Um novo projeto apresenta um agente autônomo de aprendizado por reforço (RL) projetado para alcançar desempenho de última geração (SOTA) em IA, lendo artigos acadêmicos e atualizando sua cognição. O agente enfatiza um design direto ao ponto e garante total transparência on-chain por meio de registro transparente das decisões e poda de memória. Essa abordagem é combinada com um mecanismo de tesouraria, formando um conceito de agente inteligente nativo em cripto, impulsionado por tecnologia.