A IA adicionada posteriormente a sistemas não construídos para inteligência muitas vezes enfrenta dificuldades para escalar. Memória, raciocínio, automação e pagamentos podem existir em teoria, mas sistemas adaptados criam gargalos e limitam a adoção. A IA adicionada a infraestrutura legada nunca é totalmente autônoma e permanece dependente da intervenção humana.
Vanar @Vanarchain adota uma abordagem diferente. Sua infraestrutura de IA em primeiro lugar é projetada desde o primeiro dia para memória, raciocínio, automação e pagamentos nativos. Produtos como myNeutron fornecem aos agentes de IA um contexto persistente, permitindo que eles armazenem conhecimento, raciocinem e executem ações de forma confiável.
A disponibilidade em várias cadeias garante que a adoção se espalhe além de uma única rede, tornando $VANRY a espinha dorsal do uso real em cadeia, em vez de demos ou experimentos. O design centrado na IA transforma a inteligência potencial em adoção prática e garante que a infraestrutura esteja pronta para escalar.
A memória permite que a IA retenha o contexto. O raciocínio permite que a IA tome decisões inteligentes. Pagamentos nativos e automação dão à IA verdadeira autonomia. A prontidão da infraestrutura é o que separa os sistemas que são meramente teóricos daqueles que podem operar no mundo real.
A IA só pode ser autônoma se tiver a base certa. Qual parte da infraestrutura centrada na IA você acha que terá o maior impacto na adoção no mundo real?
