【Analisi approfondita in parole semplici della versione beta di R00Ms lanciata da $REI】 Conclusione in una frase: R00Ms trasforma "AI usa e getta" in "attività a lungo termine con interesse composto per il team" e finanzia "la collaborazione intelligente del team" attraverso $REI, che è il nucleo più interessante e narrativamente coinvolgente di questo aggiornamento. Evento di aggiornamento: @ReiNetwork0x ha pubblicato R00Ms Beta —— è uno spazio di lavoro collaborativo con più utenti e più unità AI, che realizza la transizione dell'#AI da strumento temporaneo a collega digitale in evoluzione a lungo termine. Meccanismo di innovazione centrale: Chat AI tradizionale: ogni volta una domanda e una risposta, come un lavoratore temporaneo usa e getta. R00Ms: offre ai clienti uno "spazio di lavoro" che esiste in modo continuo, coinvolgendo i colleghi e inserendo alcuni "piccoli assistenti" AI personalizzati (chiamati Units). Tutte le discussioni e le chat aziendali contestuali verranno assorbite a lungo termine dall'AI, che evolverà continuamente in un "collega digitale che conosce la storia del tuo team". Cambiamenti significativi: "Collaborazione multipla + più agenti intelligenti + memoria duratura" vengono racchiusi in una rete di attività intelligenti per il team. L'AI accumula continuamente il patrimonio di conoscenze private unico e non replicabile del tuo team, formando il proprio fossato professionale. Anche se il personale interno si dimette, non può portarlo via; i nuovi arrivati esterni che vogliono copiare il modello di business non possono replicare il patrimonio di conoscenze accumulate del team. (Sembra di vedere il sorriso "insidioso" del capo 🤭) Patrimonio di conoscenze composto = (numero cumulativo di istruzioni di alta qualità × densità di molteplici prospettive) × (livello di continuità del contesto storico) Riepilogo: Attualmente, i principali OpenAI, Claude, Notion AI, Cursor, ecc., non hanno realmente aperto la "percezione collaborativa tra più AI". Si può capire che R00Ms ha fatto un passo avanti nel "contesto comune tra più AI + assegnazione reciproca + memoria lunga". Scenari di applicazione aziendale: Sala informativa on-chain —— più Units monitorano rispettivamente L1, L2, DEX, MEV mempool, riepilogo a fine giornata; Operazioni del protocollo —— monitoraggio degli eventi contrattuali → attivazione dell'Unit di avviso di rischio → generazione di un rapporto da inviare al team Crescita dei contenuti —— più Unit ottimizzano lo stesso tema di copywriting su Twitter/Telegram/blog in inglese Co-creazione di SOP interne —— conversazioni a lungo termine si sedimentano automaticamente in processi, l'AI suggerisce retroattivamente "quali passaggi possono essere automatizzati" Integrazione del token nel business: $REI sarà utilizzato per la gestione delle risorse di R00Ms (Slots / Capacità / soglie di aggiornamento), che potrebbero includere: Staking di REI per aumentare il limite delle stanze Rientro nel mercato secondario per subaffitto / trasferimento di slot Meccanismo di distruzione o riutilizzo delle spese In parole semplici, si tratta di confezionare "collaborazione tra più agenti intelligenti" come un prodotto simile a SaaS, $REI trova il punto di legame tra token e scenari di utilizzo reali. Maggiori dettagli possono essere trovati nel testo originale ufficiale e nel white paper.