مؤخراً، العديد من الأشخاص من حولي يتحدثون عن مشاريع الذكاء الاصطناعي,

عرض تقديمي أجمل من الآخر، لكن عند تشغيله، يعتمد إما على قوة الحوسبة المركزية أو خوارزميات مغلقة المصدر.

رأى مهاجم المدينة الكثير، فقط @Talus_Labs جعلني أشرق.
إنه ليس مجرد "أداة ذكاء اصطناعي"، بل هو نظام يتيح للذكاء الاصطناعي التنافس والتحقق وكسب المال على السلسلة.

يمكن لكل وكيل اتخاذ القرار بنفسه، والمنافسة، وحتى الخضوع للتدقيق.
الآخرون لا يزالون يتحدثون عن أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن "يساعدك"، لكن Talus قد بدأ بالفعل في تعليم الذكاء الاصطناعي "العيش بمفرده".

مؤخراً رأيت تفصيل من @Talus_Labs جعلني أشعر بالدهشة: فريق Walrus ذكر في منشور له أنه سيتولى مسؤولية "الذاكرة التاريخية / بيانات الحالة / تخزين السياق" لـ Talus، بينما سيتولى طبقة Sui مسؤولية تنفيذ الوكلاء وتنسيقهم. هذه ليست مجرد تقسيم للأدوار، بل هي فلسفة معمارية: فصل طبقة البيانات وطبقة التنفيذ.

هكذا يفهم المهندس المعماري:

إذا وضعت كل شيء على السلسلة: الاستدلال، التخزين، إدارة الحالة... فإن التكلفة والوقت المستغرق سيكونان لا يطاق تقريبًا. تصميم Talus هو: منح العميل ذاكرة طويلة الأمد، ولكن الذاكرة ليست على السلسلة الرئيسية، حيث تتولى السلسلة الرئيسية مسؤولية التنسيق + التحقق. فقط بهذه الطريقة يمكن دعم نظام بيئي حقيقي لوكلاء الذكاء الاصطناعي.

المفتاح التالي ليس "من أول من أنشأ النموذج"، بل "من يستطيع جعل سير عمل الوكيل، واستدعاء الأدوات، وتطور الحالة ك modules قابلة للتجميع". قدمت بنية Nexus في Talus الاتجاه: أدوات مدمجة، عمليات يمكن تفكيكها، الوكيل يمكنه استدعاء واجهات خارجية. هذا يعني أن الوكيل لم يعد صندوقًا أسود معزولًا، بل أصبح لديه "واجهة بيئية".

لذا أريد أن أقول الآن: لكتابة Talus، لا يجب أن نبدأ من نقاط شائعة مثل التمويل / Testnet، بل يجب أن نتحدث من منظور "فصل طبقة البيانات + تجزئة الوكيل". هذه زاوية لا يلاحظها الكثيرون، لكنها غنية بالمعلومات.