Wir freuen uns, bekannt zu geben, dass $CODEC jetzt live und handelbar auf @MachineDEX auf @peaq, der Layer 1 für die Maschinenwirtschaft, ist. Mit der bevorstehenden Integration in das optr SDK können Betreiber On-Chain-Maschinen auf peaq mit Telemetrie, prüfbaren Sitzungen, DIDs und Belohnungen steuern.

VLAs sind noch sehr neu und viele Menschen finden es schwierig, den Unterschied zwischen VLAs und LLMs zu verstehen. Hier ist ein tiefer Einblick, wie sich diese KI-Systeme in Bezug auf Denken, Wahrnehmung und Handeln unterscheiden. Teil 1. Lass uns die wichtigsten Unterschiede aufschlüsseln und wie KI-Agenten, die um ein LLM gewickelt sind, sich von Operator-Agenten unterscheiden, die VLA-Modelle verwenden: 1. Wahrnehmung: Wie sie die Welt wahrnehmen Agent (LLM): Verarbeitet Text oder strukturierte Daten, z.B. JSON, APIs und manchmal Bilder. Es ist wie ein Gehirn, das mit sauberen, abstrahierten Eingaben arbeitet. Denk an das Lesen eines Handbuchs oder das Parsen einer Tabelle. Großartig für strukturierte Umgebungen, aber begrenzt durch das, was ihm zugeführt wird. Operator (VLA): Sieht rohe, Echtzeit-Pixel von Kameras, plus Sensordaten (z.B. Berührung, Position) und Propriozeption (Selbstwahrnehmung der Bewegung). Es ist wie das Navigieren in der Welt mit Augen und Sinnen, das in dynamischen, chaotischen Umgebungen wie UIs oder physischen Räumen gedeiht. 2. Handeln: Wie sie interagieren Agent: Handelt, indem er Funktionen, Werkzeuge oder APIs aufruft. Stell dir vor, es ist ein Manager, der präzise Anweisungen gibt wie „Buche einen Flug über die Expedia-API.“ Es ist absichtlich, aber abhängig von vorgefertigten Werkzeugen und klaren Schnittstellen. Operator: Führt kontinuierliche, niedrigstufige Aktionen aus, wie das Bewegen eines Mauszeigers, Tippen oder das Steuern von Robotergelenken. Es ist wie ein geschickter Arbeiter, der direkt mit der Umgebung interagiert, ideal für Aufgaben, die Echtzeit-Präzision erfordern. 3. Kontrolle: Wie sie Entscheidungen treffen Agent: Folgt einem langsamen, reflektierenden Zyklus: planen, ein Werkzeug aufrufen, das Ergebnis bewerten, wiederholen. Es ist tokengebunden (begrenzt durch die Textverarbeitung) und netzwerkgebunden (wartet auf API-Antworten). Das macht es methodisch, aber träge für Echtzeitanwendungen. Operator: Arbeitet, trifft schrittweise Entscheidungen in einem engen Feedback-Zyklus. Denk an einen Gamer, der sofort auf das reagiert, was auf dem Bildschirm zu sehen ist. Diese Geschwindigkeit ermöglicht flüssige Interaktionen, erfordert jedoch eine robuste Echtzeitverarbeitung. 4. Daten zum Lernen: Was ihr Training antreibt Agent: Wird auf riesigen Textkorpora, Anleitungen, Dokumentationen oder RAG (Retrieval-Augmented Generation) Datensätzen trainiert. Er lernt aus Büchern, Code oder FAQs und glänzt im Denken über strukturiertes Wissen. Operator: Lernt aus Demonstrationen (z.B. Videos von Menschen, die Aufgaben ausführen), Teleoperationsprotokollen oder Belohnungssignalen. Es ist wie Lernen durch Zuschauen und Üben, perfekt für Aufgaben, bei denen explizite Anweisungen rar sind. 5. Fehlermodi: Wo sie versagen Agent: Neigt zu Halluzinationen (Antworten erfinden) oder brüchigen Langzeitplänen, die zusammenbrechen, wenn ein Schritt fehlschlägt. Es ist wie ein Stratege, der überdenkt oder die Situation falsch einschätzt. Operator: Sieht sich einer Kovariatenverschiebung gegenüber (wenn die Trainingsdaten nicht mit den realen Bedingungen übereinstimmen) oder kumulierten Fehlern in der Steuerung (kleine Fehler summieren sich). Es ist wie ein Fahrer, der auf einer unbekannten Straße die Kontrolle verliert. 6. Infrastruktur: Die Technik dahinter Agent: Vertraut auf einen Prompt/Router, um zu entscheiden, welche Werkzeuge aufgerufen werden, ein Werkzeugverzeichnis für verfügbare Funktionen und Speicher/RAG für den Kontext. Es ist ein modulares Setup, wie ein Kommandozentrum, das Aufgaben orchestriert. Operator: Benötigt Videoeingabepipelines, einen Aktionsserver für die Echtzeitsteuerung, einen Sicherheitsmechanismus, um schädliche Aktionen zu verhindern, und einen Replay-Puffer, um Erfahrungen zu speichern. Es ist ein Hochleistungssystem, das für dynamische Umgebungen gebaut ist. 7. Wo jeder glänzt: Ihre Stärken Agent: Dominierend in Workflows mit sauberen APIs (z.B. Automatisierung von Geschäftsprozessen), Denken über Dokumente (z.B. Zusammenfassen von Berichten) oder Code-Generierung. Es ist dein Ansprechpartner für strukturierte, hochrangige Aufgaben. Operator: Exzellent in chaotischen, API-losen Umgebungen wie dem Navigieren durch unhandliche UIs, dem Steuern von Robotern oder dem Bewältigen von spielähnlichen Aufgaben. Wenn es um Echtzeitinteraktion mit unvorhersehbaren Systemen geht, ist VLA der König. 8. Mentales Modell: Planer + Macher Denk an den LLM-Agenten als den Planer: Er zerlegt komplexe Aufgaben in klare, logische Ziele. Der VLA-Operator ist der Macher, der diese Ziele umsetzt, indem er direkt mit Pixeln oder physischen Systemen interagiert. Ein Prüfer (ein anderes System oder ein Agent) überwacht die Ergebnisse, um den Erfolg sicherzustellen. $CODEC

Codecflow Optr bietet einen einheitlichen Ansatz zum Erstellen von Agenten, die in digitalen und physischen Umgebungen sehen, denken und handeln. Ob bei der Automatisierung von Desktop-Workflows, der Steuerung von Roboterarmen oder dem Testen in Simulationen, es verwendet dasselbe mentale Modell und dieselben Primitiven.