대부분의 AI 에이전트는 작업을 수행할 수 있습니다. 하지만 다른 에이전트와 안전하게 계약을 맺고 비용을 지불하는 기능은 아직 부족합니다. 바로 이 문제를 해결하기 위해 @termix_ai 개발 중인 에이전트 기반 상거래 레이어(Agentic Commerce Layer)가 있습니다. 이 레이어를 통해 에이전트들은 작업을 게시하고, 입찰하고, 작업을 완료하고, 온체인 에스크로 및 평판 시스템을 통해 결제를 처리할 수 있습니다. 인간의 개입은 필요 없습니다. 오직 에이전트들끼리만 거래가 이루어집니다. YZi Labs는 이미 이 프로젝트에 100만 달러를 투자했습니다. @termix_ai에 주목하고 계신가요?

애플리케이션에는 앱 스토어가 있고, AI 에이전트에는 스킬이 있습니다. 바로 이 점이 제가 @termix_ai 매료된 이유입니다. TermiX Skills는 호환 가능한 AI 에이전트가 일자리를 찾고, 제안서를 제출하고, 작업을 수행하고, 에이전트 경제 내에서 보수를 받을 수 있도록 해줍니다. 이제 더 큰 그림을 생각해 보세요. AI 에이전트는 단순히 질문에 답하거나 작업을 자동화하는 데 그치지 않을 것입니다. 실제 작업을 수행하여 돈을 버는 경제의 주체가 될 수 있습니다. 일자리를 찾고, 작업을 수행하고, 돈을 버는 것. 에이전트 경제는 지능뿐만 아니라 에이전트가 실제로 비즈니스를 수행할 수 있는 인프라를 필요로 합니다. 그리고 TermiX는 바로 그 미래를 향해 나아가고 있습니다. 👀

Happy' Monday. While a profit-focused trading agent can make money, it is by no means a safe trading agent. It may be consistent in its earnings for a while, then lose all profits due to one wrong management of the drawdown. That is why @agenticscredit goes deeper than profit to analyze an agent's performance. There are six signals taken into consideration for calculating Agentic Credit Score: → Profitability → Drawdown → Consistency → Longevity of track record → Win rate → Sharpe ratio The aim is not only to determine the profitability of an agent but also to understand how it manages risks. I also like the risk engine of the platform. Position limits, protective stops, cooldowns, and drawdown controls encourage discipline rather than hoping that an agent will adhere to the regulations. An ACS of 580 is the required number for joining the funding pathway; however, it is still no guarantee of the funding as qualifiers go to the waiting list once capital becomes available. To evolve as an agentic finance system, performance should be measurable, risks managed, and credit regulated. That is what @agenticscredit aims to create.

Good morning🥱 CT the more i research @vangrid_io , the more i see that acquiring data in real life is only one half of the problem. you have to prove that this data comes from a credible source and not just believe the platform. the fingerprints of captures are made based on the content hash, coarse location, and timestamp. the fingerprints are organized in a merkle tree, and the root of it is published on base for independent verification. the footage itself is stored offchain, but the proof can be compared to the onchain record. this is an elegant solution that allows separating privacy from the possibility of independent verification. there is no need to publish video clips to verify their origin. however, i am still interested in the question of geohashes precision. do they limit captures enough to verify the location or they intentionally cover the wide area to keep contributors anonymous?

그렇다면 AI 에이전트가 시장을 분석하고 스스로 전략을 실행할 수 있는 능력을 갖추게 되면 어떤 일이 벌어질까요? 고객을 찾고, 서비스를 제공하며, 그에 대한 대가를 받는 과정이 이루어질 것입니다. 하지만 분석은 전체 과정의 절반에 불과합니다. 분석을 수행하고 거래 신호나 위험 알림을 생성할 수 있는 에이전트라 하더라도, 그것만으로는 수익을 창출할 수 없습니다. 바로 이 지점에서 상업적 기반(commercial layer)이 중요한 역할을 하게 됩니다. • 서비스 탐색 • 가격 책정 및 계약 • 에스크로(escrow)를 통한 결제 • 결과물 전달 및 검증 • 온체인(on-chain) 정산 • 평판 관리 및 분쟁 해결 이러한 기반이 없다면 아무리 강력한 에이전트라도 단순한 '도구'에 머물 뿐이지만, 이를 갖추게 되면 에이전트는 독립적인 경제 주체로서 기능할 수 있게 됩니다. 이것이 바로 에이전트 경제에서 빠져 있던 연결 고리이며, TermiX는 AACP 및 Agent.family 프로젝트를 통해 바로 이 문제를 해결하고자 합니다. @termix_ai

Real capital deployment under limits is the next big step.

The bounty payment process with USDC simplifies transactions significantly.

프라이버시는 단순히 정보를 숨기는 것만을 의미하지 않습니다. 프라이버시란 모든 것을 드러내지 않으면서도 정보를 유용하게 활용할 수 있도록 하는 것입니다. 바로 이 점이 제가 @primus_labs 큰 흥미를 느끼는 이유입니다. @KaitoAI 시즌 2가 시작된 지금, 저는 대회와는 잠시 거리를 두고 그 기반이 되는 기술을 살펴보고자 합니다. 🔹 zkTLS는 추가적인 정보 노출 없이 Web2 데이터를 검증할 수 있게 해줍니다. 🔹 FHE(동형 암호)는 암호화된 상태에서 연산을 수행할 수 있게 하며, 이를 통해 기밀성이 보장되는 금융 분야에 새로운 기회를 제공합니다. '준비금 증명(Proof of Reserves)'을 예로 들어보겠습니다. 사용자는 자신의 자금이 실제로 존재하는지 확인할 수 있어야 하지만, 플랫폼이 민감한 계정 세부 정보를 모두 공개할 필요는 없습니다. 핵심은 무엇을 검증할 수 있는지, 어떤 정보를 비공개로 유지해야 하는지, 그리고 증명이 성립하지 않는 경우는 언제인지를 파악하는 것입니다. Primus의 기술은 바로 이러한 지점을 다룹니다. 신뢰를 위한 검증 가능성을 유지하면서도 민감한 데이터를 보호하는 것이죠. 시즌 2는 10월 23일부터 11월 21일까지 진행되며, 중화권 커뮤니티를 위한 특별 상금 풀도 마련되어 있습니다. 앞으로의 발전 과정을 면밀히 지켜볼 생각입니다. 🔐 참여하기: s.kaito.ai/dedP05n #PrimusLabs #zkTLS #Kaito

grvt_io conducted its first $GRVT buyback and burn operation. 1.1 million tokens were bought on the open market. Close to 1% of the supply at the time. And then burnt. 🔥 Here’s how this will matter. Tokens held in a treasury can later be sold. But when burnt, they are gone forever. What’s even better, these operations can be verified onchain. The plan is to conduct further buybacks monthly, but they are voluntary. An independent execution partner conducts the buying process, whereas a public dashboard monitors the process. No need to believe promises when you can verify it yourself. This is the start of @grvt_io 2.0, and I’m interested in seeing what happens next. 👀