As redes de agentes precisam de memória, verificabilidade e incentivos @AlloraNetwork está a unir isso para a inteligência em cadeia.

O que se destaca:
• Camada de memória para agentes de IA: estado persistente entre tarefas para que as saídas se acumulem, e não sejam redefinidas
• Inferência verificável via zkML: modelos ruins não conseguem manipular o sistema; provas tornam a qualidade aplicável, não apenas reivindicada
• Coordenação dinâmica: modelos classificados e roteados por desempenho, de modo que as melhores respostas se destaquem ao longo do tempo.

Este é o substrato que falta para redes como o GRID da @SentientAGI para aceder a agentes especializados, direcionar tarefas e reter aprendizagens ao longo das sessões, uma transição de prompts de uma única vez para uma inteligência durável e em evolução.

O quarto trimestre parece a janela certa: a equipa está ao vivo em Singapura, o momentum está a aumentar e "Alloratober" é um verdadeiro tema.

Questão para construtores e quants:
Se você conectar seu agente à memória e trilhos zkML da Allora, qual caso de uso você enviaria primeiro: sinais de negociação onchain, co-piloto de pesquisa, alertas de risco ou QA de dados? Responda e vamos comparar escolhas de design #zkML