ほとんどのAIの失敗はモデル自体から生じるのではなく、アプリケーション層で表面化します。興味深いのは、プロトコルが動作、ミッション、データを独立した層に分離することです。このアーキテクチャのアプローチは実際の利点を生み出します：システム全体をリアルタイムで観察し、必要なときに正確に介入することができるため、連鎖的な失敗を待つ必要がありません。この構造の明確さ—3つのコンポーネントを区別して保つこと—が、1つの層の失敗が全体のスタックを崩壊させるのを防いでいます。