OpenAI und führende große Sprachmodelle haben mittlerweile einen Stand erreicht, in dem die Entscheidungsfähigkeit von KI-Agenten immer stärker wird. Dennoch: Warum gibt es praktisch kaum einsatzreife Agenten, die wirklich on-chain nutzbar sind?
Eine der zentralen Herausforderungen liegt in der On-Chain-Durchsatzleistung und den Latenzeigenschaften.
🔴 Hoher Interaktionsbedarf: Ein ausgereifter Finanz- oder Automatisierungs-Agent geht oft mit häufigen Statusabfragen und vielen kleinen, entscheidungsrelevanten Transaktionen einher.
🔴 Abwägung klassischer serieller Architekturen: Wenn zahlreiche parallele Interaktionen in ein Single-Thread-Netzwerk einströmen, können Gas-Kosten-Schwankungen und Transaktionswarteschlangen die Ausführungseffizienz von zeitkritischen Agenten erheblich beeinträchtigen.
🔴 Neue Architekturrichtung: Um dicht getaktete Maschineninteraktionen zu unterstützen, wird die Entkopplung der schnellen Ausführungsschicht von der sicheren Abwicklungsschicht zu einem wichtigen Ansatz der Branche – und stellt einen möglichen Durchbruchspfad dar.
$SOON setzt sich dafür ein, parallele Ausführungsleistungen auf Solana-Niveau in gängige Ökosysteme zu bringen, damit KI-dichte Anwendungen auch bei hochfrequenten Interaktionen ein noch flüssigeres, kostengünstiges Basisszenario für den Betrieb haben.
Die KI übernimmt die Logik- und Schlussfolgerungen auf der oberen Ebene, die Hochleistungs-Ausführungsschicht sorgt dafür, dass die Abläufe in der Tiefe reibungslos fließen – nur durch die Zusammenarbeit im Ökosystem kann es weiter vorangehen.
Eine der zentralen Herausforderungen liegt in der On-Chain-Durchsatzleistung und den Latenzeigenschaften.
🔴 Hoher Interaktionsbedarf: Ein ausgereifter Finanz- oder Automatisierungs-Agent geht oft mit häufigen Statusabfragen und vielen kleinen, entscheidungsrelevanten Transaktionen einher.
🔴 Abwägung klassischer serieller Architekturen: Wenn zahlreiche parallele Interaktionen in ein Single-Thread-Netzwerk einströmen, können Gas-Kosten-Schwankungen und Transaktionswarteschlangen die Ausführungseffizienz von zeitkritischen Agenten erheblich beeinträchtigen.
🔴 Neue Architekturrichtung: Um dicht getaktete Maschineninteraktionen zu unterstützen, wird die Entkopplung der schnellen Ausführungsschicht von der sicheren Abwicklungsschicht zu einem wichtigen Ansatz der Branche – und stellt einen möglichen Durchbruchspfad dar.
$SOON setzt sich dafür ein, parallele Ausführungsleistungen auf Solana-Niveau in gängige Ökosysteme zu bringen, damit KI-dichte Anwendungen auch bei hochfrequenten Interaktionen ein noch flüssigeres, kostengünstiges Basisszenario für den Betrieb haben.
Die KI übernimmt die Logik- und Schlussfolgerungen auf der oberen Ebene, die Hochleistungs-Ausführungsschicht sorgt dafür, dass die Abläufe in der Tiefe reibungslos fließen – nur durch die Zusammenarbeit im Ökosystem kann es weiter vorangehen.
