Dalam narasi AI, orang selalu suka membahas model yang lebih kuat, IQ yang lebih tinggi, dan demonstrasi yang lebih mencolok.
Namun, AI yang benar-benar dapat diterapkan secara skala, bukanlah yang paling pandai berbicara, tetapi yang dapat bekerja secara stabil dalam jangka panjang di belakang layar.
Tantangan nyata AI: kemampuan kerja jangka panjang.
Agen cerdas yang benar-benar dapat diterapkan harus menyelesaikan empat hal:
Mengingat konteks.
Menjelaskan proses keputusan.
Melaksanakan secara otomatis berdasarkan aturan.
Akhirnya menyelesaikan siklus penyelesaian.
Kedengarannya dasar, tetapi kenyataannya, sebagian besar proyek AI hanya menyelesaikan langkah pertama, yaitu berbicara. Yang benar-benar sulit adalah tiga langkah berikutnya.
@Vanarchain rute: tidak bersaing dalam IQ, tetapi bersaing dalam kemampuan latar belakang.
Vanar tidak bersaing dalam kemampuan model, tetapi menjadikan kemampuan kunci untuk kerja jangka panjang AI sebagai infrastruktur dasar yang dapat digunakan kembali. Ini adalah perbedaan inti.
myNeutron: Membuat AI benar-benar mengingat hal-hal.
Kebanyakan ingatan AI akan kosong setelah percakapan berakhir, memulai ulang sama dengan kehilangan ingatan.
Ini berarti AI tidak dapat membentuk pengalaman, tidak dapat menyimpan pengetahuan, dan juga tidak dapat bekerja dalam jangka panjang.
myNeutron mengubah ingatan semantik menjadi konteks yang dapat digunakan kembali secara berkelanjutan, memungkinkan agen cerdas untuk melanjutkan tugas dengan membawa sejarah, melengkapi potongan pertama dari operasi jangka panjang.
Kayon: Membuat AI dapat menjelaskan mengapa melakukan hal ini.
Salah satu alasan penting mengapa perusahaan enggan menggunakan AI secara menyeluruh adalah keputusan kotak hitam. AI memberikan jawaban, tetapi tidak dapat menjelaskannya dengan jelas.
Kayon mengubah proses penalaran menjadi catatan yang dapat dilacak, memungkinkan AI tidak hanya memberikan hasil, tetapi juga meninggalkan jejak keputusan yang lengkap, mewujudkan transisi dari yang berguna menjadi yang dapat dipercaya.
Flows: Dari skrip satu kali ke alur kerja jangka panjang.
Banyak otomatisasi AI masih terjebak pada skrip satu kali, berakhir setelah satu kali dijalankan, sulit untuk digunakan kembali.
Flows mengubah tindakan AI menjadi alur kerja yang dapat dikombinasikan, digunakan kembali, dan dijalankan dalam jangka panjang, membawa otomatisasi benar-benar menuju operasi yang berkelanjutan.
Langkah terpenting: siklus pembayaran dan penyelesaian.
Banyak proyek AI terjebak pada tahap saran, generasi, atau analisis, tetapi dunia nyata membutuhkan penyelesaian keputusan, pelaksanaan, dan penyelesaian.
Vanar menjadikan kemampuan pembayaran sebagai infrastruktur asli, memungkinkan agen cerdas untuk menyelesaikan pelaksanaan tugas dan siklus penerimaan dan pembayaran, pertama kali memiliki kemampuan bisnis yang lengkap.
Penyebaran lintas rantai yang dimulai dari Base.
Makna lintas rantai bukan hanya mendukung lebih banyak rantai, tetapi juga menempatkan infrastruktur dalam ekosistem dengan kepadatan aplikasi yang lebih tinggi.
Akhir dari jalur AI bukanlah AI yang paling cerdas yang menang, tetapi yang dapat bekerja secara stabil dalam jangka panjang, dipanggil berulang kali dan terus menyimpan nilai sebagai infrastruktur.
