MuleRunは、高品質なデータと低コストの推論により、オンチェーンAIエージェントを開発し、取引効率を再構築します

4月21日、世界初の自己進化型パーソナルAIプロジェクトであるMuleRunの最高技術責任者・Shu Jun氏が、「Web 4.0を解読する：AIエージェントがオンチェーン権限を引き継ぐ時」というテーマのオフラインイベントで、検索エンジンや無料APIに依存した従来のデータ取得方法は特に金融取引のシナリオで高精度のニーズには不十分であると述べました。無料の市場データインターフェースは、遅延やデータの欠落が頻発し、高頻度または専門的な意思決定には適していません。これを解決するため、MuleRunは高品質なデータソースや専門ツールのインターフェースを統合し、ユーザーがAPIを自ら調達したり設定したりすることなく、オンチェーンデータ、米国株データ、多次元分析機能を含むデータシステムを利用できるよう障壁を下げています。また、プラットフォームは取引戦略評価、多役割のシミュレーションディベート、クオンツバックテスト機能など、様々な「Skills」を導入しています。バックテスト作業は外部サーバーで実行され、ローカルや一般的なクラウド環境での計算能力不足を解決し、クオンツユーザーの実際の利用体験を向上させます。さらにMuleRunは、越境EC商品のデータを統合するなど、多様なデータソースを拡充し、エージェントの様々なビジネスシナリオでの情報取得能力を強化しています。「インテリジェント意思決定」という点では、Shu Jun氏は、エージェントの中核は、複雑なタスクの処理能力、すなわち複数期間のデータ分析、インディケーター計算、戦略実行にあると強調しました。コスト管理も主要指標となっています。現在、AIシステムは一般的に高いトークン消費の課題に直面しており、これが直接的にユーザーコストに影響します。これに対し、MuleRunはエンジニアリング面でトークン使用の最適化を体系的に行い、タスク完了の質を確保しながらコストを大幅に削減し、同じ予算内でのタスク実行効率を向上させています。Shu Jun氏は、データ品質とモデル効率がAIエージェントのタスク性能を直接決定すると述べ、今後もプラットフォームは高品質なデータアクセスと低コストのインテリジェント計算のバランスを追求し、より複雑なオンチェーンアプリケーションのシナリオを支援していくと表明しました。