我们正在建立对AI的依赖。 问任何一个非技术朋友为什么使用chatgpt，他们会说“它了解我”，深入挖掘你会了解到记忆/上下文。 记忆和工具集成是他们的护城河。这是危险的，因为激励不一致，他们想卖广告而不是做朋友。我们需要替代这种供应商锁定的方案。 - 推理提供者应该是可替换的 - 你的记忆/上下文应该由你拥有，理想情况下是私密和本地的。根据你的意愿选择性使用 - 你的回应不应该成为训练数据，甚至不应该存储在LLM推理服务器上。LLM应该是健忘的和无状态的。 由@marco_derossi完美总结的幻灯片

发现是提高代理调用效率的核心部分。 在 Agentic Zero，我们看到了 @CambrianNetwork 的 ERC-8004 数据代理。 @rickydata42 展示了它如何定位与查询相关的知识图谱，并将用户请求映射到正确的代理技能和能力。