【Evaluación】Flap ha lanzado un plan de implementación de AI Oracle, tardó 2 horas y directamente en la red de prueba de BNB Chain se ha desplegado un demo sencillo y utilizable. Flap @flapdotsh ha proporcionado un AI Oracle estandarizado, que afirma permitir que cualquier contrato inteligente obtenga directamente capacidades de razonamiento LLM verificables, todo el proceso de razonamiento es rastreable en la cadena. He revisado la documentación, es bastante simple, así que directamente hice un Demo para ver de qué se trata 👀 👉 Cómo se implementa un Agente AI que no necesita código de backend, solo interacción con el contrato: 1️⃣ Implementar una interfaz de usuario conversacional, cada vez que se inicia una conversación, se envía una transacción para presentar la pregunta en la cadena. 2️⃣ Usar el método ChatConsumer para interactuar con el contrato FlapAI Oracle. 3️⃣ El backend del Oracle llama a Gemini Flash, utilizando LLM para generar resultados y subirlos a IPFS. 4️⃣ El frontend escucha los eventos de escritura en la cadena, recupera los datos de IPFS, analiza y muestra los resultados. —— Hasta aquí, se completa una interacción de conversación con el AI Oracle. 👉 Mi pregunta también es muy simple, preguntando a un CA si puedes comprar un poco. Flap AI, al recibir la pregunta, primero llamó a ave_toke_info de MCP, obteniendo las señales del mercado del token (fluctuaciones de precios, volumen de transacciones, capitalización de mercado, etc.), y dio la conclusión: > La tendencia de 24h tiene riesgo de caída, aunque el volumen de transacciones y el número de tenedores es alto, la volatilidad es muy grande, y el mercado ha estado débil recientemente, se sugiere esperar. Es bastante interesante, el proceso de decisión de AI se ha convertido en un comportamiento observable en la cadena, principalmente es plug-and-play 🤣 Si estás interesado, puedes experimentar por ti mismo, integrando el AI Oracle en tu proyecto, para que tu contrato en la cadena también obtenga capacidades de razonamiento AI.