エージェントネットワークには、メモリ、検証可能性、インセンティブが必要です。@AlloraNetworkは、オンチェーンインテリジェンスのためにそれを組み合わせています。

目立つのは:
• AIエージェントのためのメモリ層：タスク間で持続的な状態を持ち、出力が累積され、リセットされない
• zkMLによる検証可能な推論：悪いモデルはシステムを悪用できない；証明により品質が主張されるだけでなく、強制可能になる
• ダイナミックコーディネーション: パフォーマンスによってランク付けされ、ルーティングされるモデルにより、最良の回答が時間の経過とともに上位に浮かび上がる

これは、@SentientAGIのGRIDのようなネットワークが専門のエージェントを活用し、タスクをルーティングし、セッション間で学びを保持するための欠けている基盤です。単発のプロンプトから持続的で進化するインテリジェンスへの移行です。

Q4は適切なタイミングのように感じます：チームはシンガポールで活動中で、勢いが増しており、「Alloratober」は本当のテーマです

ビルダーとクウォンツへの質問:
あなたがエージェントをAlloraのメモリとzkMLレールに接続した場合、最初に出荷するユースケースは、オンチェーン取引シグナル、リサーチコ・パイロット、リスクアラート、またはデータQAのどれですか？返信して、デザインの選択肢を比較しましょう #zkML