وصلت OpenAI والنماذج الكبيرة السائدة إلى هذه المرحلة، وأصبحت قدرات اتخاذ القرار لدى وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agent) أقوى بشكل متزايد، لكن لماذا ما زالت هناك ندرة في وكلاء من المستوى العملي يتم تطبيقهم فعليًا على السلسلة؟
أحد التحديات الأساسية يتمثل في: قدرات الإنتاجية على السلسلة والأداء من حيث التأخير.
🔴 احتياجات التفاعل عالي التواتر: غالبًا ما يرافق وكيل ناضج من النوع المالي أو الأتمتة متطلبات استعلامات عالية التواتر عن الحالة واتخاذ قرارات صغيرة الحجم.
🔴 المقايضات في المعمارية التقليدية التسلسلية: عندما تتدفق تفاعلات متزامنة كبيرة على شبكة تعمل بمؤشر واحد، فإن تقلب رسوم الغاز وطوابير المعاملات ستقلل كثيرًا من كفاءة تنفيذ وكلاء تحتاج إلى زمن حساس.
🔴 اتجاهات التطور المعماري الجديدة: لدعم تفاعلات مكثفة بين الآلات، بات فك الاقتران بين طبقة التنفيذ فائقة السرعة وطبقة التسوية الآمنة أحد مسارات اختراق يركز عليه القطاع.
$SOON تلتزم بإدخال أداء تنفيذ موازٍ بمستوى Solana إلى النظام البيئي السائد، بحيث تمتلك التطبيقات الغنية بالذكاء الاصطناعي بيئة استضافة سفلية أكثر سلاسة وأقل تكلفة عند التفاعل عالي التواتر.
يتولى الذكاء الاصطناعي منطق الاستدلال في الطبقة العليا، وتضمن طبقة التنفيذ عالية الأداء سلاسة تدفق العمليات في الطبقة الأساسية، ومن ثم يمكن للتعاون على مستوى النظام البيئي أن يذهب أبعد.