DesearchPrecio

(SN22)

Desearch (SN22) es un motor de búsqueda impulsado por IA y una capa de datos en tiempo real que opera dentro de la red Bittensor. Está diseñado para cerrar la brecha de información para los AI agents mediante el scraping y análisis de datos de diversas plataformas, incluyendo X (Twitter), Reddit y la web en general. Al proporcionar información al minuto, garantiza que los Large Language Models (LLMs) tengan acceso a eventos y tendencias actuales que los sistemas de indexación convencionales podrían pasar por alto. Funciona como una columna vertebral descentralizada para la recuperación de datos, sirviendo como una pieza de infraestructura crítica para la próxima generación del desarrollo de IA.

A diferencia de los motores de búsqueda centralizados heredados, Desearch aprovecha una red descentralizada de mineros para descubrir y recuperar datos. Este cambio arquitectónico le permite operar con una eficiencia significativamente mayor. Los benchmarks del proyecto indican que es más rápido y más rentable que utilizar APIs propietarias oficiales, al tiempo que ofrece una relevancia de enlaces superior. Al utilizar una fuerza de trabajo distribuida en lugar de una infraestructura aislada, Desearch proporciona una alternativa permissionless y escalable para los desarrolladores que requieren acceso a datos de alta frecuencia sin las restricciones y costes asociados a los gigantes tecnológicos tradicionales.

Dentro del marco Dynamic TAO (dTAO) del ecosistema Bittensor, $SN22 sirve como el token "alpha" específico para la Subnet 22. Representa el valor y la utilidad de la subnet Desearch. Los usuarios pueden adquirir $SN22 intercambiando $TAO a través del Automated Market Maker (AMM) interno de la red. Además, los participantes pueden ganar el token mediante la contribución activa a la red. Los mineros ganan recompensas al proporcionar datos y resultados de búsqueda de alta calidad, mientras que los validadores ganan al calificar con precisión el rendimiento y la fiabilidad de los datos proporcionados por los mineros, asegurando que la red mantenga altos estándares.

El modelo "Revenue-Burn" es una estrategia económica sostenible diseñada para alinear la utilidad del proyecto en el mundo real con su ecosistema de tokens. Desearch genera Ingresos Recurrentes Mensuales (MRR) a través de la venta externa de sus servicios de API a desarrolladores y empresas. Una parte de estos ingresos se dedica a la compra y "quema" (burn) del token de la subnet. Este mecanismo elimina eficazmente tokens de la circulación basándose en el uso comercial real de la plataforma. Al vincular la escasez del token a la demanda de la API, el modelo garantiza que el crecimiento de la suite de productos Desearch beneficie directamente a la salud económica general de la subnet.

Para minar en SN22, los participantes se enfocan en el "smart-scraping" y la recuperación de datos, lo cual requiere un uso más intensivo de CPU y red que las tareas pesadas de GPU. Los validadores evalúan a los mineros utilizando un mecanismo de puntuación basado en tres pilares principales: frescura, relevancia y precisión. La frescura garantiza que los resultados reflejen la última información disponible. La relevancia evalúa si los datos responden eficazmente a la consulta del usuario. Finalmente, la "ausencia de alucinaciones" verifica que los resúmenes generados por IA sean fieles a su fuente. Este entorno competitivo incentiva a los mineros a optimizarse para la velocidad y la precisión, asegurando que la red proporcione datos fiables y verificables a los usuarios finales.

Los desarrolladores pueden utilizar la Desearch API y el RZY Agent Builder para integrar capacidades de búsqueda en tiempo real en sus AI agents. Estas herramientas permiten casos de uso especializados como la generación de leads (identificando clientes potenciales en plataformas sociales) y el monitoreo de sentimiento para rastrear tendencias del mercado o el hype de proyectos. Debido a que el sistema es descentralizado, ofrece un grado de resistencia a la censura, proporcionando resultados de búsqueda imparciales y verificables. Esto lo convierte en una opción ideal para los desarrolladores que construyen agentes autónomos que requieren fuentes de datos transparentes y la capacidad de procesar información de diversas plataformas.