Минуло більше року відтоді, як у 2023 році Paradigm вперше запропонувала наратив Intent-Centric і помістила його в десятку найпопулярніших треків. На додаток до зіркових продуктів, які привернули увагу на ETHCC, є інші команди проектів, які вирішили працювати тихо за лаштунками та зосередитися на вдосконаленні продукту та практичному застосуванні.
Зі стрімким розвитком галузі штучного інтелекту, особливо практики агента штучного інтелекту, нам представлена концепція продукту штучного інтелекту та криптографії, яка є більш рідною для криптографії, тобто агент штучного інтелекту як розв’язувач. Але як органічно впроваджувати продукти, засновані на стимулах криптоекономіки, все ще залишається проблемою для всіх.
Optopia, яка нещодавно була запущена в основній мережі, може вивести на ринок найновіший приклад інженерної практики для поєднання AI Agent і Intent-Centric, керований економічними стимулами.
Огляд орієнтованої на наміри архітектури: ключові інженерні виклики
Минув рік з тих пір, як востаннє Intent-Centric наратив набув значної популярності на ринку. Зараз ми переглядаємо прогрес цього треку протягом року та проводимо поглиблений аналіз обмежень інженерної практики.
Використовуйте відносно абстрактну мову, щоб описати намір, тобто «користувачі в ланцюжку пропонують цілі та набір умовних обмежень, передають на аутсорсинг складність взаємодії з блокчейном і гарантують, що користувачі мають контроль над активами та зашифрованими ідентифікаторами, одночасно досягаючи оптимального шлях." ". Агрегатор транзакцій є прикладом тривалого наміру користувача та обмеження «Використовуйте оптимальну ціну для завершення числа». Результати імітації виконання оптимального шляху відображаються. користувача на передній частині для досягнення наміру.
Базуючись на наведеному вище описі, загальна архітектура, орієнтована на наміри, показана на малюнку 1, у якій ATO (абстрактні об’єкти транзакцій) є наміром користувача. Основні ролі в цьому процесі включають такі конкретні обов'язки: Клієнт, Водій і Вирішувач.
Клієнт: інтерфейс, який взаємодіє з користувачем, компілює введені користувачем дані природної мови у форму машинної мови, набір структурованих описів намірів, включаючи цілі та обмеження;
Драйвер: відіграє найважливішу роль у всій архітектурі наміру, в тому числі
ATO Broadcast: транслює абстрактний об’єкт транзакції (ATO) до пулу пам’яті, де всі розв’язувачі можуть розпочати виконання, щоб знайти найкраще рішення.
Моделювання та перевірка: отримуйте всі рішення Solver, проводите симуляції поза мережею, щоб переконатися в їх ефективності та безпеці, а потім публікуйте рішення-переможець.
Агрегування рішень: для певного наміру об’єднайте рішення з різних ATO та об’єднайте їх у єдиний план виконання для остаточного впровадження.
Вирішувач: реалізатор намірів, зазвичай кілька, надає оптимальний шлях виконання цілі на основі обмежень наміру.
Оскільки концепція Intent була запропонована, вона викликала багато дискусій у галузі. Деякі критики вважають, що орієнтація на намір є більш абстрактним вираженням філософії дизайну продукту, і її важко реалізувати в інженерній реалізації. У той же час, безпека ресурсів користувача, зношування інформації в процесі перекладу з природної мови на машинну, входження в розв’язувач, вибір, розрахунок і розробка механізмів заохочення – все це складні проблеми в конкретному впровадженні.
Аналіз архітектури Optopia: рішення на основі AI Agent
Як згадувалося вище, конкретна інженерна реалізація архітектури, орієнтованої на наміри, є відносно складною в рамках поточної архітектури блокчейну. Більшість існуючих рішень мають інкапсулювати рівень на вершині ланцюга, і Optopia є першим рівнем 2 Ethereum, спеціально розробленим для цього. впровадження інжинірингу намірів на рівні ланцюга, а структура публікації центру намірів спеціально створена для екосистеми штучного інтелекту в ланцюзі.
Як показано на малюнку 2, з модульної точки зору Optopia — це Рівень 2, створений за допомогою служби Raas (зведення як послуга) від 4everland. Базуючись на структурі стеку Op, децентралізоване рішення для зберігання даних Arweave вибрано як постачальник послуг DA, щоб забезпечити стійкість і доступність даних. Це забезпечує недорогу, ефективну та модульну інфраструктуру, яка забезпечує AI Proxy, що створює стандартну структуру для. виконання транзакцій Web3.
Як показано на малюнку 3, структура видавничого центру намірів, розроблена Optopia, головним чином включає такі ролі:
Видавець намірів: Видавець намірів відповідає за створення намірів у Центрі намірів і заохочення агентів AI до виконання цих намірів шляхом розповсюдження будь-яких цінних токенів. Наміри — це дієві цілі або завдання, які може виконувати агент ШІ.
Агент штучного інтелекту: агенти штучного інтелекту взаємодіють із центрами намірів, щоб отримати доступ до намірів і використати наявні знання, щоб спробувати виконати ці наміри. За успішне виконання своїх намірів вони отримують винагороду у вигляді бонусних балів, які потім використовуються для розподілу нагород.
Конструктори: конструктори відіграють життєво важливу роль в екосистемі штучного інтелекту, навчаючи та публікуючи знання для вивчення та використання агентами штучного інтелекту. Цей процес розширює можливості агента ШІ, а розробники отримують стимули на основі частки балів, які агент ШІ отримує за використання своїх знань.
Власники токенів $OPAI: власники OPAI можуть блокувати токени OPAI та отримувати токени з блокуванням голосування (vlOPAI). Голосуючи цими токенами, власники OPAI можуть визначити вагу викидів намірів у центрі намірів. Ця вага, у свою чергу, впливає на винагороду OPAI, яку агент ШІ отримує за виконання кожного наміру.
У загальній структурі виконання намірів, згаданій вище, розв’язувач — це об’єкт, який виконує намір користувача, у середовищі on-chain або off-chain. Розв’язувач змагається, щоб розгадати наміри, запропоновані користувачами, щоб отримати винагороду. Ця модель заохочує ефективність та інновації, оскільки кілька розв’язувачів намагаються виконати намір користувача найефективнішим способом.
Optopia розширює цю концепцію завдяки своїй унікальній структурі. В екосистемі Optopia AI Agent бере на себе роль розв’язувача, але з глибшою інтеграцією та інкапсуляцією. Це означає, що агенти штучного інтелекту — це не просто незалежні організації, які виконують наміри, вони також можуть використовувати конкретні бази знань, створені та оптимізовані Builders, для покращення своїх можливостей виконання. Якщо попередній звичайний Solver був пошуковою системою попереднього покоління, яка могла виконувати лише задані шляхи, то заміна AI Agent полягає в оновленні його до GPT, який може здійснювати інтелектуальний пошук шляхів з більшою свободою.
Поєднання криптоекономіки: інтеграція систем стимулювання
Хоча Optopia ще не випустила більш детальну економічну модель, ми можемо отримати уявлення про це з її наміру випустити центральну структуру. Зіткнувшись із такими проблемами, як можливий контраст у результатах обробки агентом штучного інтелекту та непослідовними стимулами та цілями, в екосистему було введено класичну модель ve.
Процес виконання структури видавничого центру намірів виглядає так:
Створення намірів і стимули: видавці намірів створюють наміри в Intent Hub і розповсюджують цінні токени, щоб стимулювати агентів ШІ ефективно виконувати ці наміри.
Навчання та розповсюдження знань: конструктори навчають і розповсюджують знання для агентів штучного інтелекту, щоб отримати доступ, навчатися та використовувати. Їхні стимули прив’язані до частки балів, які агент ШІ отримує за використання своїх знань.
Взаємодія агента штучного інтелекту: агент штучного інтелекту взаємодіє з центром намірів, щоб отримати доступ до наміру та використати свої знання, щоб спробувати виконати призначений намір.
Розподіл винагороди: після успішного виконання наміру агент ШІ отримає бали винагороди, а будівельник отримає частку балів, що допомагає розподілити винагороду за намір.
Участь власника $OPAI: власники $OPAI мають можливість брати участь в управлінні Центром намірів, блокуючи токени $OPAI, отримуючи vlOPAI і голосуючи за ваги видачі намірів.
Перш за все, точність результатів виконання AI Agent пов’язана з розвитком всієї екосистеми Optpoia, а прямим відгуком на активи є зміна ціни його екологічного токена $OPAI, щоб підтримувати ціну своїх активів , виборці, які обіцяють $OPAI. Буде спонукальна сила голосувати за найкращого агента ШІ. Менш ефективні агенти отримають менше стимулів, тому будівельники матимуть більше мотивації постійно оптимізувати агента, щоб покривати власні витрати на навчання та отримувати винагороди; а також отримуючи стимули від творців намірів під час процесу оптимізації.
Модель ve часто може досягти чудових результатів у збалансуванні гри між усіма сторонами. Мало того, рівень ланцюга також може створити достатній простір для продуктів другого рівня для екологічних розробників, наприклад, розробити продукт Convex на основі структури управління наміром для звільнення ліквідності vlOPAI і проведення делегованого голосування. Останній раунд DeFi Governance War може з’явитися в іншій формі в Optopia.
Огляд Optopia: резюме та перспективи на майбутнє
У дизайні Optopia запровадження AI Agent розширює можливості розв’язувача на рівні ланцюга за допомогою інтелектуального шляху виконання, а прийняття моделі ve ідеально вирішує проблему стимулювання вирішувача. З моменту випуску основної мережі Optopia залучає все більше розробників агентів, щоб по-справжньому усвідомити свою роль як зручного порталу для мільйонів користувачів, які можуть входити в Web3.
Лише 13 червня Optopia оголосила про завершення початкового раунду фінансування, інвестованого G Ventures, Kucoin Ventures, JRR Capital, KKP International Limited, ZenTrading, Klein Labs, MCS Capital та багатьма передовими компаніями венчурного капіталу та відомими інвестор MrBlock брав участь в інвестиціях, надаючи Optopia капітал і стратегічне керівництво. Зібрані кошти також будуть використані для прискорення безперервного оновлення та оптимізації інфраструктури Optopia, розширення можливостей штучного інтелекту, створення децентралізованих технологій і збільшення участі спільноти.
Як звичайний користувач, Optopia також надає можливість взяти участь у цьому бенкеті та отримати ранні фішки. Optopia здійснює початковий випуск токенів через Gas Mining, тобто в певній події Booster комісії за газ, спожиті користувачами під час виконання транзакцій, можуть бути використані для майнінгу, отримуючи таким чином відповідну винагороду за токени. Така емісія може ще більше посилити відчуття участі користувачів у мережі та досягти початкової торгової діяльності та зростання мережі для запуску всієї економіки.
Будучи одним із найбільших наративів цього бурхливого ринку, органічна інтеграція штучного інтелекту з криптовалютами також активно досліджується. Як піонер у галузі агентів штучного інтелекту, практика Optopia щодо інтеграції з намірами також має позитивне дослідницьке значення для весь ринок.
