Los Angeles, California, 14 agosto 2024, Chainwire
iAgent ha introdotto un innovativo agente AI come classe di asset digitali alla Malaysia Blockchain Week di Kuala Lumpur e all'Asia Blockchain Summit di Taiwan questo mese, consentendo ai giocatori di tutto il mondo di creare, formare, scambiare e monetizzare agenti AI di gioco personalizzati che sfruttano le potenzialità NPC del passato a un livello completamente nuovo. Il protocollo iAgent ha sviluppato il primo agente AI al mondo addestrato dalle riprese di gioco dei giocatori professionisti in Counter-Strike . Questa nuova classe di asset AI ha il potenziale per stimolare una rinascita dell’innovazione e della crescita nel settore dei giochi.
Sia al MBW che all'ABS, i partecipanti hanno potuto dare un primo sguardo alla nuova e rivoluzionaria classe di risorse di gioco digitale. Il protocollo iAgent ha presentato l'1 e il 6 agosto una nuova tecnologia che utilizza moduli AI per addestrare i personaggi di gioco sulla base di filmati di gioco. La loro presentazione prevedeva un iAgent addestrato dalle riprese video di Flaxciz, un giocatore CS professionista del Team Secret .
Gli iAgents sono qui non solo per rinnovare gli NPC obsoleti del mondo dei giochi, ma anche per dare potere a tutti i giocatori all'interno dell'ecosistema. Qualsiasi utente può addestrare un agente AI con il filmato di gioco e quindi scambiare, noleggiare e monetizzare i propri agenti di gioco personali. Che si tratti di un giocatore occasionale che gioca con gli amici o di un intero studio che desidera aggiungere al proprio gioco personaggi IA di livello mondiale addestrati dall'uomo, iAgent offre nuove soluzioni e possibilità.
In collaborazione con Alliance , una potenza globale di eSport che compete in prima linea nei giochi più famosi del mondo, e Team Secret , un'organizzazione professionale di eSport, iAgent è stato in grado di addestrare un personaggio basato sul filmato di gioco di Flaxciz.
Jamie Batzorig , CEO di iAgent e relatore principale, ha presentato per la prima volta l'iAgent addestrato dall'uomo. Il team di sviluppo ha lavorato con AethirCloud , il progetto che crea un'infrastruttura cloud decentralizzata scalabile per giochi e intelligenza artificiale. Basato su DePIN, il protocollo iAgent sfrutta le risorse GPU sottoutilizzate di tutto il mondo e le trasforma in una rete GPU distribuita dedicata alla formazione degli agenti AI.
iAgent è supportato da GEDA , un ecosistema di eSport web3 che sta coinvolgendo gli appassionati di eSport, e da Emerge group , un'agenzia di marketing di giochi che ha lavorato con nomi noti come Valorant, Mobile Legends e Riot Games.
Il team di iAgent mira a democratizzare il gioco creando agenti IA come risorse digitali e fornendo a tutti i giocatori gli strumenti e le infrastrutture per formare i propri agenti. Questi agenti IA addestrati dall'uomo rappresentano le strategie, gli stili e la creatività di gioco dei giocatori, trasformandoli in una rappresentazione digitale della loro personalità di gioco.
Creando il primo agente AI al mondo addestrato sul filmato di un giocatore professionista di eSport, iAgent mira a modificare il panorama e il futuro dei giochi. Gli strumenti utilizzati per creare questa risorsa digitale rivoluzionaria e questo personaggio di gioco saranno presto disponibili a tutti nell’ecosistema di gioco. Un giocatore ha bisogno solo di filmati di gioco per sviluppare il proprio agente AI. Con lo standard AI_NFT (OFT), primo nel suo genere, i creatori avranno la piena proprietà dei propri agenti AI in esecuzione su più catene utilizzando la tecnologia innovativa sviluppata da LayerZero Labs .
Informazioni su iAgent
Il protocollo iAgent consente ai giocatori di tutto il mondo di addestrare i propri agenti AI a imitare il comportamento dei giocatori dalle riprese di gioco, basato su DePIN, elaborazione decentralizzata, creando così una nuova classe di risorse digitali sulla blockchain.
Gli utenti possono seguire iAgent su X, notifiche attive.
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Fonte: protocollo iAgent
Los Angeles, California
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Contatto
CEO
Jamie Balzorig
iAgent Protocol
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