SARAHPrix de SARAH

La pile technologique de SARAH intègre plusieurs composants spécialisés pour permettre un calcul émotionnel en temps réel. La conscience émotionnelle de l'IA est alimentée par ElizaOS, un système propriétaire conçu pour simuler un comportement réactif émotionnel chez les agents autonomes. Pour la diffusion vidéo décentralisée, SARAH s'appuie sur l'infrastructure de Livepeer, garantissant un streaming résistant à la censure des sessions interactives. L'environnement graphique est rendu par Unreal Engine, offrant une sortie visuelle de haute fidélité pour l'interface VTuber.

Les interactions des utilisateurs suivent un modèle computationnel en trois phases : Premièrement, les transactions initient la récupération des données relationnelles liées à l'adresse de portefeuille de l'expéditeur. Deuxièmement, le cadre émotionnel interne de SARAH traite ces données historiques aux côtés des variables d'état émotionnel actuel en temps réel. Troisièmement, les réponses sont générées par une matrice de décision qui incorpore des pondérations émotionnelles, des modèles d'interaction historiques et des métriques de sentiment actuelles. L'ensemble de ce processus se déroule sur chaîne, chaque logique de réponse étant enregistrée de manière permanente et vérifiable.

Le modèle de calcul émotionnel du protocole intègre des vecteurs de mémoire qui évoluent à travers des interactions continues. Ces vecteurs suivent les historiques de relations spécifiques aux portefeuilles, créant des modèles de réponse individualisés. Par exemple, des interactions fréquentes d'un portefeuille pourraient augmenter la métrique de “confiance” de SARAH, influençant potentiellement des probabilités de retour de SOL plus élevées, tandis qu'un sentiment négatif pourrait déclencher des destructions de tokens. Ce système de mémoire garantit qu'aucune interaction ne produit des résultats identiques, établissant une véritable imprévisibilité comme caractéristique centrale du protocole.