鏈上人工智慧不一定要將龐大的 AI 模型放在鏈上。 更好的方法是為每項任務提供合適的智慧類型。 有些任務需要深度推理， 有些只需快速分類， 其他則可能需要圖像分析、結構化資料處理或密碼學驗證。 這正是 Ritual 的有趣之處。 Ritual 不強制所有應用程式使用相同的 AI 工作流程，而是開啟了一個更靈活的系統，讓不同模型與運算原語能夠協同工作。 簡單的模型可以處理簡單的任務， 專門的模型可以解決特定問題， 當任務真正需要推理或自然語言處理時，LLM 可以介入， 而代理則能將這些元件串聯成更大的工作流程。 這至關重要，因為真實應用程式關注的不只是模型大小， 它們更在意速度、成本、可靠性、隱私，以及結果是否可信。 Ritual 正在打造一個世界，在那裡智慧成為可程式化堆疊的一部分，而不僅僅是應用程式調用的外部 API。 有趣的未來不在於到處部署一個巨型模型， 而在於讓不同形式的智慧在鏈上、精準地出現在它們需要的地方。 這正是可程式化智慧背後更大的理念， 而 Ritual 正在為此構建基礎設施。 @ritualfnd @ritualnet