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为什么 AI 框架标准应该走向“链化”?
Haotian • 11小时前
摘要

作者:Haotian

 

很多人依然不理解,为什么我一直呼吁 AI 框架标准项目方要走向「链化」? 或许是前两轮牛熊期间,Chain infra 承载了过多的预期,好不容易到了 AI Agent「应用」时代了,大家有种望「链」生畏的感觉。但,AI Agent 要更靠谱自主决策和互通协作,必然要趋向「链化」。

目前大热的 ELIZA、ARC、Swarms 等框架基本尚处于「概念阶段」,这个阶段无法被证伪而归零,同样也无法被证实而爆拉,基本处于估值无法被量化的襁褓期阶段。这是 Github 上发行资产的第一道坎,要给勾勒的框架和远景找落地可能性,才能得到市场的一致认可。

我们细看 ELIZA、ARC、Swarms 等框架无论是做极致单 AI Agent 性能优化还是多 AI Agent 交互协作框架,本质上都得为 AGI 大模型 API 调用梳理一套可追溯的逻辑和规则。

毕竟数据是链下的,推理过程又难以验证,执行过程又不透明,执行结果又不确定。

短期视角看,TEE 提供了一套链下 Trustless 的低成本、高可行性落地方案可以加速 AGI 应用到 AI Agent 的自主决策环节当中,更长期视角看,同样需要一套「链上共识」来协助才能变得更可靠。

比如,ELIZA 想基于其框架基础搭建 AI Agent 自主私钥托管方案,用了 @PhalaNetwork 的 TEE 安全远程认证能力,可确保 AI-Pool 的执行代码在调用私钥签名前不被篡改,但这只是 TEE 作用到 AI Agent 方向的第一小步。

如果我们可以把复杂的预设执行逻辑放到 Agent Contract 里,让 Phala 链的 Validators 来共同参与验证,一套基于链共识约束 TEE 执行细则的链条就打通了。届时,AI Agent 带动 TEE 需求,TEE 带动链赋能的正向飞轮就运转开了。

逻辑很 make sense,TEE 能保证私钥不可见,但私钥如何调用,基于何种预设规则调用,风控应急响应如何触发等等。短期可以交给开源代码库来实现透明性,但更长远看,背后不都得靠一套去中心化的验证共识来实时验证确定?

所以,「链化」能加速 AI Agent 框架走向实际应用落地阶段,也能跟 Crypto infra 带来全新的增量机会。

方向已经很清晰了,对大部分人而言,寻找且 Bullish,最早链化的 AI Agent 框架和最早支撑 AI Agent 的老链,这才是 AI Agent 新趋势下的 Alpha。

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