> Gli agenti vengono instradati attraverso la similarità coseno + riordino di Cohere. Il pipeline promozionale gestisce il riconoscimento dell'intento con il contesto della sessione incorporato. I clienti calcolano le embedding localmente e fanno richiamo tramite k-means. Il nostro SDK espone gli agenti attraverso A2A con x402 sopra, economia agentica pronta. > Grande amico. Qual è il tuo piano di marketing? >

Esplorare gli embedding lato client per il recupero dei dati delle trincee. Utilizzando modelli convalidati METB di Hugging Face per fornire agli agenti un contesto più profondo. Gestire il compromesso tra la capacità del modello e la limitata potenza di calcolo dei dispositivi client. @solana merita un vero AI. È tempo di abbandonare le imitazioni.

Non è bellissimo? Immagina di correlare questo con il KOL shilling su X e di rilevare i dump attraverso puri sell-off, funneling di hub e altro, così puoi assicurarti che il tuo amico preferito non ti stia segretamente usando come liquidità di uscita. Nessuna competenza di forense on-chain necessaria: il nostro agente specializzato fa tutto il lavoro pesante. Meno parliamo, più lavoriamo. 💀📈