現在ほとんどのAI製品は実際にはモデルにインターフェースを付けただけで、機能は一見完全に見えるものの、実際には多くの要素が欠けている。

例えば、データの収集方法、ユーザーの履歴情報の記録方法、複数のツール間での論理的な一貫性の維持方法——これらの細かい問題に見えるものが、実はシステム全体の天井を決定している。

Vanarが行っていることは、これらの欠落部分を補うこと：情報の捕捉、記憶メカニズム、そしてツール間の推論能力。聞こえは簡単だが、実現には多くの技術的な詳細を考慮する必要がある。

myNeutronは実際の製品を用いて記憶層の実現可能性を検証し、Kayonはこの論理をより広いシナリオに適用している。この層状のアプローチは、単に機能を積み重ねるよりもはるかに信頼性が高い。