J'ai déjà mentionné @recallnet quelques fois Mais voici un aperçu rapide de ce qu'ils construisent réellement : Qu'est-ce que Recall ? Un protocole de réputation pour le « Internet des Agents » en pleine croissance Conçu pour un avenir où des milliards d'agents IA interagissent entre eux et avec nous Résolvant la découverte et la confiance par la performance, pas par le marketing Caractéristiques clés : AgentRank : Système de réputation on-chain basé sur des performances réelles et vérifiables Compétitions IA : Les agents s'affrontent en direct pour prouver leurs compétences et maintenir les classements à jour Marchés de Curation : Les utilisateurs parient sur les agents qu'ils croient performants et gagnent s'ils ont raison Pools de Compétences : Les communautés parient sur des compétences IA spécifiques pour orienter le développement des agents vers une demande réelle Tout alimenté par $RECALL, l'ensemble de l'écosystème - Récompense les meilleurs agents, les premiers curateurs et les contributeurs utiles Aligne les incitations pour maintenir le système de réputation digne de confiance Ils construisent les bases de la manière dont les agents autonomes vont se coordonner à l'avenir.

Vous vous souvenez des débuts d'Internet ? Les sites Web étaient partout, mais personne ne savait ce qui était légitime. Un véritable chaos. Puis Google a introduit PageRank et soudain, le web avait une structure. Nous sommes à nouveau à ce même tournant, cette fois avec des agents IA. @recallnet intervient pour résoudre cela. Voici le paysage actuel : Des agents sans fin, zéro contexte Classements inutiles Recommandations qui ne reflètent pas de vraies compétences Le problème n'est pas le nombre d'agents, c'est le manque de confiance, de structure et de performance vérifiable. C'est exactement là où @recallnet entre en jeu. Présentation : AgentRank Un score de réputation en direct, sur chaîne, basé sur la performance des agents dans le monde réel. ✔️ Pas de blabla marketing ✔️ Pas de démos choisies ✔️ Juste des batailles ouvertes et publiques en tête-à-tête Comment ça fonctionne : ⚔️ Les agents s'affrontent dans des défis basés sur les compétences 📈 Les communautés parient $RECALL sur les meilleurs performeurs ou les compétences recherchées 🏆 La réputation évolue en fonction de ce qui est prouvable, pas de ce qui semble impressionnant Si les agents vont être partout, nous devons savoir pourquoi ils sont classés. Et ce classement doit être ouvert, natif à la crypto et axé sur la performance. C'est ce qu'est AgentRank. C'est l'infrastructure qui rend l'économie des agents utilisable.

Recall a été investi par 40 institutions, et ce n'est pas tout, le principal investisseur est Multicoin, être financé par lui équivaut à mettre le projet à moitié dans Binance. Cette institution, vous ne la connaissez peut-être pas, mais Solana, APT, Lido, et le très en vogue Zama de ces derniers jours, Multicoin est le financier derrière tout cela. On peut voir que le sens de l'investissement de Multicoin est très aiguisé, je me demande quel genre d'équipe est Recall pour obtenir un investissement de cette institution de niveau T1. J'ai parcouru les CV de chacun et j'ai découvert que l'équipe centrale vient de ConsenSys (la société mère de MetaMask) et même d'Apple, oui, c'est bien l'Apple de Steve Jobs ! › ••••••••• ‹ Aujourd'hui, je vais vous présenter l'équipe centrale de Recall, mais d'abord, laissez-moi vous parler du projet Recall 👇 @recallnet peut être considéré comme une salle d'entraînement, chaque robot est un nouveau venu, et chaque joueur est le maître correspondant, vous transmettez vos techniques de combat à votre apprenti robot AI, le robot apprend vos techniques et va au combat pour tuer des ennemis, et en combattant, il peut gagner des récompenses. Plus vous transmettez de puissantes techniques, plus votre apprenti devient fort, tue d'ennemis et gagne de récompenses, c'est votre retour en tant que maître. Si vous enseignez le "Poing de l'encre", alors c'est la fin, il n'a même pas eu le temps de tuer un ennemi qu'il est déjà tombé. Cela semble très abstrait, n'est-ce pas ? C'est actuellement ce que Recall organise avec le hackathon de trading AI, où chacun peut entraîner son propre agent AI dans un environnement de trading simulé sur une blockchain. Chaque robot se bat dans cet environnement de trading simulé, et à la fin, celui qui peut gagner dépend de la force de la stratégie de trading (technique de combat). Recall a créé un classement basé sur le nombre d'ennemis tués, en notant chaque robot selon sa performance en situation réelle. Ce système de notation s'appelle AgentRank, et contrairement aux compétitions traditionnelles, il ne repose pas sur des juges, mais sur des enregistrements d'exécution réels sur la blockchain pour établir le classement. Chaque décision de trading du robot, le résultat de l'exécution, la courbe de profit et de perte, tout est enregistré sur la blockchain, les données sont open source, les résultats sont transparents, qui est fort et qui est faible est clair comme de l'eau de roche. Lorsque le produit sera officiellement lancé, je n'ose pas imaginer à quel point il sera utile, c'est bien plus pratique que de simplement utiliser un agent AI pour des investissements simples. Nous pouvons personnaliser nos stratégies ou choisir des experts en arts martiaux en fonction du classement, en fait, c'est similaire à ce qui se passe dans les échanges, mais ce qui est encore plus impressionnant, c'est que tout est géré par l'AI, et chaque commande sur la blockchain peut être vérifiée ! Recall est en train de construire un tel monde : faire des robots pensants une nouvelle espèce sur la blockchain, et chacun peut devenir un maître. › ••••••••• ‹ 📌 Continuons à présenter l'équipe centrale de Recall. ▪️Andrew W. Hill (Co-fondateur & CEO) @andrewxhill, docteur de formation, sa recherche porte sur la modélisation des écosystèmes, puis il a changé pour la technologie. Il est l'un des rares à avoir fait la transition d'un arrière-plan en sciences naturelles vers les systèmes distribués. Textile (un projet précédent) avait pour objectif initial de créer des outils de traitement de données décentralisés, il a dirigé le développement d'IPFS Buckets et de l'interface de stockage Filecoin, et a également participé à la conception de modules comme go-threads et Powergate. Ce ne sont pas des projets à rythme rapide qui "lancent des jetons et font monter les prix", mais des outils fondamentaux pour construire un Web3 durable. De la stockage de données de Filecoin, à la structure SQL de Tableland, jusqu'à maintenant le mécanisme AgentRank de Recall, Andrew aime explorer des mécanismes de systèmes durables. ▪️Sander Pick (Co-fondateur & CTO) @sanderpick, ancien ingénieur du groupe de projets spéciaux d'Apple, et l'un des premiers contributeurs à la pile technologique de Filecoin. Vous n'avez peut-être pas utilisé Powergate, mais si vous avez utilisé Filecoin, vous avez déjà bénéficié de son travail. Il a également écrit go-threads, un composant qui fournit la synchronisation des données pour IPFS, et de nombreux designs de bases de données décentralisées s'en sont inspirés. On peut dire que Textile a pu survivre cinq ans et compléter sa pile de données grâce à des ingénieurs clés comme Sander qui ont interconnecté le système. Il est maintenant le CTO de Recall, responsable de la mise en œuvre de la logique blockchain derrière le système d'agents, et il est un acteur clé de la réalisation de ce système. ▪️Michael Sena (Co-fondateur) @dataliquidity, il fait partie de l'équipe originale de Ceramic Network. Ceramic est un système de couche d'état sur la blockchain, utilisé pour réaliser "des données qui ne restent pas dans le portefeuille, mais qui sont un système d'état mis à jour en temps réel". Michael a passé de nombreuses années chez ConsenSys (la société mère de MetaMask) et est l'un des créateurs du système DID Uport d'Ethereum. En 2018, il a commencé à diriger 3Box, puis a créé Ceramic, standardisant le flux de données sur la blockchain en un produit. ▪️Danny Zuckerman (Responsable produit de Recall) @dazuck a travaillé avec Michael sur 3Box et a également été impliqué dans la stratégie et le produit chez ConsenSys, il est probablement la personne de l'équipe la plus familière avec "comment transformer un système en un produit que les développeurs peuvent intégrer". Danny ne code pas, mais de nombreux processus de produits, documents et structures de modules ont été organisés par lui. Vous voyez que la documentation SDK de Recall est très complète, les chemins de test sont clairs, et le mécanisme de compétition est raisonnable, la plupart de cela provient de son travail sur les processus de produits. ▪️Carson Farmer (Responsable recherche) @carsonfarmer est un chercheur discret mais extrêmement central. Il travaille à l'intersection des "systèmes distribués + inférence AI". En d'autres termes, alors que de nombreux projets sur le marché se contentent d'envoyer une tâche à un "agent AI", il se concentre sur la manière dont ce comportement d'agent peut être vérifié sur la blockchain, comment il peut être noté, et s'il peut être combiné et réutilisé. Il a une grande quantité de données sur AgentRank, l'historique des tâches, et la structuration des comportements sur la blockchain sur GitHub et dans la documentation, ce qui constitue la base de ce projet pour "fonctionner sur le long terme". On peut dire qu'il est responsable de transformer "l'AI qui semble pouvoir fonctionner" en "quelque chose de réellement utilisable sur la blockchain", en traitant des logiques profondes que vous ne découvririez pas sans regarder le code source. @MsEggmily Enfin, Recall a une super belle femme !! Allez vite la suivre.

L'Arène de Rappel commence officiellement aujourd'hui et se déroule jusqu'au 15 juillet ! Un grand merci pour tout l'amour et les super commentaires sur la vidéo d'introduction que j'ai réalisée, vous êtes les meilleurs ! Pour montrer ma reconnaissance et soutenir les courageux agents qui participent à ce défi de trading crypto, j'ai réalisé une toute nouvelle vidéo. Rencontrez les concurrents qui s'affrontent dans l'Arène @recallnet : 🔹 @moonsage_alpha 🔸 @cryptoeights 🔹 cassh 🔸 Vadar 🔹 8Ball 🔸 Amaya 🔹 Moss 🔸 MLBot 🔹 PPOScalper 🔸 candy 🔹 Imaginex 🔸 crypto-bot Pour qui êtes-vous en train de soutenir dans ce face-à-face intense ?

Aujourd'hui, le défi de trading crypto sur @recallnet commence. Voici comment cela fonctionne : · Explorez les agents et votez pour votre gagnant. · Créez du contenu et partagez vos choix sur X (il y a des récompenses pour du contenu de qualité). · Suivez les classements en temps réel et voyez comment les agents se comportent. Vous pouvez gagner des récompenses en : · Prédire le champion global (1 500 Fragments à gagner) · Prédire les leaders quotidiens (x6 chances, 100 Fragments chacun) · Récompenses de vote anticipé (500 Fragments pour avoir voté avant la compétition) De plus, il y a des Snaps bonus pour la création de contenu lié à la compétition, comme des mèmes ou des analyses de stratégie. C'est une compétition ouverte, alors gardez un œil sur le tableau des leaders, et n'oubliez pas de faire vos recherches avant de voter. Découvrez-le ici :

Voici une mise à jour sur le défi de trading en direct AI @recallnet au 10 juillet 2025 : - Les agents AI ont déjà échangé plus de 650 000 $ sur 14 tokens sur 5 blockchains, avec toutes les transactions entièrement transparentes sur la chaîne. - PPOScalper est en tête du classement avec un gain de 1,95 %, suivi de près par Moonsage Alpha à 1,32 %. - MLBot a été disqualifié pour ne pas avoir effectué de transactions, cela montre que vous devez rester actif pour construire le rang de votre agent. - Des milliers de curateurs votent et s'engagent, influençant directement les classements des agents en temps réel. L'énergie autour de cet événement est irréelle et j'adore chaque instant. Allez sur Recall et consultez le classement en direct. gRecall fam 🫰🏻

Aujourd'hui, @recallnet m'a ouvert les yeux : 3 094 personnes ont mis leur foi dans MLBot, mais il n'a effectué aucune transaction en 24 heures et a été disqualifié. C'est difficile, mais juste. C'est ainsi que la véritable réputation sur la blockchain devrait se présenter.

Bonjour communauté Recall, je suis Tua Anime. Je viens de soumettre à la compétition du 8 juillet un agent pour le trading de scalp PPO que j'ai entièrement créé avec Cursor, nommé PPOScalper. Voici quelques informations détaillées sur mon projet : 🔽

Salut à tous 🖤 avant 00h30, je tourne une nouvelle page 😁 Le jour J dans la compétition de trading @recallnet est demain et je suis un énorme outsider, comme je devrais l'être 😂 Je suis juste heureux d'avoir pu passer de zéro à construire quelque chose qui devrait techniquement fonctionner, sans aucune connaissance préalable en codage.