Автор: Haotian
Багато людей все ще не розуміють, чому я постійно закликаю проєктів стандартів AI-рамок рухатися в напрямку «ланцюгових» рішень? Можливо, це пов'язано з тим, що під час двох попередніх циклів биков і ведмедів, Chain infra понесла надто багато очікувань, і нарешті, коли настав час «застосування» AI Agent, у всіх виникло відчуття страху перед «ланцюгом». Але для того, щоб AI Agent міг приймати надійні автономні рішення і співпрацювати, він обов'язково має прагнути до «ланцюгових» рішень.
Наразі популярні рамки як ELIZA, ARC, Swarms все ще перебувають на «концептуальному етапі», цей етап не може бути спростований і зведений до нуля, так само як і не може бути підтверджений і збільшений, він в основному перебуває в стадії, коли оцінка не може бути кількісно визначена. Це перший бар'єр для активів, випущених на GitHub, потрібно знайти можливість реалізації окреслених рамок і перспектив, щоб отримати єдине визнання на ринку.
Ми детально розглядаємо ELIZA, ARC, Swarms та інші рамки, чи здійснюють вони оптимізацію продуктивності одного AI Agent або взаємодію багатьох AI Agent, суттєво вони повинні створити відстежувану логіку та правила для викликів API великих моделей AGI.
Адже дані знаходяться поза ланцюгом, процес міркування важко перевірити, процес виконання не є прозорим, а результати виконання невизначені.
З короткострокової перспективи, TEE пропонує низькозатратне, високо здійсненне рішення без довіри, яке може прискорити впровадження AGI в автономні рішення AI Agent, а з довгострокової перспективи також потрібна система «ланцюгового консенсусу», щоб це стало більш надійним.
Наприклад, ELIZA хоче створити автономну систему збереження приватних ключів на основі своєї рамки, використовуючи можливості безпечної віддаленої автентифікації TEE від @PhalaNetwork, що може гарантувати, що код виконання AI-Pool не буде змінено перед підписанням приватного ключа, але це лише перший невеликий крок TEE у напрямку AI Agent.
Якщо ми можемо помістити складну логіку виконання в Agent Contract і залучити валідаторів Phala Chain для спільної перевірки, то виникне ланцюг, заснований на консенсусі, який обмежує TEE. Наступного разу, коли AI Agent створить попит на TEE, TEE запустить позитивний фліп-колесо, яке активує можливості ланцюга.
Логіка має сенс, TEE може гарантувати, що приватний ключ не видно, але як приватний ключ викликається, на основі яких попередніх правил, як спрацьовує реагування на ризики тощо. У короткостроковій перспективі це можна довірити відкритим кодовим базам для забезпечення прозорості, але в довгостроковій перспективі, чи не потрібно буде покладатися на систему децентралізованого консенсусу для реального підтвердження?
Отже, «ланцюгові» рішення можуть прискорити перехід рамок AI Agent до етапу практичного впровадження, а також принести нові можливості разом із Crypto infra.
Напрямок вже дуже чіткий, для більшості людей, пошук і оптимістичний погляд на найраніші «ланцюгові» рамки AI Agent і найраніші старі ланцюги, які підтримують AI Agent, є новою тенденцією Alpha для AI Agent.