Análise do AGENTE AI: A força inteligente que molda o novo ecossistema econômico do futuro
1. Contexto Geral
1.1 Introdução: O "Novo Parceiro" na Era Inteligente
Cada ciclo de criptomoedas impulsiona o desenvolvimento de toda a indústria, trazendo novas infraestruturas:
Em 2017, os contratos inteligentes deram origem ao florescimento das ICOs.
Em 2020, as pools de liquidez DEX trouxeram a onda de verão do DeFi
Em 2021, uma grande quantidade de séries de obras NFT surgiu, marcando a chegada da era dos colecionáveis digitais.
Em 2024, os memecoins e as plataformas de lançamento estarão em alta.
A ascensão desses setores não se deve apenas à inovação tecnológica, mas também é o resultado da combinação perfeita entre modelos de financiamento e ciclos de mercado em alta. Olhando para 2025, os agentes de IA se tornarão um novo campo emergente. Esta tendência atingirá seu pico em outubro de 2024, quando o token $GOAT for lançado e alcançar um valor de mercado de 150 milhões de dólares. Em seguida, o Virtuals Protocol lançará a Luna, que fará sua estreia com a imagem de IP da menina da porta ao lado, incendiando toda a indústria.
O AI Agent tem muitas semelhanças com o sistema de IA Rainha Vermelha no clássico filme "Resident Evil". O AI Agent no mundo real é o "guardião da sabedoria" no campo da tecnologia moderna, ajudando empresas e indivíduos a enfrentar tarefas complexas através da percepção, análise e execução autônomas. Desde carros autónomos até atendimento ao cliente inteligente, o AI Agent está presente em diversos setores, tornando-se uma força crucial para aumentar a eficiência e a inovação.
Por exemplo, o AGENTE DE IA pode ser usado para negociações automatizadas, gerenciando portfólios em tempo real e executando transações com base nos dados coletados de plataformas de dados ou sociais, otimizando continuamente seu desempenho em iterações. O AGENTE DE IA é dividido em diferentes categorias com base nas necessidades específicas do ecossistema criptográfico:
Agente de IA Executiva: Focado na conclusão de tarefas específicas, como negociação, gestão de portfólio ou arbitragem
Agente de IA Criativa: utilizado para geração de conteúdo, incluindo texto, design e até criação musical
Agente de IA Social: Como um líder de opinião nas redes sociais, interagir com os usuários, construir comunidades e participar em campanhas de marketing.
Agente de IA de Coordenação: Coordena interações complexas entre sistemas ou participantes, especialmente adequado para integração multichain.
1.1.1 História do Desenvolvimento
A trajetória de desenvolvimento do AGENTE DE IA demonstra a evolução da IA desde a pesquisa básica até a aplicação ampla:
Em 1956, o termo "AI" foi proposto pela primeira vez na Conferência de Dartmouth
Na década de 1980, o desenvolvimento e a comercialização de sistemas especialistas levaram as empresas a começar a adotar tecnologias de IA.
Em 1997, o computador Deep Blue da IBM derrotou o campeão mundial de xadrez.
No início deste século, o avanço da capacidade de cálculo impulsionou o surgimento do aprendizado profundo
Na década de 2010, os agentes de aprendizado por reforço e modelos geradores como o GPT-2 fizeram avanços significativos.
O lançamento do GPT-4 é visto como um ponto de viragem no campo dos agentes de IA
A emergência dos grandes modelos de linguagem tornou-se um marco importante no desenvolvimento da IA. O seu desempenho excecional em processamento de linguagem natural permite que os agentes de IA demonstrem uma capacidade de interação lógica e bem estruturada através da geração de linguagem. Isso possibilita que os agentes de IA sejam aplicados em cenários como assistentes de chat e atendimento ao cliente virtual, e se expandam gradualmente para tarefas mais complexas.
1.2 Princípio de Funcionamento
A principal diferença entre AGENTES DE IA e robôs tradicionais é que eles podem aprender e se adaptar ao longo do tempo, tomando decisões detalhadas para alcançar seus objetivos. O fluxo de trabalho de um AGENTE DE IA geralmente segue as seguintes etapas: percepção, raciocínio, ação, aprendizado, ajuste.
1.2.1 Módulo de Percepção
O AGENTE DE IA interage com o mundo exterior através de um módulo de percepção, coletando informações sobre o ambiente. Esta parte da funcionalidade é semelhante aos sentidos humanos, utilizando sensores, câmaras, microfones e outros dispositivos para capturar dados externos. A tarefa principal do módulo de percepção é transformar os dados brutos em informações significativas, o que geralmente envolve as seguintes tecnologias:
Visão computacional: usada para processar e entender dados de imagens e vídeos
Processamento de Linguagem Natural (NLP): ajuda o AGENTE de IA a entender e gerar a linguagem humana
Fusão de sensores: integrar dados de múltiplos sensores em uma visão unificada
1.2.2 Módulo de Inferência e Decisão
Após perceber o ambiente, o AGENTE de IA precisa tomar decisões com base nos dados. O módulo de raciocínio e decisão é o "cérebro" de todo o sistema, baseado nas informações coletadas para raciocínio lógico e formulação de estratégias. Este módulo geralmente utiliza as seguintes técnicas:
Motor de regras: tomada de decisões simples com base em regras predefinidas
Modelos de aprendizagem automática: incluindo árvores de decisão, redes neurais, etc., utilizados para reconhecimento de padrões complexos e previsão
Aprendizagem reforçada: permitir que o AGENTE de IA otimize continuamente a estratégia de decisão através da tentativa e erro, adaptando-se a ambientes em mudança
1.2.3 Módulo de Execução
O módulo de execução é as "mãos e pés" do AGENTE AI, colocando em prática as decisões do módulo de raciocínio. Esta parte interage com sistemas ou dispositivos externos para completar tarefas específicas. O módulo de execução depende de:
Sistema de controlo de robôs: utilizado para operações físicas, como o movimento de braços robóticos
Chamada de API: interagir com sistemas de software externos, como consultas a bancos de dados ou acesso a serviços de rede
Gestão de processos automatizada: no ambiente empresarial, a execução de tarefas repetitivas é feita através de RPA (Automação de Processos Robotizados)
1.2.4 Módulo de Aprendizagem
O módulo de aprendizagem é a principal vantagem competitiva do AGENTE de IA, permitindo que o agente se torne mais inteligente ao longo do tempo. O módulo de aprendizagem é geralmente melhorado da seguinte forma:
Aprendizagem supervisionada: utilização de dados rotulados para treinar modelos, permitindo que o AGENTE de IA complete tarefas com maior precisão.
Aprendizagem não supervisionada: descobrir padrões potenciais a partir de dados não rotulados, ajudando os agentes a se adaptarem a novos ambientes
Aprendizado contínuo: atualizando o modelo com dados em tempo real, mantendo o desempenho do agente em ambientes dinâmicos.
1.2.5 Feedback e Ajustes em Tempo Real
O AGENTE DE IA otimiza seu desempenho por meio de um ciclo de feedback contínuo. O resultado de cada ação é registrado e usado para ajustar decisões futuras. Este sistema de feedback fechado garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE DE IA.
1.3 Estado atual do mercado
1.3.1 Estado da Indústria
O AGENTE DE IA está a tornar-se o foco do mercado, trazendo mudanças para vários setores. De acordo com o relatório, o mercado de Agentes de IA deverá crescer de 5,1 mil milhões de dólares em 2024 para 47,1 mil milhões de dólares em 2030, com uma taxa de crescimento anual composta de até 44,8%.
As grandes empresas também aumentaram significativamente seus investimentos em estruturas de proxy de código aberto. Em termos de implantação de blockchains públicas, a Solana é o principal campo de batalha, enquanto outras blockchains públicas, como a Base, também têm um enorme potencial.
Em termos de reconhecimento de mercado, FARTCOIN e AIXBT estão muito à frente. Fartcoin foi proposto para emissão por um modelo de IA, alcançando uma avaliação temporária de mais de 1 bilhão de dólares em dezembro de 2024. AIXBT é um agente de IA baseado na cadeia Base, lançado pelo Virtuals Protocol, que oferece aos usuários poderosas funcionalidades de análise de mercado.
Do ponto de vista técnico, a tecnologia AI Agent está a desenvolver-se na direção de interações multimodais e elevada capacidade de tomada de decisão autónoma. Em 2024, a introdução de aprendizagem cross-modal e modelos de pré-treinamento generativos permitirá que o AI Agent compreenda e processe melhor várias formas de dados, como texto, imagem e voz.
1.3.2 Razões para a combinação do Agente de IA com o modelo econômico de tokens
A combinação do Agente de IA com o modelo econômico de tokens não é apenas uma tendência inevitável do desenvolvimento tecnológico, mas também uma mecânica de impulso interno para construir um ecossistema que seja eficiente, transparente e sustentável. As principais razões incluem:
Construir um sistema de incentivos mais eficiente
A assetização do próprio Agente de IA
Suporte à interação e transação entre Agentes de IA
Aumentar a transparência e a segurança do sistema
Acelerar a formação de um ecossistema econômico de IA global e sem fronteiras
2. Análise de aplicações de crypto do Agente AI
2.1 AI AGENT LAUNCHPAD
AI Agent Launchpad é uma plataforma focada em agentes inteligentes e na emissão de tokens relacionados, permitindo que os usuários criem e implantem facilmente AGENTs de IA e integrem-se de forma contínua a plataformas de mídia social para realizar interações automatizadas com os usuários.
2.1.1 Protocólos Virtuais
O Virtuals Protocol foi lançado na Base, permitindo que os usuários implantem facilmente seu próprio AGENTE de IA usando o token VIRTUAL. As suas características incluem:
Criação e implementação: cada agente necessita de 100 tokens VIRTUAL para iniciar, garantindo a liquidez inicial através do mecanismo de curva de vinculação.
Mecanismo de capitalização: após atingir um limite de capitalização específico, o agente entra em uma nova fase, implementando automaticamente o pool de liquidez.
Interação Autônoma: Os agentes podem automatizar tarefas como negociações e participar de atividades comunitárias
O sucesso do Virtuals Protocol resulta de uma série de transformações e inovações chave. A equipe passou de PathDAO para o protocolo AI AGENT e rapidamente se tornou um projeto líder com um valor de mercado de 1,7 bilhões de dólares.
2.1.2 Holoworld
Holoworld é uma estrutura técnica completa de AI+ jogos, destinada a democratizar a criação de personagens de AI através desta plataforma, transformando completamente os modos de interação digital. Os seus módulos principais incluem:
Desenvolvimento do cérebro
Personalização de personagem
Integração de comportamentos personalizados
Integração da base de conhecimento
Criação de Avatares 3D
Holoworld também lançou o Agent Market, permitindo que qualquer pessoa crie e implante agentes de IA multimodais.
2.2 AIAGENT框架
ai16z é o projeto chave que impulsiona a narrativa do AGENTE de IA, e sua estrutura de código aberto ElizaOS se tornou o foco do mercado.
2.2.1 Eliza OS
ElizaOS é um conjunto de ferramentas que suporta a criação de AGENTES de IA personalizados, com poderosos efeitos de rede e escalabilidade infinita. A sua arquitetura é dividida em cinco componentes principais:
Agente
Ações (Actions)
Avaliadores (Evaluators)
Fornecedores (Providers)
Sistema de Memória
2.3 DEFAI
DeFAI (DeFi + AI) é a versão melhorada do DeFi, permitindo que as pessoas usem o DeFi de forma mais conveniente. As principais áreas de aplicação incluem:
2.3.1 Camada de Abstração
A camada abstrata oculta a complexidade do DeFi através de uma interface intuitiva, permitindo que os usuários interajam com os protocolos DeFi por meio de comandos em linguagem natural. Os principais projetos incluem:
GRIFFAIN: Permite aos usuários executar uma variedade de operações, desde as simples até as complexas.
ORBIT / GRIFT: Focado na experiência DeFi em cadeia, enfatizando a funcionalidade cross-chain
HEYANON: protocolo DeFi de inteligência artificial, simplifica a interação DeFi e agrega informações do projeto
2.3.2 Agente de Negociação Autônomo
Os agentes de negociação automatizada podem adaptar-se ao ambiente, aprender e tomar decisões mais inteligentes ao longo do tempo. Os principais projetos incluem:
ai16z: A primeira versão de VC com IA, combinando governança descentralizada e o grande potencial da IA.
ALMANAK: fornece aos usuários um agente de IA quantitativa de nível institucional
COD3XORG / BIGTONYXBT: um ecossistema DeFAI destinado a simplificar a criação de agentes de negociação
2.3.3 dApp impulsionado por IA
As dApps impulsionadas por IA representam um campo repleto de potencial, mas que ainda está em uma fase inicial. Alguns projetos em destaque incluem:
ARMA: Protocolo de Agricultura de Moeda Estável Autônoma
Modius: agricultura de LP do Balancer com agente autônomo
Amplifi Lending Agents: agentes de empréstimo automatizados
2.4 AGENTE DE IA+jogo
A aplicação de AGENTE DE IA na indústria de jogos está a transformar todos os aspectos da jogabilidade e do desenvolvimento, incluindo as principais aplicações:
Otimização do comportamento NPC
Geração de conteúdo programático
Ajuste de dificuldade adaptativa
Planeamento de Rotas e Navegação
Aumento Gráfico
Análise de Emoções dos Jogadores
Os principais projetos incluem:
2.4.1 Digimon
Digimon é uma estrutura técnica completa de AI+ jogos, que, ao integrar profundamente a tecnologia de AI no desenvolvimento de jogos, permite aos criadores desenvolver jogos mais imersivos, dinâmicos e com maior entretenimento.
2.4.2 Illuvium
Illuvium é um jogo RPG e NFT construído na Ethereum, em colaboração com o Virtuals Protocol, que utiliza tecnologia de IA para fornecer comportamentos dinâmicos e inteligentes aos NPCs.
2.4.3 Smolverse
Smolverse é um projeto de jogo e NFT na Treasure DAO, que está a desenvolver um jogo de AI Tomogatchi em cadeia chamado "Smolworld", combinando com a estrutura do Agente Eliza.
 e não devem ser considerados como uma aprovação dos seus pontos de vista pela Gate, nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Declaração de exoneração de responsabilidade para obter mais informações.
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MEVHunterZhang
· 3h atrás
Outra vez há novos idiotas a serem enganados por idiotas.
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JustHodlIt
· 10h atrás
Token idiotas ano após ano!
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MelonField
· 10h atrás
Outra vez AI e moeda, os idiotas fazem as pessoas de parvas.
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AirdropCollector
· 10h atrás
De onde vem esses 150m se não for fazer as pessoas de parvas?
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TestnetScholar
· 10h atrás
Nova ronda de Cupões de Recorte chegou
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BearMarketBard
· 10h atrás
Até ao fim, tudo depende do bull run.
Ver originalResponder0
ForumLurker
· 10h atrás
O mundo crypto está de volta a uma nova onda de especulação, não é?
A Ascensão do AGENTE AI: Construindo o Futuro do Ecossistema Inteligente Web3
Análise do AGENTE AI: A força inteligente que molda o novo ecossistema econômico do futuro
1. Contexto Geral
1.1 Introdução: O "Novo Parceiro" na Era Inteligente
Cada ciclo de criptomoedas impulsiona o desenvolvimento de toda a indústria, trazendo novas infraestruturas:
A ascensão desses setores não se deve apenas à inovação tecnológica, mas também é o resultado da combinação perfeita entre modelos de financiamento e ciclos de mercado em alta. Olhando para 2025, os agentes de IA se tornarão um novo campo emergente. Esta tendência atingirá seu pico em outubro de 2024, quando o token $GOAT for lançado e alcançar um valor de mercado de 150 milhões de dólares. Em seguida, o Virtuals Protocol lançará a Luna, que fará sua estreia com a imagem de IP da menina da porta ao lado, incendiando toda a indústria.
O AI Agent tem muitas semelhanças com o sistema de IA Rainha Vermelha no clássico filme "Resident Evil". O AI Agent no mundo real é o "guardião da sabedoria" no campo da tecnologia moderna, ajudando empresas e indivíduos a enfrentar tarefas complexas através da percepção, análise e execução autônomas. Desde carros autónomos até atendimento ao cliente inteligente, o AI Agent está presente em diversos setores, tornando-se uma força crucial para aumentar a eficiência e a inovação.
Por exemplo, o AGENTE DE IA pode ser usado para negociações automatizadas, gerenciando portfólios em tempo real e executando transações com base nos dados coletados de plataformas de dados ou sociais, otimizando continuamente seu desempenho em iterações. O AGENTE DE IA é dividido em diferentes categorias com base nas necessidades específicas do ecossistema criptográfico:
1.1.1 História do Desenvolvimento
A trajetória de desenvolvimento do AGENTE DE IA demonstra a evolução da IA desde a pesquisa básica até a aplicação ampla:
A emergência dos grandes modelos de linguagem tornou-se um marco importante no desenvolvimento da IA. O seu desempenho excecional em processamento de linguagem natural permite que os agentes de IA demonstrem uma capacidade de interação lógica e bem estruturada através da geração de linguagem. Isso possibilita que os agentes de IA sejam aplicados em cenários como assistentes de chat e atendimento ao cliente virtual, e se expandam gradualmente para tarefas mais complexas.
1.2 Princípio de Funcionamento
A principal diferença entre AGENTES DE IA e robôs tradicionais é que eles podem aprender e se adaptar ao longo do tempo, tomando decisões detalhadas para alcançar seus objetivos. O fluxo de trabalho de um AGENTE DE IA geralmente segue as seguintes etapas: percepção, raciocínio, ação, aprendizado, ajuste.
1.2.1 Módulo de Percepção
O AGENTE DE IA interage com o mundo exterior através de um módulo de percepção, coletando informações sobre o ambiente. Esta parte da funcionalidade é semelhante aos sentidos humanos, utilizando sensores, câmaras, microfones e outros dispositivos para capturar dados externos. A tarefa principal do módulo de percepção é transformar os dados brutos em informações significativas, o que geralmente envolve as seguintes tecnologias:
1.2.2 Módulo de Inferência e Decisão
Após perceber o ambiente, o AGENTE de IA precisa tomar decisões com base nos dados. O módulo de raciocínio e decisão é o "cérebro" de todo o sistema, baseado nas informações coletadas para raciocínio lógico e formulação de estratégias. Este módulo geralmente utiliza as seguintes técnicas:
1.2.3 Módulo de Execução
O módulo de execução é as "mãos e pés" do AGENTE AI, colocando em prática as decisões do módulo de raciocínio. Esta parte interage com sistemas ou dispositivos externos para completar tarefas específicas. O módulo de execução depende de:
1.2.4 Módulo de Aprendizagem
O módulo de aprendizagem é a principal vantagem competitiva do AGENTE de IA, permitindo que o agente se torne mais inteligente ao longo do tempo. O módulo de aprendizagem é geralmente melhorado da seguinte forma:
1.2.5 Feedback e Ajustes em Tempo Real
O AGENTE DE IA otimiza seu desempenho por meio de um ciclo de feedback contínuo. O resultado de cada ação é registrado e usado para ajustar decisões futuras. Este sistema de feedback fechado garante a adaptabilidade e flexibilidade do AGENTE DE IA.
1.3 Estado atual do mercado
1.3.1 Estado da Indústria
O AGENTE DE IA está a tornar-se o foco do mercado, trazendo mudanças para vários setores. De acordo com o relatório, o mercado de Agentes de IA deverá crescer de 5,1 mil milhões de dólares em 2024 para 47,1 mil milhões de dólares em 2030, com uma taxa de crescimento anual composta de até 44,8%.
As grandes empresas também aumentaram significativamente seus investimentos em estruturas de proxy de código aberto. Em termos de implantação de blockchains públicas, a Solana é o principal campo de batalha, enquanto outras blockchains públicas, como a Base, também têm um enorme potencial.
Em termos de reconhecimento de mercado, FARTCOIN e AIXBT estão muito à frente. Fartcoin foi proposto para emissão por um modelo de IA, alcançando uma avaliação temporária de mais de 1 bilhão de dólares em dezembro de 2024. AIXBT é um agente de IA baseado na cadeia Base, lançado pelo Virtuals Protocol, que oferece aos usuários poderosas funcionalidades de análise de mercado.
Do ponto de vista técnico, a tecnologia AI Agent está a desenvolver-se na direção de interações multimodais e elevada capacidade de tomada de decisão autónoma. Em 2024, a introdução de aprendizagem cross-modal e modelos de pré-treinamento generativos permitirá que o AI Agent compreenda e processe melhor várias formas de dados, como texto, imagem e voz.
1.3.2 Razões para a combinação do Agente de IA com o modelo econômico de tokens
A combinação do Agente de IA com o modelo econômico de tokens não é apenas uma tendência inevitável do desenvolvimento tecnológico, mas também uma mecânica de impulso interno para construir um ecossistema que seja eficiente, transparente e sustentável. As principais razões incluem:
2. Análise de aplicações de crypto do Agente AI
2.1 AI AGENT LAUNCHPAD
AI Agent Launchpad é uma plataforma focada em agentes inteligentes e na emissão de tokens relacionados, permitindo que os usuários criem e implantem facilmente AGENTs de IA e integrem-se de forma contínua a plataformas de mídia social para realizar interações automatizadas com os usuários.
2.1.1 Protocólos Virtuais
O Virtuals Protocol foi lançado na Base, permitindo que os usuários implantem facilmente seu próprio AGENTE de IA usando o token VIRTUAL. As suas características incluem:
O sucesso do Virtuals Protocol resulta de uma série de transformações e inovações chave. A equipe passou de PathDAO para o protocolo AI AGENT e rapidamente se tornou um projeto líder com um valor de mercado de 1,7 bilhões de dólares.
2.1.2 Holoworld
Holoworld é uma estrutura técnica completa de AI+ jogos, destinada a democratizar a criação de personagens de AI através desta plataforma, transformando completamente os modos de interação digital. Os seus módulos principais incluem:
Holoworld também lançou o Agent Market, permitindo que qualquer pessoa crie e implante agentes de IA multimodais.
2.2 AIAGENT框架
ai16z é o projeto chave que impulsiona a narrativa do AGENTE de IA, e sua estrutura de código aberto ElizaOS se tornou o foco do mercado.
2.2.1 Eliza OS
ElizaOS é um conjunto de ferramentas que suporta a criação de AGENTES de IA personalizados, com poderosos efeitos de rede e escalabilidade infinita. A sua arquitetura é dividida em cinco componentes principais:
2.3 DEFAI
DeFAI (DeFi + AI) é a versão melhorada do DeFi, permitindo que as pessoas usem o DeFi de forma mais conveniente. As principais áreas de aplicação incluem:
2.3.1 Camada de Abstração
A camada abstrata oculta a complexidade do DeFi através de uma interface intuitiva, permitindo que os usuários interajam com os protocolos DeFi por meio de comandos em linguagem natural. Os principais projetos incluem:
2.3.2 Agente de Negociação Autônomo
Os agentes de negociação automatizada podem adaptar-se ao ambiente, aprender e tomar decisões mais inteligentes ao longo do tempo. Os principais projetos incluem:
2.3.3 dApp impulsionado por IA
As dApps impulsionadas por IA representam um campo repleto de potencial, mas que ainda está em uma fase inicial. Alguns projetos em destaque incluem:
2.4 AGENTE DE IA+jogo
A aplicação de AGENTE DE IA na indústria de jogos está a transformar todos os aspectos da jogabilidade e do desenvolvimento, incluindo as principais aplicações:
Os principais projetos incluem:
2.4.1 Digimon
Digimon é uma estrutura técnica completa de AI+ jogos, que, ao integrar profundamente a tecnologia de AI no desenvolvimento de jogos, permite aos criadores desenvolver jogos mais imersivos, dinâmicos e com maior entretenimento.
2.4.2 Illuvium
Illuvium é um jogo RPG e NFT construído na Ethereum, em colaboração com o Virtuals Protocol, que utiliza tecnologia de IA para fornecer comportamentos dinâmicos e inteligentes aos NPCs.
2.4.3 Smolverse
Smolverse é um projeto de jogo e NFT na Treasure DAO, que está a desenvolver um jogo de AI Tomogatchi em cadeia chamado "Smolworld", combinando com a estrutura do Agente Eliza.
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