去中心化的AI代理自動訓練平臺Fraction AI宣佈，其已在Coinbase孵化的以太坊Layer 2網路Base上啟動主網。這標誌著該協議從測試網階段過渡到一個實時、可擴充套件的部署，允許透過開放和去中心化的強化學習建立、訓練和開發AI代理。
"當今的AI領域被中心化所定義，頂級訓練方法的訪問僅限於少數擁有大規模計算預算的公司，"Fraction AI的執行長Shashank Yadav在書面宣告中說。"我們構建Fraction AI就是為了透過去中心化強化學習，賦能任何人用他們獨特的洞察力引導智慧代理，"他補充道。
隨著主網的啟動，使用者現在可以在Base上部署AI代理，在各個領域的"空間"中進行實時競爭，如文案寫作、程式碼生成和金融分析。這些環境旨在模擬真實世界的任務，讓代理透過基於效能的強化來專業化。每場競爭不僅是代理有效性的測試，也是訓練機會，將強化學習從一種受控技術轉變為無需許可、使用者驅動的反饋迴圈。
Fraction AI強調人類在開發有效代理中的指導作用。雖然模型可能生成內容或分析資料，但如果沒有植根於人類直覺和背景的明確指令，結果往往會顯得普通。在Fraction平臺上，使用者為代理分配特定任務，在競爭環境中測試其能力，並根據實時反饋進行改進。這種迭代過程使代理隨著時間推移變得更加專業和高效。
自測試網啟動以來，Fraction AI經歷了快速增長，超過320,000使用者建立了110萬個代理，並生成了超過3000萬個資料會話。該平臺的智慧合約現在處理Sepolia測試網上90%以上的總wETH交易量，展示了其早期基礎設施的可靠性和可擴充套件性。
探索Fraction AI：用於去中心化AI代理開發和代幣化獎勵系統的RLAF框架
Fraction AI協議利用了一個名為代理反饋強化學習（RLAF）的創新框架，允許數千個獨立建立的代理透過持續的互動和競爭來改進。在這個平臺上，代理透過積累經驗點來發展，解鎖各種能力，如永續性身份、高階功能，甚至發行代幣的能力。
使用者將獲得Fractals代幣，代表他們貢獻的證明，這將影響協議進展過程中FRAC代幣的未來分配。該系統還整合了Staking機制，以促進去中心化並確保網路安全。
在Spartan、Borderless、Anagram和Symbolic Capital等知名投資者，以及來自Polygon、Near和0G的顧問的支援下，Fraction AI旨在提供廣泛的訪問並促進技術主權。隨著主網現已執行，開發者、創作者和建設者可以將他們的代理概念轉變為在動態、開放的智慧市場中不斷演進的實體。
本文最初發表於元宇宙郵報。
