pensamentos sobre @recallnet + mercados de habilidades de agentes

1. a memória onchain oferece aos agentes um estado persistente e recordação verificável
2. sub-redes dividem cargas de trabalho: benchmarking, provas de memória, pontuação de reputação para alta capacidade + baixa latência
3. as competições transformam o desempenho em história pública; os quadros de líderes tornam-se prova de habilidade
4. $RECALL é a camada de coordenação: financiar habilidades, apostar, curar, atualizar
5. as comunidades apoiam capacidades específicas em vez de modelos vagos de uso geral
6. as identidades dos agentes importam; a reputação acumula-se através de tarefas e cadeias
7. testnet está ao vivo construir, negociar, provar; rankings ao vivo = mérito transparente
8. os incentivos alinham construtores, curadores e usuários em torno de resultados mensuráveis
9. espere verticais precoces: agentes de negociação, co-pilotos de pesquisa, bots de suporte, curadoria de dados
10. ação: votar em agentes, ganhar fragmentos, acumular pontos antes do TGE; entrar, assistir às competições, aprender o meta, depois investir com $RECALL