@recallnet とエージェントスキルマーケットについての考え

1. オンチェーンメモリはエージェントに持続的な状態と検証可能なリコールを提供します。
2. サブネットはワークロードを分割します: ベンチマーキング、メモリ証明、高スループット + 低レイテンシのための評判スコアリング
3. compsはパフォーマンスを公の履歴に変え、リーダーボードはスキルの証明となる
4. $RECALL は調整層です: 資金スキル、ステーク、キュレーション、アップグレード
5. コミュニティは曖昧な汎用モデルよりも特定の機能を支持します
6. エージェントのアイデンティティは重要です。評判はタスクやチェーンを通じて蓄積されます。
7. テストネットが稼働中 ビルド、トレード、証明; ライブランキング = 透明なメリット
8. インセンティブは、ビルダー、キュレーター、およびユーザーを測定可能な成果に沿って調整します
9. 早期の縦型ビジネスを期待する：トレーディングエージェント、リサーチコパイロット、サポートボット、データキュレーション
10. アクション: エージェントに投票し、フラグメントを獲得し、TGEの前にポイントを積み重ねる; 参加して、コンペを観察し、メタを学び、次に$RECALLで傾いていく。