Muchos aún no comprenden por qué sigo insistiendo en que los proyectos de marco de AI deben dirigirse hacia la “cadena”. Quizás durante las dos primeras rondas de mercado alcista y bajista, la infraestructura de la cadena llevó demasiadas expectativas, y ahora que finalmente hemos llegado a la era de “aplicación” del AI Agent, la gente parece tener miedo de la “cadena”. Sin embargo, para que el AI Agent tome decisiones autónomas más confiables y colabore de manera interconectada, es inevitable que se dirija hacia la “cadena”.

Los marcos actualmente populares como ELIZA, ARC, Swarms, están básicamente en la “fase conceptual”, esta etapa no puede ser refutada ni caer a cero, tampoco puede ser confirmada ni explotar; está en una fase de pañales en la que la valoración no puede ser cuantificada. Este es el primer obstáculo para la emisión de activos en Github; hay que encontrar posibilidades de implementación para el marco y la visión delineados, solo así se puede obtener el reconocimiento unánime del mercado.

Al observar de cerca los marcos como ELIZA, ARC, Swarms, ya sea que se enfoquen en la optimización del rendimiento de un solo AI Agent o en el marco de colaboración entre múltiples AI Agents, en esencia, deben organizar un conjunto de lógica y reglas rastreables para la llamada a la API del modelo AGI grande.

Después de todo, los datos están fuera de la cadena, el proceso de inferencia es difícil de verificar, el proceso de ejecución no es transparente y el resultado de la ejecución es incierto.

Desde una perspectiva a corto plazo, el TEE ofrece una solución de bajo costo y alta viabilidad fuera de la cadena que puede acelerar la aplicación de AGI en la etapa de toma de decisiones autónomas del AI Agent; desde una perspectiva a largo plazo, también se necesita un conjunto de “consenso en la cadena” para ayudar a que sea más confiable.

Por ejemplo, ELIZA quiere construir un sistema de custodia de claves privadas autónomas para AI Agent basado en su marco, utilizando la capacidad de autenticación remota segura del TEE de @PhalaNetwork, lo que garantiza que el código de ejecución del AI-Pool no sea alterado antes de que se firme con la clave privada, pero este es solo el primer pequeño paso del TEE en la dirección del AI Agent.

Si podemos colocar la lógica de ejecución compleja en el Contrato del Agente y permitir que los Validadores de la cadena Phala participen en la verificación, se establecerá una cadena basada en las reglas de ejecución del TEE con consenso de la cadena. En ese momento, la demanda de TEE impulsará al AI Agent, y el TEE impulsará el volante positivo de la cadena.

La lógica tiene sentido, el TEE puede garantizar que la clave privada no sea visible, pero cómo se llama a la clave privada, sobre qué reglas preestablecidas se llama, cómo se activa la respuesta de emergencia de control de riesgos, etc. A corto plazo, se puede confiar en los repositorios de código abierto para lograr transparencia, pero a largo plazo, no se necesita una serie de consensos de verificación descentralizados para verificar en tiempo real, ¿verdad?

Por lo tanto, la “cadena” puede acelerar la transición del marco de AI Agent hacia la fase de aplicación práctica y también traer nuevas oportunidades incrementales junto con la infraestructura Crypto.

La dirección ya está muy clara, para la mayoría de las personas, buscar y ser optimista, el marco de AI Agent más temprano en la cadena y la cadena más antigua que respalda al AI Agent, es el Alpha bajo la nueva tendencia de AI Agent.