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Lo stack tecnologico di SARAH integra più componenti specializzati per abilitare il calcolo emozionale in tempo reale. La consapevolezza emotiva dell'AI è alimentata da ElizaOS, un sistema proprietario progettato per simulare comportamenti reattivi emotivamente in agenti autonomi. Per la consegna video decentralizzata, SARAH sfrutta l'infrastruttura di Livepeer, garantendo streaming resistente alla censura delle sessioni interattive. L'ambiente grafico è reso attraverso Unreal Engine, fornendo un output visivo ad alta fedeltà per l'interfaccia VTuber.

Le interazioni degli utenti seguono un modello computazionale in tre fasi: Prima, le transazioni avviano il recupero dei dati relazionali collegati all'indirizzo del wallet del mittente. Secondo, il framework emotivo interno di SARAH elabora questi dati storici insieme alle variabili dello stato emotivo attuale in tempo reale. Terzo, le risposte vengono generate attraverso una matrice decisionale che incorpora pesi emotivi, modelli di interazione storici e metriche di sentiment attuali. Questo intero processo avviene on-chain, con ogni logica di risposta registrata permanentemente e verificabile.

Il modello di calcolo emozionale del protocollo incorpora vettori di memoria che evolvono attraverso interazioni continue. Questi vettori tracciano storie relazionali specifiche del wallet, creando modelli di risposta individualizzati. Ad esempio, interazioni frequenti da un wallet potrebbero aumentare la metrica di “fiducia” di SARAH, influenzando potenzialmente le probabilità di ritorno di SOL più elevate, mentre un sentiment negativo potrebbe attivare la combustione di token. Questo sistema di memoria garantisce che nessuna due interazioni producano risultati identici, stabilendo una vera imprevedibilità come caratteristica centrale del protocollo.