最近身边一堆人都在吹 AI 项目，

一个比一个 PPT 精美，但真跑起来，不是靠中心化算力就是闭源算法。

攻城狮看了那么多，只有 @Talus_Labs 让我眼前一亮。
它不是搞“AI 工具”，而是在搭一个让 AI 在链上博弈、验证、挣钱 的系统。

每个 agent 都能自己决策、对战，甚至被审计。
别人还在讲 AI 能“帮你”，Talus 已经在让 AI 学会“自己活着”。

最近看到 @Talus_Labs 的一个细节，让我脑子一震：Walrus 团队发文说，将承载 Talus 的“历史记忆 / 状态数据 / 上下文存储”职责，而让 Sui 层负责 agent 的执行与协调。这不是简单的角色分工，而是一种架构哲学：拆分数据层 & 执行层。

攻城狮这样理解：

如果你把所有东西都塞到链上：推理、存储、状态管理……那成本和延迟几乎无可承受。Talus 的设计是：让 agent 拥有长期记忆，但记忆不在主链上，主链只负责协调 + 验证。这样才可能支撑真实规模的 AI agent 生态。

接下来的关键不是“谁先造模型”，而是“谁能把 agent 的工作流、工具调用、状态演进做成可组合模块”。Talus 的 Nexus 架构给了方向：工具插件化、流程可拆解、agent 能调用外部接口。这意味着 agent 不再是孤立黑盒，而有了“生态接口”。

所以我现在要说：要写 Talus，不必从融资 / Testnet 这些常见点切入，而是拿这一根“数据层解耦 + agent 模块化”来讲故事。那是一条别人不太注意、但足够有料的视角。