No te dejes engañar más por el alto TPS, la verdadera batalla decisiva de la cadena AI está en la capa semántica

Estos días he estado mirando la pantalla observando los supuestos avances técnicos de varias cadenas L1, y sinceramente, me siento un poco cansado estéticamente. La pista de las cadenas públicas actuales se asemeja a la guerra de píxeles de los teléfonos móviles de antaño, todos están locamente compitiendo en TPS y tarifas, pero al poner el código en funcionamiento, uno se da cuenta de que, para el Agente AI, la rapidez no es el único punto crítico. Recientemente probé la red de pruebas @Vanarchain , y al correr su arquitectura V23 junto a una serie de cadenas públicas tradicionales que se promocionan como “conceptos de AI”, descubrí algunas diferencias de detalles muy interesantes.

Muchas de las llamadas cadenas públicas de AI, en esencia, todavía están envueltas en una capa de API fuera de EVM, es como si le pusieran un iPad a un carro, se ve inteligente, pero al final sigue siendo lo mismo. Sin embargo, cuando investigué la capa Neutron de Vanar, realmente me sorprendió. Resolvió un problema que me había estado causando muchos dolores de cabeza al desarrollar DApps: el “síndrome de amnesia” de los datos en la cadena. En las tradicionales Solana o Ethereum, lo que los contratos inteligentes almacenan son frías y duras bytes, para que AI pueda entender estos datos, tiene que llevarlos fuera de la cadena para limpiarlos y razonarlos, y luego volver a escribirlos en la cadena, este ir y venir no solo provoca un costo de Gas explosivo, sino que también la latencia es frustrante.

La genialidad de Vanar radica en que ha incorporado esta “capacidad de comprensión” en el nivel más básico. Al implementar un script simple de reconocimiento de intención de transacción, descubrí que, utilizando su capa de memoria semántica, el contrato puede leer y retener el contexto directamente. Esto significa que los futuros Agentes AI ya no serán tontos disparadores que se cobran por uso, sino que serán pensadores a largo plazo que pueden recordar lo que ocurrió en el segundo anterior. En este sentido, los proyectos en el mercado que todavía dependen de puentes entre cadenas para conectarse a modelos AI externos, realmente ni siquiera pueden ver las luces traseras del coche.

Por supuesto, también hay que criticar un poco que la documentación actual sigue siendo un poco “dura” para los desarrolladores, muchas de las explicaciones de las interfaces de la capa de razonamiento de Kayon están demasiado ocultas, lo que me ha puesto los pelos de punta. Además, la adaptación de la billetera en todo el ecosistema aún no es tan suave como la seda, de vez en cuando aparecen errores básicos como el tiempo de conexión agotado, probablemente porque la sincronización de nodos aún no se ha resuelto por completo. Pero al pensarlo, esta reconstrucción a nivel de infraestructura en sí misma es un trabajo duro y agotador.

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