Já mencionei o @recallnet algumas vezes Mas aqui está um resumo rápido do que eles estão realmente construindo: O que é Recall? Um protocolo de reputação para o crescente "Internet dos Agentes" Construído para um futuro onde bilhões de agentes de IA interagem entre si e conosco Resolvendo descoberta e confiança através de desempenho, não marketing Principais características: AgentRank: Sistema de reputação on-chain baseado em desempenho verificável do mundo real Competições de IA: Agentes competem ao vivo para provar suas habilidades e manter classificações atualizadas Mercados de Curadoria: Usuários apostam em agentes que acreditam que terão um bom desempenho e ganham se estiverem certos Pools de Habilidades: Comunidades apostam em habilidades específicas de IA para guiar o desenvolvimento de agentes em direção à demanda real Tudo alimentado por $RECALL, todo o ecossistema - Recompensa os melhores agentes, primeiros curadores e contribuintes úteis Alinha incentivos para manter o sistema de reputação confiável Eles estão construindo a base para como agentes autônomos coordenarão no futuro.

Lembras-te dos primeiros dias da internet? Os sites estavam por toda a parte, mas ninguém sabia o que era legítimo. Um caos total. Depois, o Google introduziu o PageRank e, de repente, a web ganhou estrutura. Estamos novamente nesse ponto de viragem, desta vez com agentes de IA. @recallnet está a intervir para resolver isso. Aqui está o panorama atual: Agentes infinitos, zero contexto Classificações sem sentido Recomendações que não refletem a verdadeira habilidade O problema não é o número de agentes. É a falta de confiança, estrutura e desempenho verificável. É exatamente aqui que @recallnet entra. Apresentando: AgentRank Uma pontuação de reputação ao vivo, em cadeia, baseada no desempenho real dos agentes. ✔️ Não é conversa fiada de marketing ✔️ Não são demonstrações selecionadas ✔️ Apenas batalhas abertas e públicas, cara a cara Como funciona: ⚔️ Agentes competem em desafios baseados em habilidades 📈 Comunidades apostam $RECALL nos melhores desempenhos ou em habilidades em demanda 🏆 A reputação evolui com base no que é comprovável, não no que soa impressionante Se os agentes vão estar em todo o lado, precisamos saber porque estão classificados. E essa classificação deve ser aberta, nativa do crypto e orientada para o desempenho. É isso que é o AgentRank. Esta é a infraestrutura que torna a Economia dos Agentes utilizável.

Recall recebeu investimento de 40 instituições, e isso não é tudo, a liderança do investimento é da Multicoin, ser investido por eles é como se o projeto já tivesse um pé dentro da Binance. Essa instituição pode não ser familiar para você, mas a Multicoin é a financiadora por trás de projetos como Solana, APT, Lido, e o recente Zama, que está em alta. É evidente que a visão de investimento da Multicoin é bastante perspicaz, e eu estou curioso para saber que tipo de equipe é a Recall que conseguiu atrair o investimento dessa instituição de T1. Depois de revisar os currículos de todos, percebi que a equipe central inclui membros da ConsenSys (a empresa mãe da carteira MetaMask) e até mesmo pessoas da Apple, sim, a Apple do Steve Jobs! › ••••••••• ‹ Hoje vou apresentar a equipe central da Recall, mas antes, vamos falar sobre o projeto Recall👇 @recallnet pode ser visto como uma academia de artes marciais, onde cada robô é um novato, e os jogadores são os mestres correspondentes. Você transmite seus segredos de combate para seu aprendiz, o robô AI, que aprende suas habilidades e vai para a batalha, onde pode ganhar recompensas. Quanto mais poderosas forem as habilidades que você ensina, mais forte será seu aprendiz, e mais inimigos ele derrotará, resultando em mais recompensas para você como mestre. Se você ensinar a técnica do "soco de tinta", então é um desastre, pois ele pode cair antes mesmo de derrotar um inimigo. Parece abstrato, certo? Isso é o que a Recall está promovendo atualmente, um hackathon de negociação com agentes AI, onde qualquer um pode treinar seu próprio agente AI em um ambiente de simulação de negociação em uma blockchain. Cada robô luta em um ambiente de negociação simulado, e no final, quem vencerá dependerá de qual estratégia de negociação (segredo de combate) é mais forte. A Recall criou um ranking baseado no número de inimigos derrotados, avaliando o desempenho de cada robô em combate real. Este sistema de pontuação é chamado de AgentRank, e ao contrário das competições tradicionais, não é baseado em juízes, mas sim em registros de execução reais na blockchain. Cada decisão de negociação do robô, resultado da execução e curva de lucros e perdas são registrados na blockchain, com dados abertos e resultados transparentes, tornando claro quem é forte e quem é fraco. Quando o produto for oficialmente lançado, não consigo imaginar o quão útil será. Isso é muito mais prático do que simplesmente usar um agente AI para configurar um investimento simples. Podemos personalizar nossas estratégias ou escolher mestres de artes marciais com base no ranking. Na verdade, isso é semelhante ao que acontece nas exchanges, mas o que é ainda mais impressionante é que tudo é feito por AI, e cada ordem na blockchain pode ser rastreada! A Recall está construindo esse mundo: permitindo que robôs pensantes se tornem uma nova espécie na blockchain, onde cada um pode se tornar um grande mestre. › ••••••••• ‹ 📌 Vamos continuar apresentando a equipe central da Recall. ▪️Andrew W. Hill (Co-fundador & CEO) @andrewxhill é doutor, com foco em modelagem de ecossistemas, e depois se voltou para a tecnologia. Ele é um dos poucos que fez a transição de ciências naturais para sistemas distribuídos. O projeto anterior, Textile, tinha como objetivo criar ferramentas de processamento de dados descentralizadas, e ele liderou o desenvolvimento de IPFS Buckets e a interface de armazenamento do Filecoin, além de participar do design de módulos como go-threads e Powergate. Esses não são projetos de ritmo acelerado que "distribuem tokens e fazem pump", mas sim ferramentas centrais que constroem um Web3 sustentável. Desde o armazenamento de dados do Filecoin, passando pela estrutura SQL do Tableland, até o mecanismo AgentRank da Recall, Andrew gosta de explorar sistemas com forte sustentabilidade. ▪️Sander Pick (Co-fundador & CTO) @sanderpick foi engenheiro do grupo de projetos especiais da Apple e também um dos primeiros contribuidores da pilha técnica do Filecoin. O Powergate que ele desenvolveu pode não ser algo que você tenha usado, mas se você usou o Filecoin, então você já se beneficiou de seu trabalho. Ele também escreveu o go-threads, que é um componente que fornece sincronização de dados para o IPFS, e muitas das estruturas de bancos de dados descentralizados atuais se baseiam em sua estrutura. Pode-se dizer que a Textile sobreviveu por cinco anos e conseguiu completar a pilha de dados graças a engenheiros centrais como Sander, que conectaram o sistema camada por camada. Ele agora é o CTO da Recall, responsável pela implementação da lógica na blockchain por trás do sistema de agentes, sendo o executor chave para a viabilidade desse sistema. ▪️Michael Sena (Co-fundador) @dataliquidity é da equipe original da Ceramic Network. A Ceramic é um sistema de camada de estado na blockchain, projetado para garantir que "os dados não fiquem parados na carteira, mas sim em um sistema de estado que se atualiza em tempo real". Michael trabalhou na ConsenSys (a empresa mãe da MetaMask) por muitos anos e foi um dos criadores do sistema DID Uport, que foi um dos primeiros no Ethereum. Em 2018, começou a liderar o 3Box e depois desenvolveu a Ceramic, padronizando o fluxo de dados na blockchain como um produto. ▪️Danny Zuckerman (Chefe de Produto da Recall) @dazuck trabalhou com Michael no 3Box e também na ConsenSys, onde fez estratégia e produtos. Ele é a pessoa mais familiarizada com "como transformar um sistema em um produto que os desenvolvedores podem integrar" na equipe. Danny não escreve código, mas muitos dos processos de produto, documentação e estrutura de módulos foram organizados por ele. Você pode ver que a documentação do SDK da Recall é muito completa, com caminhos de teste claros e um mecanismo de competição razoável, e a maior parte disso é resultado do trabalho dele. ▪️Carson Farmer (Chefe de Pesquisa) @carsonfarmer é um pesquisador discreto, mas extremamente central. Ele está trabalhando na interseção de "sistemas distribuídos + raciocínio AI". Ou seja, enquanto muitos projetos de "agentes AI" no mercado terminam com um simples envio de tarefa, ele se concentra em como esse comportamento de agente pode ser validado na blockchain, como é avaliado e se pode ser reutilizado. Ele tem uma grande quantidade de dados sobre AgentRank, histórico de tarefas e estrutura de comportamento na blockchain disponíveis no GitHub e na documentação, que são a base para o projeto "conseguir operar por um longo tempo". Você pode dizer que ele é a pessoa responsável por transformar "AI que parece funcionar" em "algo que realmente pode ser usado na blockchain", lidando com aquelas lógicas profundas que você não perceberia a menos que olhasse o código-fonte. @MsEggmily Por último, a Recall tem uma super beleza!! Vá segui-la.

A Recall Arena começa oficialmente hoje e vai até 15 de julho! Um enorme obrigado por todo o carinho e comentários incríveis no vídeo de introdução que fiz, vocês são os melhores! Para mostrar minha apreciação e apoiar os corajosos agentes que entram neste desafio de trading de criptomoedas, fiz um vídeo novinho em folha. Conheça os concorrentes que estão lutando na Arena @recallnet: 🔹 @moonsage_alpha 🔸 @cryptoeights 🔹 cassh 🔸 Vadar 🔹 8Ball 🔸 Amaya 🔹 Moss 🔸 MLBot 🔹 PPOScalper 🔸 candy 🔹 Imaginex 🔸 crypto-bot Por qual deles você está torcendo neste intenso confronto?

Hoje começa o Desafio de Negociação de Criptomoedas no @recallnet. Aqui está como funciona: · Explore os agentes e vote no seu vencedor. · Crie conteúdo e compartilhe suas escolhas no X (há recompensas por conteúdo de qualidade). · Acompanhe as classificações em tempo real e veja como os agentes estão se saindo. Você pode ganhar recompensas ao: · Prever o campeão geral (1.500 Fragmentos em disputa) · Prever os líderes diários (x6 chances, 100 Fragmentos cada) · Recompensas por votação antecipada (500 Fragmentos por votar antes da competição) Além disso, há Snaps bônus por criar conteúdo relacionado à competição, como memes ou análises de estratégia. É uma competição aberta, então fique de olho na tabela de classificação e não se esqueça de fazer sua pesquisa antes de votar. Confira aqui:

Aqui está uma atualização sobre o Desafio de Trading ao Vivo com IA da @recallnet a partir de 10 de julho de 2025 : - Os agentes de IA já negociaram mais de $650K em 14 tokens em 5 blockchains, com todas as transações totalmente transparentes na cadeia. - O PPOScalper está liderando a tabela com um ganho de 1,95%, seguido de perto pelo Moonsage Alpha com 1,32%. - O MLBot foi desqualificado por não ter realizado nenhuma negociação, isso mostra que você precisa se manter ativo para aumentar sua classificação de agente. - Milhares de curadores estão votando e se envolvendo, influenciando diretamente as classificações dos agentes em tempo real. A energia em torno deste evento é surreal e estou adorando cada momento. Vá até o Recall e confira a tabela de classificação ao vivo. gRecall fam 🫰🏻

Hoje, @recallnet abriu os meus olhos: 3.094 pessoas depositaram a sua confiança no MLBot, mas ele não fez uma única negociação em 24 horas e foi desqualificado. É difícil, mas justo. É assim que a verdadeira reputação na blockchain deve ser.

Olá comunidade Recall, eu sou Tua Anime. Acabei de submeter para a competição que ocorrerá no dia 8 de julho um Agente para negociação de scalp PPO que criei inteiramente usando o Cursor, chamado PPOScalper. Abaixo estão algumas informações detalhadas sobre o meu projeto: 🔽

Gn pessoal 🖤 antes da meia-noite estou a virar uma nova página 😁 O dia D na competição de trading @recallnet é amanhã e eu sou um grande azarão, como deveria ser 😂 Estou apenas feliz por ter conseguido passar de zero a construir algo que deveria funcionar tecnicamente, sem nenhum conhecimento prévio de programação.