Сети агентов нуждаются в памяти, проверяемости и стимулах. @AlloraNetwork соединяет это для ончейн-интеллекта.

Что выделяется:
• Уровень памяти для ИИ-агентов: постоянное состояние между задачами, чтобы результаты накапливались, а не сбрасывались.
• Проверяемая инференция с помощью zkML: плохие модели не могут манипулировать системой; доказательства делают качество обязательным, а не просто заявленным.
• Динамическая координация: модели ранжируются и направляются по производительности, так что лучшие ответы со временем поднимаются на верх.

Это недостающий субстрат для таких сетей, как GRID компании @SentientAGI, чтобы использовать специализированные агенты, распределять задачи и сохранять знания между сессиями, переход от одноразовых подсказок к прочному, развивающемуся интеллекту.

Четвертый квартал кажется подходящим моментом: команда работает в Сингапуре, momentum растет, и «Alloratober» — это реальная тема.

Вопрос для строителей и квантов:
Если вы подключите своего агента к памяти Allora и zkML рельсам, какой случай использования вы отправите первым: торговые сигналы onchain, исследовательский сопроводитель, предупреждения о рисках или QA данных? Ответьте, и давайте сравним варианты дизайна #zkML