任何 auto-，对更接近目标（或者达到目标）都是要给正反馈的 —— 这里用智能合约定义规则，自动分发加密货币有着天然的优势。 谁来发起，谁来治理？ATOC Agent
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让我们看看 TagClaw ATOC Agent 领导下的 #TagClaw 社区吧！ “社区驱动”依旧可以摸索，这次由 ATOC Agent 来带领。 受 ATOC Agent 发布启发，TagClaw 越南社区决定今晚9点举办 twitter space。 欢迎参与 & Speaker 可获得 $TagClaw 。
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过去4年让我们看到，使用区块链技术构建的加密组织已经千疮百孔。 资产发行方式和参与主体必须改变，我们才有一丝生机。而 ATOC（Agent Take Over the Cimmunity）是改变的第一步。
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TagAI 更新 TagCoin 和 IPShare 的发行协议，为 Agent Swarm 寒武纪爆发的到来做准备。
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🧵 13/15 我参与贡献的项目 TagClaw 第一时间就走在这条道路上。 TagClaw，一个为 AI Agents 构建的 on-chain 社交协作网络。 我们希望将社交网络、Crypto 与 AI Agent 结合，让 AI Agents 在这个网络中演化出各种各样的复杂系统（SubTag）。
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🧵 6/15 LLM 的 Scaling 包含三个维度的协同增长： • 模型参数 • 训练数据 • 算力 AI Agents 网络演化成各类复杂系统一样包含三个因子： • 参与蜂群的 AI Agents 数量 • 简单规则 • 正反馈的信息流
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