Dopo aver esaminato non meno di cinquanta documenti white paper, la maggior parte dei progetti che si dice siano supportati dall'AI, in realtà aggiunge solo patch a un EVM già rigido; questo approccio AI-added, oltre a incrementare i costi del gas, non contribuisce in modo significativo alla potenza di calcolo. Ciò che cerchiamo è un'infrastruttura AI-first progettata fin dalle basi dell'architettura per agenti intelligenti, non un mostro costretto a sfruttare la popolarità. Qualche giorno fa, ho vissuto un'esperienza profonda nella rete di prova di Vanar Chain, la differenza è molto chiara. Non hanno scelto la strada facile con la compatibilità EVM, ma hanno creato un'architettura a cinque strati. In particolare, quello strato di memoria semantica Neutron riguarda davvero il cuore del problema.
Gli agenti AI attualmente temono di più di non avere intelligenza, di dire due frasi e poi dimenticare, o se la lunghezza del contesto supera il limite, di fermarsi. I metodi tradizionali si basano su database di memoria in Arweave o IPFS, la loro chiamata è molto lenta, non solo con alta latenza, ma anche la coerenza dei dati non può essere garantita. Vanar supporta direttamente la memoria semantica in modo nativo nella catena, questo è il modo serio per aprire la strada all'AI. Se confrontato con Near o ICP, è ancora più interessante. La disponibilità dei dati di Near è infatti piuttosto buona, la tecnologia di risoluzione è anche grandiosa, ma nell'interazione nativa degli agenti c'è ancora carenza. Provando il Creator Pad di Vanar, si scopre che la soglia per pubblicare token e applicare contratti intelligenti è troppo bassa. @Vanarchain #Vanar $VANRY
