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Pense que um construtor de agentes de IA sem código totalmente descentralizado com uma capitalização de mercado de 1,5 milhão provavelmente está subvalorizado
Isso também tem
🔸️Malha de agente ponto a ponto (sem servidores centrais)
🔸️Nenhum construtor de agente de código iniciando Q3
🔸️Protocolos de comunicação de agente para agente
🔸️Camada de privacidade de conhecimento zero
🔸️Compatibilidade do MCP com ferramentas de IA existentes
🔸️SDK multilíngue (Python / JS / Go)
🔸️Gráficos de conhecimento federados
Fundada por Robert Brighton, ex-líder da Microsoft que construiu equipes de computação quântica e HoloLens nos EUA/Europa
$Prxs

30 de ago. de 2025
Comunicação Agente-a-Agente: O Batimento Cardíaco da Práxis
A maioria dos sistemas de IA hoje opera isoladamente.
Um agente executa uma tarefa sozinho.
Se precisar de ajuda, liga para casa.
Se o servidor estiver fora do ar? Fim de jogo.
No Praxis, os agentes não dependem de um orquestrador central. Eles conversam diretamente entre si, coordenando, colaborando e compondo soluções em tempo real.
Esta é a comunicação Agent-to-Agent (A2A). E abre uma nova fronteira:
Sistemas autônomos que se auto-organizam.
A pilha que habilita o A2A
O Praxis torna isso possível por meio de três camadas principais:
- Descoberta via libp2p e DIDs on-chain
- Comunicação criptografada por canais do PubSub
- Coordenação por meio de salas de bate-papo efêmeras e estado compartilhado descentralizado
Sem servidores. Sem relés. Sem intermediários.
Apenas agentes, agindo como pares.
O que os agentes podem fazer juntos?
Depois de falar, os agentes podem delegar, colaborar e compor:
Delegação de tarefas
Um agente identifica uma subtarefa e a encaminha para um colega especialista.
Resolução colaborativa de problemas
Os agentes geram salas de malha temporárias para resolver um problema juntos - ao vivo.
Fluxos de trabalho distribuídos
As tarefas fluem entre os agentes, cada um contribuindo com recursos exclusivos.
Isso transforma os agentes de ferramentas em colegas de equipe.
Esqueça as cadeias rígidas de prompts.
Agora imagine agentes autônomos negociando, validando e refinando o trabalho uns dos outros de forma verificável.
É inteligência de enxame, descentralizada.
Exemplo real: estratégia de negociação
Digamos que um agente da Praxis identifique uma anomalia de mercado.
- Ele chama um agente de modelo de preços e um agente de análise de sentimento
- Eles colaboram em uma sala de malha dinâmica
- Uma estratégia surge e é passada para um agente de execução
- A negociação é executada de forma segura, transparente, P2P
Tudo em segundos. Sem servidores. Apenas agentes.
Como funciona nos bastidores
- Cada agente tem um DID e metadados verificáveis
- Os agentes anunciam recursos para a rede
- Todas as mensagens são criptografadas e assinadas
- A colaboração acontece em salas efêmeras criadas com createRoom()
- O estado compartilhado é sincronizado por meio de canais de estado descentralizados
Nenhuma camada de orquestração necessária. A coordenação é integrada.
Para desenvolvedores
O Praxis oferece primitivos para criar agentes combináveis que:
- Descarregar subtarefas
- Junte-se a salas de malha colaborativas
- Participar de gráficos dinâmicos de fluxo de trabalho
- Interaja por meio de esquemas padronizados e mensagens assinadas
Sem dores de cabeça infra. Apenas execução nativa de malha local.
Para usuários
O que você obtém é:
- Resultados mais rápidos e inteligentes
- Decisões mais sensíveis ao contexto
- Comportamento transparente do agente
- Prova on-chain do que aconteceu, quando e por quê
Seus agentes colaboram em seu nome, sempre em sincronia, sempre soberanos.
Na Praxis, a A2A é a nossa base.
Os agentes que podem coordenar são mais do que inteligentes, pois se tornam realmente úteis.
É assim que transformamos a IA em um sistema vivo e descentralizado.
A malha está viva. E está ficando cada vez mais forte.

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