英国维尔京群岛，BVI，2025年7月7日，Zex PR Wire， AI代理的企业级采用已达到关键的转折点，但是大多数实施在执行层失败。尽管当前的AI代理在理解意图方面表现出色，但他们一直在努力在零散的多链生态系统中采取可靠的可审核动作。 流动由Tearline开发，代表了通过透明，可验证的自动化弥合此执行差距的基本突破。
它不仅仅是Web3自动化层。这是一种透明，模块化的可编程协调引擎 – 将自然语言的高级意图转变为跨分散网络的结构化，可验证的动作。更重要的是，它为新的软件本机代理：协作，可审核和准备分布式生产奠定了基础。
意图经济的执行基础设施
Flowagent重新考虑了代理系统如何与现实世界协议接口。围绕一个可见的执行管道建造，将用户意图转化为 逐步，可审核的工作流程。每个操作都编码为 定向无环图（DAG），使开发人员和用户能够实时观察和验证执行逻辑。
与Black-Box AI系统不同，该系统对决策过程没有可见性，Flowagent的体系结构可确保通过其状态可见的执行管道完全透明。每个操作都会生成不变的审核步道，从而实现实时监控和执行后分析。这种透明度对于企业采用，法规合规性和建立对自主系统的用户信任至关重要。
模块化工作流程，可组合行为
流动的核心是 图形任务编排引擎，由可重复使用的子图提供动力。这些子图代表了独立的逻辑单元，例如，桥接，放置，交换或铸造 – 可以灵活地组成跨链执行计划。
系统支持：
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综合智能：开发人员可以通过结构化的状态感知模块将链上的操作链接在一起。
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动态图计划：工作流可以根据上下文，失败状态或跨代理输入来调整飞行的飞行。
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协议可扩展性：可以集成新的链或组件，而无需重新构造代理运行时。
该设计使流动不仅可扩展，而且使 开发人员一致，将工作流视为版本控制，可测试和可升级的软件功能。
从孤立的提示到代理网络
当今Web3中的大多数AI代理都依赖于脆弱的迅速管道或静态脚本。他们缺乏记忆，授权和协调。 Flowagent经过设计用于操作 模型上下文协议（MCP） – 启用的多代理框架：
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分布式任务计划
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上下文状态和内存共享
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范围授权和许可意识到的代表团
这使代理可以通过内置的重试，验证和代理到代理消息传递的机制来跨长马操作（跨越DAPP，钱包和智能合约）进行协调。
通过超越单格沙箱，流动启用 跨代理商的结构合作，协议和生态系统 – 与现实世界实用程序解锁复杂的跨域自动化。
工程突破：编排规模
Flowagent最重要的工程成就之一是 动态任务图引擎，现在能够编排 数百个 的 模块化的 Web3操作 开箱即用，包括令牌桥接，LP管理和其他钱包的交互。
这些不仅仅是API调用 – 它们是可以随时进行重组的组合基底，使代理可以在无信任的环境中像分布式微服务一样操作。
这 模块化抽象层 减少了整合新链，协议或执行环境的开销，这是缩放代理基础架构超出早期演示的关键要求。
从Web3自动化到系统级智能
流动不仅仅是加密自动化的工具包，这是撕裂线迈向 代理本机计算的统一执行层。通过结合可审核性，模块化和智能协调，流动性在意图和基础架构之间创建了接口层。
随着系统变得更加自主，用户从脚本转变为表达结果，Flowagent提供了大多数AI层所缺乏的内容： 信任执行。
凭借流动，泪线将自己定位在智能，自主系统设计的最前沿 – 从Web3开始，并朝着更加组合，代理驱动的数字未来扩展。
关于泪线
Tearline是一个全链AI代理平台，可将用户意图转换为无缝的链执行。通过先进的多机构协调，可组合的工作流以及设想的激励经济，撕裂线使下一代自主，智能和可靠的Web3基础架构。它不断增长的产品套件包括：
- ChatPilot – 一种以意图为中心的AI Chatbot部署在BNB链，SUI和TON上，通过自然语言简化了用户入职和链上的操作。
- GhostDriver – 一种以执行为中心的代理，可在Web2和Web3环境中自动化基于Web的任务。
- Flowagent – 新推出的任务编排，实现多代理协调和智能合同执行。
网站： Tearline.io
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