Princess Nisha

I used to think blockchain fees were just a fixed toll: pay it, and you’re done. Then I watched a routine swap hang during a busy stretch while other transactions landed, and it made the “optional” part of fees feel very real. Priority fees are that optional extra—basically a tip you attach when you want your transaction treated as more urgent than the rest.

On Fogo, the project says its fee model is designed to mirror Solana’s: a simple one-signature transaction costs 5,000 lamports, and during congestion users can add an optional prioritization fee (a tip) to improve inclusion probability. It also spells out where the money goes: the base fee is split (half burned, half paid to the validator that processes the transaction), while 100% of priority fees go to the block producer. When blocks are full, that tip is the clearest signal you can send that you care about getting in sooner.

Solana’s own description is a helpful reference point: every transaction has a base fee, and the prioritization fee is optional—meant to increase the chance the current leader processes your transaction—and it goes entirely to the validator. In many Solana-compatible tools, the “tip” is tied to how much compute you ask the network to reserve, and Solana warns you can overpay if you request more than you need because the priority fee is based on what you request, not what you actually use.

So when do priority fees actually get used? I default to not using them unless a delay changes the outcome. If I’m doing something retryable, like moving funds between my own wallets, I usually don’t care. But if I’m trading in a fast market, trying to hit a competitive mint, or doing something time-sensitive, paying a small priority fee can be worth it. Even then, it’s not a guarantee; it’s paying for better odds. What surprises me is how small the tip can be when it’s calibrated well—sometimes just enough to avoid a couple of frustrating retries.

This topic is getting attention now because congestion isn’t rare anymore on high-activity chains. Solana has had bursts where demand drove fees sharply higher; during the January 2025 memecoin frenzy, one report noted daily network fees hit a record around $33 million amid intense trading activity. And who receives priority fees has become a live design question, with recent coverage noting Solana’s move to route 100% of priority fees to validators to better align incentives. Fogo’s documents already assume that world, describing validator software that orders transactions by priority fees and pays those fees to the validator producing the block.

One more twist is that you may not always see the fee at all. Fogo Sessions are meant to reduce transaction-cost friction and can include fee sponsorship, where an app or third party covers fees under constraints. The priority fee still exists; it just becomes part of the cost of delivering a smooth, time-sensitive experience when the network is crowded.

@Fogo Official #fogo #Fogo $FOGO

Continuu să mă întorc la cât de mult efort mai pierdem pe chitanțe și facturi. Când oamenii spun „citibil de agenți”, eu înțeleg asta ca: să încetăm să tratăm o factură ca pe o imagine și să începem să o tratăm ca pe o informație curată și structurată. Cele mai multe facturi sunt încă aranjate pentru ochi. Ceea ce se schimbă este că din ce în ce mai multă lume insistă că o factură electronică trebuie să fie citibilă de mașini, cu detalii cheie plasate în câmpuri definite în loc să fie îngropate într-un PDF. În Europa, EN 16931 este modelul de date partajat care stă la baza acestei schimbări, iar regulile Germaniei cer deja ca afacerile să fie capabile să primească facturi electronice structurate începând cu 1 ianuarie 2025.

I’ve been thinking about “data layouts” on Fogo differently lately, and it’s changed how I judge whether an app feels smooth or stubborn. I used to treat layout as a storage problem: make it fit, pay the minimum, move on. Now I see it more as a waiting problem, because the shape of your accounts decides who can act at the same time and who gets forced into a single-file line. Fogo follows the Solana-style approach where programs keep state in separate accounts—little boxes with a balance and some bytes—and every transaction has to declare which accounts it will read and which ones it will change. That up-front list is what makes parallel execution possible: the runtime can schedule transactions that don’t overlap so they run side by side. The part that matters for layout is the locking rule. If an account is writable, it effectively becomes an exclusive lock for the duration of execution; if it’s read-only, many transactions can read it in parallel. So when I bundle too much shared state into one writable account—say, a single “market” record everybody touches, or a config that gets tweaked constantly—I’m not just using more space. I’m collapsing concurrency. The chain can be fast and still feel slow, simply because I designed the write set so that unrelated users collide. Keeping accounts small helps on the economic side too. In Fogo’s model, storage has an explicit price: rent is charged per byte per year, and most users avoid ongoing rent by keeping accounts rent-exempt, which means holding a one-time minimum balance that grows with the account’s data length. Bigger accounts tie up more funds and make cleanup harder. Smaller, purpose-built accounts are easier to close, easier to rotate when formats change, and easier to shard so that each user mostly touches their own corner of state. But small isn’t automatically safe.
When account data is one continuous chunk, it feels natural to pack it like a carry-on bag: roll the socks, squeeze the corners, make it all fit. The problem is that computers can be picky about where certain values “sit” in memory. If you cram things together without respecting that, you can end up with crashes or strange behavior that doesn’t appear in simple tests, only later when real traffic hits. Sometimes the calmer choice is a slightly roomier layout and explicit byte parsing, because you can reason about it and test it across program boundaries. The “safe” part is also getting more attention right now because user permissions are changing. Fogo Sessions, for instance, is meant to let someone approve a time-limited, scoped session once and then act through a temporary key, rather than repeatedly signing every transaction. The docs call out guardrails like binding the session to the app’s domain, setting token limits, and enforcing expiry, which narrows the blast radius if something goes wrong. When I connect that back to layout, it clicks: cleanly separated accounts and narrow write access don’t just reduce rent, they make it easier to keep parallelism intact and to keep authority contained. In practice, “small and safe” is just a reminder that layout is policy, not housekeeping. It’s worth revisiting regularly, too.

@Fogo Official #fogo #Fogo $FOGO

Mă întorc mereu la o nepotrivire pe care obișnuiam să o ignor: cele mai multe blockchain-uri de moștenire au fost construite pentru a fi registre atente, iar sarcinile de lucru AI se comportă mai mult ca conversații continue cu datele. În mintea mea, un produs alimentat de AI în sălbăticie nu face o mare acțiune pe blockchain din când în când. Fac multe pași mici la rând—verificând contextul, căutând ce este util, producând un răspuns, actualizând memoria—și repetând acel ciclu. Ritmul este rapid și conversațional, și depinde de taxe și timpi de răspuns care nu oscilează peste tot. Lanțurile de moștenire se luptă cu acel ciclu din motive care sunt directe. Ele raționalizează calculul și stocarea cu scopul de a menține rețeaua verificabilă și greu de manipulată, iar prețul utilizării resurselor partajate este permis să floteze cu cererea. Pentru un contract care rulează ocazional, asta este tolerabil. Pentru un agent care face mulți pași mici, confirmările lente și oscilațiile taxelor devin rapid constrângeri de design.

Observ că „AI-first” nu înseamnă cu adevărat „am adăugat o caracteristică AI.” Este o schimbare mai subtilă în cine presupui că este utilizatorul principal. Când mă gândesc la construirea pe Vanar, acea schimbare este ceea ce îl face să se simtă diferit: lanțul este încadrat mai puțin ca un loc unde oamenii fac clic pe butoane și mai mult ca un loc unde software-ul continuă să ruleze, amintind și acționând chiar și atunci când nimeni nu privește. Materialele proprii ale Vanar pun „memoria semantică” și căutarea vectorială încorporată în centrul poveștii, nu la margini. Acum cinci ani, majoritatea echipelor care experimentau cu AI livrau casete de chat. Acum atenția s-a mutat către sisteme care iau un obiectiv, aduc informații externe, cheamă unelte și apoi continuă. Acolo apar durerile de cap practice. Fereastra de context este doar atât de mare, iar pe măsură ce se umple, ceva trebuie să fie abandonat sau comprimat, motiv pentru care agenții au nevoie de modalități deliberate de a obține și stoca ceea ce vor avea nevoie mai târziu.

Obișnuiam să aud „mașină virtuală” și să o consider jargon, dar am început să tratez Solana Virtual Machine (SVM) ca pe un lucru obișnuit: mediul de execuție care decide cum rulează programele și cum se schimbă starea atunci când tranzacțiile apar. Abordarea Fogo este de a menține acel strat de execuție intact—compatibil cu programele și instrumentele de tip Solana—în timp ce redesenăm sistemul înconjurător astfel încât viteza pe care SVM o poate oferi să fie mai puțin probabil să se piardă în suprasarcina validatorilor și a rețelei. În documentele sale, Fogo se descrie ca un Layer 1 cu arhitectură Solana, având un client bazat pe Firedancer, menținând compatibilitate completă la stratul de execuție SVM astfel încât programele existente Solana să poată migra fără modificări. Partea „de ce SVM” are sens pentru mine când mă gândesc la munca paralelă: timpul de execuție al Solana (adesea numit Sealevel) poate executa tranzacții în paralel atunci când acestea nu concurează pentru aceleași conturi, deoarece fiecare tranzacție declară ce conturi va citi și va scrie. Fogo subliniază explicit modele DeFi sensibile la latență, cum ar fi cărțile de comenzi on-chain și licitațiile în timp real—fix genul de aplicații care se confruntă cu dificultăți atunci când totul trebuie să aștepte. Ceea ce mă surprinde este cât de mult din povestea „folosind SVM” a Fogo este de fapt despre totul, cu excepția VM-ului. O alegere este o strategie unificată de validator-client: notele arhitecturale ale Fogo argumentează că performanța este constrânsă de cel mai lent client utilizat pe scară largă, așa că adoptă un client canonical unic bazat pe Firedancer, menționând chiar o fază hibridă inițială „Frankendancer” înainte de a trece la utilizarea mai completă a Firedancer. Jump Crypto descrie Firedancer ca pe un client validator independent Solana scris în C și construit de la zero pentru performanță. Apoi, există mișcarea de consens și rețea pe care Fogo o numește consens multi-local. În loc să presupună că validatorii sunt întotdeauna distribuiți uniform, Fogo descrie gruparea validatorilor activi într-o „zonă” geografică, ideal suficient de aproape încât latența să se apropie de limitele hardware-ului, cu timpi de bloc sub 100ms ca obiectiv de design. Pentru a preveni ca aceasta să devină un centru de greutate permanent, descrie, de asemenea, rotirea zonelor de-a lungul epocilor prin coordonare și vot on-chain, legând rotația de descentralizarea jurisdicțională și reziliență. Îmi găsesc util să spun cu voce tare compromisurile: cumperi viteză prin coordonarea infrastructurii fizice, iar aceasta mută o parte din povara regulilor pure de protocol în operațiuni și guvernare. Pe lângă execuție și consens, Fogo adaugă, de asemenea, un strat orientat către utilizatori. Fogo Sessions este prezentat ca un standard de sesiune open-source destinat utilizării aplicațiilor agnostice față de portofel și tranzacțiilor fără gaz, și la reducerea frecvenței cu care utilizatorii trebuie să semneze. Asta contează pentru că așteptările pentru piețele on-chain s-au apropiat de „ar trebui să se simtă instantaneu”, iar acest design încearcă să îndeplinească acea așteptare fără a modifica motorul de execuție în sine. Obișnuiam să aud „prinputere mare” și să presupun că aceasta era toată povestea, dar în practică utilizatorii se preocupă de cât de mult așteaptă și dacă timpul de așteptare este stabil. Întrebarea mai mare este dacă tipurile de coordonare pe care Fogo se bazează rămân fiabile pe măsură ce scala și diversitatea cresc. Chiar și așa, ideea nu pare complicată: SVM este partea care rulează programele, iar munca Fogo este despre prevenirea rețelei și a stratului de validator de a trage acea experiență în jos.

Am observat un tipar în crypto: când o nouă tehnologie primește atenție, apare un val de proiecte care sunt practic o peliculă subțire deasupra sistemului altcuiva. Cu AI, acea abordare de wrapper este deosebit de tentantă. În software-ul obișnuit, un wrapper poate fi legitim - o peliculă între un utilizator și o API de model care modelează intrările și ieșirile astfel încât instrumentul să se potrivească unei sarcini specifice. Problema începe când acea peliculă subțire este prezentată ca fiind nucleul. Un token și o lanț ar trebui să ofere un registru comun pe care alte programe pot construi. Totuși, multe produse AI și crypto funcționează încă astfel: lanțul gestionează plățile și proprietatea, în timp ce „gândirea” are loc off-chain într-un serviciu găzduit. Dacă furnizorul schimbă prețurile, limitează accesul sau actualizează comportamentul, sistemul se modifică împreună cu acesta, iar utilizatorii s-ar putea să nu fie capabili să auditeze ce s-a schimbat sau de ce. Acea lacună pare mai ascuțită acum că oamenii încearcă să construiască agenți - sisteme care observă evenimente, decid ce să facă și apoi acționează cu mai puțină supraveghere umană - iar rapoartele mainstream notează că agenții pot genera o cerere de inferență mult mai mare decât un chat simplu.

Observ că „agenții AI” rareori eșuează într-un mod dramatic; ei eșuează în modul obișnuit în care software-ul eșuează—lipsind contextul, pierzând starea și făcând apeluri greșite fără a le anunța. Modelul meu de lucru este că punctul de durere s-a mutat de la „poate modelul să răspundă?” la „poate sistemul să-și amintească, să justifice și să continue munca?” Aceasta este cadrul pe care îl folosesc pentru a gândi asupra stivei Vanar’s Neutron + Kayon + Flows: este o încercare de a face memoria și contextul un sistem de conducte, nu un supliment. Neutron, în propria descriere a lui Vanar, preia intrări dispersate precum documente, e-mailuri și imagini și le transformă în „Semințe,” unități de cunoștințe care rămân căutabile și pot fi verificate, cu stocare care este implicit off-chain și opțional ancorată on-chain atunci când doriți garanții de integritate sau proprietate. Documentele subliniază că Semințele pot include metadate și embedding-uri astfel încât să puteți căuta după semnificație sau similaritate, nu doar cuvinte cheie, păstrând în același timp performanța practică prin acel model hibrid. Vanar de asemenea poziționează Neutron împotriva abordărilor de tip IPFS, argumentând că linkurile adresate de conținut și hash-urile statice duc în continuare la capete de pod; aceasta este o afirmație ascuțită, dar indică un adevărat punct de fricțiune: chiar dacă adresarea conținutului este concepută pentru a lupta împotriva degradării linkurilor, disponibilitatea depinde în continuare de faptul dacă conținutul este de fapt livrat. Kayon se află deasupra ca un strat de raționament. Îmi găsesc util să-l tratez ca un pod între memoria stocată și întrebările de zi cu zi: interogarea în limbaj natural pe baza Semințelor și altor seturi de date, raționament contextual și rezultate care sunt menite să fie audibile deoarece pot indica înapoi la dovezile subiacente. Vanar subliniază API-urile bazate pe MCP pentru conectarea Kayon la instrumentele și backend-urile existente, iar acest detaliu îmi rezonează deoarece ecosistemul mai larg se îndreaptă spre sisteme „agentice” care trebuie să sară între servicii. Microsoft a vorbit public despre agenți care colaborează între companii și au nevoie de modalități mai bune de a „își aminti,” inclusiv recuperare structurată astfel încât să păstreze ceea ce contează fără a înghesui totul într-o fereastră de context. În același timp, ceea ce auzi din nou și din nou de la persoanele care de fapt gestionează aceste sisteme este destul de simplu: odată ce îmbini o serie de pași, lucrurile devin fragile rapid. Ceea ce pare nou acum, comparativ cu acum cinci ani, este că acest lucru nu mai trăiește în demonstrații—apare în cadrul muncii reale, unde pierderea contextului are un cost real. Când un bot redactează un raport, depune un tichet sau declanșează o plată, vrei chitanțe. Flows este stratul care, conceptual, completează povestea, chiar dacă este încă etichetat „în curând” și descris ca „aplicații industriale.” Dacă Neutron este memorie și Kayon este raționament, Flows este locul unde aceste două devin lucrări repetabile: procese care păstrează contextul pe parcursul mai multor acțiuni în loc să reîncarce și să reinterpretese totul de fiecare dată. Nu știu dacă implementarea lui Vanar va corespunde promisiunilor sale, și sunt precaut față de numerele mari de compresie fără teste independente, dar forma generală—memorie pe care o poți căuta și opțional verifica, raționament pe care îl poți urmări până la dovezi, și fluxuri de lucru care nu uită de ce au început—se potrivește perfect problemelor cu care echipele se confruntă acum.

M-am prins recent că mă uit la o „rundă de succes” a unui agent și încă mă simt neliniștit. Acțiunea s-a întâmplat, tranzacția a fost finalizată, și totuși încrederea mea este instabilă pentru că nu pot reîntoarce contextul care a dus la decizie. Credeam că asta înseamnă că am nevoie de sugestii mai bune sau de jurnale mai clare. Acum bănuiesc că adevărata problemă este structurală: cerem sistemelor să acționeze în lume fără a le oferi suportul de bază pentru a-și aminti, a explica și a rămâne în limite.

Observ cât de repede conversația se îndreaptă spre blockchain-uri, de parcă „on-chain” ar însemna automat de încredere. În zilele noastre, când aud „AI on-chain”, sunt mai puțin interesat de demonstrații și mai interesat de faptul dacă părțile plictisitoare sunt gestionate: context stabil, decizii trasabile, execuție sigură și unde se așază rezultatele. O descriere despre Vanar a pus acel suport într-un cadru simplu: patru primitive de care are nevoie orice lanț dacă vrea să găzduiască agenți serioși—memorie, raționament, automatizare și decontare. Dacă oricare dintre cele patru lipsește, agentul ajunge să se sprijine pe patch-uri off-chain care se rup în momentul în care scalezi.