Thông qua nghiên cứu về lớp trí nhớ ngữ nghĩa của #Vanar và #Neutron trong những ngày qua, tôi mới hiểu tại sao hầu hết các AI Agent trên chuỗi lại giống như "người bị chứng hay quên". Mỗi lần tương tác, trạng thái trước đó của chúng gần như hoàn toàn được đặt lại, các nhiệm vụ liên tiếp gần như không thể thực hiện.

Cách làm của Vanar rất trực quan: sử dụng Neutron làm lớp trí nhớ ngữ nghĩa trên chuỗi, lưu trữ và lập chỉ mục trạng thái ngữ cảnh của AI lâu dài. Chẳng hạn, trong Virtua, các thao tác liên tiếp của một người dùng — tương tác tài sản, hoàn thành nhiệm vụ, chuyển đổi cảnh — một trải nghiệm hoàn chỉnh sẽ trung bình kích hoạt hàng chục lần cập nhật trạng thái trên chuỗi, Neutron có thể ghi lại một cách ổn định. Độ trễ xử lý nút giữ ở mức 1–2 giây, tải cao nhất cũng không vượt quá 3 giây, đảm bảo trải nghiệm mượt mà.

Quan trọng hơn, loại lưu trữ này không phải là "lên chuỗi toàn bộ", mà chỉ đưa các trạng thái quan trọng và thông tin xác thực lên chuỗi, phần còn lại được xử lý hiệu quả ở chuỗi dưới. Kết quả là AI Agent có thể hoạt động liên tục hàng giờ, ngữ cảnh trên chuỗi không bị mất, trải nghiệm hấp dẫn và mật độ tương tác duy trì ở mức hàng triệu sự kiện/ngày, trong khi toàn bộ năng lượng tiêu thụ của mạng vẫn dưới 2 kWh/nút/ngày.

Đối với các nhà phát triển và người dùng, điều này có nghĩa là các nhiệm vụ liên tục, trò chơi hấp dẫn hoặc cảnh trong vũ trụ ảo có thể thực hiện một cách trôi chảy, mà không phải lo lắng rằng AI mỗi lần đều bắt đầu từ con số không. Neutron không kêu gọi khái niệm, cũng không bán câu chuyện, nó giải quyết điểm đau chí mạng nhất: trạng thái AI trên chuỗi không bao giờ được đặt lại.

Từ trải nghiệm, điều này khiến AI Agent thực sự có thể tự hoạt động trong thời gian dài, đồng thời giữ được cảm giác đắm chìm. Đối với tôi, bước này quan trọng hơn bất kỳ chỉ số hiệu suất nào — "trí nhớ" của AI đã từ khái niệm bước vào thực tế.

@Vanar $VANRY #vanar