(SeaPRwire) – Intelligente Steuermodelle ermöglichen schnellere Synchronisation, verbesserte Zuverlässigkeit und eine stärkere Multichain-Interoperabilität für Unternehmens-Workflows.
Singapur, Singapur 24. Sep 2025 – (TUA), die dezentralisierte KI-Produktivitäts- und Automatisierungsplattform, gab heute die Entwicklung von Echtzeit-Steuermodellen bekannt, die darauf abzielen, die Performance auf Protokollebene in Multichain-Ökosystemen zu verbessern. Diese neuen Systeme bieten Unternehmen fortschrittliche Werkzeuge, um eine reibungslosere Koordination und vorhersehbarere Automatisierung in dezentralen Umgebungen zu gewährleisten.
Die Echtzeit-Steuermodelle fungieren als adaptive Überwachungsebenen, die Blockchain-Bedingungen in Echtzeit überwachen und Ausführungsabläufe dynamisch anpassen. Diese Architektur minimiert Latenzzeiten, gleicht Arbeitslasten aus und stärkt die Interoperabilität von KI-Modulen – einschließlich Chat, Writer und Coder – über Chains wie Ethereum, BNB Chain und XRP Ledger hinweg. Durch die Verbesserung der Koordination auf Protokollebene können Unternehmen operative Risiken reduzieren und gleichzeitig KI-gesteuerte Automatisierung skalieren.
Mit dieser Innovation erhalten Organisationen die Möglichkeit, zuverlässige und effiziente Workflows in Bereichen wie dezentralisierter Finanzierung, Governance und Compliance-Systemen aufrechtzuerhalten. Die Modelle bieten die Resilienz und Flexibilität, die zur Bewältigung komplexer, geschäftskritischer Prozesse erforderlich ist, und unterstützen gleichzeitig Skalierbarkeit auf Unternehmensebene über Web3-Infrastrukturen hinweg.
Über Atua AI
Atua AI bietet KI-gestützte Produktivitäts- und Kreativitätstools im Web3-Bereich an. Zu den Funktionen gehören Chat, Writer, Coder, Imagine, Transcriber, Voiceover, Voice Isolator und Classifier. Durch die Kombination modularer KI-Intelligenz mit dezentralisierter Infrastruktur ermöglicht Atua AI Unternehmen, Entwicklern und Kreativen, skalierbare, zuverlässige Automatisierung in Blockchain-Ökosystemen aufzubauen.
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Quelle :KaJ Labs
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