Las redes de agentes necesitan memoria, verificabilidad e incentivos @AlloraNetwork está uniendo eso para la inteligencia en cadena

Lo que destaca:
• Capa de memoria para agentes de IA: estado persistente a través de tareas para que las salidas se acumulen, no se reinicien
• Inferencia verificable a través de zkML: los modelos malos no pueden engañar al sistema; las pruebas hacen que la calidad sea exigible, no solo afirmada.
• Coordinación dinámica: modelos clasificados y dirigidos por rendimiento para que las mejores respuestas floten hacia arriba con el tiempo

Este es el sustrato que falta para que redes como GRID de @SentientAGI puedan aprovechar agentes especializados, enrutar tareas y retener aprendizajes a lo largo de sesiones; un cambio de indicaciones de una sola vez a una inteligencia duradera y en evolución.

El cuarto trimestre se siente como la ventana adecuada: el equipo está en vivo en Singapur, el impulso está en aumento, y "Alloratober" es un tema real.

Pregunta para constructores y quants:
Si conectas tu agente a la memoria de Allora y a los rieles de zkML, ¿cuál caso de uso enviarías primero: señales de trading onchain, copiloto de investigación, alertas de riesgo o QA de datos? Responde y comparemos las elecciones de diseño #zkML