第二天复盘才发现,问题不在模型,而在“环境”。 AI 可以调用链上数据,却无法长期保留状态; 每一次 Gas 竞价,都可能让高频策略成本失控; 算力在链下,执行在链上,中间始终有断层。
Vanar 的思路不是做一个 AI 插件,而是直接改底层结构。 Neutron API 解决的是“长期记忆”问题,让 Agent 有状态持续运行,而不是一次性任务。 Paymaster 机制把 Gas 结构重构,使高频决策具备现实可行性。 与 Google Cloud 的集成,则让链外算力与链上执行形成闭环。
有个做量化的朋友跟我聊过一个问题: AI 策略在本地跑得飞快,一上链就“失忆”——没有长期状态、Gas 成本高、执行不连续,根本跑不起来。 这其实是当前大多数公链面对 AI 时的真实困境。 Vanar 的 AI 适配不是“插件式”,而是底层重构。 Neutron API 解决的是 AI 的长期记忆问题,让 Agent 有状态运行。 0 Gas 通过 Paymaster 实现高频决策可承载。 Google Cloud 集成提供现实算力入口。 这套逻辑拼起来,本质是:让 AI 在链上“活得久、跑得稳”。 不是炒概念,而是解决真实的工作负载问题。 #vanar $VANRY @Vanarchain