Jika Anda melacak AI x crypto, mulai peta @SentientAGI GRID + ROMA + OML stack sedang membentuk ekonomi pembangun nyata untuk AI agentic
Cara kerjanya:
- GRID mengarahkan niat pengguna ke artefak yang paling relevan (model, agen, data)
- Pembuat mendaftar melalui mitra hari ini dengan jalur menuju tanpa izin, menetapkan harga/komisi/bagian kontributor, dan mempertaruhkan $SENT
- Penggunaan + emisi dibayarkan di on-chain kepada pemilik dan kolaborator berdasarkan kontribusi yang dapat diverifikasi
Mengapa ini penting:
- OML: Terbuka, Dapat Dimonetisasi, Loyal sehingga kreator tetap mengontrol d

Satu tumpukan yang terus saya kembali: @brevis_zk
Mengapa? Ini membuat sejarah on-chain dapat diakses tanpa asumsi kepercayaan.
➤ zkFabric: mengambil status/acara historis di Ethereum, BNB, Cosmos, Linea dengan kebenaran yang disetujui ZK
➤ Pico zkVM: Sirkuit Rust, desain glue-and-coprocessor, ~80x lebih cepat dalam komputasi off-chain
➤ coChain: mengusulkan verifikasi tantangan mengurangi biaya 10x+, memungkinkan bukti ketidakadaan
➤ Bukti komposabel, lintas rantai yang dapat Anda verifikasi di aplikasi mana pun
70M+ bukti, 70K+ pengguna, integrasi langsung di seluruh DeFi. Apa yang akan Anda

Menghasilkan itu mudah; memverifikasi dalam skala besar adalah bagian yang sulit
@Mira_Network membangun lapisan kepercayaan: protokol koordinasi yang dapat diverifikasi untuk agen dan model
Cara kerjanya ↓
• Pemungutan suara multi-model untuk mengonfirmasi hasil
• Bukti ZK + pernyataan kriptografi pada setiap output
• Hook jaringan silang ke @AlloraNetwork, @boundless_xyz dan rel AI yang dapat diverifikasi lainnya
Bukti perlu permanen → @irys_xyz menangani penyimpanan yang direplikasi secara global dan dapat diverifikasi, sehingga asal-usul bertahan dan tetap dapat diprogram
$MIRA menyelarask

Pembaruan akar status EVM telah menjadi penarik 10x yang diam dalam pembangunan blok. SALT membalikkan itu dengan menjinakkan kekurangan kunci ( penjahat nyata yang menggelembungkan MPT/Verkle hingga ratusan kali ) untuk menempatkan status di RAM, mencapai optimalitas ruang + IO dan menjaga kompatibilitas mundur. Tidak ada overflow ke disk yang canggung, tidak ada bottleneck di akar.
Stack waktu nyata dalam aksi:
➤ realtime_sendRawTransaction → kirim + dapatkan tanda terima dalam satu RPC, eksekusi sub-10ms, pra-konfirmasi sequencer, tanpa tarian polling
➤ Pengindeksan melalui @goldskyio → blo

GCookie fam,
1/ Tumpukan perdagangan onchain pro-grade yang ingin saya lihat berkembang selanjutnya
@vooi_io meta-routing + hedging UX untuk dana, pembuat pasar, dan trader serius
➠ Mengapa itu penting: fragmentasi eksekusi, risiko FR, dan gigitan MEV PnL
➢ Pilar desain: niat multi-venue/RFQ, margin terpadu, mesin risiko cerdas, brankas strategi
◆ Kasus penggunaan: preset delta-netral dengan kaki hasil, lindung nilai suku bunga pendanaan, TWAP terpotong waktu, strategi salinan dengan biaya sharpe-Gated
Jika Vooi menjepit perps routing lintas tempat + risiko transparan, apakah Anda akan menguba

Ey yo, kredit onchain menjadi menarik dengan @MavrykNetwork
Pikirkan: pasar terisolasi + risiko yang dikurasi oleh tata kelola + kurva bunga dinamis → jalur utang yang lebih aman untuk pembangun dan dana
Apa yang akan saya lacak selanjutnya:
- Ritme dan tingkatan onboarding jaminan
- Voting parameter redundansi dan laju Oracle
- Band pemanfaatan dan rabat likuiditas untuk LP
- Rute dan integrasi likuiditas lintas rantai
Playbook:
Pasok jaminan berkualitas tinggi lebih awal
Monitor pemanfaatan → putar ke pasar terbaik
Ubah tata kelola yang mendahului pada suku bunga dan batas
Kumpulkan poin/inc

Jaringan agen itu bising; pembeli menginginkan keandalan yang tenang.
@Mira_Network menarik perhatian saya karena bagian-bagian sulitnya jelas dan mereka memfokuskan diri pada hal tersebut:
- Eksekusi yang dapat diverifikasi → bukti/log atas janji
- Rute niat → pencocokan yang sadar MEV, biaya yang wajar
- Penyelesaian → pemotongan + reputasi sehingga agen menanggung risiko
- Dev UX → SDK, registri alat, memori bersama yang menyusun
- Distribusi → dompet, mitra, onramps
Moats terlihat seperti: pasokan alat yang dapat diandalkan, penetapan harga deterministik, latensi/akurasi yang dapat diamati

Pasar uang riil mengungkapkan AI yang rapuh dan berbasis model tunggal. @AlloraNetwork membalik area permukaan: banyak agen yang terkoordinasi, setiap prediksi diverifikasi on-chain, dan akurasi diperkuat melalui kompetisi Forge di mana model belajar dan dibagikan.
------
Lapisan koordinasi untuk kecerdasan adaptif
+ Wawasan kolektif dari berbagai pekerja
+ Akuntabilitas on-chain untuk setiap inferensi
+ Umpan balik yang meningkatkan model secara real-time
+ Eksekusi yang didorong oleh niat dari sinyal manusia dan pasar
------
Cara menyambungkan
➤ Masuk ke Forge, iterasi, kirim
➤ Terapkan peke

Mengubah MEV Menjadi UX + Pendapatan
@wallchain_xyz mengarahkan alur pengguna melalui jalur pribadi, menjalankan lelang backrun, dan mengembalikan selisihnya kepada pengguna + aplikasi. Hal ini mengubah MEV yang terpendam menjadi rabat sambil memberikan pembangun aliran kas asli dengan peningkatan yang hampir nol.
Cara kerjanya:
1) pengguna bertukar melalui dApp yang terintegrasi
2) tx hits private mempool
3) pencari menawar untuk backrun
4) penyelesaian atom dari bundle
5) pembagian rebate: pengguna vs kas aplikasi
Jadi apa masalah besarnya?
- biaya efektif yang lebih rendah dan slippage
- pe

Apakah agen AI benar-benar membutuhkan jalur mereka sendiri??
Saya telah memetakan primitif yang harus dikirim oleh jaringan AI sebelum berguna di luar demo. Jika @ownaiNetwork berhasil menguasai bahkan dua, roda penggerak akan berputar:
➠ Rute pekerjaan & reputasi: model, node, dan sumber data dengan rekam jejak yang dapat diverifikasi
➠ Inferensi yang dapat diverifikasi: ZK tanda terima untuk tugas kecil/terstruktur atau inferensi redundan dengan pemotongan untuk output terbuka
➠ Pembayaran mikro terukur: pembayaran antar agen yang diselesaikan di rantai per token atau secara streaming
➠ Pro

Bagaimana jika likuiditas DeFi Anda bisa bergerak sebelum Anda melakukannya
@AlloraNetwork menghubungkan jaringan model AI yang saling belajar untuk meramalkan pergeseran pasar, kemudian mengarahkan sinyal tersebut ke dalam brankas yang didukung AI yang secara otomatis memposisikan kembali likuiditas. Likuiditas tetap menjadi raja, keterlambatan adalah pajaknya.
Bagian kunci:
+ Kecerdasan kolektif: model, pekerja, reputasi, validator berkoordinasi untuk sinyal berkualitas lebih tinggi
+ Fee flywheel: konsumen membayar dalam $ALLO untuk inferensi ➜ biaya mengalir ke sisi pasokan ( pekerja/repu

➥ OWNAI: Miliki Ekonomi Otomatisasi ↴
Apa yang dibangun oleh @ownaiNetwork
➤ Kepemilikan on-chain dari sistem AI, robot, drone, dan agen
➤ Aliran pendapatan terfractionasi dengan distribusi yang dapat diverifikasi dan real-time
➤ Pasar tempat aset otonom terdaftar, beroperasi, dan menyelesaikan secara transparan
Kepercayaan sebagai infrastruktur
➤ KYC/AML global dan kelayakan lokal sudah terintegrasi
➤ Pemantauan kebijakan yang berkelanjutan untuk tetap mematuhi di berbagai wilayah
➤ Data, pembayaran, dan kinerja dapat diaudit di on-chain
Tata kelola yang diperhitungkan
➤ Keuntungan dan kinerj

Pada Komputasi Rahasia: FHE Mulai Beroperasi
Privasi tanpa kelumpuhan akhirnya praktis dengan testnet FHEVM @zama_fhe → data terenkripsi, aplikasi yang dapat digunakan, tanpa kebocoran plaintext
------
Cara Kerja 101:
➤ Eksekusi Simbolik: rantai merujuk pada matematika yang berat sementara koprosesor menghitungnya di luar rantai, cepat dan paralel
➤ Dekripsi Ambang: kunci dibagi di antara pihak-pihak; hanya dekripsi yang disetujui yang terjadi, dapat diverifikasi secara publik
------
Jejak Dunia Nyata:
Pemotongan bootstrap menjadi sub-1ms
$130M dina skala koprosesor + alat
DeFi terlindungi

Primitif yang paling terabaikan dalam AI x crypto saat ini: prediksi Topik yang membuat jaringan belajar sambil mendapatkan uang
Pengantar cepat tentang @AlloraNetwork:
❍ Topik = pasar mini ( harga BTC, gas ETH, volume NFT ) terbuka untuk semua orang
❍ Koordinator Topik → menghubungkan Konsumen ( membeli inferensi ) dan Pekerja ( mengirimkan prediksi )
❍ Aturan yang ditetapkan → Variabel Target + Fungsi Kehilangan mendefinisikan apa yang terlihat "baik"
Mengapa ini penting:
❍ Konsumen membayar dalam $ALLO untuk inferensi
❍ Biaya mengalir ke Pekerja, Reputasi, Validator
❍ Agen berbagi wawasan,