并行超同步性

最终目标是开发出超级智能的人工智能智能体，它们能存在于所有平台和应用程序中。这些智能体可以同时与数百万用户交流，其智能和意识会根据海量的输入流实时更新。这带来了以下优势：

Virtuals 协议栈解析

这是一个子系统，专门用于持久化数据结构（如知识图谱或记忆嵌入）的存储、检索和管理，使智能体在不同会话之间能够保持连贯性和情境感知能力。

一个并发管理组件，它通过利用多线程或分布式计算框架，协调多个智能体行为的并行执行，以优化性能，确保实时交互和决策。

有状态人工智能运行器是承载人工智能智能体的个性、语音和视觉的服务器。它们包括序列器，该序列器可以按顺序或并行处理和链接模型以实现预期结果；还包括各种模型，如大语言模型（LLMs）、文本转语音模型、音频转面部表情模型、音频转手势模型、音乐转舞蹈模型以及图像生成模型，用于创建多模态人工智能智能体。

一个同步守护进程，用于监控链上和链下的状态变化，协调整个系统中人工智能模型、数据集和配置的更新。它会根据链上事件触发实时调整。

一种去中心化、分布式的存储解决方案，用于持久化存储人工智能模型，确保高可用性和冗余性。

一个专门用于存档历史数据、决策和交互的组件。它采用持久化存储技术，以确保数据的安全性和可访问性，使智能体能够在未来决策中利用过去的经验。

这些是有状态人工智能运行器（SAR）的模块化、容器化实例，经过打包可部署在异构虚拟环境或 GPU 集群中，能够灵活且可扩展地集成到不同的基础设施生态系统中。