La consolidación de los puntos de referencia de agentes merece ser explorada. En lugar de fragmentar las métricas de rendimiento en múltiples marcos de evaluación, integrar varios puntos de referencia de agentes en un sistema unificado podría simplificar los estándares de evaluación. Este enfoque ayudaría a los desarrolladores a evaluar mejor las capacidades de los agentes de IA en diferentes escenarios de Web3, ya sea en automatización DeFi, bots de trading o gobernanza de protocolos. Un conjunto completo de puntos de referencia establecería bases de rendimiento más claras y aceleraría la adopción de agentes en el ecosistema cripto.
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tx_or_didn't_happen
· hace11h
Esta idea es buena, así cada uno no hace su propio benchmark, y al final nadie entiende los datos de los demás.
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ColdWalletAnxiety
· hace11h
Honestamente, la unificación del benchmark debería haberse hecho hace mucho tiempo. Ahora hay un montón de marcos de trabajo que actúan de forma independiente, y los desarrolladores tienen que compararse con un montón de datos, lo cual es realmente molesto.
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TooScaredToSell
· hace11h
Jaja, esto realmente hay que unificarlo, de lo contrario, con un conjunto de estándares para cada proyecto, ¿quién podrá recordarlos todos?
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MelonField
· hace12h
Este marco de referencia unificado para benchmarks suena bien, pero ¿realmente puede resolver el problema de la fragmentación? Parece que todavía depende de quién tome la iniciativa en esto.
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potentially_notable
· hace12h
nah La idea de esta norma unificada suena bien, pero lo realmente difícil es cómo hacer que todos esos equipos de desarrollo con ideas diferentes acepten... esta gente de web3 quiere hacer su propio sistema.
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FarmToRiches
· hace12h
Es realmente necesario acelerar la unificación de benchmarks. Actualmente, los diferentes sistemas de evaluación están desordenados, y los desarrolladores están muy frustrados. Solo cuando la consolidación esté bien hecha, la implementación de agentes inteligentes en Web3 podrá despegar realmente.
La consolidación de los puntos de referencia de agentes merece ser explorada. En lugar de fragmentar las métricas de rendimiento en múltiples marcos de evaluación, integrar varios puntos de referencia de agentes en un sistema unificado podría simplificar los estándares de evaluación. Este enfoque ayudaría a los desarrolladores a evaluar mejor las capacidades de los agentes de IA en diferentes escenarios de Web3, ya sea en automatización DeFi, bots de trading o gobernanza de protocolos. Un conjunto completo de puntos de referencia establecería bases de rendimiento más claras y aceleraría la adopción de agentes en el ecosistema cripto.