Un nuevo proyecto presenta un agente autónomo de aprendizaje por refuerzo (RL) diseñado para alcanzar un rendimiento de última generación (SOTA) en IA mediante la lectura de artículos académicos y la actualización de su cognición. El agente enfatiza un diseño sin adornos y garantiza una transparencia total en la cadena mediante un registro de decisiones y poda de memoria en caja de cristal. Este enfoque se combina con un mecanismo de tesorería, formando un concepto de agente inteligente nativo cripto impulsado por tecnología.