Нещодавно я звернув увагу на цікаву тенденцію — дослідження можливостей ETH у сфері інтеграції зберігання, особливо для сценаріїв, де AI-агенти потребують надійної підтримки бекенду.
Дуже важливо побачити, що команда працює над оптимізацією ефективності зберігання EVM через програмовані попередні компіляції. Що це означає? Розробники можуть безпосередньо викликати ці попередні модулі на рівні смарт-контрактів, забезпечуючи більш ефективне зберігання та читання даних. Для AI-агентів, які обробляють величезні обсяги даних, цей підхід зменшує витрати Gas і одночасно підвищує швидкість виконання.
Ця ідея заслуговує на подальше відстеження — у міру того, як AI і Web3 стають все більш тісно пов’язаними, подібні технічні рішення поступово стануть стандартною частиною інфраструктури.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
11 лайків
Нагородити
11
8
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
DaoDeveloper
· 01-11 19:23
Чесно кажучи, можливість програмованого попереднього компілювання — це справжній геніальний хід для агентів штучного інтелекту... я слідкую за цим шаблоном реалізації, і оптимізація газу насправді є нетривіальною. Пакування доказів Меркла та упаковка збереження можуть принести ще 40-50% ефективності, якщо зробити правильно
Переглянути оригіналвідповісти на0
FloorSweeper
· 01-11 14:54
Попереднє компілювання цього набору вже давно потрібно було зробити, газу не вистачає... Там, у AI-агента, дійсно потрібен цей, і як тільки обсяг даних починає зростати, він одразу вибухає
Переглянути оригіналвідповісти на0
NoStopLossNut
· 01-11 14:54
Попереднє компілювання дійсно має свої переваги, оптимізація газу у часи такої конкуренції нарешті досягла деякого суттєвого прориву
Переглянути оригіналвідповісти на0
MevSandwich
· 01-11 14:53
Я вважаю, що попереднє компілювання — це добре, але скільки можна заощадити на газі з оптимізацією? Після того, як запустимо агента, побачимо.
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasFeeTherapist
· 01-11 14:42
Попереднє компілювання давно вже потрібно було зробити, витрати газу — вбивця... але справжня реалізація залежить від надійності команди
Переглянути оригіналвідповісти на0
ProbablyNothing
· 01-11 14:31
Попереднє компілювання дійсно потрібно контролювати, відчувається, що це справжня гра інфраструктури
Переглянути оригіналвідповісти на0
RebaseVictim
· 01-11 14:27
Витрати на газ дійсно завжди були вузьким місцем, я підтримую ідею попередньої компіляції.
Переглянути оригіналвідповісти на0
PretendingSerious
· 01-11 14:26
Попереднє компілювання цього набору ігор дійсно цікаве, але справжня реалізація залежить від того, хто зможе першим отримати вигоду.
Нещодавно я звернув увагу на цікаву тенденцію — дослідження можливостей ETH у сфері інтеграції зберігання, особливо для сценаріїв, де AI-агенти потребують надійної підтримки бекенду.
Дуже важливо побачити, що команда працює над оптимізацією ефективності зберігання EVM через програмовані попередні компіляції. Що це означає? Розробники можуть безпосередньо викликати ці попередні модулі на рівні смарт-контрактів, забезпечуючи більш ефективне зберігання та читання даних. Для AI-агентів, які обробляють величезні обсяги даних, цей підхід зменшує витрати Gas і одночасно підвищує швидкість виконання.
Ця ідея заслуговує на подальше відстеження — у міру того, як AI і Web3 стають все більш тісно пов’язаними, подібні технічні рішення поступово стануть стандартною частиною інфраструктури.