#AutonomysNetwork , développé au sein du #SocialMining écosystème de @DAO Labs , a annoncé une nouvelle collaboration au niveau du protocole avec SpoonOS. Une telle intégration est un pas dans la direction d'une infrastructure d'agent normalisée, auditable et permanente qui pourrait transformer la pratique du développement de l'IA 3.0.

Auto Drive -- la couche de stockage permanente intrinsèque à Autonomys est devenue partie intégrante du cadre SpoonOS. Grâce à ce mécanisme, les développeurs d'agents peuvent stocker la mémoire, le contexte et l'historique des interactions sur la chaîne, en utilisant le Protocole de Contexte de Modèle (MCP). Cela offre une alternative responsable à la gestion de la mémoire hors chaîne, ainsi qu'une possibilité d'IA plus transparente.

Une meilleure intégration de cela est le dévouement à l'interopérabilité des agents. Alors que SpoonOS devient une partie du monde IA 3.0 plus englobant, bientôt les agents créés grâce à cela pourront travailler simultanément avec des Agents Auto grâce à une norme d'interopérabilité commune. Cela élimine le problème de longue date de la coordination de l'IA, l'isolement des données parmi les agents.

À l'intérieur du #AutonomysHub , les lecteurs sont invités à analyser et à surveiller les effets à long terme d'une telle infusion grâce à nos contributeurs de Social Mining. Au lieu de promouvoir des changements superficiels, ce projet valorise la recherche approfondie, la mesure d'impact et la littératie de l'écosystème. C'est ce qui distingue Autonomys des réseaux guidés par les tendances.

Dans Autonomys, le DSN, avec l'Auto Drive, constitue une infrastructure technique dans laquelle les développeurs créent des agents IA modulaires, privés et évolutifs. Le partenariat est l'accomplissement de la vision originale du DSN, comme l'a expliqué le Responsable de l'Écosystème Autonomys à Cointelegraph : Aujourd'hui, la norme est la capacité d'avoir la mémoire des agents sur la chaîne car il y a une responsabilité pour ce qui a été fait, et une reproductibilité dans les flux de travail de l'IA.

Cet objectif ne sera pas la fin, mais une étape vers un avenir IA 3.0 à plusieurs niveaux basé sur l'interaction propulsée par les DAO.