@Vanarchain Nos últimos dois anos, o conteúdo de 'IA + Web3' foi aproximadamente dividido em duas categorias:
① Usar IA para contar uma grande narrativa, mas a implementação é leve 🌫️
② Funcionalidades incríveis, mas longe do negócio real 🤖
A verdadeira lacuna é na verdade apenas uma frase:
👉 Falta de entregabilidade em nível empresarial.
Quando a IA realmente precisa participar dos negócios, ela não é mais um assistente, mas sim um executor.
E o executor deve atender a três condições:
Controlável 🛑
Auditoria 🔍
Liquidação 💰
Nenhum pode faltar.
Isso também é o caminho que Vanar escolheu que é "não agitado, mas sólido".
IA-primeiro vs IA-adicionado: não é marketing, é um divisor de águas na arquitetura ⚙️
Muitas cadeias dizem: também apoiamos a IA.
Mas a questão crucial é:
IA é externa? Ou é o núcleo?
IA-adicionada (externa)
Primeiro faça a cadeia → Depois adicione ferramentas de IA 🧩
O avanço a curto prazo é rápido, mas a escalabilidade certamente terá problemas:
Memória fragmentada 🧠 fragmentação
Raciocínio não rastreável ❓
Automação incontrolável ⚠️
Liquidação depende de conexões externas 🔗
👉 Só pode fazer um demo, é difícil entrar em produção.
IA-primeiro (nativa)
Desde o primeiro dia, supõe-se:
A IA é o principal usuário do sistema.
A camada base reserva diretamente quatro capacidades principais:
Memória
Raciocínio
Automação
Liquidação
Não é adicionar funções, mas mudar o sistema operacional.
O que Vanar escolheu é este caminho mais lento, mas mais sólido 🛤️
O que realmente é AI-pronto?🏭
Muitos artigos dividem a prontidão da IA em 4 substantivos.
Mas a implementação real se parece mais com uma linha de produção:
Sem memória → Começar do zero a cada vez 🔄
Sem raciocínio → As empresas não se atrevem a delegar 🚫
Sem automação → Só pode dar sugestões 💬
Sem liquidação → Não é possível formar um ciclo comercial 💸
Somente quando os quatro estiverem alinhados:
Decisão → Execução → Liquidação → Feedback
A IA é que pode realmente criar valor.
Isso também é o que Vanar diz
👉 TPS já é um indicador antigo.
A velocidade é apenas uma parte da linha de produção.
myNeutron: transformando a IA de “assistente” para “papel de trabalho” 👨💼🤖
Quem é a pessoa mais valiosa no negócio real?
Não são as pessoas mais inteligentes.
Mas sim as que podem assumir responsabilidades a longo prazo.
Eles se lembram👇
Contexto do projeto
Preferências do cliente
Decisões históricas
Estado atual
E a maioria das IAs hoje:
Mudar de app → Amnésia 😶
Mudar de cadeia → Interrupção ❌
Mudar de equipe → Começar de novo 🔁
Esta é a razão pela qual a IA não pode assumir negócios a longo prazo.
O que a myNeutron realmente resolve?🧠
Conectar memória semântica + contexto duradouro
Aperfeiçoar a camada de infraestrutura.
Trazer três mudanças chave:
1️⃣ Memória compartilhada entre aplicativos 🔗
2️⃣ Tarefas duradouras ao longo do tempo ⏳
3️⃣ A migração do sistema não perde contexto 📦
Parece não tão legal, mas é extremamente crucial:
👉 Permitir que a IA assuma um papel a longo prazo.
Quando a IA se torna um papel de trabalho,
Raciocínio, automação e liquidação só então fazem sentido.
