Sebagian besar agen AI saat ini pada dasarnya bermasalah dalam satu hal krusial—mereka melupakan segalanya. Setelah setiap sesi, konteks, perilaku yang dipelajari, dan penyesuaian khusus pengguna lenyap, memaksa mereka untuk memulai dari awal setiap kali. Ketidakstabilan ini merupakan bottleneck yang sunyi dalam perlombaan untuk membangun asisten on-chain yang otonom dan berguna. DWF Ventures kini telah fokus pada sebuah solusi, menyoroti kerangka kerja open-source Hermes dari Nous Research, yang secara langsung menyerang masalah memori, menurut laporan asli dari WuBlockchain.

Catatan DWF berargumen bahwa Hermes menonjol karena bukan sekadar alat otomatisasi sekali jalan. Kerangka kerja ini memperkenalkan memori persisten yang mempertahankan interaksi pengguna, sesi, dan preferensi yang dipelajari seiring waktu. Ini dikombinasikan dengan sistem Keterampilan otomatis yang secara organik memperluas kemampuan agen, dan profil pengguna yang mengikat memori ke identitas yang konsisten. Loop perbaikan diri terus memperbaiki apa yang diketahui agen, memperbanyak utilitasnya alih-alih mereset setiap siklus. Untuk sektor yang telah membanjiri pasar dengan pembungkus chatbot dan agen API tipis, desain itu menandai pergeseran struktural menuju kecerdasan yang tahan lama dan terakumulasi.

Mengapa Agen Stateless Menjadi Norma

Arsitektur stateless itu murah dan mudah. Mereka dirancang untuk skala dan menghindari penyimpanan data pengguna yang sensitif. Itu masuk akal untuk bot trading crypto awal dan asisten Discord sederhana yang hanya perlu memberikan peringatan atau memproses satu perintah. Seiring agen AI mulai mengelola tugas yang lebih kompleks—menginterpretasikan posisi DeFi, menangani operasi lintas rantai multi-langkah, atau belajar dari umpan data on-chain—ketiadaan memori menjadi liabilitas. Pengulangan membunuh efisiensi, dan kurangnya personalisasi merusak kepercayaan. Pembingkaian DWF menunjukkan bahwa mereka melihat melewati hype menuju infrastruktur yang dapat bertahan dalam keterlibatan pengguna yang berkelanjutan, bukan hanya tampil baik dalam demo.

Dorongan menuju agen stateful yang sadar memori sejalan dengan gerakan yang lebih luas menuju infrastruktur AI terdesentralisasi. Proyek-proyek telah mulai menjahit bersama lapisan komputasi, penyimpanan, dan pelatihan yang memungkinkan agen AI berjalan tanpa bergantung pada cloud terpusat. Misalnya, kemitraan komputasi terdistribusi seperti UXLINK dan kerja Jaringan Origins pada aplikasi Web3 yang didorong AI yang dapat diskalakan menunjukkan bagaimana infrastruktur sedang dibangun untuk agen yang memerlukan komputasi persisten. Hermes berkontribusi dalam hal ini dengan mengandalkan jaringan pelatihan Psyche terdesentralisasi dari Nous, lapisan yang mendistribusikan tugas berat penyempurnaan model.

Keamanan, Kunci Tertutup, dan Jaringan Psyche

Mekanisme di balik layar bukan hanya tentang memori. Hermes menyisipkan isolasi kredensial sehingga token akses dan kunci pribadi tidak tercampur dengan lapisan penalaran inti agen. Redaksi rahasia dan rotasi kunci otomatis memberikannya sikap keamanan yang lebih dekat dengan sistem kustodian daripada bot eksperimental biasa. Arsitektur itu penting karena agen stateful yang memegang kredensial pengguna menjadi target bernilai tinggi. Mengintegrasikan fitur-fitur ini dengan Psyche—jaringan pelatihan terdesentralisasi—berarti model itu sendiri disempurnakan oleh struktur node terdistribusi daripada satu server, yang mengurangi titik kegagalan terpusat.

Permintaan penyimpanan untuk agen pembelajaran yang persisten melacak tren yang dapat dikenali. Seiring model mengakumulasi pengetahuan dan riwayat pengguna, kebutuhan akan penyimpanan yang murah dan dapat diverifikasi semakin meningkat. Minat yang terus tumbuh pada lapisan data AI telah menempatkan proyek seperti Filecoin dalam percakapan untuk solusi penyimpanan terdesentralisasi yang disesuaikan dengan beban kerja AI. Hermes mungkin tidak menjalankan penyimpanan on-chain secara langsung, tetapi loop perbaikan diri yang diandalkannya pasti akan menarik dari dan mendorong ke lingkungan terdesentralisasi jika skalanya untuk kasus penggunaan Web3.

Di mana Keuntungan Tidak Dijamin

DWF secara eksplisit membandingkan Hermes dengan Claude Code dan OpenAI Codex, berargumen bahwa kekuatan mereka dalam menghasilkan kode saat ini tidak diterjemahkan menjadi kemampuan yang terakumulasi selama berminggu-minggu penggunaan. Agen stateless dapat menghasilkan audit kontrak pintar yang sempurna pada satu hari dan melupakan seluruh konteks proyek keesokan harinya. Pembeda Hermes adalah kemampuannya untuk mengumpulkan pengalaman. Itu adalah benteng yang nyata jika eksekusi bersih, tetapi juga menuntut agar pengguna berkomitmen pada satu lingkungan agen yang berjalan lama, sesuatu yang pasar lambat untuk lakukan di luar operasi keuangan niche.

Sifat open-source dari Hermes memiliki dua sisi. Ini mengundang audit luas dan adaptasi komunitas, yang bisa mempercepat adopsi dalam alat DeFi, operasi DAO, dan analitik NFT. Pada saat yang sama, tetap open-source sambil mempertahankan keunggulan keamanan dibandingkan pesaing tertutup yang didanai dengan baik adalah tindakan berjalan di atas tali. Apakah Hermes dapat menangkap cukup perhatian pengembang untuk menjadi kerangka kerja default bagi agen Web3 yang stateful tetap tidak pasti. Memori saja tidak menjamin utilitas jika kualitas penalaran yang mendasarinya tertinggal atau jika integrasi dengan dompet dan dApps yang ada tetap canggung. Sorotan DWF adalah sinyal bahwa uang modal memperhatikan arsitektur, bukan hanya angka pengguna. Untuk tim yang membangun di ruang agen AI, cetak biru Hermes kini menjadi acuan untuk apa yang akan datang setelah era chatbot.