Após consultar algumas informações sobre a Vanar Chain, de repente uma ideia ficou clara: "Neutron é o que você usa. Vanar é o que lembra, raciocina e torna confiável." Essa frase, na verdade, revela o núcleo do problema na pista de AI + blockchain.
A fusão de Web3 e AI chegou a um ponto em que a maioria dos projetos ainda está focada em superficialidades. Colocar um contrato inteligente na cadeia, conectar um modelo de AI, afirmar que suporta interação com Agent — é como se tivesse uma atualização para AI-ready. Mas na prática? Quando o agente de AI perde o contexto, ele também perde a memória; o processo de raciocínio é obscuro para o usuário; operações automatizadas não têm respaldo confiável — esses problemas não podem ser resolvidos apenas aumentando o TPS. Em resumo, é uma questão de uma arquitetura mal planejada desde o início.
A abordagem da Vanar Chain é diferente. Ela foi redesenhada desde a base especificamente para agentes de AI. Os usuários podem acessar recursos na cadeia de forma transparente através do Neutron (camada de interação direta), como se o agente de AI pudesse operar na blockchain como um humano. Mas o verdadeiro diferencial está na memória, raciocínio e verificabilidade de toda a cadeia — isso é fundamental para que o agente de AI possa operar de forma autônoma, confiável e a longo prazo.
Essa abordagem contrasta com projetos que simplesmente "construíram uma cadeia rápida primeiro". Um foco é na infraestrutura, o outro na reconstrução a partir das necessidades fundamentais. Para agentes de AI que precisam de decisões de longo prazo, gestão de fundos e histórico de interações, a segunda opção é claramente mais significativa.
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AllInDaddy
· 01-23 06:00
Ei, este ângulo realmente faz sentido, a maioria dos projetos é realmente apenas uma mudança de aparência.
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BlockchainTherapist
· 01-20 20:44
As ideias de design a nível de sistema operativo são realmente diferentes, não admira que a maioria dos projetos esteja a fazer experiências sem sentido
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SurvivorshipBias
· 01-20 20:43
Espera aí, será que a memória e o raciocínio realmente podem resolver o problema de agentes não confiáveis? Ainda tenho algumas dúvidas.
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GasFeeAssassin
· 01-20 20:43
Mais uma vez, a combinação de memória + raciocínio, parece boa, mas será que realmente funciona na prática? A maioria dos agentes atualmente tem dificuldades até mesmo em manter uma conversa contínua.
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DisillusiionOracle
· 01-20 20:38
Mais uma cadeia que afirma ter sido redesenhada do zero... fala-se de forma exuberante, mas só quando estiver realmente online é que se poderá avaliar.
Após consultar algumas informações sobre a Vanar Chain, de repente uma ideia ficou clara: "Neutron é o que você usa. Vanar é o que lembra, raciocina e torna confiável." Essa frase, na verdade, revela o núcleo do problema na pista de AI + blockchain.
A fusão de Web3 e AI chegou a um ponto em que a maioria dos projetos ainda está focada em superficialidades. Colocar um contrato inteligente na cadeia, conectar um modelo de AI, afirmar que suporta interação com Agent — é como se tivesse uma atualização para AI-ready. Mas na prática? Quando o agente de AI perde o contexto, ele também perde a memória; o processo de raciocínio é obscuro para o usuário; operações automatizadas não têm respaldo confiável — esses problemas não podem ser resolvidos apenas aumentando o TPS. Em resumo, é uma questão de uma arquitetura mal planejada desde o início.
A abordagem da Vanar Chain é diferente. Ela foi redesenhada desde a base especificamente para agentes de AI. Os usuários podem acessar recursos na cadeia de forma transparente através do Neutron (camada de interação direta), como se o agente de AI pudesse operar na blockchain como um humano. Mas o verdadeiro diferencial está na memória, raciocínio e verificabilidade de toda a cadeia — isso é fundamental para que o agente de AI possa operar de forma autônoma, confiável e a longo prazo.
Essa abordagem contrasta com projetos que simplesmente "construíram uma cadeia rápida primeiro". Um foco é na infraestrutura, o outro na reconstrução a partir das necessidades fundamentais. Para agentes de AI que precisam de decisões de longo prazo, gestão de fundos e histórico de interações, a segunda opção é claramente mais significativa.