pensamientos sobre @recallnet + mercados de habilidades de agentes

1. la memoria en cadena proporciona a los agentes un estado persistente y un recuerdo verificable
2. las subredes dividen las cargas de trabajo: pruebas de rendimiento, pruebas de memoria, puntuación de reputación para alta capacidad + baja latencia
3. los comps convierten el rendimiento en historia pública; las tablas de clasificación se convierten en prueba de habilidad
4. $RECALL es la capa de coordinación: habilidades de fondos, participación, curación, mejora
5. las comunidades respaldan capacidades específicas sobre modelos vagos de propósito general
6. las identidades de los agentes importan; la reputación se acumula a través de tareas y cadenas
7. testnet está en vivo construir, comerciar, probar; clasificaciones en vivo = mérito transparente
8. los incentivos alinean a los constructores, curadores y usuarios en torno a resultados medibles
9. espera verticales tempranas: agentes de trading, co-pilotos de investigación, bots de soporte, curación de datos
10. acción: votar por agentes, ganar fragmentos, acumular puntos antes de TGE; entrar, observar las competencias, aprender el meta, luego involucrarse con $RECALL