@Vanarchain Viele Menschen betrachten AI-Agenten als "je intelligenter, desto besser", aber in der Produktion ist das entscheidendste Wort: Upgrade. Wenn der Agent aktualisiert wird, treten sofort drei Arten von Problemen auf: ① Das Gedächtnis ändert sich – gestern kannte er deine Vorlieben, heute verhält er sich, als wäre er eine andere Person; ② Der Schlussfolgerungsstil ändert sich – früher konservativ, jetzt aggressiv, die Risikogrenzen sind völlig durcheinander; ③ Die Aktionskette ändert sich – ein Schritt mehr oder weniger im Prozess kann zu Finanzrisiken führen.
@Vanarchain ähnelt eher einer Ergänzung des "Agenten-Publikationssystems": myNeutron sorgt dafür, dass bei einem Upgrade der langfristige semantische Kontext nicht verloren geht; Kayon macht die Schlussfolgerungsansätze jeder Version rückverfolgbar und vergleichbar; Flows verwandelt Aktionen in modulare Prozessabläufe, wo man mit einem Klick zurückrollen kann; und mit Zahlung/Abrechnung wird das Ergebnis zu einem abgleichbaren Beleg geschlossen. Die Cross-Chain beginnt mit Base, was bedeutet, dass dieses "Agenten DevOps" in einem größeren Ökosystem betrieben wird. Schau dir $VANRY an, frag nicht nur nach der Erzählung, sondern stelle eine realistischere Frage: Hast du ein System für den Rollout, das nicht schiefgeht, wenn die Agenten schnell iterieren?
