В AI-нарративе люди всегда любят обсуждать более сильные модели, более высокий IQ и более эффектные демонстрации
Но действительно масштабируемый AI никогда не является тем, кто лучше всего разговаривает, а тем, кто может долго и стабильно работать в фоновом режиме
Настоящая сложность AI: способность к долгосрочной работе
Действительно применимый интеллектуальный агент должен выполнить четыре вещи:
Запомнить контекст
Объяснить процесс принятия решений
Автоматически выполнять по правилам
В конечном итоге завершить расчетный круг
Звучит просто, но на практике большинство AI-проектов решают только первый шаг — умеют говорить. Действительно сложно — это три следующих шага
Маршрут @Vanarchain : не соревноваться в IQ, а соревноваться в фоновой способности
Vanar не конкурирует в способности моделей, а делает ключевую способность долгосрочной работы AI воспроизводимой инфраструктурой. Это и есть его основное отличие
myNeutron: пусть AI действительно запоминает вещи
У большинства AI память очищается после окончания диалога, перезапуск равен потере памяти
Это означает, что AI не может формировать опыт, не может накапливать знания и не может работать долго
myNeutron превращает семантическую память в устойчивый контекст, позволяя интеллектуальному агенту продолжать выполнять задачи с историей, заполняя первый кусок головоломки долгосрочной работы
Kayon: пусть AI объясняет, почему он это делает
Одной из важных причин, по которой компании долго не решаются на полное использование AI, является черный ящик принятия решений. AI дает ответ, но не может объяснить его
Kayon превращает процесс рассуждения в отслеживаемую запись, позволяя AI не только давать результаты, но и оставлять полный след принятия решений, реализуя переход от удобного к надежному
Flows: от одноразовых сценариев к долгосрочным рабочим процессам
Многие автоматизации AI все еще остаются на уровне одноразовых сценариев, которые заканчиваются после одного запуска, трудно повторно использовать
Flows делает действия AI комбинацией, воспроизводимыми и долгосрочными рабочими процессами, позволяя автоматизации действительно перейти к длительной работе
Самый ключевой шаг: платежи и расчетный круг
Многие AI-проекты остаются на стадии рекомендаций, генерации или анализа, но реальный мир требует завершения принятия решений, выполнения и расчетов
Vanar создает платежную способность в виде родной инфраструктуры, позволяя интеллектуальным агентам выполнять задачи и завершать круг выполнения и расчетов, впервые обладая полной бизнес-способностью
Кросс-цепочка, начинающаяся с Base
Значение кросс-цепочки не только в поддержке большего количества цепочек, но и в том, чтобы поместить инфраструктуру в экосистему с более высокой плотностью приложений
Финал гонки AI — это не самый умный AI, а тот, кто может долго и стабильно работать, повторно вызываться и продолжать накапливать ценность, являясь инфраструктурой
