@recallnet を注意深く追跡していて、AI × Web3 スタックの中で最も重要なレイヤーの一つを形成していると思います。

→ 分散型AIメモリインフラ：モデルがセッションを通じて知識を持続、想起、検証できるようにし、集中型サイロに対する制御を放棄しない
→ オンチェーンの出所: 保存された/取得されたデータポイントはすべて暗号的に検証されており、出力が監査可能です
→ 相互運用可能なAPI：エージェント、dapp、LLMは、複数のチェーンにわたる同じ共有リコールレイヤーにアクセスできます。
→ プライバシー保護のクエリにより、敏感なデータが漏れず、AI推論に利用可能なままになります

ここでの賭けはシンプルです：Web3におけるAIのユースケースは、スケールするために状態、コンテキスト、そして信頼を必要とします。@recallnetは、これらのすべてをプロトコルに直接組み込んでいます。

次に見るもの:
• スケールが増すにつれてのレイテンシとコストのトレードオフ
• 既存のエージェントフレームワークとの相互運用性
• L2およびAIネイティブdappによる採用

もし実行がペースを保つなら、#recallnetはオンチェーンAIのデフォルトメモリー層になる可能性があります。