Ho notato il problema la prima volta che ho provato a far riequilibrare un portafoglio su blockchain da un agente AI. Ha eseguito il trade perfettamente. Poi ha dimenticato perché lo ha fatto.

Sembra una piccolezza finché non la si scala. La maggior parte delle blockchain finalizza le transazioni in meno di un secondo, alcune intorno ai 400 millisecondi, e vantano una capacità di elaborazione nell'ordine delle decine di migliaia al secondo. Numeri impressionanti. Ma confermano lo stato, non il contesto. Un agente può agire rapidamente, eppure ogni azione esiste in isolamento. Nessuna memoria dell'intento precedente, nessun richiamo strutturato della cronologia dell'utente oltre ai log grezzi.

Comprendere questo aiuta a spiegare il costo dell'oblio.

Nell'economia degli agenti, la continuità conta più della velocità. Se un agente di trading autonomo gestisce 5.000 interazioni al giorno, il che è realistico per i bot DeFi attivi in questo momento, ricostruire il contesto da dati frammentati diventa costoso. Non solo computazionalmente, ma architettonicamente. Gli sviluppatori finiscono per costruire livelli di memoria off-chain. Questo aggiunge latenza. Aggiunge assunzioni di fiducia. Riconcentra silenziosamente l'intelligenza.

Ciò che mi ha colpito di VanarChain è che tratta il contesto persistente come parte delle fondamenta piuttosto che un'aggiunta. La memoria strutturata attraverso Neutron e i livelli di ragionamento come Kayon mirano a mantenere l'interpretazione più vicina al regolamento. In superficie, le transazioni continuano a confermare costantemente. Sotto, c'è un tentativo di preservare la texture nel tempo.

I segni precoci suggeriscono che questo sta cambiando il modo in cui vengono progettati i flussi di lavoro degli agenti. Tuttavia, se le prestazioni degradano sotto carico sostenuto, la promessa si indebolisce. Ma se regge, le catene che ricordano sopravvivranno alle catene che eseguono solo.

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