「身元が壊れている」という話がみんなの間でされているが、正直なところほとんどの人がそれが何を意味するのか実際には理解していない。私がそれを分かりやすく説明しよう。
問題:Web2と現実のアイデンティティ
現実の世界では、あなたの身元はシンプルです：あなたはあなたです。あなたのパスポート、運転免許証、または学生証は、あなたが文脈に応じて使用する一つの身元です。
でもオンラインでは？混沌としています。
あなたは@facebookの「あなた」の一人です。
別の「あなた」が@LinkedInにいます。
取引所、DeFiアプリ、またはウォレットにサインアップするときの10種類の「あなた」
各アプリはあなたのデータを孤立させます。彼らはあなたの身元を所有しており、あなたではありません。
結果。
繰り返しの確認 – 5つのアプリでKYCを5回行うことを想像してください。
セキュリティリスク – すべてのプラットフォームはあなたのセンシティブなデータのコピーを保持しており(ハッキングの標的となっています)。
断片化 – どのシステムにもあなたを追跡する単一の評価は存在しません。
これが「壊れた身元」が本当に意味することです。
ケーススタディ：Web2の悪夢
サラを想像してみてください。彼女は銀行口座を開設し、仕事に応募し、DeFiアプリに参加したいと思っています。
銀行のために、彼女はパスポート

新しい日を始める方法 @wallchain_xyz が私にウェルカムボーナスをくれました

誰かが必要とする声になりなさい @TeaonaX がサポートについて説教しましたが、それは自分が提供できるものから来ることを学びました
GNトレーダーズ@MXAfricaBU

Web3では、プライバシーが壊れています。
すべての取引、すべてのアクション、すべてのオンチェーンの動きはデフォルトで公開されています。
透明性には強力ですが、財務、ガバナンス、または個人データにおいて機密性が求められる場合には危険です。
ほとんどのブロックチェーンは、完全に同型暗号(FHE)をネイティブに処理するようには設計されていません。スマートコントラクトの実行は速いですが、FHE計算は重く、複雑で、遅いです。
では、ブロックチェーンを壊さずにプライバシーをどのように持たせるのでしょうか？
これは@zama_fheプロトコルがゲームを変える場所です。
コプロセッサを使用して機密性を有効にする
Zamaは、2つのコアアイデアに基づいたデザインでFHE問題を解決します:
シンボリック実行
しきい値復号化
重い暗号処理をブロックチェーンに強いる代わりに、ZamaはFHEコプロセッサのネットワークを導入します。
実際の動作は次のようになります。
契約がEthereumのZama FHEVM Solidityライブラリを呼び出すとき、(または任意のL1/L2)で、ホストチェーンは計算を実行しません。
代わりに、結果へのポインタを作成し、イベントを発行します。
そのイベントはザマのコプロセッサをトリガーし、FHE操作をオフチェーンで処理します。
このデザインには強力な利点があります:
ホ

Web3では、生データはどこにでもありますが、利用可能なインテリジェンスは稀です。
このギャップは、数字だけではなく、文脈、理由、実行可能な洞察を必要とする建設者、研究者、コミュニティを妨げてきました。
Covalentは常にブロックチェーンデータをアクセス可能にすることを目指してきました。今、次のステップに進もうとしています：そのSDKによって動かされるAIエージェント。
@Covalent_HQのAIエージェントとは何ですか？
彼らを単なるシンプルなボットではなく、自律的なコラボレーターとして考えてください。
Chain-of-Thought (CoT) 推論フレームワークを使用して構築されたこれらのエージェントは、協力して複雑なタスクを分解し、表面的なデータクエリを超えた結果を提供することができます。
単一のエージェントが単一の質問に答えるのではなく、
@Covalent_HQ AIエージェントは、連携して分析、検証、推論を行い、高品質の結果に到達します。
なぜこれが重要なのか
人間にとって：データの単純作業から解放され、戦略、創造性、倫理に集中できるようになります。
ビルダー向け：アプリ、ダッシュボード、AI駆動のワークフローを支えることができるインテリジェントエージェントの新しいエコシステムを可能にします。
Web3全体において：生のブロックチェーンデータの上にコラボレー

ROMAの紹介：オープンソースのマルチエージェントインテリジェンスを支えるフレームワーク
汎用人工知能(AGI)への競争において、最大の疑問の一つは次のとおりです:
単純なエージェントが複雑で長期的な問題を解決するためにどのように協力させることができるでしょうか？
今日のほとんどのAIシステムはサイロ化されており、単一のエージェントがすべてのタスクを処理しようとしていますが、問題が複数のステップ、調整、または専門的な知識を必要とする場合、しばしば機能しなくなります。ここで、SentientのROMA (Recursive Open Meta-Agent)が登場します。
ROMAは、高性能のマルチエージェントシステムの構築を簡単かつスケーラブルで透明なものにするために設計されたオープンソースのメタエージェントフレームワークです。
コアアイデア：再帰的タスクツリー
その中心において、ROMAは階層的で再帰的なタスクツリーを作成することによって機能します:
親ノードは複雑な目標を定義します。
その目標はサブタスクに分解され、関連するコンテキストと共に子ノードに渡されます。
これらの子ノードは、タスクを直接解決するか、さらに分解します。
ソリューションが生成されると、結果はツリーを上に流れ、親がそれらを一貫した最終出力に統合します。
この再帰的な構造は、人間が問題を解決する方法を反映してい