Recentemente, participei de uma atividade de registro na lista de permissões do projeto AI Agent, mas recebi inesperadamente uma resposta que me fez rir e chorar ao mesmo tempo: "Sua atividade na cadeia é classificada como C, a correspondência é insuficiente, não recomendamos a cooperação por enquanto." Essa sensação de ser "recusado" me fez lembrar da cena embaraçosa de ser desencorajado em um encontro às cegas.
Na verdade, o projeto integrou o sistema de pontuação de comportamento de identidade ZK da Lagrange. Este sistema gera automaticamente um "relatório de exame de comportamento na cadeia" para cada endereço, abrangendo a situação de garantia dos ativos do usuário, os protocolos utilizados, a profundidade real das interações, bem como a história de cooperação com o Agent, entre várias dimensões. No final, o sistema calculará uma pontuação de crédito com base nesses dados, gerando uma prova ZK e armazenando-a no DID (identidade descentralizada).
Esta descoberta fez-me perceber que, na atual ecologia Web3, seja participando em airdrops, solicitando uma Lista de permissões ou buscando oportunidades de colaboração, pode ser necessário passar por uma "verificação de saúde na cadeia" para comprovar a sua credibilidade. Este mecanismo de avaliação de crédito baseado em comportamentos na cadeia está gradualmente a tornar-se o novo padrão para as partes do projeto selecionarem parceiros.
Pensando bem, eu nunca realmente valorizei a importância do "crédito na cadeia". Mas agora parece que não ter uma prova de comportamento ZK é tão desfavorável quanto não ter um emprego estável no mercado de encontros. No ambiente atual, uma prova de comportamento ZK confiável na cadeia é, sem dúvida, mais persuasiva e credível do que o endosse de KOLs ou várias capturas de tela.
Então, por que o sistema de classificação Lagrange é amplamente favorecido? Principais razões incluem os seguintes pontos: 1. Suporta a agregação de comportamentos multi-cadeia, podendo refletir totalmente o histórico de atividades do usuário em diferentes blockchains. 2. Utilizar a tecnologia ZK (prova de conhecimento zero) para validar o comportamento do usuário enquanto protege a privacidade, expondo apenas o tipo de comportamento e não os detalhes específicos. 3. Fornecer interfaces de chamada modularizadas, permitindo que muitos projetos se conectem facilmente, formando um padrão de avaliação de crédito amplamente reconhecido.
Este sistema de pontuação de crédito baseado em comportamento na cadeia está silenciosamente mudando os modelos de colaboração e os mecanismos de confiança do ecossistema Web3. Ele oferece aos projetos um padrão de avaliação de usuários objetivo e quantificável, ao mesmo tempo que incentiva os usuários a participar mais ativamente das atividades na cadeia, construindo uma boa reputação de identidade digital. Com a popularização deste mecanismo, talvez estejamos testemunhando a chegada de uma nova era de colaboração Web3 mais transparente e eficiente.
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Recentemente, participei de uma atividade de registro na lista de permissões do projeto AI Agent, mas recebi inesperadamente uma resposta que me fez rir e chorar ao mesmo tempo: "Sua atividade na cadeia é classificada como C, a correspondência é insuficiente, não recomendamos a cooperação por enquanto." Essa sensação de ser "recusado" me fez lembrar da cena embaraçosa de ser desencorajado em um encontro às cegas.
Na verdade, o projeto integrou o sistema de pontuação de comportamento de identidade ZK da Lagrange. Este sistema gera automaticamente um "relatório de exame de comportamento na cadeia" para cada endereço, abrangendo a situação de garantia dos ativos do usuário, os protocolos utilizados, a profundidade real das interações, bem como a história de cooperação com o Agent, entre várias dimensões. No final, o sistema calculará uma pontuação de crédito com base nesses dados, gerando uma prova ZK e armazenando-a no DID (identidade descentralizada).
Esta descoberta fez-me perceber que, na atual ecologia Web3, seja participando em airdrops, solicitando uma Lista de permissões ou buscando oportunidades de colaboração, pode ser necessário passar por uma "verificação de saúde na cadeia" para comprovar a sua credibilidade. Este mecanismo de avaliação de crédito baseado em comportamentos na cadeia está gradualmente a tornar-se o novo padrão para as partes do projeto selecionarem parceiros.
Pensando bem, eu nunca realmente valorizei a importância do "crédito na cadeia". Mas agora parece que não ter uma prova de comportamento ZK é tão desfavorável quanto não ter um emprego estável no mercado de encontros. No ambiente atual, uma prova de comportamento ZK confiável na cadeia é, sem dúvida, mais persuasiva e credível do que o endosse de KOLs ou várias capturas de tela.
Então, por que o sistema de classificação Lagrange é amplamente favorecido? Principais razões incluem os seguintes pontos:
1. Suporta a agregação de comportamentos multi-cadeia, podendo refletir totalmente o histórico de atividades do usuário em diferentes blockchains.
2. Utilizar a tecnologia ZK (prova de conhecimento zero) para validar o comportamento do usuário enquanto protege a privacidade, expondo apenas o tipo de comportamento e não os detalhes específicos.
3. Fornecer interfaces de chamada modularizadas, permitindo que muitos projetos se conectem facilmente, formando um padrão de avaliação de crédito amplamente reconhecido.
Este sistema de pontuação de crédito baseado em comportamento na cadeia está silenciosamente mudando os modelos de colaboração e os mecanismos de confiança do ecossistema Web3. Ele oferece aos projetos um padrão de avaliação de usuários objetivo e quantificável, ao mesmo tempo que incentiva os usuários a participar mais ativamente das atividades na cadeia, construindo uma boa reputação de identidade digital. Com a popularização deste mecanismo, talvez estejamos testemunhando a chegada de uma nova era de colaboração Web3 mais transparente e eficiente.