为什么 AI 框架标准应该走向“链化”?
作者:Haotian
AI 框架标准项目走向“链化”的必要性,或许仍未被大多数人充分理解。 尽管在之前的牛熊市中,“链基础设施”承担了过高的预期,但在如今 AI Agent 应用时代,“链化”却变得至关重要。 AI Agent 要实现可靠的自主决策和互通协作,必然需要“链化”的支撑。
目前热门的 ELIZA、ARC、Swarms 等框架大多停留在概念阶段,既无法被证伪,也无法被证实,其估值难以量化。 要获得市场认可,这些框架需要找到实际落地的可能性。
无论是单一 AI Agent 性能优化,还是多 AI Agent 交互协作,ELIZA、ARC、Swarms 等框架都需要为 AGI 大模型 API 调用建立一套可追溯的逻辑和规则。 因为数据存储于链下,推理过程难以验证,执行过程缺乏透明度,**结果也存在不确定性。
短期来看,可信执行环境 (TEE) 提供了一种低成本、高可行性的链下解决方案,可以加速 AGI 应用于 AI Agent 的自主决策。但长期来看,仍需“链上共识”机制来确保可靠性。
例如,ELIZA 使用 Phala Network 的 TEE 安全远程认证能力来实现 AI Agent 自主私钥托管,防止执行代码在调用私钥签名前被篡改。但这只是**步。
如果将复杂的预设执行逻辑部署到 Agent 合约中,并由 Phala 链的验证者共同参与验证,就能建立一套基于链上共识约束 TEE 执行细则的完整体系。 这将形成 AI Agent 推动 TEE 需求,TEE 又推动链赋能的良性循环。
逻辑清晰易懂:TEE 保证私钥不可见,但私钥的调用方式、预设规则、风险控制和应急响应机制等,短期内可通过开源代码库实现透明度,但长远来看,都依赖于去**化的验证共识机制进行实时验证。
因此,“链化”能加速 AI Agent 框架的实际应用落地,并为加密基础设施带来新的增量机会。
方向已明朗,对于投资者而言,关注并看好最早实现“链化”的 AI Agent 框架以及最早支持 AI Agent 的老牌区块链项目,这才是 AI Agent 新趋势下的潜在高回报机会。
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