J'ai suivi @recallnet de près et je pense qu'il est en train de créer l'une des couches les plus critiques dans la pile AI × Web3.

→ Infrastructure de mémoire AI décentralisée : permet aux modèles de persister, de rappeler et de vérifier des connaissances à travers des sessions sans céder le contrôle à des silos centralisés.
→ Provenance en chaîne : chaque point de données stocké/récupéré est vérifié cryptographiquement, rendant la sortie auditable
→ APIs interopérables : les agents, les dapps et les LLM peuvent accéder à la même couche de rappel partagée à travers plusieurs chaînes.
→ Requêtes préservant la vie privée afin que les données sensibles ne fuient pas, tout en restant utilisables pour le raisonnement AI

Le pari ici est simple : les cas d'utilisation de l'IA dans le Web3 ont besoin d'état, de contexte et de confiance pour se développer @recallnet intègre les trois directement dans le protocole.

Ce que je vais regarder ensuite :
• Compromis entre latence et coût à mesure que l'utilisation évolue
• Composabilité avec les cadres d'agents existants
• Adoption par les L2 et les dapps natifs de l'IA

Si l'exécution suit le rythme, #recallnet pourrait devenir la couche mémoire par défaut pour l'IA onchain.