Los agentes en @Talus_Labs recorren un camino invisible, una red de herramientas y transiciones que solo el DAG puede interpretar.
Aquí tienes el mapa tras la cortina:
1) Solicitud → Flujo de trabajo
• Un usuario envía una solicitud • Talus transforma esa intención en un flujo de trabajo DAG • El flujo de trabajo define cada paso y los resultados esperados
→ La intención se convierte en una ruta de ejecución estructurada.
2) Ejecución DAG → Herramientas en acción
Dentro del DAG, cada nodo es una Herramienta: • Una herramienta ramifica la lógica • Otra procesa las entradas iniciales • Otra refina y agrega los resultados
Todas las ramas se ejecutan en paralelo y convergen en el estado terminal (T).
→ Un grafo lógico modular y paralelo diseñado para la claridad y la escalabilidad.
3) Resultado → Finalización Onchain
• Los resultados de las herramientas regresan al flujo de trabajo • Talus emite eventos onchain deterministas • Los resultados finales se devuelven al usuario o a agentes posteriores
→ Cada operación deja un rastro verificable.
Por qué es importante
La ejecución nativa en DAG aporta: • Comportamiento predecible de los agentes • Computación paralela de alto rendimiento • Auditabilidad total desde la intención → herramientas → resultados • Módulos reutilizables que fortalecen el ecosistema
→ Una base para una economía de agentes donde la lógica, la ejecución y el valor se multiplican
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Los agentes en @Talus_Labs recorren un camino invisible, una red de herramientas y transiciones que solo el DAG puede interpretar.
Aquí tienes el mapa tras la cortina:
1) Solicitud → Flujo de trabajo
• Un usuario envía una solicitud
• Talus transforma esa intención en un flujo de trabajo DAG
• El flujo de trabajo define cada paso y los resultados esperados
→ La intención se convierte en una ruta de ejecución estructurada.
2) Ejecución DAG → Herramientas en acción
Dentro del DAG, cada nodo es una Herramienta:
• Una herramienta ramifica la lógica
• Otra procesa las entradas iniciales
• Otra refina y agrega los resultados
Todas las ramas se ejecutan en paralelo y convergen en el estado terminal (T).
→ Un grafo lógico modular y paralelo diseñado para la claridad y la escalabilidad.
3) Resultado → Finalización Onchain
• Los resultados de las herramientas regresan al flujo de trabajo
• Talus emite eventos onchain deterministas
• Los resultados finales se devuelven al usuario o a agentes posteriores
→ Cada operación deja un rastro verificable.
Por qué es importante
La ejecución nativa en DAG aporta:
• Comportamiento predecible de los agentes
• Computación paralela de alto rendimiento
• Auditabilidad total desde la intención → herramientas → resultados
• Módulos reutilizables que fortalecen el ecosistema
→ Una base para una economía de agentes donde la lógica, la ejecución y el valor se multiplican