Wayfinder semble être resté silencieux ces derniers temps. Mais en réalité, en consultant leur compte Twitter officiel, on peut constater que leur agent d'IA a été discrètement mis à jour et itéré, progressant normalement selon leur feuille de route publiée précédemment pour mai-juillet. Donc, en fait, depuis mai, leurs progrès en matière de produits ont été assez importants.
Ce qui mérite le plus d'être mentionné, c'est qu'il est désormais possible d'utiliser $PROMPT pour payer le Gas d'autres chaînes.
Par exemple, si vous avez des $USDT sur la chaîne BSC, mais pas de BNB comme Gas, vous pouvez dire à l'agent d'IA Wayfinder : utilisez $PROMPT dans mon portefeuille comme Gas pour m'aider à échanger 100 $USDT contre $BTC sur la chaîne BSC. C'est bon, vous verrez les USDC dans votre portefeuille échangés contre des BTC.
Quant à la réalisation de transactions "sans gaz", les étapes complexes de chaînes croisées, d'échange de Gas, de transactions, etc., seront automatiquement exécutées par l'agent d'IA de Wayfinder grâce à la fonction de navigation de chemin pour trouver automatiquement le chemin optimal, sans que vous ayez à vous en soucier.
De plus, certaines fonctions importantes basées sur la feuille de route, notamment : la version Alpha, les agents de contrats, etc. progressent également selon le calendrier de livraison de la feuille de route et sont actuellement entrées dans la phase de test pratique.
En fait, personnellement, je pense que Wayfinder est très différent de la plupart des agents d'IA actuels.
Wayfinder est actuellement réellement utilisable pour vous aider à effectuer des opérations telles que l'interaction avec des dApp, l'échange de jetons, la frappe de NFTs, la chaîne croisée et même des stratégies DeFi plus complexes et le déploiement de contrats intelligents. Y compris le trading d'actions tokenisées sur la chaîne, qui est actuellement très populaire, peut également être exécuté via Wayfinder.
Alors que de nombreux projets lancent actuellement des agents d'IA, il ne s'agit en fait que d'un simple encapsulage des grands modèles de langage (LLM) existants, et en termes de fonctionnalités, ils ne peuvent fournir que des requêtes de données de base sur la chaîne ou de simples suggestions de transactions (qui ne sont que des suggestions et ne peuvent pas être exécutées automatiquement).