Les agents sur @Talus_Labs empruntent un chemin invisible, un réseau d’outils et de transitions que seul le DAG peut interpréter.
Voici la carte derrière le rideau
1) Requête → Workflow
• Un utilisateur soumet une requête • Talus transforme cette intention en un workflow DAG • Le workflow définit chaque étape et les résultats attendus
→ L’intention devient un chemin d’exécution structuré.
2) Exécution DAG → Outils en action
À l’intérieur du DAG, chaque nœud est un outil : • Un outil gère la logique de branchement • Un autre traite les entrées initiales • Un autre affine et agrège les résultats
Toutes les branches s’exécutent en parallèle et convergent vers l’état terminal (T).
→ Un graphe logique modulaire et parallèle, conçu pour la clarté et l’évolutivité.
3) Résultat → Finalisation onchain
• Les résultats des outils réintègrent le workflow • Talus émet des événements onchain déterministes • Les résultats finaux sont renvoyés à l’utilisateur ou aux agents en aval
→ Chaque opération laisse une trace vérifiable.
Pourquoi c’est important
L’exécution native DAG apporte : • Un comportement d’agent prévisible • Un calcul parallèle haute performance • Une auditabilité complète de l’intention → outils → résultats • Des modules réutilisables qui renforcent l’écosystème
→ Une fondation pour une économie d’agents où la logique, l’exécution et la valeur se renforcent mutuellement
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Les agents sur @Talus_Labs empruntent un chemin invisible, un réseau d’outils et de transitions que seul le DAG peut interpréter.
Voici la carte derrière le rideau
1) Requête → Workflow
• Un utilisateur soumet une requête
• Talus transforme cette intention en un workflow DAG
• Le workflow définit chaque étape et les résultats attendus
→ L’intention devient un chemin d’exécution structuré.
2) Exécution DAG → Outils en action
À l’intérieur du DAG, chaque nœud est un outil :
• Un outil gère la logique de branchement
• Un autre traite les entrées initiales
• Un autre affine et agrège les résultats
Toutes les branches s’exécutent en parallèle et convergent vers l’état terminal (T).
→ Un graphe logique modulaire et parallèle, conçu pour la clarté et l’évolutivité.
3) Résultat → Finalisation onchain
• Les résultats des outils réintègrent le workflow
• Talus émet des événements onchain déterministes
• Les résultats finaux sont renvoyés à l’utilisateur ou aux agents en aval
→ Chaque opération laisse une trace vérifiable.
Pourquoi c’est important
L’exécution native DAG apporte :
• Un comportement d’agent prévisible
• Un calcul parallèle haute performance
• Une auditabilité complète de l’intention → outils → résultats
• Des modules réutilisables qui renforcent l’écosystème
→ Une fondation pour une économie d’agents où la logique, l’exécution et la valeur se renforcent mutuellement