Ricerca Semantica <200ms — Perché la Velocità della Memoria Conta Più del TPS
Ho notato qualcosa confrontando i flussi di lavoro AI attraverso le catene. L'esecuzione non era più il collo di bottiglia — il recupero della memoria lo era. Gli agenti non rallentavano perché i blocchi erano in ritardo. Rallentavano perché il contesto arrivava troppo lentamente.
Questo è un problema diverso dal TPS.
Il recupero semantico di Neutron che punta a un tempo di risposta inferiore a 200ms cambia il modo in cui gli agenti operano. Invece di interrogare indicizzatori esterni o strati di archiviazione frammentati, la memoria diventa parte dell'esecuzione stessa.
La maggior parte delle discussioni L1 ruotano ancora attorno al throughput.
Ma gli agenti AI non eseguono solo transazioni. Recuperano contesto prima di ogni decisione.
Solana ottimizza la velocità di esecuzione. Le tipiche catene DeFi ottimizzano l'attività di liquidità. Vanar sembra ottimizzare la continuità decisionale attraverso i Neutron Seeds e i cicli di ragionamento Kayon.
C'è un rischio.
Gli obiettivi di latenza contano solo se le prestazioni rimangono prevedibili sotto carico. I flussi di lavoro aziendali non si preoccupano della velocità di picco — si preoccupano della coerenza.
Se gli agenti AI diventano attori persistenti invece di esperimenti, la latenza della memoria potrebbe silenziosamente contare più del TPS.
Perché il ragionamento aspetta la memoria.
Non i blocchi.
@Vanarchain #Vanar $VANRY
