Większość agentów AI na łańcuchu obecnie sama w sobie jest imponująca. Są zdolne do dokonywania transakcji, podsumowywania, a nawet symulowania strategii. Ale za każdym razem, gdy działają, zaczynają od początku.
To jest strukturalna wada.
Blockchainy są bezstanowymi środowiskami wykonawczymi. Deterministyczne, tak. Bez zaufania, tak. Ale native memory? Nie. Każde spotkanie to nowa sytuacja, chyba że jest coś, co wiąże przeszłość.
To jest miejsce, w którym Vanar Chain składa niegłośną, ale znaczącą stawkę.
Vanar nie próbuje uczynić AI mądrzejszym poprzez swój framework Neutron. Próbują zapewnić trwałość AI. Neutron nie przetwarza danych historycznych jako off-chain bagażu, ale zamiast tego staje się dokumentami, dziennikami i uporządkowanymi danymi w małych, weryfikowalnych jednostkach danych, które mogą być wielokrotnie dostępne przez agentów. Mniej pamięci chatbota, więcej kryptograficznego śladu audytowego.
Dlaczego to ma znaczenie?
Kapitał nigdy nie uwierzy w mózgi. Ufa spójności.
Kiedy agent AI rozlicza DeFi lub obsługuje tokenizowane aktywa z realnego świata, nie byłby w stanie zapomnieć parametrów z zeszłego tygodnia. Powinien zawierać odniesienie do poprzedniego stanu, uzasadnić to i wykazać, że nic nie zostało zakłócone. Pamięć nie jest wygodna, staje się infrastrukturą.
Model tokena Vanar reprezentuje to rozumowanie. VANRY jest używane z przechowywaniem, indeksowaniem i usługami danych. Teza jest prosta: w przypadku, gdy trwałe AI stanie się wymogiem poważnej automatyzacji finansowej, cykle hype nie będą źródłem popytu. Będzie to wynikiem zależności operacyjnej.
Cena i wolumen mogą wydawać się martwe w tym momencie. To jest powszechne dla warstw infrastrukturalnych przed przyjęciem, które wpływa. Chodzi o to, że deweloperzy muszą zacząć postrzegać luki w pamięci jako rzeczywisty wąskie gardło w wdrażaniu AI.
W przypadku, gdy taka zmiana nastąpi, projekty, które wcześniej zajmowały się trwałością, nie będą wymagały marketingowego impetu.
Będą mieli siebie zanurzone w procesie pracy.
@Vanarchain #vanar $VANRY