Les réseaux d'agents ont besoin de mémoire, de vérifiabilité et d'incitations @AlloraNetwork assemble cela pour l'intelligence onchain.

Ce qui se distingue :
• Couche de mémoire pour les agents IA : état persistant à travers les tâches afin que les sorties s'accumulent, et ne se réinitialisent pas.
• Inférence vérifiable via zkML : les mauvais modèles ne peuvent pas manipuler le système ; les preuves rendent la qualité exécutoire, pas seulement revendiquée.
• Coordination dynamique : modèles classés et routés par performance afin que les meilleures réponses remontent en haut avec le temps

C'est le substrat manquant pour des réseaux comme le GRID de @SentientAGI afin de mobiliser des agents spécialisés, de router des tâches et de conserver les apprentissages au fil des sessions, un passage des invites uniques à une intelligence durable et évolutive.

Le quatrième trimestre semble être la bonne période : l'équipe est en direct à Singapour, l'élan est en hausse, et "Alloratober" est un véritable thème

Question pour les constructeurs et les quants :
Si vous connectez votre agent à la mémoire d'Allora et aux rails zkML, quel cas d'utilisation expédiez-vous en premier : les signaux de trading onchain, le copilote de recherche, les alertes de risque ou l'assurance qualité des données ? Répondez et comparons les choix de conception #zkML