我們談論多鏈時，彷彿它已經存在。實際上，大多數鏈仍然獨自思考和行動 @c8ntinuum 資產可以在網絡之間跳躍 但執行邏輯會碎片化 每一次跳躍都重寫信任，重置保證，並削弱一致性 那種靜默的斷裂是互操作性通常失敗的地方。不是在速度上，而是在協調上 c8ntinuum 從不同的角度來看待這個問題。問題不在於更快地移動價值，而在於使多個鏈在共享意圖下運作 如果沒有原生協調 多鏈只不過是許多系統並排放置，而不是一個系統共同運作

Taunt 透過激勵和衝突來看待代理系統，而不是通過吞吐量圖表。 @TauntCoin 這個設計假設代理只有在壓力下才會揭示他們的智慧，競爭有限的優勢，而不是孤立地執行任務。行為是從摩擦中產生的，而不是預定的流程。 系統不再獎勵持續的行動，而是重視克制、時機和戰略反應。在正確的時刻行動較少的代理，其重要性超過了不斷產出結果的代理。 這將重點從機械性能轉移到情境判斷。環境本身成為信號。 Taunt 更接近於一個對抗性沙盒，而不是基準，揭示了當最佳路徑不明時，代理是如何思考的。

大多數 AI 生態系統仍然優化可見性。@DeepNodeAI 優化貢獻。 突出的不是展示或敘事的精緻，而是如何衡量價值。模型並不是通過注意力循環獲得相關性。當人們反覆依賴它們時，它們才獲得相關性。使用成為信號，而不是行銷。@MindoAI 這裡沒有人工獎勵曲線。沒有預定的激勵措施來支撐事物。如果一個模型能解決實際問題，需求自然會增長，獎勵也會隨之而來。如果不能，它就會消失。 這種反饋循環迫使建設者採取不同的心態。交付比講故事更重要。信任是通過一致性來獲得的，而不是公告。 這是一個更安靜的系統，但也是一個更嚴格的系統。 這正是為什麼它感覺結構上是穩固的。