অন-চেইন AI মানে অবশ্যই একটি বিশাল AI মডেলকে অন-চেইনে রাখা নয়। একটি ভালো পদ্ধতি হলো প্রতিটি কাজকে সঠিক ধরনের বুদ্ধিমত্তা দেওয়া। কিছু কাজের জন্য গভীর যুক্তিবিদ্যা প্রয়োজন। কিছুর জন্য শুধুমাত্র একটি দ্রুত শ্রেণীবিন্যাস প্রয়োজন। অন্যগুলোর জন্য ইমেজ বিশ্লেষণ, সংগঠিত ডেটা প্রক্রিয়াকরণ, বা ক্রিপ্টোগ্রাফিক যাচাইকরণের প্রয়োজন হতে পারে। এখানেই Ritual-এর কথাটি আকর্ষণীয় হয়ে উঠছে। প্রতিটি অ্যাপ্লিকেশনকে একই AI ওয়ার্কফ্লোতে জোর করে ঢোকানোর বদলে, Ritual একটি বেশি নমনীয় সিস্টেমের দরজা খুলছে, যেখানে বিভিন্ন মডেল এবং কম্পিউট প্রিমিটিভগুলো একসাথে কাজ করতে পারবে। একটি সাধারণ মডেল একটি সাধারণ কাজ সম্পন্ন করতে পারে। একটি বিশেষায়িত মডেল একটি নির্দিষ্ট সমস্যা সমাধান করতে পারে। একটি LLM-এর প্রয়োজন হবে, যখন কাজটি বাস্তবিকভাবেই যুক্তি বাপ্রাকৃতিকভাষা-প্রক্রিয়াকরণের প্রয়োজনীয়তা। এবং agents-গুলো এইসবকে একটি বড়ওয়ার্কফ্লোতে যুক্ত করতে পারবে। এটি গুরুত্বপূর্ণ, karon real applications-এরা শুধুমাত্র model size-এর চেয়েও beshi kotha bhalobash kore: speed, cost, reliability, privacy, and whether the result can be trusted. Ritual, programmable stack-এর part-এ intelligence-কে part-এ convert kore deyar direction-e kaj korchhe, shudhu ekta external API hishebe na, je khane applications call kore. আগামীকালের interesting future holo ekta bishal model-ke sob jaigai rakhaa niye, shudhu sob jaigai jekhane ki dorkar, shei jaigai bhinno bhinno form-er intelligence-ke onchain-e use kora possible kore tola. Ei holo programmable intelligence-er behind-er boro idear. Aar Ritual ei jonno infrastructure build korchhe। @ritualfnd @ritualnet