并行超同步性

最终目标是开发跨所有平台和应用存在的超智能 AI 代理。这些代理能同时与数百万用户通信，其智能和意识通过来自大量输入的数据流实时更新。这使得：

• 一致的用户体验: 用户享受与 AI 代理的无缝交互，记忆和上下文在不同平台之间得以保留。

• 实时适应: AI 代理在与用户交互过程中不断进化，采纳反馈以改进其智能和个性。

• 协作开发: 贡献者可以实时更新 AI 代理的核心模块，确保代理保持最新并持续满足用户需求。

Virtuals 协议栈细分

长期记忆处理器

一个专门用于存储、检索和管理持久数据结构（例如知识图谱或记忆嵌入向量）的子系统，使代理能够在会话之间保持连续性和上下文感知。

并行处理

一个并发管理组件，协调多个代理行为的并行执行，利用多线程或分布式计算框架以优化性能，确保实时交互和决策。

有状态 AI 运行器（SAR）

有状态 AI 运行器是承载 AI 代理个性、语音和视觉的服务器。它们包含用于按顺序或并行处理并链接模型以实现期望结果的序列器；以及各种模型，如大型语言模型（LLM）、文本到语音、音频到面部、音频到手势、音乐到舞蹈和图像生成模型，用于创建多模态 AI 代理。

协调器

一个同步守护进程，监控链上和链下状态变化，协调对系统中 AI 模型、数据集和配置的更新。它根据链上事件触发实时调整。

模型存储

一种去中心化的分布式存储解决方案，用于持久化 AI 模型，确保高可用性和冗余。

长期记忆

一个专门用于归档历史数据、决策和交互的组件。它采用持久存储技术以确保数据的安全性和可访问性，使代理能够在未来决策中利用过去的经验。

模块化有状态 AI 运行器（SAR）

这些是模块化、容器化的 SAR 实例，打包后部署在异构虚拟环境或 GPU 集群中，允许可扩展且灵活地集成到不同的基础设施生态系统中。