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.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
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.