V AI narativu lidé často rádi diskutují o silnějších modelech, vyšší inteligenci a působivějších prezentacích

Ale skutečně škálovatelné AI nebylo nikdy to, které nejlépe mluví, ale to, které může dlouhodobě stabilně pracovat na pozadí

Skutečná obtíž AI: schopnost dlouhodobé práce

Skutečně realizovatelný inteligentní agent musí splnit čtyři úkoly:

Pamatovat si kontext

Vysvětlit rozhodovací proces

Automaticky vykonávat podle pravidel

Nakonec dokončit uzavření transakce

Zní to jako základ, ale realita je taková, že většina AI projektů vyřešila pouze první krok, umí mluvit. Opravdově obtížné jsou tři další kroky

@Vanarchain trasa: nežárlit na inteligenci, soustředit se na schopnosti na pozadí

Vanar se nesnažil soutěžit v modelové schopnosti, ale udělal klíčové schopnosti pro dlouhodobou práci AI jako opakovaně použitelné infrastruktury. To je jeho hlavní rozdíl

myNeutron: Nechat AI skutečně si pamatovat věci

Většina paměti AI se po skončení konverzace vymaže, znovu začít znamená ztrátu paměti

To znamená, že AI nemůže vytvářet zkušenosti, nemůže usazovat znalosti a nemůže dlouhodobě pracovat

myNeutron proměňuje sémantickou paměť na udržitelný opakovaně použitelný kontext, což umožňuje inteligentnímu agentovi pokračovat v úkolu s historií a doplnit první dílek skládačky pro dlouhodobý provoz

Kayon: Nechat AI vysvětlit, proč to dělá

Důležitý důvod, proč se podniky stále bojí plně používat AI, je rozhodování v černé skříňce. AI dává odpověď, ale nedokáže ji vysvětlit

Kayon převádí proces uvažování na sledovatelné záznamy, což umožňuje AI nejen poskytovat výsledky, ale také zanechat úplnou stopu rozhodování a přechod od užitečnosti k důvěryhodnosti

Flows: Od jednorázových skriptů k dlouhodobým pracovním tokům

Mnoho AI automatizací stále zůstává na jednorázových skriptech, které se po jednom běhu ukončí, těžko se opakují

Flows proměňuje akce AI na kombinovatelné, opakovaně použitelné a dlouhodobě provozovatelné pracovní toky, což umožňuje automatizaci skutečně přejít na trvalý provoz

Nejdůležitější krok: uzavření plateb a transakcí

Mnoho AI projektů zůstává na fázi doporučení, generování nebo analýzy, ale skutečný svět potřebuje dokončit rozhodování, vykonávání a uzavření transakcí

Vanar dělá platební schopnosti nativní infrastrukturou, což umožňuje inteligentnímu agentovi dokončit úkoly a uzavřít platby, poprvé mít úplnou obchodní schopnost

Křížové propojení začínající od Base

Význam křížového propojení není jen v podpoře více řetězců, ale v integraci infrastruktury do aplikací s vyšší hustotou ekosystému

Konec AI závodu není vítězství nejchytřejší AI, ale toho, kdo může dlouhodobě stabilně pracovat, být opakovaně volán a trvale usazovat hodnotu, jako infrastruktura

#vanar $VANRY