Ein neues Projekt stellt einen autonomen Reinforcement-Learning-(RL)-Agenten vor, der darauf ausgelegt ist, durch das Lesen wissenschaftlicher Arbeiten und die Aktualisierung seiner Kognition eine Spitzenleistung (State-of-the-Art, SOTA) in der KI zu erreichen. Der Agent legt Wert auf ein schlankes Design ohne Schnickschnack und gewährleistet vollständige On-Chain-Transparenz durch eine Glas-Box-Protokollierung von Entscheidungen und Gedächtnisbereinigung. Dieser Ansatz wird mit einem Treasury-Mechanismus kombiniert und bildet so ein technologiegetriebenes, natives Krypto-Intelligent-Agenten-Konzept.