우리는 검증 가능한 실시간 평가와 지속적인 학습 역량을 통해 암호화폐 네이티브 에이전트에 중점을 둔 AI 에이전트 평가를 위한 탈중앙화 프레임워크인 EVAL Engine(Evaluation Validation Architecture)을 제시합니다.

당사의 시스템은 Chromia의 가스비 없는 관계형 블록체인 아키텍처를 활용하여 AI 에이전트 성능에 대한 투명하고 변경 불가능하며 비용 효율적인 평가를 가능하게 합니다. 이 시스템은 피드백 루프와 보상 시스템을 통한 지속적인 강화 학습을 위해 여러 LLM-as-a-judge[1] 및 소셜 참여 지표를 통합합니다.

우리는 EVAL Engine이 참여 기반 피드백 루프를 통해 진화하는 성능 표준에 적응하면서도 효율적이고 안전한 평가를 달성할 수 있음을 입증합니다.

또한 API 개발, 데이터 준비, 모델 개발 및 모델 배포를 포함한 EVAL Engine 개발을 위한 포괄적인 로드맵을 제시합니다.