# 2025年4月下半月报

### 主网参数

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验证者节点：103个\
Miner节点：1174个\
钱包数变化：43+<br>

### 项目动态

1. 大模型初始化\
   o 优化Morpheus作为AI 智能体底层大模型——67%（这个部分其实模型调优部分已经都开发完毕了，目前只剩下和Agent Center的对接调试工作）\
   优化与AI Agent Model Center的API接口，确保Morpheus能够与平台中的其他模型和工具无缝对接。\
   o 引入DeepSeek V3的MOE模型框架，以提升基础大模型的训练效率——87%\
   完成最终版本的MOE框架集成，并确保其在Morpheus中的稳定运行；\
   对集成后的模型进行全面的性能测试，分析训练效率、精度、内存消耗等指标。
2. 分布式隐私计算支持\
   o 扩展MANTA计算体系，以支持智能体所需要的训练与推理的隐私保护计算——0%（暂时不会开工）\
   o 优化MANTA计算体系，以支持DeepSeek V3所需的MOE模型训练及推理——0%（暂时不会开工）
3. Agent Model Center（MVP）\
   o 上线第一版本的Model Center，由MATRIX AI提供初始化的Agent Tools，用户可以基于Tools组装Agent——77%\
   提供AI Agent的可视化开发环境，使用户能够通过拖拽、配置文件或代码自定义Agent行为和策略。\
   o 扩展Agent Model Center兼容的基准模型，引入DeepSeek V3作为基准模型之一——70%\
   优化模型选择与比较功能，帮助用户轻松选择合适的基准模型进行训练和推理。
4. 智能体MVP\
   o 提供可供用户测试的基于Morpheus的AI Agent MVP——30%（后面可能不会专注于提供Agent 而是直接完成Agent Center的功能）
5. 脑波分布式数据库启动\
   o 上线NeuraMATRIX第一个生态应用，开始收集用户数据并进行脱敏清洗——17%
6. Others\
   o 将MCP框架引入MANTA，MCP 会对输入任务进行语义分析，将其拆分成语义单元任务（Semantic Subtasks），每个任务都带有明确的上下文信息，如：输入数据类型、\
   执行目标、依赖关系、前置条件；这些语义单元比传统任务切片更“理解意图”，可以更精准地在分布式系统中定位合适的节点执行。\
   o 基于MATRIX的分布式AI Agent服务网络技术，为用户提供一个开源的MCP Router工具。