新しいプロジェクトでは、学術論文を読み認知を更新することで、最先端（SOTA）のAI性能を達成することを目的とした自律型強化学習（RL）エージェントが紹介されています。このエージェントは無駄を排した設計を重視し、意思決定のガラスボックスログとメモリの剪定を通じて完全なオンチェーン透明性を確保しています。このアプローチは財務管理メカニズムと組み合わされ、技術主導のネイティブ暗号インテリジェントエージェントのコンセプトを形成しています。