Ich beurteile eine "AI-first"-Kette, der einfachste Weg ist nicht, die Parameter zu betrachten, sondern zu fragen: Hat es ein "Fehlerbudget" für den Agenten vorbereitet? Das heißt - Fehler werden definitiv passieren, wie wird das System sicherstellen, dass Fehler kontrollierbar, nachvollziehbar und verlustminimiert werden?

Sobald der Agent mit der automatischen Ausführung beginnt, ist das Schlimmste nicht, dass es langsam ist, sondern dass es Fehler macht und weiter Fehler macht: Missverständnisse bei den Bedingungen, keine festgelegten Berechtigungsgrenzen, Auslöserkette nicht gestoppt, und am Ende wird es zu einer Reihe von unerklärlichen Transaktionsaufzeichnungen.

@Vanarchain gibt mir das Gefühl, mehr wie ein Fundament für dieses Projekt zu sein. myNeutron scheint den "Status/Kontext" festzulegen, zumindest kannst du wiederherstellen, was es damals gedacht hat und worauf es basierte; Kayon hingegen verwandelt den Entscheidungsprozess in eine nachvollziehbare Beweiskette, die die Prüfung und Rückverfolgung erleichtert; Flows hingegen macht die Ausführung zu einer Pipeline mit Leitplanken: Soll es laufen, wie groß kann es laufen, wie stoppt man im Falle einer Ausnahme, alles kann reglementiert werden. Am Ende sind Zahlung und Abrechnung der "Schluss": Der Agent verlässt sich nicht auf Wallet-Point-Bestätigungen, er muss in der Lage sein, die Abrechnung automatisch abzuschließen und nachvollziehbare Spuren zu hinterlassen, sonst bleibt es nur bei der Präsentation.

Wenn man AI als neue Arbeitskraft betrachtet, ist @Vanarchain eher damit beschäftigt, einen "einsatzfähigen Betriebsstandard" aufzubauen, und der Wert von $VANRY ist ebenfalls näher: Wenn das System häufig aufgerufen und häufig abgerechnet wird, entstehen natürlich die zugrunde liegenden Bedürfnisse.

#vanar $VANRY