L'AI代理真正上规模，会遇到一个新问题：不是算力不够，而是“协作成本”爆炸。一个代理能干活不稀奇，难的是十个、百个代理在同一条业务线上分工：谁记住上下文？谁解释决策？谁触发动作？谁负责结算与回执？如果每个代理各自存记忆、各自写规则、各自走钱包确认，最终只会变成一堆互相听不懂的机器人——效率越高，事故越多。@Vanarchain 的切入点更像在搭“代理协作底座”：myNeutron把可共享的语义上下文做成基础层，减少反复喂信息；Kayon让推理过程可被别的代理/系统读懂，避免黑箱交接；Flows把动作编排成可复用流程，让协作变成模块拼装；再加上支付结算轨道，代理之间能把“建议→行动→结算→回执”串成闭环。跨链从Base开始，则把协作网络放进更大生态里验证与扩散。判断它别只看热度，更该看协作任务完成率、复用率和跨链调用是否持续上升。

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