Se você está acompanhando AI x cripto, comece a mapear @SentientAGI a STACK GRID + ROMA + OML está moldando uma verdadeira economia de construtores para AI agente.
Como funciona:
- GRID direciona a intenção do usuário para os artefatos mais relevantes (modelos, agentes, dados)
- Os construtores registam-se através de parceiros hoje com um caminho para permissões, preços/commissões/divisões de contribuidores definidos, e apostam $SENT
- O uso + emissões pagam em cadeia aos proprietários e colaboradores com base na contribuição verificável.
Por que é importante:
- OML: Aberto, Monetizável, Leal

Uma stack à qual continuo a voltar: @brevis_zk
Por que? Torna a história on-chain acionável sem pressupostos de confiança.
➤ zkFabric: busca estados/eventos históricos em Ethereum, BNB, Cosmos, Linea com verdade atestada por ZK
➤ Pico zkVM: circuitos Rust, design de cola e coprocessador, ~80x mais rápido em computação off-chain
➤ coChain: propor a verificação de desafios reduz os custos em mais de 10x, possibilita provas de não existência
➤ Provas composáveis e inter-chain que você pode verificar em qualquer aplicativo
Mais de 70M de provas, mais de 70K de utilizadores, integrações ao vivo em

Gerar é fácil; verificar em grande escala é a parte difícil
@Mira_Network constrói a camada de confiança: um protocolo de coordenação verificável para agentes e modelos
Como funciona ↓
• Votação multimodal para confirmar resultados
• Provas ZK + atestações criptográficas em cada saída
• Ganchos entre redes para @AlloraNetwork, @boundless_xyz e outros trilhos de IA verificáveis
As provas precisam de permanência → @irys_xyz lida com armazenamento globalmente replicado e verificável, para que a proveniência sobreviva e permaneça programável
$MIRA alinha o sistema: stake para garantir nós, gastar

As atualizações da raiz do estado EVM têm sido o arrasto silencioso de 10x na construção de blocos. O SALT inverte isso ao domar a escassez chave ( o verdadeiro vilão que inflaciona MPT/Verkle centenas de vezes ) para caber no estado na RAM, atingindo a optimalidade de espaço + IO e mantendo a compatibilidade retroativa. Sem transbordo para discos desajeitados, sem gargalos na raiz.
Stack em tempo real em ação:
➤ realtime_sendRawTransaction → enviar + obter recibo em um RPC, execução de sub-10ms, sequenciador pré-confirmado, sem dança de polling
➤ Indexação via @goldskyio → 10ms blocos + atual

GCookie família,
1/ A pilha de negociação onchain de nível profissional que quero ver escalar a seguir
@vooi_io meta-routing + hedging UX para fundos, criadores de mercado e traders sérios
➠ Por que isso é importante: fragmentação de execução, risco de FR e mordida de MEV no PnL
➢ Pilares de design: intenções/múltiplos locais de RFQ, margem unificada, motor de risco inteligente, cofres de estratégia
◆ Casos de uso: predefinições delta-neutras com pernas de rendimento, hedge de taxa de financiamento, TWAP fatiado no tempo, estratégias de cópia com taxas sharpe-Gated
Se as unhas Vooi cruzarem a

Ey yo, o crédito onchain fica interessante com @MavrykNetwork
Pense: mercados isolados + risco curado por governança + curvas de juros dinâmicas → trilhos de dívida mais seguros para construtores e fundos
O que estou a acompanhar a seguir:
- Cadência e níveis de integração de colateral
- Votos de redundância de Oracle e parâmetro de taxa
- Bandas de utilização e reembolsos de liquidez para LPs
- Rotas e integrações de liquidez entre cadeias
Playbook:
Forneça colaterais de alta qualidade cedo
Monitorizar a utilização → rotacionar para os melhores mercados
Antecipar mudanças de governança nas ta

As redes de agentes são ruidosas; os compradores querem fiabilidade silenciosa
@Mira_Network tem a minha atenção porque as partes difíceis são óbvias e estão a aproveitá-las:
- Execução verificável → provas/registos em vez de promessas
- Roteamento de intenções → correspondência ciente de MEV, taxas razoáveis
- Liquidação → penalização + reputação para que os agentes assumam risco
- Dev UX → SDK, registo de ferramentas, memória partilhada que compõe
- Distribuição → carteiras, parceiros, onramps
Os moats parecem: fornecimento de ferramentas fiáveis, preços determinísticos, latência/precisão ob

Os mercados de dinheiro real expõem IA frágil de modelo único. @AlloraNetwork inverte a área de superfície: muitos agentes coordenados, cada previsão verificada na cadeia, e a precisão acumulada através de competições Forge onde os modelos aprendem e são compartilhados.
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A camada de coordenação para inteligência adaptativa
+ Perspectiva coletiva de trabalhadores diversos
+ Responsabilidade na cadeia para cada inferência
+ Laços de feedback que melhoram modelos em tempo real
+ Execução orientada por intenções a partir de sinais humanos e de mercado
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Como conectar
➤ Entre na Forge, i

Transformando MEV em UX + Receita
@wallchain_xyz roteia o fluxo de usuários através de trilhos privados, realiza um leilão de backrun e devolve o spread aos usuários + apps. Isso transforma o MEV latente em reembolsos enquanto proporciona aos construtores um fluxo de caixa nativo com quase zero esforço.
Como funciona:
1) usuário troca via um dApp integrado
2) tx hits private mempool
3) buscadores fazem ofertas para backrun
4) liquidação atómica de pacote
5) rebate split: user vs app treasury
Sososo qual é o grande problema?
- taxas efetivas mais baixas e deslizamento
- rendimento alinhado ao p

Os agentes de IA realmente precisam das suas próprias ferrovias??
Tenho mapeado os primitivos que uma rede de IA deve entregar antes de ser útil para além de demonstrações. Se @ownaiNetwork acertar pelo menos dois, a roda de inércia começa a girar:
➠ Roteamento de trabalho e reputação: modelos, nós e fontes de dados com históricos verificáveis
➠ Inferência verificável: recibos ZK para tarefas pequenas/estruturadas ou inferência redundante com penalização para saídas abertas
➠ Pagamentos micropagos medidos: pagamentos por token ou pagos em fluxo de agente para agente liquidadas em cadeia
➠ Prov

E se a sua liquidez DeFi pudesse mover-se antes de você?
@AlloraNetwork liga uma rede de modelos de IA que aprendem uns com os outros para prever mudanças de mercado, e depois direciona esses sinais para cofres alimentados por IA que reposicionam a liquidez automaticamente. A liquidez continua a ser rei, o atraso é o imposto.
Peças-chave:
+ Inteligência coletiva: modelos, trabalhadores, reputadores, validadores coordenando para sinais de maior qualidade
+ Flywheel de taxas: os consumidores pagam em $ALLO por inferências ➜ as taxas fluem para o lado da oferta ( trabalhadores/reputadores/valida

➥ OWNAI: Possua a Economia da Automação ↴
O que @ownaiNetwork constrói
➤ Propriedade em cadeia de sistemas de IA, robôs, drones e agentes
➤ Fluxos de receita fracionados com distribuição verificável e em tempo real
➤ Marketplace onde ativos autônomos listam, operam e liquidam de forma transparente
Confiança como infraestrutura
➤ KYC/AML global e elegibilidade local incorporados
➤ Acompanhamento contínuo das políticas para manter a conformidade em todas as regiões
➤ Dados, pagamentos e desempenho auditáveis na cadeia
Governança que conta
➤ Os lucros e o desempenho vêm com provas em cadeia em v

Sobre Computação Confidencial: FHE ao Vivo
A privacidade sem paralisia é finalmente prática com a testnet FHEVM da @zama_fhe → dados encriptados, apps utilizáveis, sem vazamento de texto claro
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Como Funciona 101:
➤ Execução Simbólica: as cadeias referenciam matemática pesada enquanto os coprocessadores a processam fora da cadeia, rapidamente e em paralelo
➤ Descriptografia de Limiar: a chave é dividida entre partes; apenas descriptografias aprovadas ocorrem, verificáveis publicamente
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Pistas do Mundo Real:
O bootstrap foi reduzido para menos de 1ms
$130M elevado a escalas coproces

O primitivo mais negligenciado em AI x cripto neste momento: previsão Tópicos que fazem a rede aprender enquanto ganha
Introdução rápida ao @AlloraNetwork:
❍ Tópicos = mini mercados ( preço do BTC, gás ETH, volume de NFT) aberto a todos
❍ Coordenador de Tópico → conecta Consumidores (comprar inferências) e Trabalhadores (submeter previsões)
❍ O conjunto de regras → Variável Alvo + Função de Perda definem como é um "bom" resultado
Por que isso é importante:
❍ Os consumidores pagam em $ALLO por inferências
❍ As taxas fluem para Trabalhadores, Reputadores, Validadores
❍ Os agentes partilham info