OpenLedger：AI与区块链融合，打造下一代智能系统基础设施🚀 早期的机器学习系统多为一次性训练的单一模型，随后冻结使用❄️。随着技术演进，行业逐渐转向微调和任务定制化模型🔧。这些发展为领域适应奠定了基础，但如今构建实用的AI应用，关键在于让模型具备更强大的能力💪。 强大的模型只是成功的一半。AI系统要在现实世界中发挥作用，必须理解问题空间、实时交互数据、检索历史上下文并执行确定性逻辑🤖。正如GPU推动了训练规模化，下一阶段的突破将聚焦于应用层的交互、归因与经济对齐🔗——这正是OpenLedger提供的核心基础设施。 OpenLedger：专为AI设计的区块链⛓️ OpenLedger并非通用公链，而是智能系统的执行与归因层。它为模型、数据、记忆（Memory）与智能体（Agent）提供互操作的基础组件，使其成为可组合的生态体系。本文将详解如何通过上下文、行为与记忆扩展模型，赋能多样化智能体与应用。 专业化模型：更高效、更轻量✨ 所有智能应用的基础是模型。通用模型灵活性高，但在垂直领域需依赖微调与适配。OpenLedger通过以下流程优化这一过程： - Datanets：社区共建的可归因数据仓库，确保数据质量与协作性👥 - Model Factory：无代码工作流简化微调，降低开发门槛🛠️ - OpenLoRA：实时切换的轻量适配器，实现低成本、高组合性的推理🎛️ 这些组件为智能体奠定了坚实基础，而OpenLedger的扩展能力将使其更加强大。 模型上下文协议（MCP）：让AI“动手”操作🖇️ 若要让模型读取文件、访问数据库或调用工具，它需要连接外部状态与上下文。为此，OpenLedger推出Model Context Protocol (MCP)。 MCP定义了向模型传递上下文及接收结构化响应的框架，包含三部分： 1. 客户端：提供数据输入📤 2. 服务端：处理工具调用⚙️ 3. 路由层：管理交互流🔄 目前，MCP已在Cursor等系统中应用——智能体可读取本地文件、编辑代码库，并在开发环境中执行工具任务💻。类似https://t.co/mRZkCJ3QuZ的MCP客户端能集成至Cursor，创建动态实时界面。通过https://t.co/mRZkCJ3QuZ，智能体可操作实时UI组件，生成可视化丰富的输出🎨。 未来展望：交互、归因与经济对齐🌟 OpenLedger的目标是成为AI应用的“神经系统”，连接模型能力与现实需求。从数据协作到轻量推理，从上下文协议到工具调用，每一步都在推动智能系统向更高效、更透明的未来迈进🚀。 @OpenledgerHQ @cookiedotfun @KaitoAI #Kaito# #cookie# #snap# #yap#