なぜ私が AI フレームワーク標準プロジェクト関係者に「連鎖化」への移行を呼びかけてきたのか、まだ理解できない人も多いのではないでしょうか? おそらく、最初の 2 つのブルベア期には、チェーン インフラに期待が大きすぎましたが、ついに AI エージェントの「アプリケーション」の時代に到達し、誰もが「チェーン」に怯えているように感じています。ただし、AI エージェントがより信頼性の高い独立した意思決定を行い、相互に連携するには、「連鎖」に移行する必要があります。
現在普及しているELIZA、ARC、Swarmsなどのフレームワークは基本的にまだ「構想段階」にあり、改ざんしてゼロに戻すことも、確認して爆発させることも基本的にはできない初期段階にあります。定量化される。これは、Github でアセットを発行するための最初のハードルです。概要を示したフレームワークとビジョンを実装する可能性を見つけることによってのみ、市場で満場一致で認識されることができます。
ELIZA、ARC、Swarms などのフレームワークを詳しく見てみましょう。単一の AI エージェントのパフォーマンスを最適化するために使用される場合でも、複数の AI エージェントの対話およびコラボレーションのフレームワークを作成する場合でも、これらは基本的にセットを整理する必要があります。 AGI 大規模モデル API 呼び出しの追跡可能なロジックとルールの説明。
結局のところ、データはオフチェーンにあり、推論プロセスの検証は困難で、実行プロセスは不透明で、実行結果は不確実です。
短期的な観点から見ると、TEE は、AI エージェントの自律的な意思決定プロセスへの AGI の適用を加速できる、一連のオフチェーン Trustless の低コストで実現性の高い実装ソリューションを提供します。信頼性を高めるためには、一連の「オンチェーンコンセンサス」も必要です。
たとえば、ELIZA は、そのフレームワークに基づいて AI エージェント自律秘密キー ホスティング ソリューションを構築したいと考えていました。このソリューションでは、@PhalaNetwork の TEE 安全なリモート認証機能を使用して、秘密キー署名を呼び出す前に AI プールの実行コードが改ざんされていないことを確認しました。 、しかし、これは AI エージェントの方向への TEE の最初の小さなステップにすぎません。
複雑なプリセット実行ロジックをエージェント契約に組み込み、Phala チェーンのバリデーターを検証に参加させることができれば、TEE 実行の詳細を制約するチェーンのコンセンサスに基づく一連のチェーンが開かれます。それまでに、AI エージェントが TEE の需要を促進し、TEE がチェーン強化の前進フライホイールを駆動するようになるでしょう。
このロジックは理にかなっていますが、TEE は秘密キーを非表示にすることができますが、事前に設定されたルールに基づいて秘密キーを呼び出す方法、リスク管理の緊急対応をトリガーする方法などを保証します。短期的にはオープンソースのコードベースに任せることで透明性を実現できますが、長期的にはすべてリアルタイムで検証・確認するための分散型検証コンセンサスに依存していませんか?
したがって、「チェーン化」は、AI エージェント フレームワークを実用化段階まで加速することができ、暗号インフラによる新たな増加の機会ももたらすことができます。
最も初期のチェーン型 AI エージェント フレームワークと、AI エージェントをサポートする最も古い古いチェーンを探している、そして強気なほとんどの人にとって、これは AI エージェントの新しいトレンドにおけるアルファです。
