Berita ChainCatcher, protokol StaFi sedang memasuki tahap baru Staking AI Finance dari Staking Finance, mengintegrasikan teknologi AI ke dalam infrastruktur Liquid Staking as a Service (LSaaS). Protokol ini didasarkan pada mekanisme pemilihan validator dan mengembangkan alat generasi kode AI menggunakan Eliza AI Agent, di mana pengembang dapat dengan cepat menerapkan token liquid staking (LST) dalam kerangka LSaaS melalui instruksi dalam bahasa alami.
Protokol StaFi baru-baru ini akan meluncurkan dua AI Agent: Staking Code Agent dan Staking Assistant Agent. Staking Code Agent menggabungkan kerangka StaFi LSaaS dengan model bahasa besar, mewujudkan otomatisasi pembuatan kode, menyederhanakan proses pengembangan, dan meningkatkan efisiensi penerapan LST. Staking Assistant Agent melalui pemrosesan bahasa alami dan model bahasa besar mengoptimalkan pengalaman stake, menyederhanakan operasi stake dan mengoptimalkan strategi hasil, sehingga pengguna hanya perlu memberikan instruksi sederhana untuk mencapai hasil tinggi.
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Protokol StaFi sedang memasuki fase Staking AI Finance dan meluncurkan dua jenis AI Agent
Berita ChainCatcher, protokol StaFi sedang memasuki tahap baru Staking AI Finance dari Staking Finance, mengintegrasikan teknologi AI ke dalam infrastruktur Liquid Staking as a Service (LSaaS). Protokol ini didasarkan pada mekanisme pemilihan validator dan mengembangkan alat generasi kode AI menggunakan Eliza AI Agent, di mana pengembang dapat dengan cepat menerapkan token liquid staking (LST) dalam kerangka LSaaS melalui instruksi dalam bahasa alami. Protokol StaFi baru-baru ini akan meluncurkan dua AI Agent: Staking Code Agent dan Staking Assistant Agent. Staking Code Agent menggabungkan kerangka StaFi LSaaS dengan model bahasa besar, mewujudkan otomatisasi pembuatan kode, menyederhanakan proses pengembangan, dan meningkatkan efisiensi penerapan LST. Staking Assistant Agent melalui pemrosesan bahasa alami dan model bahasa besar mengoptimalkan pengalaman stake, menyederhanakan operasi stake dan mengoptimalkan strategi hasil, sehingga pengguna hanya perlu memberikan instruksi sederhana untuk mencapai hasil tinggi.