最近身邊一堆人都在吹 AI 項目，

一個比一個 PPT 精美，但真跑起來，不是靠中心化算力就是閉源算法。

攻城獅看了那麼多，只有 @Talus_Labs 讓我眼前一亮。
它不是搞“AI 工具”，而是在搭一個讓 AI 在鏈上博弈、驗證、掙錢 的系統。

每個 agent 都能自己決策、對戰，甚至被審計。
別人還在講 AI 能“幫你”，Talus 已經在讓 AI 學會“自己活着”。

最近看到 @Talus_Labs 的一個細節，讓我腦子一震：Walrus 團隊發文說，將承載 Talus 的“歷史記憶 / 狀態數據 / 上下文存儲”職責，而讓 Sui 層負責 agent 的執行與協調。這不是簡單的角色分工，而是一種架構哲學：拆分數據層 & 執行層。

攻城獅這樣理解：

如果你把所有東西都塞到鏈上：推理、存儲、狀態管理……那成本和延遲幾乎無可承受。Talus 的設計是：讓 agent 擁有長期記憶，但記憶不在主鏈上，主鏈只負責協調 + 驗證。這樣才可能支撐真實規模的 AI agent 生態。

接下來的關鍵不是“誰先造模型”，而是“誰能把 agent 的工作流、工具調用、狀態演進做成可組合模塊”。Talus 的 Nexus 架構給了方向：工具插件化、流程可拆解、agent 能調用外部接口。這意味着 agent 不再是孤立黑盒，而有了“生態接口”。

所以我現在要說：要寫 Talus，不必從融資 / Testnet 這些常見點切入，而是拿這一根“數據層解耦 + agent 模塊化”來講故事。那是一條別人不太注意、但足夠有料的視角。