MuleRun разрабатывает ончейн AI-агента с высококачественными данными и низкой стоимостью инференса для повышения эффективности торговли

21 апреля технический директор MuleRun, первого в мире персонального AI-проекта с возможностью саморазвития, Шу Цзюнь поделился на офлайн-мероприятии, посвящённом теме «Декодирование Web 4.0: Когда AI-агенты получают права доступа на блокчейне», что традиционные методы получения данных, основанные на поисковых системах или бесплатных API, недостаточны для задач с высокой точностью, особенно в сценариях финансовой торговли. Бесплатные интерфейсы рыночных данных часто страдают от задержек и пропусков информации, что делает их непригодными для высокочастотного или специализированного принятия решений. Для решения этих проблем MuleRun интегрирует высококачественные источники данных и специализированные инструментальные интерфейсы, снижая порог для пользователей, чтобы они могли получать доступ к системе данных без необходимости самостоятельного поиска или настройки API, и использовать систему, включающую данные с блокчейна, данные по американским акциям и многомерные аналитические возможности. Платформа также внедряет различные «Навыки», включая оценку торговых стратегий, многоролевые симулированные дебаты и функции количественного бэктестинга. Бэктестинг выполняется на внешних серверах, что решает проблемы нехватки вычислительных ресурсов на локальных и облачных средах, улучшая фактический пользовательский опыт для пользователей количественного анализа. Кроме того, MuleRun расширяет разнообразие источников данных, например, интеграцию данных товаров трансграничной электронной коммерции, чтобы улучшить возможности Агентов в получении информации в различных бизнес-сценариях. В плане «интеллектуального принятия решений» Шу Цзюнь подчеркнул, что ядро Агентов заключается в их способности справляться со сложными задачами, такими как многопериодный анализ данных, расчёт индикаторов и реализация стратегий. Контроль издержек также становится ключевым параметром. В настоящее время AI-системы в целом сталкиваются с проблемой высокой траты токенов, что напрямую влияет на стоимость для пользователя. В ответ MuleRun системно оптимизировал расход токенов на инженерном уровне, значительно снизив затраты при сохранении качества выполнения задач, что увеличило эффективность исполнения задач при том же бюджете. Шу Цзюнь отметил, что качество данных и эффективность моделей будут напрямую определять эффективность AI-агента в задачах, и в будущем платформа продолжит искать баланс между доступом к качественным данным и недорогими интеллектуальными вычислениями для поддержки более сложных сценариев блокчейн-приложений.