ডিডব্লিউএফ ভেঞ্চার্স পারসিস্টেন্ট মেমোরি সমাধানের জন্য হারমেস এআই এজেন্টকে উল্লেখ করেছে

আজকাল সবচেয়ে বেশি এআই এজেন্টগুলি একটি গুরুত্বপূর্ণ উপায়ে মৌলিকভাবে ভাঙা—তারা সবকিছু ভুলে যায়। প্রতিটি সেশনের পর, তাদের কনটেক্সট, শেখা আচরণ এবং ব্যবহারকারী-নির্দিষ্ট সামঞ্জস্য মুছে যায়, যা তাদের প্রতিবার শূন্য থেকে শুরু করতে বাধ্য করে। এই অবস্থাহীনতা স্বয়ংক্রিয়, উপযোগী অন-চেইন সহায়ক তৈরির প্রতিযোগিতায় একটি নীরব বাধা। DWF Ventures এখন একটি সমাধানের দিকে মনোনিবেশ করেছে, যা WuBlockchain-এর মূল প্রতিবেদন অনুযায়ী, Nous Research-এর ওপেন-সোর্স Hermes ফ্রেমওয়ার্ককে হাইলাইট করে, যা সরাসরি মেমোরির সমস্যার সমাধান করে।

ডিডব্লিউএফ-এর নোটে যুক্তি করা হয়েছে যে হারমিস শুধু আরেকটি একবারের অটোমেশন টুল নয়। এই ফ্রেমওয়ার্কটি ধারাবাহিক মেমোরি প্রবর্তন করে, যা ব্যবহারকারীর ইন্টারঅ্যাকশন, সেশন এবং শেখা পছন্দকে সময়ের সাথে ধরে রাখে। এটি একটি অটোমেটেড স্কিলস সিস্টেমের সাথে যুক্ত, যা এজেন্টের ক্ষমতা জৈবিকভাবে বাড়িয়ে তোলে, এবং ব্যবহারকারীর প্রোফাইলগুলি মেমোরিকে একটি ধারাবাহিক পরিচয়ের সাথে আঁকড়ে ধরে। একটি নিজেকে উন্নতির লুপটি ধারাবাহিকভাবে এজেন্টের জ্ঞানকে পরিষ্কার করে, প্রতিটি চক্রের পুনরায় সেটিংয়ের পরিবর্তে এর কার্যকারিতা বৃদ্ধি করে। একটি সেক্টরের জন্য, যা চ্যাটবট ওয়্যাপার এবং পাতলা API এজেন্টগুলির সঙ্গে বাজারকে ভরে দিয়েছে, এই ডিজাইনটি টিকে থাকা, সঞ্চয়ীবাদী বুদ্ধিমত্তার দিকে একটি গঠনগত পরিবর্তনকেই চিহ্নিত করে।

স্টেটলেস আর্কিটেকচার সস্তা এবং সহজ। এগুলি ডিজাইন অনুযায়ী স্কেল হয় এবং সংবেদনশীল ব্যবহারকারীর ডেটা সংরক্ষণ এড়ায়। এটি প্রাথমিক ক্রিপ্টো ট্রেডিং বট এবং শুধুমাত্র অ্যালার্ট পাঠাতে বা একটি একক কমান্ড প্রক্রিয়াকরণের প্রয়োজনীয়তা থাকা সহজ Discord সহায়কদের জন্য যুক্তিসঙ্গত ছিল। যখন AI এজেন্টগুলি আরও জটিল কাজগুলি পরিচালনা শুরু করছে—DeFi অবস্থান ব্যাখ্যা করা, একাধিক-পদক্ষেপের ক্রস-চেইন অপারেশন পরিচালনা করা, বা অন-চেইন ডেটা ফিডস থেকে শিখা—তখন মেমোরির অভাব একটি দুর্বলতা হয়ে দাঁড়ায়। পুনরাবৃত্তি দক্ষতা হতে হতে হয়, এবং ব্যক্তিগতকরণের অভাব довিশ্বাসকে ক্ষয় করে। DWF-এর ফ্রেমিংয়ের মধ্যে বোঝা যায় যে, তারা শুধুমাত্র ডেমোতে ভালোভাবে পারফর্ম করার চেয়ে, দীর্ঘস্থায়ী ব্যবহারকারীর অংশগ্রহণকে বজায় রাখতে পারে এমন ইনফ্রাস্ট্রাকচারের দিকে তাকাচ্ছে।

এই অবস্থা-সংবেদনশীল, মেমোরি-সচেতন এজেন্টের দিকে এগিয়ে যাওয়া বিকেন্দ্রীকৃত এআই ইনফ্রাস্ট্রাকচারের ব্যাপক প্রবণতার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। প্রকল্পগুলি এখন কম্পিউট, স্টোরেজ এবং ট্রেনিং লেয়ারগুলিকে একত্রিত করছে, যাতে এআই এজেন্টগুলি কেন্দ্রীয় ক্লাউডের উপর নির্ভর না করেই চলতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, UXLINK এবং Origins Network-এর স্কেলেবল এআই-চালিত Web3 অ্যাপ্লিকেশনের উপর কাজ দেখায় কীভাবে ধারাবাহিক কম্পিউটেশনের প্রয়োজনীয় ভিত্তি তৈরি হচ্ছে। হারমিস, Nous-এর বিকেন্দ্রীকৃত Psyche ট্রেনিং নেটওয়ার্কের উপর নির্ভরশীল, যা মডেল উন্নতির ভারী কাজগুলিকে বিতরণ করে।

অন্তর্নিহিত কার্যপ্রণালী শুধুমাত্র মেমোরি সম্পর্কিত নয়। হারমেস ক্রেডেনশিয়াল আইসোলেশনকে অন্তর্ভুক্ত করে যাতে অ্যাক্সেস টোকেন এবং প্রাইভেট কীগুলি এজেন্টের কোর যুক্তি স্তরের সাথে মিশে না যায়। গোপনীয়তা সংশোধন এবং স্বয়ংক্রিয় কী রোটেশন এটিকে একটি সাধারণ পরীক্ষামূলক বটের চেয়ে একটি কাস্টোডিয়াল সিস্টেমের কাছাকাছি সিকিউরিটি পোসচার দেয়। এই আর্কিটেকচারটি গুরুত্বপূর্ণ, কারণ ব্যবহারকারীর ক্রেডেনশিয়াল ধারণকারী স্টেটফুল এজেন্টগুলি উচ্চ-মূল্যের লক্ষ্যবস্তুতে পরিণত হয়। এই ফিচারগুলিকে Psyche—একটি ডিসেন্ট্রালাইজড ট্রেনিং নেটওয়ার্ক—এর সাথে একীভূত করা মানে মডেলগুলি একটি একক সার্ভারের পরিবর্তে একটি বিতরণযুক্ত নোড স্ট্রাকচার দ্বারা পরিষ্কার হয়, যা কেন্দ্রীয় ব্যর্থতার বিন্দুগুলি কমিয়ে দেয়।

এই ধরনের স্থায়ী, শেখা এজেন্টগুলির জন্য সংরক্ষণের চাহিদা একটি পরিচিত প্রবণতাকে অনুসরণ করে। মডেলগুলি জ্ঞান এবং ব্যবহারকারীর ইতিহাস সঞ্চয় করতে থাকলে, সস্তা এবং যাচাইযোগ্য সংরক্ষণের প্রয়োজনীয়তা বাড়তে থাকে। এআই ডেটা লেয়ারগুলিতে বৃদ্ধি পাওয়া আগ্রহটি ইতিমধ্যেই এআই ওয়ার্কলোডের জন্য ডিসেন্ট্রালাইজড সংরক্ষণের সমাধান হিসাবে ফাইলকয়েনের মতো প্রকল্পগুলিকে আলোচনায় আনতে শুরু করেছে। হারমিস সরাসরি অন-চেইন সংরক্ষণ চালায় না, কিন্তু এটির উপর নির্ভরশীল নিজেকে উন্নতির লুপটি Web3 ব্যবহারের ক্ষেত্রে বড় হলে অবশ্যই ডিসেন্ট্রালাইজড পরিবেশগুলির থেকে ডেটা টানবে এবং সেগুলিতে ডেটা পাঠাবে।

DWF স্পষ্টভাবে হারমিসকে ক্লাউড কোড এবং ওপেনএআই কোডেক্সের সাথে তুলনা করে, যুক্তি দিয়েছে যে তাদের মুহূর্তে কোড তৈরির ক্ষমতা সপ্তাহের পর সপ্তাহ ব্যবহারের সময় জমা হওয়ার ক্ষমতায় রূপান্তরিত হয় না। একটি স্টেটলেস এজেন্ট একদিন একটি পারফেক্ট স্মার্ট চুক্তি অডিট তৈরি করতে পারে এবং পরদিন প্রকল্পটির সম্পূর্ণ প্রেক্ষাপট ভুলে যেতে পারে। হারমিসের পার্থক্য হল এর অভিজ্ঞতা স্তরায়নের ক্ষমতা। যদি বাস্তবায়নটি পরিষ্কার হয়, তবে এটি একটি প্রকৃত মোয়াট, কিন্তু এটি ব্যবহারকারীদের একটি একক, দীর্ঘস্থায়ী এজেন্ট পরিবেশের প্রতি বাধ্যতা মানতেও বাধ্য করে, যা বাজারটি সংকীর্ণ আর্থিক অপারেশনের বাইরে ধীরে ধীরেই গ্রহণ করেছে।

হার্মেসের ওপেন-সোর্স প্রকৃতি দুই দিকেই কাজ করে। এটি ব্যাপক অডিট এবং সম্প্রদায়ের অভিযোজনকে আমন্ত্রণ জানায়, যা DeFi টুলিং, DAO অপারেশন এবং NFT বিশ্লেষণে গ্রহণযোগ্যতা ত্বরান্বিত করতে পারে। একইসাথে, ভালোভাবে ফান্ডযুক্ত, ক্লোজড-সোর্স প্রতিদ্বন্দ্বীদের তুলনায় সিকিউরিটি এজ বজায় রেখে ওপেন-সোর্স থাকা একটি সূক্ষ্ম ভারসাম্য। হার্মেস যথেষ্ট ডেভেলপার মাইন্ডশেয়ার অর্জন করতে পারবে কিনা যাতে স্টেটফুল Web3 এজেন্টগুলির জন্য ডিফল্ট স্ক্যাফোল্ডিং হয়ে ওঠে, তা অনিশ্চিত। শুধুমাত্র মেমোরির উপর নির্ভরশীলতা ইউটিলিটির garanty দেয় না, যদি ভিত্তিগত যুক্তির মান পিছিয়ে থাকে বা বিদ্যমান ওয়ালেট এবং dApp-এর সাথে ইন্টিগ্রেশনটি কষ্টকরভাবেই থাকে। DWF-এর স্পটলাইটটি একটি সংকেত, যা বিনিয়োগকারীদের মনোযোগকে শুধুমাত্র ব্যবহারকারীর সংখ্যার পরিবর্তে আর্কিটেকচারের দিকে নিয়ে যাচ্ছে। AI এজেন্ট স্পেসে বিল্ডিংয়ের জন্য, হার্মেসের ব্লুপ্রিন্টটিএখনই chatbot-এর 시মা-এরপরেরজিনিসেরজন্যরেফারেন্সহয়েউঠল।