Через исследование семантической памяти уровня #Neutron для #Vanar в последние дни, я наконец понял, почему большинство AI-агентов на блокчейне ведут себя как "амнезики". Каждый раз, когда происходит взаимодействие, их предыдущее состояние почти полностью сбрасывается, что делает выполнение последовательных задач практически невозможным.
Подход Vanar интуитивно понятен: использовать Neutron в качестве семантического уровня памяти на блокчейне, чтобы долго хранить и индексировать контекст состояния AI. Например, в Virtua, последовательные действия пользователя — взаимодействие с активами, выполнение задач, смена сцен — за одно полное взаимодействие в среднем приводят к десяткам обновлений состояния на блокчейне, и Neutron стабильно фиксирует их. Задержка обработки узлов поддерживается на уровне 1–2 секунд, а пиковой нагрузки не превышает 3 секунд, что обеспечивает плавность опыта.
Что более важно, это хранение не является "полным переносом на блокчейн", а просто помещает ключевые состояния и информацию о проверке на блокчейн, в то время как остальные части обрабатываются эффективно вне блокчейна. Результат заключается в том, что AI-агенты могут работать непрерывно в течение нескольких часов, контекст на блокчейне не теряется, а погружающий опыт и плотность взаимодействия поддерживаются на уровне миллионов событий/день, при этом общее энергопотребление сети остается ниже 2 кВтч/узел/день.
Для разработчиков и пользователей это означает, что последовательные задачи, погружающие игры или сцены метавселенной могут выполняться гладко, без опасений, что AI каждый раз начинает с нуля. Neutron не говорит о концепциях и не продает истории, он решает самую критическую проблему: состояние AI на блокчейне никогда не сбрасывается.
С точки зрения опыта, это позволяет AI-агентам действительно автономно работать в течение длительного времени, сохраняя при этом чувство погружения. Для меня этот шаг более критичен, чем любые показатели производительности — "память" AI уже перешла от концепции к реальности.
@Vanar $VANRY #vanar