📝 [스토리텔러] DAPPOS S2 #5

➡️ Bubble Engine

• Web3 특화 강화학습(RL) + RAG + 메모리 시스템

➡️ Contextual RAG

• 온/오프체인, 웹, 내부 문서 등 다양한 소스를 하나의 “provenance-first” 컨텍스트 계층으로 모으고
• Dense & Sparse retrieval를 결합해 최소한의 증거 패킷을 구성, 인용을 강제(citation-locked)하는 구조

➡️ Compound Memory

• “영구 지식(프로토콜 구조, 기본 팩트)” + “에피소드 메모리(최근 시장 변화, 유저 알파)”를 결합한 형태

➡️ 미스인포 핸들링

• 온체인 데이터, 커뮤니티 플래그 등을 이용해 봇/펌핑/조작된 시그널을 필터링한다고 설명

*RAG·메모리·에이전트 구조 자체는 요즘 AI infra가 다 비슷하지만, DappOS는 온체인 시그널·CEX 플로우·소셜을 RL로 weighting한다는 점에서 “Web3 시그널 스코어러”로 보는게 맞는 것 같네요

일반 LLM이 팀/백서/파트너십 중심으로 프로젝트를 평가하는데, Dappos는 상장 가능성, 거래량, 온체인 데이터 같은 실전 지표로 발전할 수 있다는 의미입니다

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