Dziękuję nauczycielom za uznanie mojej treści, wszyscy mogą swobodnie wymieniać się poglądami.

Wielu ludzi rozmawia o łańcuchach AI, lubią skupiać się na "mądrzejszych aplikacjach".

Ja bardziej zwracam uwagę na inną rzecz: kiedy AI zaczyna robić rzeczy za ludzi, kto dostarczy mu "zweryfikowany rejestr pracy" - zdolny zapamiętywać kontekst, wyjaśniać każdy krok, automatycznie wykonywać zgodnie z zasadami, a także rozliczać się czysto. @Vanarchain myślenie wydaje się budować "pierwotny tor audytu" dla inteligentnych agentów: myNeutron osadza pamięć semantyczną na poziomie infrastruktury, co sprawia, że kontekst nie jest tymczasową pamięcią podręczną; Kayon czyni proces rozumowania bardziej przejrzystym, zmniejszając czarne skrzynki w decyzjach;

Flows przekształca działania w kontrolowaną automatyzację, unikając "robienia, ale w chaotyczny sposób". W tych standardach, samo wprowadzenie nowego L1 i umieszczenie TPS na plakacie staje się coraz mniej znaczące; prawdziwie deficytowe są zdolności komponentowe, które mogą działać przez długi czas, mogą być audytowane i akceptowane przez regulacje.

Dodatkowo, uruchomienie dostępności międzyłańcuchowej z Base to jakby rozciąganie tego toru audytu na więcej ekosystemów, nie polegając na pojedynczym łańcuchu. Płatności i rozliczenia regulacyjne są ostatnią przeszkodą: inteligentny agent nie patrzy na interfejs portfela, potrzebuje bezpośrednio rozliczalnego toru.

$VANRY dlatego bardziej przypomina zakład na "zdolności do uruchomienia": im więcej się używa, tym bardziej wartość może powoli kumulować się z rzeczywistych działań.

#vanar $VANRY