Lorsque j'ai d'abord regardé Vanar, ce qui m'a frappé n'était pas l'interface. C'était à quel point l'interface semblait peu importante. La plupart des chaînes donnent encore l'impression de négocier avec des humains, des boutons, des portefeuilles, des confirmations. Vanar a l'impression d'avoir une conversation plus silencieuse avec autre chose.

Cette autre chose ce sont des agents IA. Pas dans un sens marketing, mais dans la façon dont le système est structuré en dessous. Les utilisateurs humains se soucient de la clarté et de la rapidité. Les agents se soucient de la continuité. Ils doivent saisir le contexte, agir, faire une pause, puis reprendre sans recharger le monde. Sur la plupart des chaînes, cela coûte cher. Chaque interaction force la recomputation, de nouvelles lectures, de nouvelles hypothèses.

Voici le point de données qui a changé mon cadre. Dans les déploiements récents d'IA, plus de 60 pour cent du coût d'inférence est lié au traitement des contextes antérieurs. Ce n'est pas la qualité du modèle. C'est l'inefficacité de la mémoire. Lorsque vous le mappez sur des blockchains, cela explique pourquoi les agents ont des difficultés. Les chaînes se souviennent des transactions, pas de l'intention.

Vanar change la façon dont ce problème de mémoire est géré. En surface, cela traite toujours les transactions comme n'importe quelle couche 1. En dessous, cela structure les données afin que les agents puissent récupérer le sens, pas seulement l'historique. Cela réduit les appels répétés, les lectures répétées, les coûts répétés. Les premiers signes suggèrent que c'est pourquoi les discussions sur Vanar se concentrent moins sur le TPS et plus sur les couches de mémoire et les moteurs de raisonnement.

Pendant ce temps, le marché est en train de changer. L'activité des agents IA sur la chaîne augmente, tandis que les volumes DeFi pilotés par des humains restent instables. Si cela se maintient, l'infrastructure optimisée pour les agents gagne un avantage silencieux. Le risque est évident. Concevoir pour les agents peut aliéner les humains si les outils prennent du retard. Cela suppose également que les agents deviennent des acteurs dominants, ce qui reste à voir.

Néanmoins, la direction semble stable. La plupart des chaînes demandent aux humains de s'adapter aux machines. Vanar demande aux machines de se sentir chez elles d'abord.

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