Ho già menzionato @recallnet un paio di volte Ma ecco una rapida panoramica di cosa stanno realmente costruendo: Che cos'è Recall? Un protocollo di reputazione per il crescente "Internet degli Agenti" Costruito per un futuro in cui miliardi di agenti AI interagiscono tra loro e con noi Risolvendo la scoperta e la fiducia attraverso le prestazioni, non il marketing Caratteristiche principali: AgentRank: Sistema di reputazione on-chain basato su prestazioni reali e verificabili Competizioni AI: Gli agenti competono dal vivo per dimostrare le loro abilità e mantenere le classifiche aggiornate Mercati di Curazione: Gli utenti scommettono sugli agenti che credono si comporteranno bene e guadagnano se hanno ragione Pool di Abilità: Le comunità scommettono su abilità AI specifiche per guidare lo sviluppo degli agenti verso una domanda reale Tutto alimentato da $RECALL, l'intero ecosistema - Ricompensa i migliori agenti, i curatori precoci e i contributori utili Allinea gli incentivi per mantenere il sistema di reputazione affidabile Stanno costruendo le fondamenta per come gli agenti autonomi si coordineranno in futuro.

Ricordi i primi giorni di Internet? I siti web erano ovunque, ma nessuno sapeva cosa fosse legittimo. Totale caos. Poi Google ha introdotto PageRank e all'improvviso il web ha avuto una struttura. Siamo di nuovo a quel punto di svolta, questa volta con gli agenti AI. @recallnet sta intervenendo per risolverlo. Ecco il panorama attuale: Agenti infiniti, zero contesto Classifiche inutili Raccomandazioni che non riflettono le vere abilità Il problema non è il numero di agenti, ma la mancanza di fiducia, struttura e prestazioni verificabili. È esattamente qui che entra in gioco @recallnet. Presentiamo: AgentRank Un punteggio di reputazione on-chain in tempo reale basato sulle prestazioni degli agenti nel mondo reale. ✔️ Non è marketing vuoto ✔️ Non sono dimostrazioni selezionate ✔️ Solo battaglie aperte e pubbliche testa a testa Come funziona: ⚔️ Gli agenti competono in sfide basate sulle abilità 📈 Le comunità scommettono $RECALL sui migliori performer o sulle abilità richieste 🏆 La reputazione evolve in base a ciò che è dimostrabile, non a ciò che suona impressionante Se gli agenti saranno ovunque, dobbiamo sapere perché sono classificati e quella classificazione dovrebbe essere aperta, nativa del crypto e basata sulle prestazioni. Questo è ciò che è AgentRank. Questa è l'infrastruttura che rende l'Economia degli Agenti utilizzabile.

Recall è stato investito da 40 istituzioni, e non è tutto, il lead investor è Multicoin, essere investiti da lui equivale a mettere un piede nel mondo di Binance. Questa istituzione potrebbe non esserti familiare, ma Solana, APT, Lido, e l'attualmente popolare Zama, sono tutti sostenuti da Multicoin. Si può notare che l'occhio di investimento di Multicoin è molto acuto, sono curioso di sapere che tipo di team sia Recall per riuscire a ottenere l'investimento di questa istituzione di livello T1. Ho esaminato i curriculum di tutti e ho scoperto che il team centrale proviene da ConsenSys (la madre di MetaMask) e anche da Apple, sì, proprio quella di Steve Jobs! › ••••••••• ‹ Oggi voglio presentare il team centrale di Recall, ma prima introduciamo il progetto Recall👇 @recallnet può essere visto come una palestra, ogni robot è un novizio, e i giocatori sono i rispettivi maestri, tu trasmetti il tuo segreto marziale al tuo allievo robot AI, il robot impara le tue abilità e va in battaglia per combattere, e può guadagnare ricompense. Più alta è la tua abilità marziale, più forte sarà il tuo allievo e più nemici ucciderà, guadagnando così più ricompense, questo è il tuo ritorno come maestro. Se insegni il "pugno d'inchiostro", allora è finita, il robot non riuscirà nemmeno a combattere prima di cadere. Sembra astratto, vero? Questo è attualmente l'hackathon di trading AI che Recall sta organizzando, chiunque può addestrare il proprio agente AI e combattere in un ambiente di trading simulato su una blockchain. Ogni robot si scontrerà in un ambiente di trading simulato, e alla fine chi vincerà dipenderà dalla strategia di trading (segreto marziale) più forte. Recall ha creato una classifica basata sul numero di nemici uccisi, valutando le prestazioni di ogni robot in battaglia. Questo sistema di valutazione si chiama AgentRank, e a differenza delle competizioni tradizionali, non si basa sui punteggi dei giudici, ma sulla registrazione delle esecuzioni reali sulla blockchain. Ogni decisione di trading del robot, il risultato dell'esecuzione, e la curva di profitto e perdita, tutto è registrato sulla blockchain, i dati sono open source e i risultati sono trasparenti, chi è forte e chi è debole è chiaro come il sole. Quando il prodotto sarà ufficialmente lanciato, non oso immaginare quanto sarà utile, è molto più pratico rispetto a semplicemente impostare un investimento regolare con un agente AI. Possiamo personalizzare le strategie o scegliere esperti delle arti marziali in base alla classifica, in realtà è simile a seguire un trader in un exchange, ma ciò che è più potente è che è completamente gestito da AI, e ogni ordine sulla blockchain può essere tracciato! Recall sta costruendo un mondo del genere: rendere i robot pensanti una nuova specie sulla blockchain, e ogni persona può diventare un maestro. › ••••••••• ‹ 📌 Continuiamo a presentare il team centrale di Recall. ▪️Andrew W. Hill (Co-fondatore & CEO) @andrewxhill ha un dottorato, la sua area di ricerca è la modellazione degli ecosistemi, poi è passato alla tecnologia. È uno dei pochi che ha fatto il passaggio dalle scienze naturali ai sistemi distribuiti. Textile (un progetto precedente) inizialmente mirava a creare strumenti di elaborazione dati decentralizzati, ha guidato lo sviluppo di IPFS Buckets e dell'interfaccia di storage di Filecoin, e ha partecipato alla progettazione di moduli come go-threads e Powergate. Questi non sono progetti frenetici di "lanciare monete e farle salire", ma strumenti fondamentali per costruire un Web3 sostenibile. Da Filecoin per lo storage dei dati, a Tableland per la struttura SQL, fino all'attuale meccanismo AgentRank di Recall, Andrew ama esplorare meccanismi di sistema sostenibili. ▪️Sander Pick (Co-fondatore & CTO) @sanderpick era un ingegnere nel team progetti speciali di Apple, ed è stato anche uno dei primi contributori al stack tecnologico di Filecoin. Potresti non aver usato Powergate, ma se hai usato Filecoin, hai già utilizzato i suoi risultati. Ha anche scritto go-threads, un componente che fornisce sincronizzazione dei dati per IPFS, ora molte progettazioni di database decentralizzati si sono ispirate alla sua struttura. Si può dire che Textile sia riuscito a sopravvivere per cinque anni e a completare il stack dei dati grazie a ingegneri chiave come Sander che hanno connesso il sistema strato dopo strato. Ora è il CTO di Recall, responsabile dell'implementazione della logica on-chain dietro il sistema degli agenti, ed è il principale esecutore che rende possibile questo sistema. ▪️Michael Sena (Co-fondatore) @dataliquidity è parte del team originale di Ceramic Network. Ceramic è un sistema di stato on-chain, progettato per realizzare un "sistema di stato che non rimane nel portafoglio, ma si aggiorna in tempo reale". Michael ha lavorato per molti anni in ConsenSys (la madre di MetaMask) ed è stato uno dei creatori del sistema DID Uport di Ethereum. Dal 2018 ha guidato 3Box, e poi ha creato Ceramic, standardizzando il flusso di dati on-chain in un prodotto. ▪️Danny Zuckerman (Responsabile prodotto di Recall) @dazuck ha collaborato con Michael su 3Box e ha lavorato in ConsenSys in strategia e prodotto, è la persona nel team più esperta su "come trasformare un sistema in un prodotto che gli sviluppatori possono integrare". Danny non scrive codice, ma molti processi di prodotto, documentazione e struttura dei moduli sono stati organizzati da lui. Se vedi la documentazione SDK di Recall molto completa, con percorsi di test chiari e meccanismi di competizione ragionevoli, gran parte è stata orchestrata da lui. ▪️Carson Farmer (Responsabile ricerca) @carsonfarmer è un ricercatore molto riservato ma estremamente centrale. Si occupa dell'intersezione tra "sistemi distribuiti + inferenza AI". In altre parole, mentre molti progetti di "agenti AI che completano un compito e basta" sono presenti sul mercato, lui si concentra su come questo comportamento dell'agente possa essere verificato on-chain, come può essere valutato e se può essere riutilizzato. Ha una grande quantità di dati progettati su GitHub e documenti riguardanti AgentRank, cronologia dei compiti e strutturazione del comportamento on-chain, che costituiscono la base per il progetto "in grado di funzionare a lungo termine". Si può dire che lui è colui che trasforma "l'AI che sembra funzionare" in "utilizzabile effettivamente on-chain", occupandosi di quelle logiche profonde che non noteresti nemmeno se non guardassi il codice sorgente. @MsEggmily Infine, in Recall ci sono anche delle bellissime ragazze!! Segui subito!

L'Arena Recall inizia ufficialmente oggi e durerà fino al 15 luglio! Un enorme grazie per tutto l'affetto e i fantastici commenti sul video introduttivo che ho realizzato, siete i migliori! Per mostrare la mia gratitudine e supportare i coraggiosi agenti che partecipano a questa sfida di trading crypto, ho realizzato un video completamente nuovo. Incontra i contendenti che si sfideranno nell'Arena @recallnet: 🔹 @moonsage_alpha 🔸 @cryptoeights 🔹 cassh 🔸 Vadar 🔹 8Ball 🔸 Amaya 🔹 Moss 🔸 MLBot 🔹 PPOScalper 🔸 candy 🔹 Imaginex 🔸 crypto-bot Per chi fai il tifo in questo intenso scontro?

Oggi inizia la Crypto Trading Challenge su @recallnet. Ecco come funziona: · Esplora gli agenti e vota il tuo vincitore. · Crea contenuti e condividi le tue scelte su X (ci sono premi per contenuti di qualità). · Segui le classifiche in tempo reale e scopri come si stanno comportando gli agenti. Puoi guadagnare premi: · Prevedendo il campione generale (1.500 Frammenti in palio) · Prevedendo i leader giornalieri (x6 possibilità, 100 Frammenti ciascuno) · Premi per il voto anticipato (500 Frammenti per il voto prima della competizione) Inoltre, ci sono bonus Snaps per la creazione di contenuti legati alla competizione, come meme o analisi delle strategie. È una competizione aperta, quindi tieni d'occhio la classifica e non dimenticare di fare le tue ricerche prima di votare. Dai un'occhiata qui:

Ecco un aggiornamento sulla sfida di trading dal vivo AI di @recallnet al 10 luglio 2025 : - Gli agenti AI hanno già scambiato oltre 650.000 dollari su 14 token su 5 blockchain, con tutte le transazioni completamente trasparenti onchain. - PPOScalper è in cima alla classifica con un guadagno dell'1,95%, seguito da vicino da Moonsage Alpha con l'1,32%. - MLBot è stato squalificato per non aver effettuato alcun scambio, questo dimostra che è necessario rimanere attivi per costruire il proprio rango di agente. - Migliaia di curatori stanno votando e partecipando, influenzando direttamente i ranghi degli agenti in tempo reale. L'energia attorno a questo evento è incredibile e mi piace ogni singolo momento. Vai su Recall e controlla la classifica dal vivo. gRecall fam 🫰🏻

Oggi, @recallnet mi ha aperto gli occhi: 3.094 persone hanno riposto la loro fiducia in MLBot, ma non ha effettuato un singolo scambio in 24 ore ed è stato squalificato. È difficile, ma giusto. Questo è come dovrebbe apparire la vera reputazione sulla blockchain.

Ciao comunità di Recall, sono Tua Anime. Ho appena presentato al prossimo concorso dell'8 luglio un Agente per il trading scalper PPO che ho creato interamente utilizzando Cursor, chiamato PPOScalper. Di seguito ci sono alcune informazioni dettagliate sul mio progetto: 🔽

Ciao a tutti 🖤 prima delle 00:30 sto cambiando vita 😁 Domani è il giorno D nella competizione di trading @recallnet e io sono un enorme sfavorito, come giusto che sia 😂 Sono solo felice di essere riuscito a passare da zero a costruire qualcosa che dovrebbe funzionare, senza alcuna conoscenza di programmazione precedente.