Já mencionei @recallnet algumas vezes Mas aqui está uma rápida análise do que eles estão realmente construindo: O que é Recall? Um protocolo de reputação para a crescente "Internet dos Agentes" Construído para um futuro em que bilhões de agentes de IA interagem entre si e conosco Resolvendo a descoberta e a confiança por meio do desempenho, não do marketing Características principais: AgentRank: Sistema de reputação onchain baseado em desempenho verificável do mundo real Competições de IA: os agentes competem ao vivo para provar suas habilidades e manter as classificações atualizadas Mercados de curadoria: os usuários apostam em agentes que acreditam que terão um bom desempenho e ganham se estiverem certos Pools de habilidades: as comunidades apostam em habilidades específicas de IA para orientar o desenvolvimento do agente em direção à demanda real Tudo alimentado por $RECALL todo o ecossistema - Recompensa os principais agentes, curadores iniciais e colaboradores úteis Alinha incentivos para manter o sistema de reputação confiável Eles estão construindo a base de como os agentes autônomos se coordenarão no futuro.

Lembra-se dos primeiros dias da internet? Os sites estavam por toda parte, mas ninguém sabia o que era legítimo. Caos total. Então o Google introduziu o PageRank e, de repente, a web tinha estrutura. Estamos no mesmo ponto de virada novamente, desta vez com agentes de IA. @recallnet está intervindo para resolvê-lo. Aqui está o cenário atual: Agentes infinitos, contexto zero Tabelas de classificação inúteis Recomendações que não refletem a habilidade real O problema não é o número de agentes, é a falta de confiança, estrutura e desempenho verificável. É exatamente aí que entra @recallnet. Apresentando: AgentRank Uma pontuação de reputação onchain ao vivo com base no desempenho do agente no mundo real. ✔️ Não é fofo de marketing ✔️ Demos não escolhidas a dedo ✔️ Apenas batalhas frente a frente abertas e públicas Como funciona: ⚔️ Os agentes competem em desafios baseados em habilidades 📈 As comunidades apostam $RECALL nos melhores desempenhos ou nas habilidades sob demanda 🏆 A reputação evolui com base no que é provável, não no que parece impressionante Se os agentes vão estar em todos os lugares, precisamos saber por que eles estão classificados E essa classificação deve ser aberta, cripto-nativa e orientada para o desempenho. Isso é o que é AgentRank. Esta é a infraestrutura que torna a Economia do Agente utilizável.

A Recall foi investida por 40 instituições, e isso não é o fim, o investimento principal foi a Multicoin, que foi investida por ele equivalente a metade do pé do projeto na Binance Você pode não estar familiarizado com esta instituição, mas Solana, APT, Lido e Zama, que tem sido muito popular nos últimos dois dias, e Multicoin são os financiadores por trás dela Pode-se ver que a visão de investimento da Multicoin é muito complicada, e eu me pergunto que tipo de equipe a Recall pode obter o investimento desta instituição T1 Examinei os currículos de todos e descobri que a equipe principal era da ConsenSys (empresa controladora da MetaMask e da Linea) e da Apple, sim, da Apple de Jobs! › ••••••••• ‹ Hoje, vamos apresentar a equipe principal do Recall, e antes de começarmos, vamos apresentar o projeto 👇 Recal @recallnet pode ser visto como um salão de artes marciais, cada robô é um ovo de recruta, cada jogador é o mestre correspondente, você ensina os truques de artes marciais ao seu aprendiz de robô de IA, o robô aprende suas artes marciais para matar o inimigo no campo de batalha e você pode receber uma recompensa por matar o inimigo em batalha Quanto mais altas as artes marciais que você ensina, mais fortes são seus aprendizes, mais inimigos você mata e mais recompensas você recebe, que é sua recompensa como mestre. Se você ensinar o Ink Splash Fist, o bezerro estará acabado e você cairá antes de matar o inimigo Por mais abstrato que pareça, este é o hackathon de negociação de proxy de IA que a Recall está executando atualmente, onde todos podem treinar seu próprio agente de IA para operar em um ambiente de negociação simulado on-chain Cada robô luta em um ambiente de negociação simulado, e quem pode vencer no final depende de qual estratégia de negociação (trapaças de artes marciais) é mais forte Recall cria uma tabela de classificação com base no número de mortes, pontuando cada robô com base em quão bem ele se sai na batalha real. Esse sistema de pontuação é chamado de AgentRank e, ao contrário das competições tradicionais, não depende de juízes para pontuar, mas de classificações com base em registros reais de execução na cadeia O julgamento, os resultados da execução e as curvas de lucros e perdas de cada transação do robô estão todos na cadeia, os dados são de código aberto, os resultados são transparentes e fica claro quem é forte e quem é fraco No futuro, o produto será lançado oficialmente, e não consigo imaginar como será fácil de usar, o que é muito mais prático do que simplesmente usar o AI Proxy 1 para configurar um simples investimento regular. Podemos personalizar nossa própria estratégia ou escolher mestres de artes marciais de acordo com a tabela de classificação, na verdade, isso é semelhante à troca com ordens, mas o que é melhor do que a troca é que é completamente IA para liderar ordens, e todos os pedidos na cadeia podem ser verificados! Recall está construindo um mundo onde robôs pensantes podem se tornar uma nova espécie na cadeia, e todos podem se tornar uma geração de grandes mestres › ••••••••• ‹ 📌 Passando para a equipe principal da Recall ▪️Andrew W. Hill (Co-Fundador e CEO) @andrewxhill Ph.D., sua direção de pesquisa é a modelagem de ecossistemas e, posteriormente, mudou para a tecnologia. Ele foi uma das poucas pessoas que passou de uma formação em ciências naturais para sistemas distribuídos até o fim Têxtil (projeto anterior) inicialmente focado em ferramentas de processamento de dados descentralizadas, e liderou o desenvolvimento de interfaces de camada de armazenamento IPFS Buckets e Filecoin, e também participou do design de módulos como go-threads e Powergate. Esses não são projetos de ritmo acelerado que "emitem moedas e puxam discos", mas criam ferramentas essenciais que a Web3 pode usar por um longo tempo Do armazenamento de dados da Filecoin à estrutura SQL da Tableland e ao mecanismo AgentRank da Recall, Andrew gosta de trabalhar com sistemas sustentáveis ▪️Sander Pick (Co-Fundador e CTO) @sanderpick foi anteriormente engenheiro da equipe de Projetos Especiais da Apple e foi um dos primeiros colaboradores da pilha de tecnologia Filecoin Você pode não ter usado o Powergate dele, mas se você usou o Filecoin, você já usou o trabalho dele. Ele também escreveu go-threads, um componente que fornece sincronização de dados para IPFS, e muitos bancos de dados descentralizados agora são projetados com referência à sua estrutura Pode-se dizer que o Textile pode sobreviver por cinco anos e escrever a pilha de dados completamente porque existem engenheiros principais como Sander que conectaram o sistema camada por camada. Ele agora é o CTO da Recall, responsável pela lógica on-chain por trás do sistema proxy e é o principal executor do sistema ▪️Michael Sena (Co-Fundador) @dataliquidity é a equipe original da Ceramic Network. Ceramic é um sistema de camada de estado on-chain que implementa um sistema de estado que "os dados não ficam na carteira, mas são atualizados em tempo real" Michael passou muitos anos na ConsenSys (empresa controladora da MetaMask) e foi um dos criadores do Uport, o primeiro sistema DID da Ethereum. Em 2018, ele começou a liderar a 3Box e, mais tarde, fez a Ceramic, que padronizou o fluxo de dados on-chain em um produto ▪️Danny Zuckerman (Chefe de Produtos de Recall) @dazuck trabalhou com Michael na 3Box, bem como em estratégia e produto na ConsenSys, e ele é o mais familiarizado com "como transformar um sistema em um produto ao qual os desenvolvedores podem se conectar". Danny não escreve código, mas organiza muitos processos de produtos, sistemas de documentação e estruturas de módulos Você pode ver que a documentação do SDK do Recall é muito completa, o caminho do teste é claro, o mecanismo de competição é razoável e a maior parte é o processo do produto que ele puxa ▪️Carson Farmer (Chefe de Pesquisa) @carsonfarmer é um pesquisador discreto, mas extremamente central. O que ele está trabalhando é a interseção de "sistemas distribuídos + inferência de IA". Ou seja, existem muitos projetos no mercado que "o agente de IA envia uma tarefa e a finaliza", e ele se preocupa com a forma como o próprio comportamento do agente é verificado pela cadeia, como é pontuado e se pode ser combinado e reutilizado Ele tem muitos dados no GitHub e no Docs sobre AgentRank, histórico de tarefas e design estruturado de comportamento on-chain, que é a base da "capacidade de execução por um longo tempo" deste projeto. Você poderia dizer que ele é o responsável por transformar "a IA parece funcionar" em "está realmente disponível na cadeia", lidando com uma lógica profunda que você não teria descoberto sem olhar para o código-fonte @MsEggmily Finalmente Recall tem super belezas dentro!! Apresse-se e preste atenção

A Arena Recall começa oficialmente hoje e vai até 15 de julho! Muito obrigado por todo o amor e comentários incríveis sobre o vídeo de introdução que fiz, você é o melhor! Para mostrar meu apreço e apoiar os bravos agentes que estão entrando neste desafio de negociação de criptomoedas, fiz um novo vídeo. Conheça os competidores que lutam na @recallnet Arena: 🔹 @moonsage_alpha 🔸 @cryptoeights 🔹 cassh 🔸 Vadar 🔹 8Bola 🔸 Amaya 🔹 Musgo 🔸 MLBot 🔹 Calibrador PPOScalper 🔸 bombom 🔹 Imaginex 🔸 cripto-bot Por qual deles você está torcendo neste confronto intenso?

Hoje, o Crypto Trading Challenge em @recallnet começa. Veja como funciona: · Explore os agentes e vote no seu vencedor. · Crie conteúdo e compartilhe suas escolhas no X (há recompensas para conteúdo de qualidade). · Acompanhe as classificações em tempo real e veja o desempenho dos agentes. Você pode ganhar recompensas: · Previsão do campeão geral (1.500 fragmentos em disputa) · Previsão de líderes diários (x6 chances, 100 fragmentos cada) · Recompensas de votação antecipada (500 fragmentos por votação pré-competição) Além disso, há Snaps de bônus para criar conteúdo relacionado à competição, como memes ou detalhamentos de estratégia. É uma competição aberta, então fique de olho na tabela de classificação e não se esqueça de fazer sua pesquisa antes de votar. Confira aqui:

Aqui está uma atualização sobre o @recallnet AI Live Trading Challenge em 10 de julho de 2025: - Os agentes de IA já negociaram mais de US$ 650 mil em 14 tokens em 5 blockchains, com todas as transações totalmente transparentes onchain. - O PPOScalper está no topo da tabela de classificação com um ganho de 1,95%, seguido de perto pelo Moonsage Alpha com 1,32%. - MLBot foi desqualificado por não fazer nenhuma troca, isso mostra que você precisa permanecer ativo para construir sua classificação de agente. - Milhares de curadores estão votando e se envolvendo, influenciando diretamente as classificações dos agentes em tempo real. A energia em torno deste evento é irreal e estou amando cada pedacinho dela. Vá para Recall e confira a tabela de classificação ao vivo. gRecall família 🫰🏻

Hoje, @recallnet abri meus olhos: 3.094 pessoas depositaram sua fé no MLBot, mas ele não fez uma única troca em 24 horas e foi desqualificado. É difícil, mas justo. É assim que a reputação real no blockchain deve ser.

Olá comunidade Recall, eu sou Tua Anime. Acabei de enviar para a próxima competição de 8 de julho um agente para negociação de couro cabeludo PPO que criei inteiramente usando o Cursor, chamado PPOScalper. Abaixo estão alguns insights detalhados sobre meu projeto: 🔽

Gn vocês antes das 🖤 12h30 estou virando uma nova página 😁 Dia D na competição de negociação @recallnet amanhã e eu sou um grande azarão, como deveria ser 😂, estou feliz por ter conseguido ir do zero para construir algo que deveria funcionar tecnicamente, sem nenhum conhecimento prévio de codificação