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Was sind die häufigsten Inhalte über "AI + Web3" in den letzten zwei Jahren? Meistens gibt es zwei Arten:
Die eine ist, Geschichten mit AI zu erzählen - das Konzept ist groß, die Umsetzung ist leicht;
Die andere ist, AI-Funktionen zu machen - es sieht beeindruckend aus, aber es gibt eine Kluft zur echten Geschäftswelt.
Was ist die echte Kluft? Es liegt nicht daran, dass das Modell nicht stark genug ist, sondern an der unternehmensweiten Lieferfähigkeit.
Wenn du mit jemandem sprichst, der Unternehmenssysteme entwickelt hat, wirst du wissen: Ob es online geht, wird nie von "Intelligenz" entschieden, sondern von drei Fragen - kontrollierbar, auditierbar, abrechenbar. Wenn ein Agent in echte Geschäfte eintreten will, ist er nicht mehr ein "Ideenlieferant", sondern ein "Akteur, der Geld bewegt, Aktionen auslöst und Ergebnisse beeinflusst". Ein Akteur ohne Institution bleibt nur im Demo-Stadium stecken.
Ich sehe Vanar (und $VANRY) eher als einen Weg, der nicht lebhaft, aber robuster ist: AI von "Funktion" in "Infrastruktur" zu verwandeln und den Agenten die erforderlichen nativen Fähigkeiten für die Produktionssysteme zu geben, anstatt auf Anwendungsschicht-Patches zu setzen.
1）Warum ist "AI-first vs AI-added" kein Marketing-Sprech, sondern eine Abzweigung der Systemarchitektur?
Viele Chains sagen: "Wir unterstützen auch AI." Aber der Unterschied liegt darin: Ist AI im System ein "Add-on" oder eine "Kernannahme"?
Der typische Weg von AI-added ist: Zuerst eine allgemeine Chain erstellen und dann auf der Anwendungsebene ein paar AI-Tools, ein paar SDKs und ein paar Partnerfälle hinzufügen. Das sieht kurzfristig schnell aus, aber sobald man skalierbare Agenten machen will, tauchen eine Menge strukturelle Probleme auf: Gedächtnis verstreut in privaten Anwendungen, der Schlussfolgerungsprozess nicht nachvollziehbar, automatisierte Ausführung fehlt einheitliche Beschränkungen, Abrechnung und Compliance werden zu externen Montagen.
Der Schlüssel zu AI-first ist: Von Anfang an anzunehmen, dass "Agenten die Systemfähigkeiten häufig aufrufen werden", weshalb die Basis für die vier Arten von Anforderungen der Agenten native Schnittstellen vorsehen muss: Gedächtnis, Schlussfolgerung, Automatisierung, Abrechnung. Das ist kein Hinzufügen von Funktionen, sondern eine Entscheidung, für wen das System dienen soll.
Vanars Gesprächspunkte betonen immer "Ausrichtung an der realen Nutzung, nicht auf Erzählungen", was ich so verstehe: Man sollte AI nicht als Aufkleber betrachten, sondern als den zukünftigen Standardbenutzer.
2）Was bedeutet "AI-ready" eigentlich? Betrachte es als eine Produktionslinie und nicht als vier Begriffe.
Viele Inhalte beschreiben AI-ready als vier Wörter: Gedächtnis / Schlussfolgerung / Automatisierung / Abrechnung.
Aber wenn es wirklich umgesetzt wird, sind diese vier Dinge keine parallelen Funktionen, sondern eine Produktionslinie:
Ohne Gedächtnis fängt der Agent jedes Mal von Null an und kann keine langfristige Verantwortung übernehmen;
Ohne erklärbare Schlussfolgerung trifft der Agent Entscheidungen, aber niemand traut sich, sie zu glauben, geschweige denn Macht zu übertragen;
Ohne kontrollierbare Automatisierung kann der Agent nur Vorschläge machen, aber nicht ausführen, der Wert bleibt bei "Unterstützung";
Es gibt keine Abrechnungsbahn, und ohne Ausführung kann man nicht in echte wirtschaftliche Aktivitäten eintreten, das System kann nicht geschlossen werden.
Wenn du es wie eine Produktionslinie betrachtest, wirst du verstehen, warum Vanar "TPS alte Nachrichten" betont: Geschwindigkeit ist nur die Effizienz eines bestimmten Gliedes der Produktionslinie und nicht, ob die Produktionslinie überhaupt funktionieren kann. Die Voraussetzung für das Funktionieren ist: Jedes Glied muss über die Fähigkeit zur Reifung verfügen und stabil zusammenarbeiten können.
3）myNeutron: Es geht nicht darum, dass "Gedächtnis cool ist", sondern darum, dass Agenten "langfristig verantwortlich sein können".
In echten Geschäften sind die wertvollsten Mitarbeiter nicht die, die sprechen können, sondern die, die langfristig für eine Position verantwortlich sein können: Sie erinnern sich an den Projektkontext, die Kundenpräferenzen, die historischen Entscheidungen und wissen, wie der aktuelle Stand ist.
Damit Agenten in Geschäfte eintreten können, brauchen sie ebenfalls "Positionsgedächtnis". Das Problem ist: Heute bleibt das Gedächtnis der meisten Agenten auf Anwendungsebene, sie vergessen beim Wechsel des Produkts, es gibt Brüche beim Wechsel der Chain, und beim Wechsel des Teams muss man neu anfangen.
Der Wert von myNeutron, wenn man ihn in Geschäftssprache ausdrückt, besteht darin, dass "semantisches Gedächtnis + dauerhafter Kontext" auf die Infrastrukturebene gebracht werden können:
Der Kontext ist nicht mehr ein privates Gut einer Anwendung;
Agenten können über Zeit hinweg kontinuierlich arbeiten;
Langfristige Aufgaben werden nicht durch einen einmaligen Neustart oder Umzug unterbrochen.
Das klingt nicht sexy, aber es entscheidet, ob Agenten von "Assistenten" zu "Positionsrollen" werden können. Und sobald sie zu Positionsrollen werden, macht die Schlussfolgerung, die Automatisierung und die Abrechnung erst Sinn.
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