Многие люди считают, что узким местом в масштабировании AI-агентов является вычислительная мощность
На самом деле настоящая сложность заключается в взрывных затратах на сотрудничество
Один AI может работать, это не удивительно
Сложность возникает, когда 10 или 100 AI работают вместе
Когда количество агентов увеличивается, проблемы начинают выходить из-под контроля:
Кто записывает глобальный контекст? 🧠
Кто объясняет логику принятия решений? 🔍
Если каждый агент будет действовать самостоятельно:
Каждый будет хранить память
Каждый будет писать правила
Каждый будет проходить процесс работы с кошельком
В итоге это станет
Горой непонимающих друг друга островных роботов🤖
Чем больше масштаб → тем больше хаос
Точка входа Vanar: создание базы для сотрудничества AI🧩
@Vanarchain не стал конкурировать в вычислительной мощности, а выбрал более базовую задачу:
👉 Снизить затраты на сотрудничество AI
Основная цель:
Чтобы многопользовательское сотрудничество было таким же естественным, как распределение задач в команде
Три ключевых модуля, решающие три типа проблем сотрудничества
1️⃣ myNeutron: уровень совместной памяти
Функция:
Предоставлять совместимый семантический контекст
Избежать повторного ввода данных
Результат:
Агенты больше не будут постоянно общаться
Снизить внутренние затраты на информацию
2️⃣ Kayon: уровень объяснимого вывода
Решение максимального риска:
Проблема черного ящика
Чтобы каждый агент мог понять и проследить:
Процесс вывода
Основания для решений
Результаты вывода
Избежать:
Непонимания
Превышения полномочий
Ошибок в процессах
3️⃣ Flows: уровень оркестрации процессов
Превращает действия агентов в модули процессов, которые можно повторно использовать
Сотрудничество нескольких агентов больше не начинается с нуля
А как сборка конструктора
От рукописных процессов к повторному использованию процессов
Эффективность возрастает в разы
Самый критически важный аспект: родные платежи и расчеты
Vanar не только решает вопросы сотрудничества
Но и замыкает круг:
Предложения → Действия → Расчеты → Подтверждения
Агенты больше не только размышляют
Но также могут действительно выполнять и завершать задачи
Этот шаг крайне важен
Почему мы начинаем кросс-цепочку с Base
Многие считают, что это просто развертывание еще одной цепочки
На самом деле суть в том, чтобы
Проверить сеть сотрудничества AI
В экосистеме с более высокой плотностью приложений
Цель:
Чтобы многопользовательское сотрудничество также работало без трения
Как определить, действительно ли #vanar работает?
Не смотрите только на популярность нарратива 🔥
На самом деле есть только 3 показателя:
1️⃣ Уровень завершения задач сотрудничества
2️⃣ Уровень повторного использования процессов
3️⃣ Объем кросс-цепочных вызовов
Это и есть:
👉 Основные показатели масштабирования AI-агентов
👉 А также $VANRY
Ключевая поддержка долгосрочной ценности
Конкуренция в эпоху AI,
Это не просто борьба за вычислительную мощность
Это также борьба за эффективность сотрудничества