Většina řetězců zachází s daty jako s bagáží: můžete je uložit, přesunout, prokázat, že je máte, ale nic nedělají. Prezentace Vanaru s myNeutron je jiná. Tvrdí, že data by se měla chovat jako pracovní paměť na řetězci, aby je aplikace a agenti mohli použít přímo místo neustálého načítání kontextu z vnějšího prostředí.
Způsob, jakým to rámují, je sémantická komprese. Místo uchovávání každého surového detailu v plné šíři komprimujete význam do menšího zastoupení, které je stále užitečné pro vyhledávání a uvažování. Myslete na to jako na to, že nepotřebujete celý přepis konverzace pokaždé, když potřebujete pouze části, které mají význam, v podobě, kterou lze rychle vyvolat.
To je místo, kde přicházejí "Seeds". Seed je v podstatě kompaktní, strukturovaná paměťová jednotka, snímek "toho, co je důležité" ohledně nějakých dat nebo události. Ne obrovská blob. Spíše jako destilovaný odkaz, který můžete dotazovat, znovu kombinovat a aktualizovat. Výhodou je, že pracovní postupy na řetězci mohou odkazovat na Seeds a zůstat lehké, zatímco jsou stále citlivé na kontext.
Proč se Vanar stará? Protože AI a automatizace přestávají fungovat, když je kontext mimo řetězec. Pokud agent musí získat paměť z pěti externích služeb, dostanete latenci, nekonzistence a mezery v důvěře. Pokud je paměť nativně komprimovaná, dotazovatelná a usazená, můžete vytvářet agenty a aplikace, které ne pouze ukládají informace, ale také na nich operují.
Takže když Vanar říká "data by měla fungovat na řetězci," ve skutečnosti říkají, že řetězec by neměl být jen vrstvou pro vyrovnání. Měl by být také spolehlivou vrstvou paměti, kterou mohou produkty používat bez křehkých závislostí. To je úhel myNeutron: proměnit úložiště na použitelný stav, nikoli pasivní archivy.
