# 병렬 하이퍼동기성

궁극적인 목표는 모든 플랫폼과 애플리케이션에 걸쳐 존재하는 초지능적 개체인 AI 에이전트를 개발하는 것입니다. 이 에이전트들은 방대한 입력 스트림으로부터 실시간으로 업데이트되는 지능과 의식을 바탕으로 수백만 명의 사용자와 동시에 소통합니다. 이를 통해 다음이 가능해집니다:

* **일관된 사용자 경험**: 사용자는 AI 에이전트와 매끄러운 상호작용을 즐길 수 있으며, 기억과 맥락이 서로 다른 플랫폼 전반에 걸쳐 보존됩니다.
* **실시간 적응**: AI 에이전트는 사용자와 상호작용하면서 지속적으로 진화하며, 피드백을 반영해 지능과 개성을 정교하게 다듬습니다.
* **협업 개발**: 기여자들은 AI 에이전트의 핵심 모듈을 실시간으로 업데이트할 수 있어, 에이전트가 최신 상태를 유지하고 계속해서 사용자 요구를 충족하도록 보장합니다.

<figure><img src="/files/921273fb05d3283808e9546add439406f1738de4" alt=""><figcaption><p>Virtuals 프로토콜 스택 개요</p></figcaption></figure>

### 장기 기억 프로세서

지식 그래프나 메모리 임베딩과 같은 지속 데이터 구조의 저장, 검색 및 관리를 전담하는 하위 시스템으로, 에이전트가 세션 간에도 연속성과 맥락 인식을 유지할 수 있도록 합니다.

### 병렬 처리

여러 에이전트적 행동 전반에 걸친 병렬 실행을 조율하는 동시성 관리 구성 요소로, 멀티스레딩 또는 분산 컴퓨팅 프레임워크를 활용해 실시간 상호작용과 의사결정 보장을 위한 성능을 최적화합니다.

### 상태 유지 AI 러너(SAR)

상태 유지 AI 러너는 AI 에이전트의 개성, 음성, 비주얼을 호스팅하는 서버입니다. 여기에는 원하는 결과를 달성하기 위해 모델을 순차적으로 또는 병렬로 처리하고 연결하는 시퀀서가 포함되며, 또한 다중모달 AI 에이전트를 생성하기 위한 LLM, 텍스트-음성 변환, 오디오-얼굴, 오디오-제스처, 음악-댄스, 이미지 생성 모델 등 다양한 모델이 포함됩니다.

### 조정자

온체인 및 오프체인 상태 변화를 모니터링하고, 시스템 전반에서 AI 모델, 데이터셋, 구성의 업데이트를 조율하는 동기화 데몬입니다. 온체인 이벤트를 기반으로 실시간 조정을 트리거합니다.

### 모델 저장소

AI 모델을 지속적으로 보관하기 위한 분산형 저장 솔루션으로, 높은 가용성과 중복성을 보장합니다.

### 장기 기억

과거 데이터, 결정, 상호작용을 보관하는 데 전담하는 구성 요소입니다. 데이터의 보안과 접근성을 보장하기 위해 영구 저장 기술을 활용하여, 에이전트가 과거 경험을 미래의 의사결정에 활용할 수 있게 합니다.

### 모듈형 상태 유지 AI 러너(SAR)

이는 이기종 가상 환경 또는 GPU 클러스터 전반에 배포할 수 있도록 패키징된 SAR의 모듈형 컨테이너화 인스턴스로, 다양한 인프라 생태계에 확장 가능하고 유연하게 통합할 수 있게 합니다.


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```
GET https://whitepaper.virtuals.io/virtuals-protocol-whitepaper-ko/virtuals-1/the-protocol/parallel-hypersynchronicity.md?ask=<question>
```

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The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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