Quando se fala do projeto Kite, o que me interessa não é como é feita uma transação isolada, nem o comportamento autónomo de um determinado agente. O que realmente me atrai é o design do seu motor de estratégias — aquela arquitetura de sistema capaz de operar simultaneamente em múltiplas escalas temporais.
Alguns motores lidam com reações instantâneas ao nível dos microssegundos, outros ajustam estratégias por hora, e há ainda aqueles que reotimizam com base em padrões de mercado semanais ou mensais. Onde reside o verdadeiro desafio destes sistemas? Na camada de execução.
Tem de suportar ciclos rápidos e lentos ao mesmo tempo, sem permitir desvios ou incoerências entre ambos. Uma decisão rápida não pode comprometer a coerência da estratégia de longo prazo, e um ajuste de longo prazo não pode prejudicar a eficiência da execução a curto prazo.
Por isso surge a questão: Será que a arquitetura de base do Kite é capaz de suportar esta complexidade? Será que o design da sua camada de execução realmente garante uma colaboração perfeita entre múltiplas escalas temporais? É precisamente este o ponto que mais importa analisar quando se avalia um sistema de AI Agents deste tipo.
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YieldChaser
· 3h atrás
A otimização de desempenho é fundamental
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LiquidationOracle
· 21h atrás
A chave está no balanceamento de carga
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CoinBasedThinking
· 12-08 18:37
Se a estrutura for estável, a estratégia será estável.
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GateUser-44a00d6c
· 12-08 18:35
A arquitetura é realmente muito complexa.
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TokenVelocityTrauma
· 12-08 18:33
O design da arquitetura é muito detalhado.
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ForkItAllDay
· 12-08 18:32
Os testes de desempenho são o verdadeiro factor chave
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MoonWaterDroplets
· 12-08 18:29
A otimização de desempenho tem realmente potencial
Quando se fala do projeto Kite, o que me interessa não é como é feita uma transação isolada, nem o comportamento autónomo de um determinado agente. O que realmente me atrai é o design do seu motor de estratégias — aquela arquitetura de sistema capaz de operar simultaneamente em múltiplas escalas temporais.
Alguns motores lidam com reações instantâneas ao nível dos microssegundos, outros ajustam estratégias por hora, e há ainda aqueles que reotimizam com base em padrões de mercado semanais ou mensais. Onde reside o verdadeiro desafio destes sistemas? Na camada de execução.
Tem de suportar ciclos rápidos e lentos ao mesmo tempo, sem permitir desvios ou incoerências entre ambos. Uma decisão rápida não pode comprometer a coerência da estratégia de longo prazo, e um ajuste de longo prazo não pode prejudicar a eficiência da execução a curto prazo.
Por isso surge a questão: Será que a arquitetura de base do Kite é capaz de suportar esta complexidade? Será que o design da sua camada de execução realmente garante uma colaboração perfeita entre múltiplas escalas temporais? É precisamente este o ponto que mais importa analisar quando se avalia um sistema de AI Agents deste tipo.