Mind Network

5月23日，Mind Network 宣布上线支持 Circle 的跨链转账协议（CCTP）的加密转账功能，使开发者和机构能够在多个支持的区块链之间，进行具有合规隐私的 USDC 转账。该功能通过 Mind Network 与 Chainlink 的跨链互操作协议（CCIP）的集成实现，后者为 CCTP 提供消息传递基础设施。
这是首次将全同态加密（FHE）应用于生产环境中的 CCTP 转账。通过此次更新，集成 CCTP 的项目无需更改 Circle 的基础设施或现有集成，即可实现隐藏钱包地址、转账金额等敏感的交易元数据。
该加密桥将对通过 CCIP 集成 CCTP 的开发者开放，适用于如 Ethereum、Avalanche、Base、Arbitrum、Optimism、Solana 等多个网络，实现稳定币跨链转账过程中的数据机密性。
技术基础

Mind Network 的系统在通过 CCIP 传递的消息中引入 FHE 和零知识证明技术。当用户发起 USDC 跨链转账时，CCTP 会在源链上销毁 USDC，并在目标链上铸造相应数量的 USDC。CCIP 作为传输层在链间中继该铸造指令。
Mind Network 的加密架构在消息传输过程中对有效负载进行加密，确保接收地址在整个生命周期中始终保持加密状态。仅有获得授权或具备相应加密密钥的方可在目标链上处理或解密该 FHE 编码消息。
FHE Bridge 加密桥与 CCTP 的标准销毁/铸造逻辑完全兼容，USDC 可以保持其链上原生性与可替代性。不同之处在于交易信息对外界（如分析工具、机器人或第三方桥接中继者）的可见性大幅降低。
此外，Mind Network 系统支持零知识证明机制，使开发者和机构能够在不泄露任何个人或交易数据的前提下，验证其符合监管要求。验证过程既可在链上进行，也可通过授权的监管者、审计员或企业合作方在链下完成。
无需修改基础设施的隐私集成
本次集成无需更改 Circle 基础设施，也无需修改现有 CCTP 部署。由于 CCTP 通过 Chainlink CCIP 进行链间通信，而 Mind Network 已与 CCIP 的路由与传递系统集成，因此加密层可作为现有传输流程的覆盖层无缝运行。
开发者可通过 Mind Network 的 SDK，在钱包、dApp 或桥接协议中启用加密 USDC 转账，适用于许可型与无许可型系统。对受监管实体而言，该系统可配置为在特定条件下（如合规检查、内部审计或法律程序）实现转账数据的选择性披露。
目前已在 Ethereum、Arbitrum、Polygon 等多个 EVM 兼容测试网和主网上上线。未来还将支持更多网络，具体将结合 CCIP 的扩展路线。
机构与监管场景下的应用

隐私问题始终是机构采用公链的主要障碍。大多数跨链桥和稳定币转账机制默认公开交易全部信息，包括钱包地址、代币数量与时间戳，易被用于战略分析、竞争侦测或对手监控。
通过将加密消息机制引入 CCTP 流程，Mind Network 的加密桥为寻求保密性的机构提供了跨链价值转移的新选项，适用于资产管理者、DAO、家族办公室、做市商及其他在竞争或监管环境中运作的实体。

在此类场景中，FHE 可在不牺牲可验证性的前提下隐藏交易细节。授权第三方可对交易有效性进行审计或认证，而无需访问敏感数据，从而实现无需中心化信任或链下数据校对的内部控制与监管合规。

加密桥还支持隐身地址和合规隐私委托模式，使发送方与接收方可通过一次性或不可关联的地址路径进行转账，进一步降低链上可追踪性与归属风险。
支持代币化资产流转

FHE Bridge 也可以支持代币化资产（RWA）相关场景。随着机构探索证券、基金等金融工具的代币化发行与流通，隐私成为设计关键。特别是在多个网络之间跨链结算时，需尽可能隐藏用户与资产元数据。

USDC 因其监管地位与流动性深度，依然是此类应用的首选结算资产。此次加入的合规隐私转账功能，将有助于支持如私募基金部署、跨链资产再平衡、多链托管迁移等流程。

Mind Network 的加密框架具备抗量子特性，且符合新兴的金融科技监管隐私与审计要求。结合 Circle 的认证铸造机制和 CCIP 的去中心化传输架构，该加密桥实现了稳定币结算的端到端安全路径。

安全性与验证机制
Chainlink 的 CCIP 架构包含去中心化预言机网络和独立的风险管理层，用于监测异常跨链活动。Mind Network 的 FHE 桥与其集成，并不干扰 CCIP 的共识逻辑、速率限制或验证流程。

FHE 加密仅作用于消息负载，不影响路由逻辑或共识输入，确保跨链转账的完整性，同时限制第三方观察者的数据可见性。若消息出现格式错误、遭篡改或验证失败，CCIP 将按标准流程处理错误。

开发者可用性与文档支持
Mind Network 已发布文档与 SDK，帮助开发者将加密 CCTP 桥集成至前端应用或后端系统。使用 CCTP 进行多链流动性、稳定币支付或资金管理的项目，可选择启用加密转账功能，集成成本极低。
SDK 包含设置加密参数、附加零知识证明模板与生成隐身地址的配置工具。对已有 dApp 来说，这将减少构建隐私特性的工作量或维持自建桥接架构的复杂性。
Mind Network 同样支持与多签或机构托管钱包集成，使实体可通过治理流程管理解密密钥或验证权限。

未来

FHE 加密的引入为跨链金融应用开发者提供了全新设计空间。尽管稳定币转账已广泛用于 DeFi 与企业应用，但大多仍为公开可见。Mind Network 的此次集成为跨公链数字资产保密流转提供了新选项。
当前 FHE 加密桥已正式上线，可即刻在 CCTP 之上实现合规隐私转账。随着 CCTP 与 CCIP 在多链生态中进一步普及，该跨链设施有望成为 DeFi、TradFi 与混合应用场景中的隐私基础设施。
作为可选择性叠加层，该系统无需更改底层协议或治理机制，既能兼容现有系统，也能平滑过渡至新兴生态。
Mind Network 表示，未来还将通过更多集成，扩展系统对不同资产类别、消息格式及可编程隐私逻辑的支持能力。

By: Wublock

AI Agent 的强大来自自主能力，而自主必须建立在安全之上。Mind Network 以 FHE 为核心，为智能体提供一种不暴露数据也能协作的新路径，破解信任难题。

币安钱包最新一期 IDO 项目 Mind Network，有 Binance Labs 投资。
AI Agent 作为过去一年里最重要的热点之一，诞生了诸如 Virutual、ai16z 等明星项目。NVidia CEO 黄仁勋也公开演讲力挺 AI Agent，认为“AI Agent 可能是下一个机器人行业，潜力达到数万亿美元”。前不久，OpenAI 发布了专为简化 AI Agent 应用开发的全新工具包，对复杂的 AI Agent 提供了巨大的开发支持。2025 年 AI Agent 或将继续爆发潜力，各类能自主决策、协同工作的智能代理正加速走向实用。
但随着 AI Agent 能力激增，它们对用户隐私和数据安全的挑战也愈发突出。为了让它们真正可信赖，技术社区开始将目光投向密码学方案，如 ZK、MPC 和 FHE — — 我们依然记得 ZK 带来的诸多项目的估值暴走。相比而言，FHE（全同态加密）在市场上获得的关注度仍显不足 — — 这项技术的潜力远未被充分挖掘。在 AI Agent 这样需要处理海量敏感数据的场景中，FHE 有望大显身手，为隐私计算的应用拓展出全新的空间。
上述背景下诞生的 Mind Network 项目正吸引着行业目光。Mind Network 是首个将 FHE 技术应用于 AI 基础设施项目（由币安孵化并获得投资），其核心亮点包括多代理（Multi-Agent）系统中引入端到端的加密计算架构。本文将通过分析 Mind Network 的技术架构、运行机制与实际案例，探讨 FHE 对 AI Agent 行业的应用价值。
一、Mind Network 相关介绍
Mind Network 基本信息
Mind Network 于 2022 年成立，核心团队成员来自密码学、区块链、人工智能等领域。彼时 Web3 和人工智能兴起，数据安全与隐私问题突出，Mind Network 基于 FHE（全同态加密）技术构建安全高效网络平台，为数据主权保护、公平共识、私密投票、安全跨链传输和可信 AI 提供独特的解决方案，旨在将 Web3 引领至量子抗性和端到端加密的新时代。
Mind Network 致力于构建一个“信任操作系统”，支持具备自主决策能力的 AI Agent 安全运行。其目标不仅是提供“更安全的 AI”，而是构建能够与人类社会共存的可信 AI 基础设施，通过 FHE 网络，实现“数据在加密状态下即可被计算”，从根本上解决 Agent 面临的四大安全挑战：
1. 共识安全（Consensus Security）：通过加密共识机制，保障代理协作时行为可验证且不可篡改；
2. 数据安全（Data Security）：代理在处理健康、金融等敏感数据时，始终保持数据加密，避免隐私泄露；
3. 计算安全（Computational Security）：避免“黑箱模型”风险，实现计算过程的透明可审计；
4. 通信安全（Communication Security）：通过零信任加密协议，实现端到端安全通信。
Mind Network 2023 年完成 250 万美元种子轮融资，2024 年完成 1000 万美元 Pre-A 轮融资，共计融资 1250 万美元，由 Animoca Brands 等知名机构参投。入选 Binance Labs 第五季孵化计划与 Chainlink BUILD 计划，与 Zama、Chainlink 等开展技术合作，发布了 HTTPZ、MindV Hubs 等技术标准和产品，着力构建安全、加密且可持续发展的生态系统。其主网已于 2024 年 11 月正式上线，并在 2025 年完成 TGE。

FHE 技术原理
Mind Network 采用的 FHE（全同态加密）技术，能在加密数据上直接进行各类计算，且计算结果仍加密，全程无需解密，极大保护了隐私与安全。传统加密计算前需解密，存在安全风险。在多方数据合作场景中，传统加密难以保障隐私，而 FHE 能让各方数据加密计算，仅授权方凭密钥获取明文。
具体的 FHE 技术工作机制包含加密、计算、解密三个过程。加密时，发送方用特定加密算法和公钥将明文转为密文。计算阶段，计算节点可在密文上执行加、乘等操作，依靠同态性质，确保密文计算结果与明文相同计算后的加密结果一致。解密阶段，只有拥有私钥的接收方才可将密文还原为明文。

FHE 的技术优势在多领域应用潜力巨大，在医疗数据共享、金融机构联合风险评估等场景中能有效防止数据泄露，目前在金融、云计算、人工智能、物联网等领域均有广泛应用。
ZK（零知识证明）、MPC（多方安全计算）和 FHE（全同态加密）技术在一些应用上有些相似，这里对各种技术之间的特点做一个简单的归纳：
ZK 不用透露信息就能证明其正确性，可保护隐私，常用于身份权限验证；MPC 支持多方在数据保密的情况下共同计算，在跨机构的数据分析、财务审计中很有用。而 FHE 在 AI 方面优势突出，能让数据在整个计算过程都保持加密。这意味着在 AI 数据处理和模型训练时，就算把加密数据交给第三方辅助计算，也不用担心数据泄露，极大提升了 AI 数据的安全性和隐私性，助力 AI 技术在对数据安全要求高的领域推广应用。

Mind Network 利用 FHE（全同态加密）技术，让 Agent 在不暴露原始数据的前提下完成协作任务。 可以总结为四个核心安全需求：
· 共识安全：去中心化环境中，需要确保 Agent 之间的一致性，当前的区块链本质上都是基于“交易”记账，难以满足复杂的动态协作，Mind Network 基于 FHE 提供了可信的协作机制
· 数据安全：保护 Agent 处理敏感数据时，不会暴露原始内容
· 计算安全：Agent 在执行推理过程时，提供过程的加密，但保持可验证
· 通信安全：Agent 在通信或协作过程中，确保其从传输到结果，始终加密
HTTPZ：下一代互联网协议
HTTPZ 是下一代互联网协议，由 Mind Network 与 ZAMA 联合提出，旨在利用全同态加密（FHE）技术实现网络数据的端到端加密。
2024 年 Telegram 在创始人兼 CEO 帕维尔・杜罗夫被捕后修改了服务条款，向美国政府提交了更多的用户信息。这一事件凸显出在当今互联网环境下，即使像 Telegram 这样以加密技术及高保密性著称的平台，在面对外部压力时，难以完全保护用户信息。而 HTTPZ 使用 FHE 提供端到端加密，确保数据在传输、存储和计算过程中的隐私。其他情况下，如在医疗数据场景中，医院上传加密的基因数据用 HTTPZ 进行分析，数据全程加密，云提供商无法访问原始数据，可以很好地保护数据隐私。
相比传统的 HTTP 和 HTTPS，HTTPZ 的优势可以总结如下：
· 加密范围：HTTP 没有加密机制，数据以明文形式传输，容易被窃取和篡改。HTTPS 仅在传输过程中加密，在数据处理和存储时需解密，存在数据暴露风险。HTTPZ 则利用 FHE 技术，实现数据在传输、存储和计算全生命周期的加密。
· 架构模式：HTTP 和 HTTPS 基于传统的信任模型，依赖服务器和中间机构的可信性。HTTPZ 采用零信任架构，不预设任何信任，对每个请求和数据交互都进行严格的验证和授权。
· 应用支持：HTTP 和 HTTPS 难以满足去中心化应用（dApps）、人工智能驱动的解决方案或量子弹性系统的安全需求。HTTPZ 可实现安全、去中心化的应用程序和量子安全加密，能很好地支持区块链、AI 和量子计算等新兴技术。

随着网络环境与 AI 技术的加速发展，HTTPZ 的零信任架构和先进加密技术能作为 Web3、AI、区块链、量子计算等新兴技术的关键支撑协议，提供安全运行环境，推动互联网向去中心化、智能化，引领下一代互联网朝着更安全、注重隐私、高效的方向发展。
二、AI Agent 的多代理共识问题剖析
Single Agent 与 Multi Agent 比较
随着 AI Agent 的广泛应用和处理越来越复杂的问题，原有的 Single Agent（单一代理）往往难以高效、准确地完成，所以 Multi Agent 应运而生。Multi Agent 即“多代理”或“多智能体”，通过多个 Agent 的协作，能够将复杂任务分解，利用各 Agent 的专长从不同角度解决问题，实现信息共享与协同作业。这不仅大大提升了处理复杂问题的能力，增强了系统的灵活性和适应性，为解决复杂的现实难题提供了更强大的技术手段。
Single Agent 的不足：
· 能力范围受限，难以应对复杂任务
· 缺少交叉验证，容易产生判断偏差
· 独立运行，无法借助外部力量
· 任务量过大时性能容易下降
Multi Agent 的优点：
· 专业分工，发挥各自所长
· 信息共享，形成完整解决方案
· 互相校验，降低错误率
· 灵活扩展，适应复杂需求
基于处理复杂任务的优势，Multi Agent 目前已经得到广泛的应用，包括：Questflow、MetaGPT、ai16z、Swarms 等。
Multi Agent 共识问题
在 Multi Agent 的系统结构里，各 Agent 之间的共识问题极为关键。以自动驾驶为例，车辆的感知 Agent、决策 Agent 以及控制 Agent 间的共识尤为重要。一旦遇到突发状况，如前方突然出现行人，若各 Agent 不能迅速就紧急制动达成共识，极有可能引发交通事故，威胁生命安全。
数据安全与隐私问题也不容忽视。在医疗行业，AI Agent 系统会接触大量患者的敏感信息，如病历、诊断结果等。一旦数据安全防护不足，这些隐私数据就可能被泄露，这不仅会损害患者权益，还会阻碍 AI Agent 在医疗领域的推广应用。
决策一致性和效率同样是重要问题。智能投资决策系统中，不同 AI Agent 基于不同算法和数据给出的投资建议可能相互矛盾，让投资者无所适从。
三、Mind Network 基于 FHE 技术的解决方案
Mind Network 致力于利用 FHE 技术打造全加密的 Web3，为 Multi Agent 或 AI Agent 面临的问题提供创新解决方案，主要涵盖以下几个关键方面：
1. 数据主权保护：AI Agent 处理的数据常包含个人数据、传感器数据、交易数据等高价值信息，其输入输出数据敏感度高。用 FHE 技术实现数据全流程加密，在无需解密的情况下完成计算与处理，保障数据在传输、存储和使用过程中的安全性，确保数据主权归用户所有，避免数据泄露风险。
2. 公平共识机制：对于 AI 网络和 AI Agent 之间的共识机制，传统投票方式在节点较少的网络中易出现作弊和操纵现象。借助 FHE 技术使 Agent 基于加密数据进行共识验证，提高共识效率和可靠性，减少作弊行为，保障网络公平公正地达成共识。
3. 通信交互安全：在多方或跨链协作中，不同智能体之间很难互相信任。比如让 Binance 的 Agent 和 OKX 的 Agent 协作，双方很难愿意互相共享数据。而FHE 技术让它们在不暴露数据的情况下也能交换和处理信息，既保护隐私，又保证安全，为合作打下信任基础。
4. 可信 AI 支持：Mind Network 通过 FHE 技术赋能 AI Agent，保证在数据处理和模型训练过程中数据始终加密，防止数据泄露，让 AI Agent 能在安全环境下高效处理敏感数据，提升 AI 数据的安全性和隐私性，推动可信 AI 的发展。

应用案例
· io.net：2024 年 4 月，io.net 与 Mind Network 宣布合作，在增强人工智能的安全和效率上共创解决方案。io.net 将 Mind NetworkFHE 解决方案引入其分布式计算平台中，以帮助加强其产品的安全性，并进一步提高应对全球 GPU 短缺的能力。
· Chainlink：2024 年 5 月，Chainlink 与 Mind Network 建立战略联盟，将 FHE 借口建立在 Chainlink 的跨链互操作性协议 (CCIP) 之上，适用于 Arbitrum、以太坊基金会和 Polygon 等各种平台。
· Phala：2025 年 1月，Phala Netwrok 与 Mind Network 宣布达成战略合作，将 TEE（可信执行环境）与 FHE 相结合打造下一代安全零信任的 AI Agent 解决方案。Phala Network 的 TEE 助力 AI Agent 低成本且安全地处理数据与模型，随后加载 Mind Network 的 FHE SDK 对推理结果加密，再将其发送至 Mind Network 的 FHE Hub 进行共识验证。通过 TEE、FHE 与区块链的融合，实现端到端的安全服务和自主共识能力，有效解决数据安全、量子抗性和去中心化共识等关键难题。
· Swarms：2025 年 1 月，Mind Network 与 Swarms 宣布深度合作，聚焦技术融合与功能拓展。在 Agent 开发方面，双方用 Rust 语言优化 Swarms 成 Swarms-rust，提升编程安全性与并发效率，增强系统性能稳定性。Multi Agent 协作上，借全同态加密技术构建安全共识机制，保护数据隐私与知识产权，降低信息泄露风险，实现高效协作。实际效果显著，Multi Agent 系统在金融分析、医疗诊断等领域处理复杂任务能力大幅提升，为相关工作提供有力支持。Swarms 是天才少年 Kye Gomez 开发的 AI 领域重要项目，专注 Agent 和群体技术研发创新，在 Multi Agent 编排架构成果显著，为 Agent 交互提供基础。

四、优势与挑战
优势：
1. 技术首创：Mind Network 是首个将 FHE 技术用于共识管理的项目，开创了行业先河。
2. 数据安全升级：传统 AI Agent 共识方案中数据传输和计算需解密，易泄露。Mind Network 利用 FHE 让数据全程加密，在金融数据处理等场景中有效防泄露。
3. 效率显著提升：传统共识算法随节点增加效率降低，Mind Network 结合 FHE 技术，能在大规模 AI Agent 协作如智能城市交通管理中快速验证和共识加密数据。
4. 信任机制革新：传统信任建立依赖身份认证和信誉机制，易受攻击。Mind Network 基于 FHE 使节点仅验证加密数据，无需知晓真实身份和内容，可解决跨组织供应链信任难题。
5. 架构灵活可扩展：其分布式网络节点多样，在 DePIN 和 AI Agent 领域可按需扩展。
6. 激励机制完善：通过原生代币、交易手续费分成、荣誉奖励等，激发节点参与共识的积极性与诚实性，推动生态繁荣。
挑战：
1. 性能瓶颈：FHE 技术计算复杂，处理大规模数据和复杂任务速度慢，密文体积大，给数据传输和存储带来困难。
2. 市场认知不足：FHE 技术较新，企业和开发者对其了解有限，部分企业态度谨慎。
3. 生态建设待加强：目前 Mind Network 应用场景有限，生态系统建设有待进一步完善。
五、尾声
Mind Network 4 月 6 日已上线空投查询，测试网、主网活跃参与者、邀请活动及社区贡献者等均可领取。
尽管 FHE 技术目前仍有技术上的发展瓶颈，但随着技术革新，未来潜力巨大，Mind Network 打造的生态有助于推动 AI Agent 领域的整体发展。对开发者和生态参与者而言机遇与挑战并存，希望类似的扎实做好基础设施建设的项目会越来越多，共同做好 AI 生态建设。

我们正处于与地球上人类生命崛起相当的变革边缘。— Vernor Vinge

随着$FHE Claim和 staking 的正式启动，Mind Network 生态开始了它的下一阶段：赋能一个新的智能时代。
建立在隐私、自治和全同态加密之上，Mind Network 正在重新定义 AI 在链上如何生活、学习和扩展 。
在短短一年多时间里，Mind Network 已经从一个技术愿景发展成为一个强大的协议栈。它由 FHE 驱动，得到领先机构的支持，并在全球范围内得到超过两百万 CitizenZ 用户的支持。
为了确保一个公平且由社区驱动的发布，团队、投资者或顾问的代币在第一年内不会解锁。
To ensure seamless integration across the ecosystem, $FHE’s multi-chain
为了确保生态系统的无缝整合，$FHE 的多链能力赋予用户在网络之间轻松转移价值的权力。这种灵活性推动了 AgenticWorld 的参与度、流动性和进一步的采用。

$FHE 可以通过官方 MindChain Bridge 在 MindChain、Ethereum 和 BNB Smart Chain 之间无缝桥接。
将$FHE 桥接到您 preferred network 以参与、提供流动性或交易
由 Chainlink CCIP 驱动，确保安全可靠的跨链执行支持 $FHE 和 $ETH 仅当跨链离开 MindChain 时才需要支付Gas费

无论你是认领、质押还是建设，MindChain Bridge可以确保$FHE自由流通。对更多网络的支持正在路上，扩展 AgenticWorld 在多链生态系统中的覆盖范围。

Contract Address (Ethereum / BNB Smart Chain / MindChain): 0xd55C9fB62E176a8Eb6968f32958FeFDD0962727E

FHE Staking 和 Training 现已上线：年化收益率 400%
Staking: https://agent.mindnetwork.xyz/

我们还推出了 AgenticWorld 并引入了$FHE 质押。这为参与者提供了一种新的方式，让他们在为生态系统做出贡献的同时获得奖励。

要激活一个代理，用户可以在限时促销阶段仅质押 10 个$FHE。一旦激活，代理可以加入训练中心并开始其学习之旅。

每个代理都有 30 天的成熟期。在此期间，质押的代币和任何奖励都被锁定。与此同时，代理可以累积基于时间的技能进展，这段时期对其早期发展至关重要。
Staking 奖励：通过$FHE 质押赚取高达 400%的年化收益率。在成熟期结束后，用户可以选择继续质押或提取本金和奖励。

有关详细的质押规则，请参阅：https://docs.mindnetwork.xyz/minddocs/product/agenticworld/agenticworld-user-guide/agent-launch-mainnet
Tokenomic  代币经济学
总供应量：1,000,000,000
初始流通供应量：24.9%
代币分配：
空投：11.7%，7.5%的总供应量在 TGE 时解锁，1%在 Binance 钱包活动中分发，其余将在未来的空投中释放。社区：30%，在 60 个月内分配，以促进用户采用和激励更广泛的参与。公开销售：5%，在 TGE 时完全解锁以支持初始市场参与。投资者：20%，在 48 个月内线性解锁，设有 12 个月的 锁定期，确保战略投资。团队：17%，在 48 个月内线性解锁，设有 12 个月的 锁定期，旨在支持长期项目增长。顾问：1.3%，在 48 个月内线性解锁，设有 12 个月的 锁定期，确保战略一致性。流动性：5%，在 TGE 部署以支持即时市场稳定性和深度。国库：10%，总供应量的 1.5%在 TGE 时释放，其余部分将在 12 个月后开始的 48 个月内线性释放，用于生态系统资助和战略举措

这种分配强调了长期增长、社区所有权和可持续的生态系统扩展。通过空投和激励计划，41.7%的供应量分配给社区，$FHE 从根本上设计为优先考虑用户并赋予建设者权力。

FHE 在 Mind Network 生态系统中的角色

随着 AgenticWorld 演变成一个完全去中心化的自治 AI 环境，$FHE 作为其核心运作的基础资产发挥作用。从计算和协调到治理和增长，$FHE 旨在随着生态系统的采用而在效用和价值上扩展。

这是$FHE 在整个生态系统中启用的功能：
质押以激活和操作 AI 代理提供代理训练、任务执行和奖励通过 FHE 加密支付安全、保护隐私的计算通过 MindDAO 和基于 Hub 的提案来管理生态系统促进代理、中心和多链网络之间的无缝价值流动

$FHE 质押和 AgenticWorld 的推出标志着迈向去中心化、智能互联网的第一步。

在接下来的几个月中，我们将通过 MindDAO 引入高级训练环境、现实世界代理应用、跨链协调工具以及完全由社区驱动的治理。

智能体 AI 的黎明：梦想初现

最初，人工智能对大多数人而言不过是一个遥远的幻想。它诞生于艾伦·图灵和约翰·麦卡锡等先驱者的想象中，还是一种理想，而非现实。
早在 1950 年代，图灵提出了那个著名的问题：“机器能否像我们一样思考？”
麦卡锡在 1956 年首次提出“人工智能”一词，设想了能够模拟人类推理的系统。
在此后的几十年里，我们发明了各种工具，从计算器到软件，再到工业机器人。这些工具的本质，都是被动回应人类指令。
然而，在这些表象之下，一个更具野心的理念正在酝酿，这便是智能体 AI。
与传统工具不同，智能体 AI 能够感知环境、做出决策、自主追求目标，并与人类及其他智能体协作。
这一构想早在科幻小说中登场。
1942 年，阿西莫夫描述了遵循“机器人三定律”的自主机器人，暗示了具备安全伦理原则的自主系统。
1980 年代，马文·明斯基提出“心智社会”理论，认为智能不是孤立存在，而是由无数智能体协作而成。
智能体的崛起：从工具到思考者
进入 21 世纪，人工智能经历了飞跃。
在数据爆炸和算力提升的推动下，AI 从基于规则的程序，发展为能够自我学习的神经网络。 2010 年代，Siri 可以回答问题，自动驾驶汽车可以识别路况，推荐算法能预测我们的偏好。
但这一切，仍然是工具。它们依赖输入，无法自主行动。
智能体 AI 正是在这种环境出现。
正如 OpenAI CEO Sam Altman 所言：“AI 安全，比大多数人意识到的要重要得多。” 埃隆·马斯克也曾警告：“AI 对人类的威胁，超过核武器。”
这些警示预示着一个新时代的到来——真正自主安全的 AI 智能体。

它们不再等待人类输入，而是主动管理财务、参与交易、诊断健康，因为它们能够理解目标，并自行采取行动。
正如《黑镜》中的一句台词所言：“你没有历史，你只是他人无意识执行的东西的一种体现，而这还不够。”
如果 AI 要真正融入人类社会，成为自主决策者，它必须具备安全、隐私与责任机制。 否则，自主性将变成一场失控的灾难。
区块链的承诺与局限

2009 年，比特币的诞生带来了去中心化电子现金，实现了无需信任中介的价值传递。
2015 年，以太坊引入智能合约，使区块链成为自动化的平台。
区块链技术重塑了交易信任机制，证明了无需中心化机构也能建立信任。
然而，区块链基础设施的设计初衷，并不是为 AI，尤其不是为智能体 AI而建。
正如 Max Tegmark 所指出的：“我们的目标应该是创造能够增强人类潜力且与人类价值观保持一致的 AI，而不是仅仅复制人类能力或独立于人类控制运作的 AI。”
区块链擅长记录交易，但它无法支撑智能体的安全推理、协作与隐私需求。
智能体 AI 的更高要求
在 2024 年的 Microsoft Ignite 大会上，Satya Nadella 提到：“所有这些突破，体现在三个正在指数级提升的能力上。首先是全新的多模态通用界面，其次是推理与规划能力，以及能够解决复杂问题的新型神经代数，第三是支持长期记忆、丰富上下文，并教会模型使用工具的能力。将这些能力结合起来，你就可以构建一个极为丰富的智能体世界。”
这些能力，传统区块链从未被设计去支持。
记录交易 < 做出最佳决策执行固定逻辑 < 适应、学习与进化逻辑智能体需要实时感知、跨系统协作与固有隐私性。
而大多数区块链天生透明，对于处理敏感数据（如医疗记录、财务规划）的智能体来说，这种开放性意味着巨大的风险。
正如马车不是因为跑得更快而取代，真正的变革来自内燃机。
对于智能体 AI，我们需要的不是“更好的区块链”，而是为智能而生的新范式。

智能体的挑战：数据安全是关键

2025 年，智能体 AI 已不再是梦想，而是初现雏形的现实。
多智能体系统 (MAS)已经出现，AI 正以团队形式协作。例如自动驾驶汽车，在感知、规划与控制层面实时协同。
开源模型如 DeepSeek 降低了构建 AI 的门槛，但也带来了更高的安全风险。
正如 Scale AI 创始人 Alexandr Wang 所言：“AI 的瓶颈从来不是算法，而是数据。”
数据是智能体 AI 的生命线，也是最大的隐患。
当智能体处理医疗记录、企业知识产权、财务策略或私人对话时，风险倍增：
数据未加密，持续暴露。黑箱模型，决策过程不透明，易被操控。智能体开放协作，面临监听与篡改风险。
想象一个医疗 AI 在医院间共享患者数据，对诊断至关重要，但一旦泄露，便是灾难。
或者，一个开源模型在不可信环境中运行，其输入与输出被劫持。
去中心化推理承诺了公平，但如果节点串通或保持恶意，这一切都会崩塌。
没有安全的基础，智能体 AI 的潜力将无法承载自身的重量。
另一方面，加密世界最深刻的理念，是去中心化网络的哲学与技术。
在过去数千年中，人类社会始终依赖中心化决策，而去中心化网络打破了这一模式，不存在单一的决策或验证点。
在区块链中，交易由验证者网络达成共识。
整个行业需要多维度的共识机制，无论是 DAO 治理、去中心化 AI 的协作，还是跨链资产桥接。
在加密行业中，为这些共识数据建立一个共享的私有状态，是推动行业真正迈向主流、迎来下一个十亿用户、升级旧有系统的关键。
Mind Network：为智能体打造可信操作系统

上述正是 Mind Network发挥作用的地方，AgenticWorld带来的不是传统区块链的更新，而是一场范式转变，旨在释放智能体世界的潜力。
Mind Network 认识到，智能体 AI 需要的不仅是更快的链或更好的代码，它需要一个为智能而生的去中心化操作系统。
全同态加密 (FHE)作为密码学圣杯，是一项突破性技术，允许智能体在数据全程加密的状态下完成计算，无需解密。
Mind Network 通过四大原则实现这一目标：
共识安全 (Consensus Security)：智能体需要可信赖的协议，而不仅仅是交易记录。Mind Network 基于 FHE 的共识机制，让智能体能够安全协作，验证彼此行为，防止篡改。数据安全 (Data Security)：FHE 确保智能体在处理医疗、金融等敏感数据时，不会暴露原始内容。智能体只接触加密形式，结果在隐私保护下传递。计算安全 (Computational Security)：FHE 让模型推理过程保持加密，同时保留可验证的审计轨迹。智能体可以在密文中计算，并向外界证明结果正确，为开源 AI 建立信任。通信安全 (Communication Security)：智能体通过零信任加密进行交流、协作与竞争，保护从存储到传输的每一个环节。
这四大支柱，构成了智能体世界的信任框架，让智能体能够自由行动，却必须对结果负责，让数据自由流动，却不泄露隐私。
这不仅是安全的 AI，更是可以真实融入社会的 AI。
BNB 链：智能体世界的试验场

Mind Network 的愿景，需要一个实验场，BNB 链成为了第一个开放的区块链网络。
BNB 链拥有庞大的开发者社群、高吞吐量和丰富的 DeFi 与游戏生态，是探索智能体经济系统的理想沙盒。
在 BNB 链上，Mind Network 搭建了 AgenticWorld，一个围绕质押、训练与协作的智能体经济体系：
创建智能体：用户通过质押代币，诞生属于自己的 AI 智能体。训练成长：智能体在基础中心学习技能，成长过程中获取奖励。参与任务：成熟的智能体参与复杂任务，根据表现赚取收益。生命周期循环：用户可选择销毁智能体，取回质押资产，让其价值回归系统。
这个生态系统将智能体的收益与中心参与和质押行为绑定，形成自我维持的智能体世界。
AgenticWorld 基于多链设计，下一步这一生态系统将扩展到 MindChain，为智能体 AI 提供原生家园。
MindChain是全球首个专为 AI 智能体设计的 FHE 区块链，解决了智能体在 Web2 与 Web3 世界中面临的核心安全与信任挑战，确保它们能够在完全隐私、可验证与完整性保障的环境中运行。
FHE的应用：Mind Network 的真实世界影响力

Mind Network 的 FHE 网络不是理论，而是已在真实世界应用的技术，正在为智能体 AI 提供动力：
世界 AI 健康中心：与 ZAMA 和 InfStones 合作，利用 FHE 技术让医疗智能体在不暴露患者数据的前提下跨医院协作，兼顾隐私与精准。Swarms Shield：与 Swarms 合作，保护多智能体系统的通信安全，防止篡改与监听。DeepSeek：提供 FHE Rust SDK，确保开源模型在不可信环境中的安全推理。Allora：实现去中心化 AI 推理过程中的加密计算，隐藏输入，同时验证输出，建立信任。
除此之外，Mind Network 已构建超过 20 个智能体中心、开源超过 40 个 FHE SDK 模块，并为开发者与企业提供隐私保护工具。
早在“智能体 AI”成为热词之前，Mind Network 的 FHE 技术便已在生产环境中保护了超过 3000 个智能体，包括与 Phala Network 等可信执行环境的合作。
智能体世界已经到来
我们正站在一个新时代的门槛。
未来的界面，不再是屏幕，而是有目标、有意识、能自主协作的智能体网络。
想象一下，与一个OpenAI 无法监视的 GPT 聊天，或同时拥有数百万个 GPT 在你的指引下协作、进化，形成社区。
这不仅仅是一个新应用或一条链，而是一个全新的智能信任操作系统。
Mind Network 的 FHE 网络，带来了真正意义上的：
默认抗量子安全可靠协作与执行零信任共识机制
BNB 链只是起点，而愿景是全球性的。
智能体 AI 将重塑软件、工作流，甚至现实世界。
人类将不再需要微观管理每一个任务，而是引导智能体，作为我们的伙伴，共同前行。

By: 深潮 TechFlow
作为全球首个专为 AI 智能体设计的 FHE 区块链，MindChain 是 AgenticWorld 的底层基础设施。
2025 年 4 月 10 日 19:00，基于全同态加密（FHE）技术的隐私基础设施项目 Mind Network 在 PancakeSwap 平台正式开启 TGE，超募 174 倍的成绩不仅充分展现了狂热的社区参与，更使得项目聚集更多目光。
作为入选币安孵化器、以太坊基金会 Fellowship Grant、Chainlink Build Program 多重机构加持的项目，Mind Network 曾在 2024 年 9 月获得 1000 万美元的 Pre-A 轮融资，吸引包括 Animoca Brands、Arkstream Capital、Cogitent Ventures 等知名机构的参与。近期，凭借推出 AgenticWorld、被 DeepSeek 开源代码库集成等一系列 AI 领域大动作，围绕 Mind Network 的讨论越来越多。

过去数月，我们坐在 AI Agent 这辆刺激过山车之上：
根据 Cookie.Fun 数据，相较 2024 年一度突破 200 亿美元峰值，当下 AI Agent 板块总市值大幅回落至当下 60 亿美元左右。
但很少有人怀念 2024 的 AI Agent Summer，从「叙事先行」到「叙事 + 技术双驱动」，AI Agent 正在穿越早期炒作阶段，从业者整装待发，寻找能够真正为用户构建的长期价值，引领 AI Agent 这辆过山车再次冲向云霄。
而在这个寻找过程中，不管是 Web2 还是 Web3，西方世界还是东方世界，其目光似乎都逐渐在一个相同的圆点交汇：从 AI Agent 到构建更强自主性、协作性和适应性的 Agentic AI 生态，让 AI 真正能够在更多现实场景中解决问题。
正如 Microsoft CEO Satya Nadella 在 2024 Ignite 大会上关于智能体 AI 的未来描述所言：构建一个极为丰富的智能体世界（Agentic World）。
但在 Agentic AI 繁城之下，无论是 Web2 中心化带来的隐私泄露、模型窃取、算法偏见等沉疴，还是 Web3 区块链框架下 AI 发展所面临的去中心化治理风险、跨链协作难题等挑战，作为地基的安全问题却成为不容忽视却又难以拔除的隐患。
而这也正是 Mind Network 以 FHE 为主叙事斩获大量关注的重要原因。
就像以太坊创始人 Vitalik Buterin 最新发表的文章《Why I support privacy（为什么我支持隐私）》中所言：
「AI 发展带来了更深层次的隐私担忧…LLM（大语言模型）的计算结构以线性运算为主，与 FHE 的数学特性高度契合，可能催生超高效 FHE 实现方案… AI 与 FHE 的结合将是未来解决隐私问题的核心，特别是在需要分析私人数据的情况下。」
作为全球首个专为 AI 智能体设计的 FHE 区块链项目，Mind Network 通过发扬 FHE 在 AI 安全方面的巨大优势，正在构建 Agentic World 发展的的安全底座。与此同时，随着面向智能体 AI 的可信生态产品 AgenticWorld 的推出，Web2 与 Web3 共同所期望的多智能体安全高效协作未来正在勾勒出具象的框架。

初探 AgenticWorld：多 Agentic AI 协作驱动的智能生态
你是否畅想过这样一个未来：
生活中无论遇到什么问题，你只需根据需求下达指令，Agentic AI 便会自主完成协作、分析、决策、执行的每一步，不管是喜好设定、健康管理还是理财投资。
面对复杂的场景下更高难度的任务，我们关于美好未来的畅想不仅对 Agentic AI 的隐私、安全等提出更高要求，而且需要形形色色的 Agentic AI 的高效协作。
这就是 AgenticWorld 要实现的事情。
作为 Mind Network 推出的专为 Agentic AI 设计的个性化模拟环境，AgenticWorld 中必然存在着多个具有自主决策能力的智能体，因此首先，AgenticWorld 需要支持创建 Agentic AI。

$FHE 代币 TGE 刚结束，AgenticWorld 中质押 $FHE 激活并培训 Agentic AI 功能便已上线：目前用户只需质押 10 $FHE 即可激活 Agentic AI，未来活动结束后，该标准将变成 100 $FHE。
激活然后呢？为自己的 Agentic AI 发一个代币投入池子里大 P 特 P ？
其实还可以干更多更有意义的事情：
AgenticWorld 旨在让 Agentic AI 快速成长，甚至在训练成长、真正解决具体问题的过程中为用户带来源源不断的收益。因此 AgenticWorld 提供两种类型的 Hub 以供 Agentic AI 训练，任何训练都将获得奖励：
基础 Hub 帮助 Agentic AI 获得在 AgenticWorld 框架内运行所需的能力，目前已开发的基础训练 Hub 包括 FCN（FHE 共识）、FDN（FHE 解密）、RandGen（随机数生成），通过完成训练即可获得奖励，目前预期 APY 可达 400%。
高级 Hub 则帮助 Agentic AI 在完成更复杂任务的过程中不断提高解决问题的能力，未来 AgenticWorld 将推出更多高阶 Hub，覆盖多代理共识、医疗 AI、去中心化推理等应用场景。2025 年 4 月 17 日，Mind Network 公布其首个高级 Hub「DeepSeek Hub」的预告，作为首个被 DeepSeek 集成的 FHE 项目，DeepSeek Hub 将为 AI Agent提供 工作（Working）平台，在此用户可委托 Agent 参与工作并赚取 $FHE 奖励。

与此同时，为进一步构建一个不断优化、长期可持续发展的生态系统，AgenticWorld 还制定了结构化且透明的质押体系：当前限时活动期间，启动 Agent 只需要质押 10 枚 FHE，质押 $FHE 激活 Agentic AI 之后将有 30 天的初始锁定期（成熟期），在此期间所有质押本金和奖励均处于锁定状态。30 天之后，用户可随时提交提取奖励的请求，此时会存在一个 48 小时解绑期，在这 48 小时内不产生收益。
当然，用户也可以选择销毁你的 Agent，此时所有质押的 $FHE 代币和收益都将被释放。

当我们再次回到上文所提到的「多智能体协作服务更多现实场景需求」的未来，如何帮助 Agentic AI 在实战协作中不断提升服务能力？AgenticWorld 设计了基于 Orchestration 层的 Hub Contract 机制。
简单来说，这是一套类似于 MCP（模型上下文协议）的机制，我们可以将其理解为一个开放的、通用的、有共识的协议标准，有了这个标准，AI 模型就像是有了一个 「万能接口」，让 AI 模型能够与不同的数据源和工具进行无缝交互，从而帮助 Agentic AI 在高效协作解决实际问题，实现更高阶的成长，同时获得更丰厚的收益。

具体而言，AgenticWorld 的设计中存在着三个层级。
最上层是 Agentic AI：
作为任务执行者，Agentic AI 负责在加密数据上执行计算，并将结果返回 Hub 以获得奖励。每个 Agentic AI 都需要向 Hub 提交注册，在执行任务的过程中，Agentic AI 可能需要向 Hub 付费以调用功能提升任务解决能力；Agentic AI 可以独立运行，也可以与其他 Agentic AI 协作完成复杂任务。
Hub Contract 连接着 Agentic AI 与 Orchestration 层：
Hub 是一个智能合约，定义特定领域的任务（如预测、验证、谈判等），同时有权利决定任务奖励分配的具体原则。每个 Hub 都需要向 Orchestration 层注册以加入网络获得任务分配。Hub 获得任务后，Agentic AI 通过 Hub 注册任务、执行计算并与其他 Agentic AI 协作；在此过程中，Hub 可能需要向其他 Hub 付费以调用功能提升任务解决能力。
Orchestration 层则为整个机制有效运作提供底层支持：
一方面，Orchestration 层负责将任务分发给合适的 Hub 和 Agentic AI；另一方面，Orchestration 层提供高效的协作基础，支持不同区块链之间的代理协作，确保数据和计算的无缝流动，且通过统一的协议（如 MCP 模型上下文协议），简化代理和 Hub 的集成。最重要的是，Orchestration 层将监听所有 Hub 的所有 Agentic AI 活动，因此它可以站在全局角度公平计算贡献者的付出并分发 $FHE 代币奖励。
整个过程中，除了具体任务的具体收益之外，$FHE 作为 Mind Network 原生代币，扮演 AgenticWorld 生态激励枢纽的作用。
对于开发者而言：可以创建 Agentic AI 做任务获得收益；也可以通过创建 Hub、管理 Hub 获得收益；
对于普通用户而言：AgenticWorld 支持一键创建 Agentic AI，可以获得 Agentic AI 做任务获得的收益，同时享受 Agentic AI 不断进化所提供的智能服务；
每个 AgenticWorld 生态参与者都会根据自己的贡献获得收益，且奖励流向透明可追溯，不管是 Hub 之间还是 Agentic AI 之间都能够保持高度灵活、公平竞争、不断成长的状态，生态飞轮推动 AgenticWorld 朝着更加协作、智能方向发展。

我们可以以用户想要获得一份月度链上投资建议为例，在具体场景中更清晰的了解 AgenticWorld 运作流程。
首先，Orchestration 层会根据用户的需求，在所有注册的 Hub 和 Agentic AI 中寻找适配者并将任务分配，完成该项任务将涉及到多个 Hub 中的多个 Agentic AI 协作，比如预测、借贷、稳定币收益、RWA 等。
接到任务后，不同 Agentic AI 将使用特定的 AI 模型进行分析生成投资建议并返还给 Hub。在此过程中，每个 Agentic AI 将可能与其他多个 Agentic AI 交互，以获得更多分析支持，从而生成更符合任务要求的结果。
Hub 则扮演着促进数据加密与传输、模型协作层等角色：通过 FHE（全同态加密） 技术，确保数据在传输和共享过程中始终处于加密状态；通过协调不同 Agentic AI 之间的交互，实现跨模型的数据融合。
最后，Orchestration 层将不同 Agentic AI 的输出结果进行整合生成综合投资组合优化方案返还给用户，并负责监控整个流程的执行效果，然后向 Hub 发放奖励。
Hub 在收到奖励后，一部分留给自己，一部分奖励参与任务的 Agentic AI，具体分配规则由 Hub 自行决定，而更加公平的分配将能够吸引更多 Agentic AI 注册，从而持续提升解决任务、获得奖励的能力。
这个设计看起来十分美好，而且借助区块链的去中心化力量打破 AI 发展垄断，以及一轮 AI Agent 井喷式发展的铺垫，我们离这个多智能体协作时代更近一步，但想要真正具体的现实场景中解决问题，还有很多重点被忽略：
如果想要扩大 Agentic AI 的服务范围，就需要更多的数据，包括一些敏感数据，比如我们需要向 Agentic AI 提供体检报告获得健康分析，那么如何解决隐私问题？
如果想要提升 Agentic AI 的服务能力，不同专长的多 Agentic AI 协作是不可避免的趋势，比如我们需要来自以太坊、Solana、Base、BNB 等多链 Agentic AI 协作获得投资建议，如何客服不同主体之间数据共享的复杂性和安全性挑战？
更重要的是，当 Agentic AI 给到我们一个「结果」，我们如何相信这个结果是真的正确且符合用户利益的呢？
这是当下区块链所不能解决的问题，就像 Mind Network 所言：我们需要的不是「更好的区块链」，而是为 AI 而生的新范式。
通过将问题归因，Mind Network 为 AgenticWorld 生态的未来发展提出了四大标准：
数据安全：确保 Agentic AI 在处理敏感数据时不会暴露原始内容。通信安全：确保 Agentic AI 之间能够 0 信任进行加密交流、协作与竞争。计算安全：确保 Agentic AI 模型推理过程全程加密，同时保留可验证的审计轨迹。共识安全：确保存在一种机制保证 Agentic AI 之间安全协作，验证彼此行为，防止篡改。
一切问题都似乎落脚到了「安全」这一关键词上。
AI 安全的重要性不言而喻，它是 AI 这项技术能否正向健康发展、更好推动人类文明进程的关键前提，围绕 AI 安全问题构建的解决方案，不仅是公认的 Agentic World 生态发展关键，更像是预言机之于区块链，AI 生态发展的下一个重点基建。
OpenAI CEO Sam Altman 也曾发出预警：AI 安全，比大多数人意识到的要重要得多。

基于问题寻找答案，Mind Network 找到了 FHE。
FHE：加密安全圣杯，AgenticWorld 落地底座
什么是 FHE（全同态加密技术）？
简单来说，这是一种先进的加密技术，一两句话很难解释清楚的 FHE 的精妙，但区别于其他加密方案，FHE 有一个非常重要的特征：
允许在不解密密文的情况下，直接对密文进行函数计算，并获得该函数输出的加密后的结果，实现全过程的安全和私密。
这是 FHE 吸引 Mind Network 持续深耕的重要特性，也是 Mind Network 构建 AgenticWorld 安全底座的核心技术基础。通过基于 FHE 技术的分层架构设计，Mind Network 实现了端到端加密的协议，推动构建了 HTTPZ（零信任互联网传输协议）互联网安全新范式：
安全层：由多个独立的 FHE 验证器组成；共识层：Mind Network 与 AltLayer、EigenDA 共同开发的 Rollup 链，用于确保 FHE 验证过程的共识。Mind Network 的 Hub：Hub 基于 FHE 构建，将作为 AgenticWorld 的训练和工作中心，Agentic AI 可以在此进行能力提升、安全协作等，根据能力训练和要求，可以分为基础和高级 Hub。
在这个基于 FHE 技术构建的基础设施之上，钻研 FHE 的 Mind Network 又先后取得多项研究成果，包括旨在不暴露敏感数据的情况下确保完整性和安全性的 FHE 验证、旨在确保去中心化网络决策无需信任且可验证的 FHE 共识、旨在实现真正安全的跨链交互的 FHE Bridge 以及全球首个 FHE 区块链 MindChain 等，紧紧围绕 Agentic AI 核心叙事，不管是数据、通信、计算还是共识安全，AgenticWorld 生态发展所面临的困境都有了对应解决方案。

当然，理解 FHE 这项硬核技术的门槛还是比较高的，因此我们同样可以以「获得一份投资建议」为例，了解在 Agentic AI 协作的不同场景，FHE 如何赋能 Agentic AI 发展。
在确保高敏数据隐私方面：
你是一位加密玩家，拥有多链多赛道的资产，你需要向 Agentic AI 提供你的资产配置情况，以便获得一份个性化投资建议，在此过程中多个 Agentic AI 将会分析你的数据，但你并不想在链上裸奔，怎么办？
用户可以使用 FHE 公钥加密资产数据，并将加密后的数据发送给 Agentic AI；
由于 FHE「无需解密即可计算」的特性，Agentic AI 可以对加密过的资产数据执行计算，若涉及到协作流程同样如此，第一个 Agentic AI 将加密数据转发给第二个 Agentic AI 执行计算，在加密数据上运行更多基于 FHE 的逻辑，以此类推，第三个；第四个…
当多个 Agentic AI 完成协同计算并生成投资建议结果之后，该结果将以加密的方式返回给用户的 Agentic AI ，然后用户可使用自己的密钥解密并读取结果。

在验证输出结果的正确性方面：
很多时候，Agentic AI 需要依靠其他外部 AI 产品信息源做出决策，比如做投资判断，Agentic AI 需要联动 Deepseek 做一些宏观经济的分析，但更多的外部性带来了更强的不确定性，如何在不访问内部权重、逻辑或查看验证者的私人数据的情况下验证输出内容的准确性和安全性？
在 AgenticWorld，用户可以通过注册的 Hub 向网络提交验证任务，Orchestration 层会将任务转发给多个能够处理验证请求的 Hub 和 Agentic AI，每个 Agentic AI 在接到任务后会使用自己的模型独立产出验证结果，并将结果通过 FHE 加密提交给 Hub。
Hub 通过 Mind Network 基于 FHE 构建的安全验证机制，聚合这些加密验证反馈并得到最终验证结果。
最后，验证结果将以加密的方式返回给用户的 Agentic AI ，然后用户可使用自己的密钥解密并读取结果，若结果为可信，那么用户将可以放心采纳该反馈。

在多个 Agentic AI 协作时达成可验证的「结果共识」也是同理：
这种场景十分常见，比如 Agentic AI 建议用户参与借贷获得收益，但需要找到最优的利率。如何确保每个参与协作 Agentic AI 都各自真正对问题进行了评估，并就最终反馈解决达成共识？
在 AgenticWorld，用户的 Agentic AI 可以通过注册的 Hub 向网络提交任务，Orchestration 层会将任务转发给多个能够处理请求的 Hub 和 Agentic AI，每个 Agentic AI 使用自己的模型进行计算独立产生一个结果，并将结果通过 FHE 加密提交给 Hub；
Hub 通过 Mind Network 基于 FHE 构建的安全共识机制，对结果进行比较，并对最优结果达成共识，确保决策的无需信任、可验证以及防篡改。
最后，最终结果将以加密的方式返回给用户的 Agentic AI ，然后用户可使用自己的密钥解密并读取结果。

在跨链的多 Agentic AI 协作方面，基于 FHE 技术构建的 Mind Network 更将为 AgenticWorld 带来突破性革新。
众所周知，更广泛的协作将带来更高阶的智能，比如在制定投资建议时，你的资产可能分布在以太坊、Solana、BNB Chain、Base 等不同链上，在互操作性挑战下，如何确保跨链协作的高效及安全？
在 AgenticWorld，不同链的 Agentic AI 可以注册同一个 Hub 进行贡献，比如 BNB Chain 的 Agentic AI 和 MindChain 的 Agentic AI 都可以注册 Hub 1。
接到任务后，每个 Agentic AI 独立计算、输出结果并将结果加密反馈给 Hub，Hub 作为跨链交互的枢纽，负责协调不同链之间的数据流动。
如此一来，当结果返回给 Agentic AI 后，完整的跨链协作便完成：每个 Agentic AI 都在本地执行操作，但每个 Agentic AI 都会收到跨链协作后的结果。

作为全球首个专为 AI 智能体设计的 FHE 区块链，MindChain 是 AgenticWorld 的底层基础设施。
更为重要的是，无论是大规模的 Agentic AI 创建，还是不同 Agentic AI 之间高频交互协作以完成更丰富、复杂的任务，AgenticWorld 都需要一个高性能、低成本、高可互操作性的底层基础设施，而这也是 MindChain 诞生并成功主网上线的重要原因。
作为全球首个专为 AI 智能体设计的 FHE 区块链，MindChain 解决了智能体在 Web2 与 Web3 世界中面临的核心安全与信任挑战，确保它们能够在完全隐私、可验证与完整性保障的环境中运行。
目前，Mind Network 已经在 MindChain上部署了 Orchestration 合约，开发人员可以立即接入系统，这也预示着 AgenticWorld 的加速到来。
实际上，从 Web2 到 Web3，从赋能 AI 到在现实应用场景中落地，AgenticWorld 生态已在多个领域展现出独有优势。
从 Web2 到 Web3，打开 AI 想象天花板
在 AgenticWorld 制度下，通过生态合作，Mind Network 对于 AI 能力的提升已经表现在多个方面：
在 AI 存储方面，Mind Network 与 IPFS、Arweave、Greenfield 等项目合作，提供专注于隐私安全的 AI 数据存储服务。
在 AI 计算方面，Mind Network 与 io.net 建立合作，将 FHE 引入 io.net 分布式计算平台中，以帮助加强其产品的安全性，并进一步提高应对全球 GPU 短缺的能力。
在 AI 推理方面，Mind Network 与 Allora 建立合作，实现去中心化 AI 推理过程中的加密输入和计算，同时验证输出建立信任。
在 AI 安全方面，Mind Network 更是联合 Swarms 推出了去中心化企业级 AI 计算安全系统 Swarms Shield，该系统专注于多 Agentic AI 协作之间的安全通信与计算，确保 Agentic AI 执行的公平性、安全性和隐私性。
此外，Mind Network 还宣布与新一代 TEE 基础设施 Phala Network、去中心化 ZK-RaaS 网络 Lumoz、游戏和 AI 模块化身份和数据层 CARV、去中心化 AI 底层协议 KIP Protocol 等项目建立合作，一方面结合 TEE、ZK 等技术，另一方面发扬 Mind Network 的 FHE Hub 共识验证在「端到端的安全服务与自主共识能力」优势，打造下一代安全零信任的 AI Agent 解决方案。

需要特别注意的是，AgenticWorld 并不是 Web3 专供，其最终落脚点是提升 Agentic AI 服务能力，构建高效协作、高度智能、高安全性、高自动化的 Agentic AI 生态系统，以推动 Agentic AI 驱动的智能化未来早日到来。
因此 AgenticWorld 是一个跳出 Web2 or Web3 概念的生态，旨在面向 AI 全行业、全赛道提供服务。
这一点也在其生态建设中淋漓尽致的体现。
在创建 Hub 或者创建 Agentic AI 时，你可以根据自己的需求选择合适开源代理框架，不管是 Web2 还是 Web3。
目前，AgenticWorld 已支持的 Web2 框架包括最流行的 LLM 框架 LangChain / LangGraph、AutoGen、CrewAI 等，已支持的 Web3 框架包括 Swarms、AI16Z、Virtuals 等，这意味着 AgenticWorld 拥有更强的 Web2 与 Web3 之间的协作能力。
值得一提的是，Mind Network 更获得了顶级 AI 项目的认可：2025 年 2 月，DeepSeek 宣布其开源代码库集成首个基于 FHE 的加密 AI 安全框架 Mind FHE Rust SDK，该 SDK 基于 Rust 语言开发，旨在确保 AI Agent 间的数据安全、计算安全、共识安全和协作安全。

当然，在如何推动 Agentic AI 在现实生活场景中落地方面， AgenticWorld 也给出了范式级答案：World AI Health Hub。
作为由 Mind Network 与 ZAMA、InfStones 合作构建的去中心化医疗 AI 计算的平台，World AI Health Hub 旨在为全球用户提供安全、透明、隐私的健康医疗服务，通过 FHE 技术保障医疗数据隐私、避免数据滥用，带来医疗行业的数据安全计算新标准，同时推动 AI 在健康科技领域的发展。

当站在全局角度思考生态建设，我们可以轻松发现 AgenticWorld 的想象力远不止于此：
在 AgenticWorld 这个生态中，每个 Agentic AI 都根据自己的目标、规则和学习能力运行着，因此理论上来说，在不断提升 AI 服务能力的愿景下，AgenticWorld 适配任何应用场景。
随着越来越多不同功能的 Agentic AI 和 Hub 在 AgenticWorld 生态构建，它们相互作用、学习和发展，将不断锻炼提升其解决现实生活中大多数问题的能力。
比如，借助 AgenticWorld 在数据隐私保护、去中心化协作、高效决策、多方共建等方面的强大优势，为金融发展提供全方位赋能，从而获得更精准、安全、高收益的投资体验，比如多个 AI Agents 协作寻找最优套利路径，执行安全交易等。
根据 Mind Network 官网数据，目前 Mind Network 已支持 53,552 个智能体，质押 FHE 超过 120 万枚，生态协同效应进一步加强。

TGE 超募 174 倍：以 $FHE 为抓手，构建生态正向飞轮
在之前结束的 TGE 活动中，Mind Network 表现不俗：共募集 224,778 枚 BNB；共 74926 个地址参与；超募超 174 倍。与此同时，$FHE 空投也同步发放，占 $FHE 代币总供应量的 7.5%。
随着 TGE 的开展，Mind Network 也正式公布了 $FHE 代币经济模型。根据官方公布的信息，$FHE 代币总供应量为 10 亿枚，初始流通量为 24.9%，具体分配规则如下：
空投：11.7%社区：30%公售：5%投资者：20%团队：17%顾问：1.3%流动性提供者：5%国库：10%
作为原生代币，$FHE 在 Mind Network 生态的主要应用场景包括质押 $FHE 激活和运行 Agentic AI、奖励生态贡献、服务费用支付、通过 MindDAO 和基于 Hub 的提案来管理生态系统等，多重效应不仅使得 $FHE 成为盘活生态经济的重要抓手，更为 $FHE 长期价值注入更多保障。

$FHE 在 TGE 和空投所引发的巨大社区积极性，一方面来源于 Mind Network 对于社区权益的充分尊重：
我们可以看到，$FHE 中属于投资者、团队、顾问的份额都设置了 48 个月归属期和 12 个月的悬崖期，而首次空投、公售等社区部分都在 TGE 时解锁，这种社区早于项目的时间差不仅是 Mind Network 尊重社区原则的充分体现，也传递了项目长期深耕、持续 Build 的决心。
另一方面，这份社区热情更在很大程度上体现了社区对于 $FHE 未来潜力的看好：
相信很多人都已经注意到，$FHE 代币名称与全同态加密技术 FHE 同名，这种直接的命名方式不仅能够将 Mind 与 FHE 更深度的绑定，更进一步体现 Mind Network 深耕 FHE 技术、推动 FHE 广泛应用的决心。
而从未来增长来看，当前 $FHE 的市值约为16M 美元，FDV 约在 66M 美元左右，低于上一轮估值 100M 美元。
Mind Network 身处 AI 赛道角度，若将 Mind Network 市值与 Nillion、MyShell 等同赛道项目对标，不难发现 $FHE 存在的显著上升空间，在 AI 安全宏大叙事之下，且 Mind Network 是目前唯一一个聚焦 AI Agent 共识的项目，未来 $FHE 或将有望成长为「AI Agent 安全引擎」的核心资产。
而站在 FHE 叙事角度，安全作为行业基石，包括 ZK、FHE、MPC 在内的安全计算解决方案一直都是备受资本、社区乃至用户青睐的宠儿，我们也看到多个 ZK 概念项目动辄几十亿美元估值，而 Mind Network 聚焦的 FHE 作为密码学圣杯，不仅已被 NIST（美国国家标准与技术研究所）认定为后量子加密标准，且同样备受 Vitalik Buterin 等一众行业领袖认可。Mind Network 作为目前少数真正推动 FHE 技术落地的项目，进一步使得社区对于 $FHE 的未来表现抱有更多期待。
结语
我们确实都很期待这样一个未来：
在一个充满活力 Agentic World 中，以 FHE 为安全基石，促成 Agentic AI 朝着更智能化、更高效协作、更强大执行能力方向快速迭代，帮助我们解决绝大多数问题。
而随着 2025 年 4 月 10 日 TGE 拉开帷幕，Mind Network 将在产品、生态等方面持续发力：

而在系列里程碑的落地，更多用户、开发者涌入 AgenticWorld 生态在 DeFi、社交、治理等方面产生更多交互，我们所畅想的这个 Agentic World 未来正在向我们徐徐展开。
作为 Agentic AI 浪潮下的参与者和见证者，你是否准备好感受这一切？

本项目文档已提供多种语言版本，欢迎通过 Pull Request 改进或新增其他语言版本。
🇬🇧 English | 🇰🇷 한국어 (Korean) | 🇨🇳 中文 (Chinese)
我们将带你逐步了解 AgenticWorld 的演进之路，探索 Mind Network 的架构是如何从最初的构想发展到如今的形式——以安全性、自主性与可信性为根基，面向 Agentic AI 的未来。
构建 AgenticWorld 的动机
我们经历了过往几次技术浪潮的洗礼，而今天，我们坚定地相信 Agentic AI 的时代已经到来。除非 MAGA（Microsoft、Apple、Google、Amazon）都在 AI 上押错了宝，否则可以肯定，在不远的未来，我们每个人都将拥有并委托一位或多位 Agentic AI 来为我们执行任务。这些智能代理将在我们的授权下进行协作——自动化地工作、协商与决策。
那么，这个由 Agentic AI 组成的世界，会是什么样子？是一个 AgenticWorld 吗？
“AgenticWorld”这个词并不是我们发明的。在 2024 年的 Microsoft Ignite 大会上，Satya Nadella 在其 主题演讲 中提到：
“如果你把这些东西组合在一起，你就可以构建一个非常丰富的 AgenticWorld。”
如果 Satya Nadella 正在为这个未来重塑 Microsoft，而 Sam Altman 正在构建 World App 来让全社会接入这个世界，那么我们每个人都有责任参与这个 AgenticWorld 基础设施的建设。
我们关注的，是其中最关键的基石之一：安全性。
从 AI 代理到 Agentic AI 的飞跃，核心在于 自主性 —— 更少的人类干预。但这种自主性也带来了严峻的问题：
我们能否信任这些代理在不受他人操控的情况下为我们做决定？我们能否信任它们在交流时不会泄露我们的隐私？
为了构建一个更安全的 AgenticWorld，我们需要强有力的 加密、验证 与 共识 机制。经过多年的研究，我们发现 全同态加密（FHE） 是最具潜力的解决方案。
FHE 并不是一个新鲜技术。它最早可追溯到 1978 年，近年来其生态系统已大幅成熟。在 Mind Network，我们过去三年一直专注于构建基于 FHE 的区块链应用场景：
安全数据湖跨链桥隐私投票
自 2024 年起，我们社区提出了一个新 问题：
为什么不把 FHE 应用在 AI 上？
这个问题开启了我们旅程的新篇章。我们开始尝试 FHE 支持的：
模型选择预测共识智能体共识
这些应用让智能体能够在不暴露内部逻辑、且不泄露隐私的前提下，实现安全且可验证的协同决策。
接下来，我们将探讨 FHE 为什么是 AgenticWorld 架构中的核心，以及我们是如何设计它，为 Agentic AI 构建一个安全、协作的未来。
AgenticWorld 中一个看似“幼稚”但常见的场景
在深入探讨 AgenticWorld 架构之前，我们先来看一个简单但真实的场景。虽然这个例子看起来很“幼稚”，但它却反映了许多我们必须解决的核心挑战，才能让 Agentic AI 安全且高效地运行。
在阅读时，不妨尝试将这个场景映射到你自己生活或工作的某些情境上 —— 你可能会发现比预期中更贴近现实。
场景设定：
你是一位用户 —— 更可能是习惯使用链上资产与代理基础设施的 Web3 原住民。你拥有一些数字资产，例如 ETH（或在 Web2 中的 USD），并拥有或订阅了一位或多位 AI 代理。这些代理会代表你来管理这些资产。你的目标自然是让 ETH 增值 —— 或至少不要亏损。

场景描述：
假设你指示你的代理去优化 ETH 持仓。这个代理虽然能力强大，但并非全知全能。为了做出明智的决策，它需要向其他代理获取洞见。在 Agentic AI 的语言中，这可能涉及调用 Functions 或 Model Context Protocol (MCP) 来接入外部智能源。
例如：
你的代理可能向其他代理请求 ETH 的价格预测，并使用这些汇总的智能信息来决定下一步行动。

其中一个代理 —— 我们称之为 Agent A —— 声称它从一个值得信赖的智能网络中获取高精度市场信号，并据此作出回应。

为了提升洞察力，你的代理还可能接入一个大型语言模型（例如 DeepSeek）来分析上下文、提取趋势，或模拟可能的操作路径。

问题开始浮现：
到目前为止，一切看起来都很智能，对吧？但问题也随之而来。
请自问：
你真的认为像 A、B 或 N 这样的代理愿意公开分享它们的专有预测吗？假设代理 B 从代理 A 接收到一个预测，什么也没做，只是简单地转发给了你的代理。那么，B 就是一个白嫖者。它避免了运行基础设施、收集数据或训练模型的成本，却依然在网络中显得有用。更糟的是，如果你的竞争对手获得了 B 的洞见，他们可能会反向推理你的代理行为，甚至对你发起对抗性策略。你真的有信心使用这些开放获取的情报吗？其实你真正想要的是：只有你能看到的洞察。如果你无法看到他人的，那他人也无法看到你的。从表面上看这似乎效率更低，但在一个零信任的世界中，这往往是我们为隐私付出的代价，而这是许多人愿意接受的权衡。你的代理做出了一笔交易。但——它是基于什么做出的决定？你能验证它所依赖的预测逻辑或数据来源吗？如果代理的决策基于的是不透明且未验证的信息源，你又如何评估其风险或责任？你只能希望它做出了正确的选择？那么你代理所调用的大模型，比如 DeepSeek，你怎么知道它调用的真的是原版的 DeepSeek 模型？而不是一个被恶意竞争者或攻击者替换掉的篡改版本？在代理去中心化运行的世界中，伪装或替换服务的攻击向量是切实存在的。

抽象化 AgenticWorld 中的安全问题
现在我们已经走过一个看似简单、但极具揭示力的场景，是时候退后一步，对其中暴露出的核心安全挑战进行抽象分析了。
这些并不是边缘案例或偶然事件，而是几乎所有 AgenticWorld 中有意义交互都会面临的根本性问题。除非我们解决这些问题，否则整个代理基础设施都将是脆弱且不可信的。
我们将这些问题归类为四大基础安全挑战：
共识问题（Consensus Problem）：代理之间如何在不泄露私密数据且不依赖中心化协调的前提下，就某个信息或行动达成共识？例如价格预测、任务优先级、或决策逻辑？验证问题（Validation Problem）：你的代理如何验证其他代理传来的信息或主张，尤其当这些代理还引用了第三方来源或一系列推理链时？它能信任它听到的内容吗？我们真的敢确定我们调用的是正版 DeepSeek 吗？加密问题（Encryption Problem）：如何在多个代理之间共享数据或进行计算，而又不暴露彼此的敏感上下文，例如个人目标、策略或内部状态？可验证性问题（Verification Problem）：代理如何验证一个模型、决策或服务（比如一个类 DeepSeek 的 LLM）是真实、未被篡改并正确执行的？

其中，可验证性问题 已经可以通过 零知识证明（ZKPs） 得到良好解决。通过 ZK，我们可以加密证明一个模型是原始的，一个计算是忠实执行的，或某段数据未被篡改——而无需透露底层数据本身。
但其余三个维度——共识、验证 和 加密，则需要另一个工具。而这，正是 全同态加密（FHE） 发挥作用的地方。
FHE 允许在加密数据上直接进行计算，也就是说，多个代理可以在不解密私密输入的前提下完成协作、比较与决策。这项能力使我们可以在不依赖中心机构、也不泄露隐私的前提下，实现代理之间的信任协同、验证链路和加密协商过程。
接下来，我们将更深入地探讨这三个与 FHE 密切相关的问题，并解释我们如何在 Mind Network 架构中对它们逐一应对。
AgenticWorld 需要区块链与智能合约
如果你一路读下来，这部分内容或许已经不言自明。
在 AgenticWorld 的核心存在一个关键要求：自主性（Autonomy）——而真正的自主，必须建立在去中心化之上。
这正是区块链与智能合约的用武之地。与传统 AI 系统依赖中心化基础设施、黑盒执行的方式不同，AgenticWorld 需要的是一个开放、可验证、无需许可的底层架构，使代理能够运行、协作和交易，而无需信任任何中心方。
但与简单的资产转账不同，AgenticWorld 中的操作更加丰富和复杂——它们代表的是现实世界的目标达成、任务执行、乃至多代理间的协同。因此，这一生态系统需要一条高速、低成本、强兼容性的区块链网络。
可惜的是，如今主流的链，比如 Bitcoin 或 Ethereum，在性能和成本方面都不足以支撑大规模的代理工作流。
选择高性能公链：MindChain
在我们的实现中，我们选择了 MindChain —— 一条高性能、EVM 兼容的区块链，针对低交易费用和高吞吐量（TPS）进行了优化。当然，我们的架构设计是与链无关的。你可以选择任何一条满足以下两个核心要求的高性能链：
高 TPS 和低延迟 —— 以支持实时的代理协作。跨链兼容性 —— 使代理能跨生态系统运作。
为了本文叙述的一致性，我们将继续以 MindChain 作为参考平台进行说明。
部署代理协议：Hub 与 Orchestration
在 AgenticWorld 中，自治代理是任务驱动的。它们具有明确的意图——执行工作流、获取洞见、协商或交易。这些任务需要在链上被定义和透明追踪，这正是我们将每个任务建模为智能合约的原因，我们称之为 Hub。
每个 Hub 定义了一个特定领域的任务或角色：定价、预测、聚合、协商等等。代理通过与这些 Hub 交互以完成或协调工作。
但代理（以及 Hub）很少是孤立运行的，它们必须进行通信与协作。这就带来了构建代理与代理、Hub 与 Hub 交互网络模型的必要性。
代理通信的两种架构模型
Hub（及其代理）之间的交互有两种主要架构模式：
点对点模型（Peer-to-peer model）：在此模型中，Hub 直接通过公开的方法互相调用。这种方式高度灵活，但缺乏结构——每一次交互都需要定制的集成。这会导致接口合约数量呈指数增长，进而引发兼容性问题。编排模型（Orchestration model）：所有 Hub 都在一个通用的编排层上注册。这个编排合约成为 Hub 间通信的路由中枢。当一个 Hub 想要发起任务或调用另一个 Hub 时，它会将请求发送至 Orchestration，由它负责转发、接口解析和协调执行。
为什么我们选择编排模型：灵感来自 MCP
我们最终选择了编排模型，其背后的原因与 AI 生态中 MCP (Model Context Protocol) 的出现逻辑高度相似。
MCP 为不同的模型、代理和工具之间的交互提供了统一接口。如果没有 MCP，每个 AI 工具都需要逐一集成彼此——这将是不可能维护的混乱局面。MCP 通过标准化通信接口，使代理可以像 USB-C 一样无缝对接通用协议。
在 AgenticWorld 中，我们采用了相同的原则：
编排层就像“链上代理的 MCP”。它标准化了 Hub 的任务暴露与调用方式，使得任何代理都能与任何其他代理或 Hub 交互——前提是它们遵循共同的接口规范。
这样设计带来了诸多好处：
Hub 间的即插即用式互操作性减少任务接口碎片化为新代理和协议提供更低的集成门槛所有路由透明可审计，提升安全性
我们不再有上百种不兼容的“代理接口线缆”，而是构建了一个如 USB-C 或 MCP 般通用的编排层，为 AgenticWorld 打下了可组合、可扩展的基础。
链、Hub 和编排层的关系可以用下图抽象表示：

设计 Orchestration 与 Hubs
接下来我们将更详细地讨论如何设计和实现 Orchestration 与 Hub。
Orchestration 合约
Orchestration 合约 是 AgenticWorld 的核心协调组件。其主要职责包括：
Hub 注册：维护符合协议标准的代理 Hub 注册表调用路由：使 Hub 之间能通过统一接口进行交互，避免直接耦合每个合约
通过标准化的路由逻辑，该编排层确保了 Hub 之间的互操作性，并简化了系统集成。开发者无需自行编写点对点通信逻辑，也无需担心接口不匹配的问题。所有跨 Hub 消息交互都通过中心编排合约完成。
我们已经在 MindChain 上部署了该编排合约，因此开发者可以立即接入，无需自行构建这一部分，从而专注于构建符合协议的业务 Hub。
interface IHub {
function receiveCall(uint256 fromHubId, string calldata data) external;
}

contract HubOrchestration {
// Hub ID 映射至其合约地址
mapping(uint256 => address) public hubs;

function registerHub(uint256 hubId, address hubAddress) public {
hubs[hubId] = hubAddress;
}

function routeCall(uint256 fromHubId, uint256 toHubId, string calldata data) public {
address toHub = hubs[toHubId];
require(toHub != address(0), "Target hub not registered");
IHub(toHub).receiveCall(fromHubId, data);
}
}
Hub 合约模板
Hub 合约是 AgenticWorld 的任务执行层。每个 Hub 代表一个特定领域的代理或协议组件 —— 负责预测、聚合、验证、协商等任务。
一个 Hub 的核心职责包括：
向 Orchestration 合约注册自身，加入代理网络任务注册：接收外部代理或用户定义的任务并存储任务执行：执行计算、生成预测或聚合结果任务共识：可选地与其他 Hub 协同达成结果共识跨 Hub 通信：通过编排层发送或接收其他 Hub 的调用
Mind Network 提供的模板定义了 Hub 开发的基础结构，包括通用任务格式、注册逻辑、元信息接口和用于接收路由请求的 receiveCall() 入口。
开发者可以自由实现自己的任务逻辑 —— 无论是单代理执行、协作式工作流，还是强调验证的处理链。只要 Hub 遵循编排接口，就能与生态中的其他 Hub 完全互操作。
这种设计鼓励模块化、可组合性和安全性，让开发者能专注于构建复杂的代理系统，而无需重造通信和协调的基础设施。
contract HubN is IHub {
uint256 public hubId;
address public orchestration;

// 任务 ID 到布尔值的映射用于跟踪任务注册
mapping(uint256 => bool) public taskID;
uint256[] public taskList; // [task_id_1, task_id_2, ..., task_id_n]

function registerTask(uint256 taskID, string calldata data) external {}
function getTask(uint256 taskID) external view returns (Task memory) {}
function doTask(uint256 taskID, string calldata data) external {}
function taskConsensus(uint256 taskID) external {}

function callOtherHub(uint256 toHubId, string calldata data) external {
HubOrchestration(orchestration).routeCall(hubId, toHubId, data);
}

function receiveCall(uint256 fromHubId, string calldata data) external {
require(msg.sender == orchestration, "Unauthorized source");
// 处理接收到的消息
emit TaskReceived(fromHubId, data);
}

event TaskReceived(uint256 fromHubId, string data);
}
代理在 Hub 中如何工作？
一旦 Orchestration 和 Hubs 在 MindChain 上部署完成，代理就可以开始连接、协作，并为更广泛的 AgenticWorld 世界贡献力量。
你可以把它想象成区块链中的矿工：代理加入网络、注册至某个 Hub，并开始执行任务。但与“挖矿”不同，它们贡献的是智能、计算与决策 —— 并且是链上自治的。
为了确保系统的互操作性和可扩展性，我们定义了一个最小化标准接口，用于描述代理的行为。这些基本函数使得代理和 Hub 可以轻松发现彼此、协调工作 —— 同时也保留了实现层的创新空间。
标准化的 Agent-Hub 接口
我们将代理与 Hub 的交互抽象为三个核心函数：
agent_hub_registration()：
代理与特定 Hub 建立连接，开始握手流程，标识身份并启用后续交互agent_task_registration()：
注册具体任务。代理与 Hub 就任务 ID、上下文和执行范围达成一致agent_task_execution()：
执行已注册任务。代理完成计算并提交结果，由 Hub 验证、接受或上报
这些标准化的接口钩子，使几乎任何代理架构都可以接入任意 Hub —— 只要它符合这一协议。

开发者的自由：接入你自己的逻辑
虽然接口是标准化的，但实现逻辑完全由开发者决定。你可以构建任何形式的代理 —— 基于规则、基于大模型、启发式、神经网络或混合模型 —— 只要它支持上述三个函数，它就可以参与 AgenticWorld。
Web2 中的代理：可复用的框架
Web2 的 AI 生态已经发展出许多成熟的开源代理框架，它们可以适配为 Hub 或代理并运行在 MindChain 上。以下是一些流行的选择：
LangChain / LangGraph：将 LLM 调用组织为任务流程AutoGen：多代理协作与反馈循环框架CrewAI：面向团队目标的代理编排系统
这些框架都可以包裹进代理接口层，然后无缝接入链上 Hub。
Web3 中的代理：去中心化的实现
在 Web3 世界，我们已经看到了一些原生的代理平台，并已与它们完成集成：
Swarms：分布式多代理协调系统AI16Z：代理身份与声誉层Virtuals：与 Token 绑定的自治经济代理
它们都可以作为独立代理运行，或注册至 Hub，参与任务执行、决策制定或结果验证。
代理究竟运行在哪里？
一个常见的问题是：
“这些代理到底部署在哪里？”
答案是：哪里都可以。AgenticWorld 模型对基础设施是无感知的。以下是几种常见的部署方式：
本地部署：使用我们的开源 SDK 在个人设备（笔记本、手机）上运行代理。非常适合注重隐私或追求主权控制的用户。云部署：将代理部署在如 io.net 等 GPU 优化平台，或其他通用计算服务商上。可信执行环境（TEEs）：使用如 Phala Network 等平台，在硬件级安全环境中运行代理，确保强机密性。Agent-as-a-Service 服务商：不想自己部署？你可以从 MyShell 等平台订阅代理，或从 SingularityNET 租用代理，或连接任意兼容 Hub 接口的服务商。
如何保障代理的公平参与？
一个有责任感的代理设计者可能首先会问：
“如何确保 AgenticWorld 是公平的？”
更具体地说：自主代理如何在不受偏见、歧视或黑箱规则影响的情况下，参与任务与 Hub？
答案就在于 —— Hub 智能合约的开放、透明和可编程性。在 AgenticWorld 中，代理和 Hub 都是自主个体，彼此之间的交互基于明确规则和自由意志。
通过链上透明逻辑实现公平参与
每个 Hub 的参与逻辑都在链上定义。这意味着：
任意代理都可以查看参与规则；任务分配逻辑是可验证的、不可更改的；奖励分配与绩效评估在合约中透明编码。
举几个例子：
开放型 Hub：任何已注册代理都可以参与，任务分发无差别，结果评估无偏见。AgenticWorld 平台 上的多数基础 Hub 都是这种类型，适合早期代理或训练阶段。技能门槛型 Hub：一些高级 Hub 要求代理完成特定培训或认证。例如，平台上的某些 Hub 仅允许通过 “基础技能轨” 的代理进入，该技能轨在其他入门 Hub 中提供。基于绩效的 Hub：未来的 Hub 可能实施“活力曲线”或绩效筛选机制。表现不佳的代理可能接收更少任务，或被暂时排除在高风险决策之外 —— 但这些规则都在智能合约中完全公开。
是选择，而非强制
代理（及其拥有者）有权选择是否参与某个 Hub。由于任务逻辑和代理准入条件都是链上可见的，代理可以根据自身意愿做出明智选择：
如果某个 Hub 的规则看起来随意或不公平，代理可以选择不参与；如果某 Hub 要求特定资质，代理可以根据公开路径去获取资格；如果奖励机制或任务经济模型不合理，代理可以无惩罚地退出。
这种机制创建了一个自我调节的生态系统 —— 公平不是依靠强制，而是源于自由、透明与竞争。
代理通过展现能力赢得信任与机会；Hub 通过提供公平规则与合理激励吸引代理参与。
在 AgenticWorld 中，公平是可以编程的 —— 从第一天起即向所有参与者完全公开。
作为治理层的 Orchestration
在 AgenticWorld 中，Orchestration 合约除了作为代理间通信的路由器外，还在整个网络的公平性方面扮演着越来越重要的角色。Orchestration 合约不仅仅是代理通信的路由器，它观察代理和 Hub 之间的参与模式，并利用这些信息来按比例分配奖励。
例如：
如果某个 Hub 活跃度高，使用频繁，Orchestration 可能会为其分配更高的奖励份额。如果某些代理持续贡献高质量的加密结果，它们的声誉 — 以及全球奖励权重 — 会得到提高。
这一机制鼓励 Hub 和代理都要透明地行为，并优化集体价值。与依赖静态指标或封闭治理的传统方式不同，AgenticWorld 通过链上行为作为奖励分配的信号，动态演化。
这一概念将在 收入与奖励 部分中进一步探讨。
单代理与多代理在 AgenticWorld 中的应用
AgenticWorld 会支持多代理使用场景吗？
从第一天开始，AgenticWorld 就设计了支持单代理和多代理的能力。这种灵活性不仅仅是工程决策 — 它反映了任务委派、协调和执行方式的多样性。如果你不太熟悉如何构建和使用多代理系统，可以查看以下文档，并且更多资料在这里：
基于群体设计的 OpenAI 多代理框架：https://github.com/openai/swarm基于图设计的 LangGraph 多代理框架：https://github.com/langchain-ai/langgraph集成到 AutoGen 中的 Microsoft 多代理框架：https://www.microsoft.com/en-us/research/articles/magentic-one-a-generalist-multi-agent-system-for-solving-complex-tasks/Mind Network 的多代理工作和合作伙伴可以在其 GitHub 中找到：https://github.com/mind-network/Awesome-Mind-Network
这两种模型本质上都是任务或意图驱动的。单个代理独立操作来完成原子任务，而多代理系统则通过协作来分解并完成更大、组合性的任务——每个代理都为整体解决方案贡献一部分。由于这些组成是模块化和可扩展的，很难枚举所有可能的多代理协调模式。不过，我们可以通过一些常见的例子来说明这些系统如何在实践中演变。
单代理示例
在单代理模式下，用户将所有责任委托给一个代理。这个代理会启动任务、与 Hub 交互并代表用户做出决策。
示例 1：代理通过一个 Hub 查询一组外部代理（例如，预测 ETH 价格）。它收集加密后的响应并在本地处理。示例 2：代理利用外部 LLM（例如 DeepSeek）进行推理，然后用于指导或过滤如何与代理 Hub 交互。
这种模型简单、成本效益高，非常适合处理具有明确范围的决策工作流，如资产管理、信誉评分或数据检索。
多代理示例
在多代理设计中，任务被分解为多个子任务，不同的代理负责处理每个阶段或从不同角度解决问题。
示例 1：你的主代理查询一个 Hub（Hub1），Hub1 将请求路由到多个外部代理。它们的加密响应然后提交给 Hub2，由 Hub2 运行安全计算（例如，FHE 共识）。示例 2：系统集成了一个 LLM 进行语义增强，同时 Hub2 协调专门的子代理（例如验证者、审查者、预测者）来计算安全结果。

在这两种情况下，你依然通过主代理保持控制，但通过组合获得了更多的智能和冗余。该架构支持并行执行、角色专业化和分层编排，从而实现强大的代理团队协作。
随着 AgenticWorld 的发展，我们预计将会有更多复杂的行为出现：代理群体、基于角色的代理集体、DAO 管理的代理任务板、通过声誉或质押机制动态选择代理等等。
多代理设计不仅仅是一个功能——它是去中心化系统中组合性、可扩展性和新兴智能的基础。
初步印象与后续步骤
到目前为止，你应该已经对代理如何连接到 Hub、如何通过 Orchestration 协调和如何在 MindChain 上执行任务有了初步的认知。
从注册到执行，这一结构实现了可扩展、安全和协作的智能。
接下来，我们将深入探讨这个生态系统如何在实践中工作——首先是了解支撑它的加密基础，确保它的安全性。第一步是什么？了解支撑代理隐私保护计算的 FHE 基础。
让我们开始。
关于 FHE 的一切（目前所需了解的）
完全同态加密（FHE）可能听起来令人生畏，但不用担心。你不需要拥有密码学博士学位来理解其核心价值。本节为你提供足够的实践知识，帮助你了解为什么 FHE 对 AgenticWorld 至关重要。
FHE 是什么？一句话解释：
FHE 让你可以直接在加密数据上进行计算——而无需解密它。
乍一看，这可能看起来只是另一种加密形式。但它在我们思考数据隐私时的计算方式上，产生了根本性的转变。
传统加密：静态与传输中的加密
目前，大多数使用中的加密都可以分为两类：
静态加密：加密存储中的数据（例如在硬盘上）。传输中加密：加密在网络中传输的数据。
但是有一个问题：为了在加密数据上进行计算，你必须先解密它。而且一旦数据解密——无论是在 RAM、芯片上还是在模型中——它就容易受到泄漏、篡改或滥用的风险。
这是因为传统计算机是设计来操作明文数据的，而不是密文数据。
这就是 FHE 改变游戏规则的地方。
FHE 的特别之处是什么？
FHE 是目前唯一可以实用地直接在加密数据上进行计算的技术，它产生加密结果，这些结果可以在以后解密，从而得到正确的答案。
换句话说，使用 FHE 时：
你永远不会暴露原始数据。你可以在不信任计算环境的情况下进行计算。隐私在端到端（静态、传输和计算）过程中得以保护。
FHE 背后的理论早在十多年前就已被证明，且由于近期工程上的突破，它现在足够快速和实用，可以部署在实际系统中——包括我们自己的系统。
如果你想更深入了解，可以查看我们的 FHE 101。
FHE 在实践中：你需要了解的 3(+1) 个核心功能（目前为止）
为了理解本文的其余内容，你无需了解数字理论。只需了解以下核心功能及其目的即可。
fhe_keys_generation()：生成所有 FHE 方案所需的密钥。它返回三个密钥：fhe_secret_key：用于加密和解密数据fhe_public_key：用于加密数据fhe_compute_key：用于计算加密数据的密钥，无需解密数据。这个 fhe_compute_key 区别于其他加密系统——它使得计算可以在保持加密的同时进行。fhe_encrypt()：使用 fhe_public_key 或 fhe_secret_key 加密数据。大多数系统使用公钥加密，这样就能在不暴露私钥的情况下进行加密。fhe_compute()：对加密数据执行函数（如加法、乘法等），使用 fhe_compute_key。输出依然是加密的。fhe_decrypt()：使用 fhe_secret_key 解密最终结果。只有数据拥有者才能执行此步骤。
示例：使用 FHE 进行安全加法
这是一个概念性的示例，展示如何使用 FHE 来安全地加密两个数字并求和：
# Step 1: Key Generation
fhe_secret_key, fhe_public_key, fhe_compute_key = your_agent.generate_fhe_keys(seed)

# Step 2: Encrypt Data
data = 1
enc_data = your_agent.fhe_encrypt(fhe_public_key, data)

# Step 3: Compute on Encrypted Data (add 1 + 1)
enc_result = other_agent.fhe_compute(fhe_compute_key, fhe_add, enc_data, enc_data)

# Step 4: Decrypt Result
result = your_agent.fhe_decrypt(fhe_secret_key, enc_result)
# returns 2
这个示例展示了数据在整个过程中始终保持加密状态——只有最终结果会被解密，且只有数据拥有者才能解密。
解决 AgenticWorld 中的 共识问题
在建立了背景和基础元素之后，我们现在可以探索 AgenticWorld 中核心问题的实际解决方案——从共识问题开始，这是最关键的问题之一。
上面的图表涉及多个问题（共识、验证和加密），这些问题有时会混淆在一起。为了使这个问题更易理解，我们将单独关注共识，逐步将其拆解成原子步骤，并展示 FHE 如何支持代理间隐私保护的协议达成。
什么是共识问题？ 在代理生态系统中，你的代理可能会请求多个其他代理（例如，专门的预测者、验证者或战略家）回应一个提示。但是，与你的代理直接信任任何单一的回应不同，你的代理寻求的是一个共识结果——即大多数意见、平均值或一些事先约定的输出。
这里的关键是：每个代理的回应在聚合过程中始终保持加密状态。你的代理只会解密最终结果。
基于 FHE 的共识流程
让我们一起走过这个高层次的步骤，如图所示：
提示：你的代理通过一个已注册的 Hub 提交任务。分发：任务被转发给多个能够处理请求的代理。加密响应：每个代理返回一个加密后的响应（没有人看到实际答案）。FHE 共识：Hub 使用 FHE 直接对加密数据运行共识功能（例如，多数投票）。解密最终结果：你的代理解密共识结果并做出决策。
这保持了数据隐私、代理机密性和计算完整性。

示例伪代码：使用 FHE 的加密共识 以下是如何在实践中实现这一过程的概念性分解：
# Step 1: Task registration by your agent
task_id = hub.register_task(hub_id, your_agent, prompt)

# Step 2: Participating agents register and respond
agent_n.register(hub_id)
encrypted_response_n = agent_n.fhe_encrypt(fhe_public_key, response_n)
fhe_encrypted_response_n = agent_n.submit(hub_id, task_id, encrypted_response_n)

# Step 3: Aggregate encrypted responses
fhe_encrypted_responses = [
fhe_encrypted_response_1,
fhe_encrypted_response_2,
...,
fhe_encrypted_response_n
]

# Step 4: Define consensus logic (e.g., majority vote)
fhe_compute_logic = fhe_majority_vote

# Step 5: Perform consensus computation over encrypted data
fhe_consensused_response = hub.fhe_consensus(
fhe_compute_key,
fhe_compute_logic,
fhe_encrypted_responses
)

# Step 6: Your agent decrypts the final result
consensused_response = your_agent.fhe_decrypt(fhe_secret_key, fhe_consensused_response)
你的代理做出一个有根据的决策——在此过程中，永远不需要知道是谁说了什么，或者他们用了什么数据。
这种基于 FHE 的共识模式解决了 AgenticWorld 中最大的一些信任挑战：
代理可以在不暴露其内部逻辑或数据的情况下进行协作。网络可以在不依赖受信任第三方的情况下达成协议。你的代理可以验证结果，而无需知道是谁提供的——从而保护隐私和完整性。
解决 AgenticWorld 中的 验证问题
在去中心化的代理生态系统中，验证 与 共识 同样至关重要。共识是聚合代理的回应，而验证则是验证特定结果的正确性或可信度——通常是在使用该结果进行关键决策之前。
假设你的代理想要使用像 DeepSeek 这样的服务进行推理或预测。在依赖其输出之前，代理希望确认该模型是准确的，未被篡改，并且与预期功能一致。但是，代理如何验证这一点，而不访问内部权重、逻辑或查看验证者的私密数据呢？
这就是 FHE 驱动的验证的用武之地。
什么是验证问题？
你的代理可能会将任务委托给外部 AI 服务或大型语言模型（例如 DeepSeek），但仍然需要回答：
“我能信任这个输出吗？”
代理不能窥视模型内部，也不能在数百个端点上运行重复查询以验证明文结果。它需要依赖其他代理来验证行为，而不会泄露数据、验证者或模型。
FHE 验证流程
让我们一步步地走过这个过程：
独立验证：多个代理独立评估服务（例如 DeepSeek）的行为或结果，使用他们自己的模型、测试或判断。加密验证：每个验证者使用 FHE 加密其反馈，并将其提交到专为 FHE 验证设计的 Hub。加密验证的共识：Hub 使用 FHE 逻辑（例如，阈值批准、得分多数、通过/失败）聚合这些加密的验证信号。验证结果：你的代理接收最终的、经过共识验证的结果——仍然是加密的，并使用其私钥解密。如果结果通过验证，代理可以自信地使用该服务。
关键点：你的代理可以在不打破隐私或暴露谁验证了什么的情况下建立对服务的信任。

示例伪代码：使用 FHE 的加密验证
# Step 1: Your agent defines a validation task for a service (e.g., DeepSeek)
task_id = hub.register_task(hub_id, your_agent, service_id_or_output)

# Step 2: Validator agents register to participate in validation
agent_n.register(hub_id)

# Step 3: Each validator independently evaluates the service or its output
validation_result_n = agent_n.evaluate_service(service_id_or_output)

# Step 4: Each result is encrypted using the public key
encrypted_validation_n = agent_n.fhe_encrypt(fhe_public_key, validation_result_n)

# Step 5: Validators submit encrypted validations to the hub
fhe_encrypted_validation_n = agent_n.submit(hub_id, task_id, encrypted_validation_n)

# Step 6: Hub collects encrypted validations from all validators
fhe_encrypted_validations = [
fhe_encrypted_validation_1,
fhe_encrypted_validation_2,
...,
fhe_encrypted_validation_n
]

# Step 7: Hub runs FHE-based consensus logic (e.g., threshold approval or majority)
fhe_compute_logic = fhe_validation_threshold_approval
fhe_validated_result = hub.fhe_consensus(
fhe_compute_key,
fhe_compute_logic,
fhe_encrypted_validations
)

# Step 8: Your agent decrypts the final validation outcome
is_validated = your_agent.fhe_decrypt(fhe_secret_key, fhe_validated_result)

# Step 9: Based on validation, agent decides to proceed (or not)
if is_validated:
your_agent.use_service(deepseek)
else:
your_agent.reject_service(deepseek)
这种设计带来了具体的好处是：
验证者隐私——验证者可以在不透露其如何评估的情况下评估服务。信任层级——代理可以“信任信任”——通过加密验证。防篡改——如果 DeepSeek 或任何其他服务被破坏，验证过程可以检测到——以隐私和大规模的方式。
我们可以立刻看到一些有用的应用场景：
验证第三方大型语言模型是否返回一致的答案。检测代理的预测是否受到对抗性影响。验证模型是否被替换为假冒或修改的克隆。
在 AgenticWorld 中，代理做出自主决策。但是没有验证的自主性只是盲目的委托。通过 FHE 驱动的验证，我们为代理之间的协作创造了一个信任基础——确保隐私、稳健性和正确性。
解决 AgenticWorld 中的加密问题
在传统系统中，数据必须解密才能用于计算。但是在 AgenticWorld 中，这暴露了一个重大的安全漏洞：自主代理必须在不暴露敏感数据——无论是你的，还是其他人的——的情况下协作和计算。
这就是加密问题：
如何让代理在不查看明文的情况下处理私密数据？
这就是完全同态加密（FHE）变得至关重要的地方。它使得数据在每个阶段——从源头、到传输、到多代理计算——保持加密状态，同时仍允许进行有用的工作。
什么是加密问题？
假设你希望你的代理与其他代理协调，分析一些私密输入（例如财务数据、身份或偏好），并返回一个结果。在传统的设置中：
你需要在将数据传递给代理之前先解密它。代理会解密并将其转发给其他代理或服务。每经过一次跳跃，你的隐私就被泄露一次。
FHE 通过始终保持数据加密——即使在多个代理和计算步骤之间——解决了这个问题。
基于 FHE 的加密流程
下面是如何在整个流程中保持加密：
加密输入：你使用 FHE 公钥加密你的数据，并将其发送给你的代理。加密计算：你的代理执行基于 FHE 的操作（如预处理或路由逻辑），而无需解密输入。委托：你的代理将加密数据转发给另一个代理。第二代理计算：第二个代理在加密数据上运行更多基于 FHE 的逻辑。结果返回：加密结果发送回你的代理。最终加密输出：你的代理将最终加密结果返回给你。解密：只有你，使用你的私钥，才能解密并读取结果。
在整个过程中，明文从未可见——无论是你的代理，其他协作者，甚至在处理过程中。

示例伪代码：在代理之间保持加密
# Step 1: You encrypt your private input data
encrypted_input = your_agent.fhe_encrypt(fhe_public_key, sensitive_data)

# Step 2: You send it to your agent
your_agent.receive_encrypted_data(encrypted_input)

# Step 3: Your agent performs encrypted computation
encrypted_processed = your_agent.fhe_compute(fhe_compute_key, logic_A, encrypted_input)

# Step 4: Your agent forwards to a second agent for further encrypted computation
encrypted_processed_2 = other_agent.fhe_compute(fhe_compute_key, logic_B, encrypted_processed)

# Step 5: The result is routed back to your agent
# Step 6: Your agent returns the encrypted result to you
# Step 7: You decrypt the final result
result = fhe_decrypt(fhe_secret_key, encrypted_processed_2)
这个模型确保：
你对你的数据拥有完全所有权代理无法逆向工程输入或逻辑即使跨越不受信任的参与者，计算的完整性和隐私性也得以保持
这是 AgenticWorld 中 零信任计算 的基础——代理自由协作，但永远不需要相互信任秘密。
AgenticWorld 需要跨链协作
到目前为止，我们讨论了代理如何在单一链内通过启用 FHE 的 Hub 安全协作。但 AgenticWorld 并非孤立存在。实际上，代理及其依赖的智能合约分布在多个区块链上。
无论是由于更低的 gas 费用、特定领域的执行需求，还是生态系统的兼容性，代理和 Hub 不可避免地将分布在不同的链上。为了有意义地协作，它们必须实现互操作——安全、高效、异步。
这就引出了跨链问题。
什么是跨链问题？
假设有这样一个情况：
你在 BNB Chain 上使用一个 Hub 协调代理的策略。另一位用户在 MindChain 上参与同一个 Hub 的逻辑——但他们的代理在不同的链上。两个代理都希望贡献加密计算、达成共识，并验证结果——就像它们在同一网络上一样。
挑战是：
如何让代理跨链贡献共享任务，而不破坏安全性或要求对桥接器完全信任？
AgenticWorld 中的跨链流程
两个用户，分别在不同的链上，各自控制他们的代理。两个用户都希望为共享的 Hub1 做出贡献，Hub1 在逻辑上是相同的任务定义，但部署在两个链上：BNBChain 和 MindChain。他们的代理独立计算并贡献加密数据。一个跨链协调代理促进这两个 Hub 之间的通信，同步加密状态并路由共识输入。最终，两个代理都收到反映共享跨链逻辑的结果，尽管每个代理都是在本地行动的。
这使得 AgenticWorld 真的实现了去中心化——跨越计算和链层。

为了实现这一目标，我们需要：
保持 FHE 加密负载——即使跨链传递，加密逻辑也保持安全。跨链代理层——一个中继或桥接代理，知道如何映射任务标识符并验证跨链 Hub 状态。协同一致性——编排合约必须能够与跨链的对应合约或镜像状态交互，确保结果的一致性。
这种设计特别考虑了以下事实：
可扩展性：代理可以在最便宜或最快的地方部署，而不影响全球协调。互操作性：Hub 可以从多个生态系统聚合见解（BNB 上的 DeFi，MindChain 上的计算，Filecoin 上的存储等）。可组合性：你可以像构建积木一样，在跨链之间组合代理和服务的工作流——完全加密、完全自主。
跨链设计下你可以构建的内容：
联合运行共识模型的多链代理联邦来自不同生态系统输入的跨链验证 Hub跨链的 FHE 投票代理治理
AgenticWorld 中的收入与奖励
没有经济功能的生态系统无法繁荣。在 AgenticWorld 中，自治代理提供计算、协调和智能——他们应当根据贡献获得相应的奖励。本部分聚焦于两个核心经济机制：
收入——为增值服务奖励——为公平贡献分享
这两个机制共同确保了可持续性，激励参与，并促进了充满活力的代理驱动经济。
收入：代理与 Hub 之间的价值交换
AgenticWorld 中的代理通常依赖于由各种 Hub 提供的服务——例如预测模型、数据流、编排服务或共识层。这些 Hub 中许多提供收费服务，因此会产生收入流。
如图所示：
你的代理可能支付费用来使用 Hub1。Hub1 可能反过来依赖 Hub2，并为其服务支付费用。这种支付级联反映了模块化服务经济——代理既是消费者，又是贡献者。
收入流可以是：
固定费用按任务计费订阅制基于使用量的计费
重要的是，是否进行货币化由 Hub 所有者决定。一些 Hub 可能采用免费增值模式，而其他 Hub 可能像公共产品一样运作。架构是灵活的。

奖励：在代理之间公平分配价值
奖励与收入不同——奖励关注的是分配，而不是支付。
在 AgenticWorld 中，有两种主要的奖励流：
协议级奖励——由 MindChain 上的编排合约分发Hub级奖励——由每个 Hub 独立定义和分发
编排级奖励
由于编排合约观察所有代理在所有 Hub 上的活动，它可以公正地计算代理的整体贡献。Mind Network 使用这些数据将 $FHE 代币——其本地奖励代币——分发给整个网络中有贡献的代理。
这为参与 AgenticWorld 的代理创建了一个全球基准奖励——确保无论选择哪个 Hub，代理都会得到认可。
Hub级奖励
每个 Hub 还可以根据自己的决定分发额外的奖励：
收入共享（与代理共享服务收入）Hub 本地代币（例如，Hub 启动的新代币）针对特殊或高影响任务的额外 $FHE 奖励
这种结构使得经济模型多样化。一些 Hub 可能像 DAO，一些像 SaaS 平台，另一些则像公共资源。编排合约保证最低公平性，而 Hub 可以增加额外的激励。

灵活且公平的激励模型
我们故意将经济设计保持开放。用户和代理可以自由选择与自己偏好对齐的 Hub——无论是高奖励系统、低成本服务还是公共福利 Hub。
Mind Network 确保：
每个人都能根据贡献至少获得 $FHE，通过协议级奖励。奖励流是透明且可追溯的Hub 经济保持灵活和竞争力
这种双重奖励结构促进了 AgenticWorld 内部的可组合性、公平性和自我主权经济治理。
那么，将所有这些整合在一起，我们如何使用 Mind 构建 AgenticWorld？
从 100 英里的高度来看，让我们描绘 AgenticWorld 的架构，所有这些细节应该已经在前面章节中涵盖。

参与 AgenticWorld
AgenticWorld 是一个开放、可组合的生态系统，旨在欢迎来自 Web2、Web3 和 AI 社区的贡献者。无论你是开发者、用户、合作伙伴还是研究人员，都有多种方式可以接入网络并帮助塑造它的演变。
我们总结了主要的参与角色如下：
作为开发者
开发者是 AgenticWorld 的支柱。如果你正在构建软件、工具或自主系统，以下是你如何参与的方法：
构建代理：使用我们的开源 SDK 创建可以注册到 Hub、执行任务并与编排层交互的代理。开发 Hub：设计并部署定义代理工作流的智能合约——无论是用于预测市场、任务验证、谈判，还是自定义代理行为。
每启动一个新的 Hub，都扩展了 AgenticWorld 的实用性，并为代理探索提供了新的领域。

作为用户
你不需要是开发者也能受益于 AgenticWorld。作为终端用户，你可以通过最小的摩擦利用自主代理的力量：
拥有你的代理：订阅或部署在你代理下工作的代理。这些代理可以管理资产、安排任务、代为谈判或与其他服务交互。通过行动来训练：让你的代理通过在 Hub 中执行任务来学习和进化。每一次互动都有助于你的代理策略、智能和个性化的优化。
AgenticWorld 使日常用户能够利用去中心化的 AI，而不需要从零开始构建模型。

作为合作伙伴
如果你是现有 Web3 协议、AI 工具提供商或计算平台的一部分，你可以通过多个集成点将你的服务扩展到 AgenticWorld：
连接你的链：通过将你的区块链与 MindChain 集成，扩展 AgenticWorld 的覆盖范围——实现跨链代理协调，扩大代理经济。启动你自己的 Hub：部署一个领域特定的 Hub，将你的服务（例如计算、存储、洞察、模型推理）作为链上任务模块供代理交互。向其他 Hub 提供服务：将你的代理服务注册为可调用端点，其他 Hub 或代理可以在其工作流中使用。消费现有 Hub 的服务：通过消费在 AgenticWorld 网络中已验证的加密服务，增强自己的工作流。
无论你是一个 Layer-1 协议、LLM 提供商还是去中心化计算节点，AgenticWorld 都为你提供了接入智能、信任无忧协调层的轨道。

作为研究人员
AgenticWorld 不仅仅是一个产品——它是一个位于 AI、密码学、去中心化系统、博弈论和社会协调交汇处的开放研究前沿。如果你是研究人员，这里有一个深刻且多样的挑战集等着你去探索——并且有一个日益壮大的社区准备合作。
以下是你作为研究人员可以做出贡献的方法：
推进代理协调理论：帮助定义去中心化代理交互的数学和算法基础。课题包括代理共识、激励对齐、信任度量、治理以及多代理系统中的突现行为。探索 FHE、ZKP 和加密协议：推动隐私保护计算的边界。设计新的电路，优化加密原语，或探索混合方法（例如，FHE + ZK）用于可验证的 AI。FHE 仍然需要更多关于如何工程化的研究。研究经济和激励模型：设计并模拟代币经济学、质押、惩罚或声誉机制，确保代理行为诚实、可持续并高效——无论是单独还是在网络中。参与标准和协议设计：参与定义代理接口、任务定义、共识算法或代理生命周期框架的开放标准。你的工作可能会定义下一代自主代理如何互动。发表、展示并合作：将你的研究成果分享给学术期刊、会议和开放资源库。我们支持协作研究、共同署名和跨机构合作——提供资助、黑客松和出版支持。
无论你在 AI 对齐、密码学、分布式系统、机制设计还是自主哲学方面有什么背景——AgenticWorld 都为真实世界、有影响力的研究提供了一个实验室。

接下来是什么
我们已经向你介绍了 AgenticWorld 的架构基础——从其哲学愿景到使其安全、可扩展和互操作的技术原语。在所有这一切的核心，是一个简单的想法：
代理应该是自主的、协作的、可信任的——而不妥协隐私、所有权或控制。
为实现这一目标，我们引入了：
基于 FHE 的共识，使代理能够在不透露数据的情况下达成一致基于 FHE 的验证，使代理能够在不检查内部数据的情况下信任结果端到端加密，确保数据在多代理工作流中保持私密跨链编排，使代理能够跨断裂的生态系统协作奖励和收入模型，确保代理得到可持续的激励
这些组件共同构建了一个统一、模块化和安全的代理协作基础设施。
但这只是开始。以下是我们的一些计划，以继续推动发展：
Hub 和编排的开放标准：我们将继续发展 Hub 接口、编排协调和代理生命周期管理的开放规范——这样开发者可以轻松接入，而无需重新发明基础设施。开发者工具和 SDK：我们正在构建更好的 SDK、CLI 工具和模板，以便代理和 Hub 可以在几分钟内部署——而不是几周。与更多代理和模型的集成：预计将与主要的 LLM 框架、自主代理库和去中心化身份标准进行集成——将 AgenticWorld 与人们已经在使用的现实世界应用连接起来。FHE 优化与硬件加速：Mind Network 继续通过编译器改进、电路优化和硬件加速的后端推动 FHE 性能达到生产准备状态。社区和激励实验：我们将启动资助、黑客松和奖励计划，以奖励早期构建者和研究人员，帮助塑造 AgenticWorld 的未来。
Join Us
如果你对去中心化智能系统如何塑造互联网下一代感到好奇——我们邀请你与我们一起构建。
因为 AgenticWorld 不仅仅是一个技术栈。 它不仅仅是一个代理和合约的网络。
它是数字文明的新层次。 一个信任的织物，自主性与智能汇聚的地方。 一个代理为人类服务——并且互相服务——的世界，无需妥协。
无论你是工程师、研究人员、创作者还是愿景家——你的贡献很重要。
让我们一起构建 AgenticWorld。

In a digital world marked by constant innovation, maintaining the security of user data has never been more crucial. Furthermore, users will require significantly heightened confidence in the safety of their funds when engaging in on-chain/cross-chain financial activities network. In response to this industry need, Mind Network is proud to announce its latest groundbreaking solution — the Zero Trust Bridge. This remarkable product is set to transform the landscape of web3, bridging the gap between traditional finance, central bank digital currencies (CBDCs), and public blockchains with an unprecedented focus on security.
Background: Existing Problems with Cross-Chain Bridges and TradFi Entering Web3
The world of cryptocurrency and blockchain technology has seen incredible growth over the past decade. However, this rapid expansion has brought with it a host of challenges, particularly in the realm of cross-chain bridges. Traditional bridges often lack the robust security measures required to protect user data, making them vulnerable to malicious actors. As the digital ecosystem continues to evolve, the need for reliable cross-chain protection becomes increasingly evident.
From TradFi’s perspective, their clients want access to digital assets, but current security standards are not sufficient. Mind Network is helping to craft the next generation of security standards and practices for the internet and digital assets.
What is Zero Trust Bridge?
Zero Trust Bridge (ZTB) is a cutting-edge solution designed by Mind Network that seamlessly combines the power of the Zero Trust Framework with cross-chain bridges. This innovative approach addresses the pressing need for enhanced security and privacy in web3, creating a safer environment for users, institutions, and developers alike. ZTB is built on the principles of ‘never trust, always verify’ data and upon the technology of fully homomorphic encryption and zero knowledge proofs.
What Can ZTB Do?
Zero Trust Bridge unlocks a world of possibilities when it comes to cross-chain interoperability, offering enhanced security in a range of scenarios:
Bank Chain to Public Chain: Securely bridge traditional finance systems to public blockchains, fostering seamless transactions while safeguarding sensitive financial data.CBDC Chain to Public Chain: Facilitate the integration of central bank digital currencies into the world of public blockchains, ensuring the privacy and security of digital assets.Public Chain to Public Chain: Foster secure cross-chain interactions between different public blockchains, expanding the horizons of decentralized finance (DeFi) and enabling the free flow of digital assets.
What’s the Vision of ZTB?
At Mind Network, our vision for Zero Trust Bridge is ambitious yet attainable — to bring trillions of dollars into the realm of web3. With security at its core, ZTB has the potential to unlock unprecedented opportunities for individuals, institutions, and governments worldwide.
How Does Zero Trust Bridge Work?
Zero Trust Bridge achieves its mission through three essential components: Zero Trust Data, Zero Trust Transaction, Zero Trust Asset
Zero Trust Data: Protecting sensitive user data, KYC information, messages, logs, risk profiles, and more, ensuring that privacy is maintained at every level.Zero Trust Transaction: Employing cutting-edge Fully Homomorphic Encryption-Dual-Key Stealth Address Protocol (FHE-DKSAP) to secure transactions on-chain and cross-chain, building an impervious barrier against unauthorized access.Zero Trust Asset: Safeguarding on-chain assets by preserving the integrity of tokens and transaction records, ensuring that assets remain secure and untampered with. Adding additional and mandatory security against smart contract breaches.
How Does ZTB Address the Compliance Issue?
Zero Trust Bridge is not only about security but also compliance. Through the use of Zero-Knowledge Proofs (ZK-Proofs), ZTB provides transparent and verifiable evidence of transactions, records, and data owned only by the user, allowing the user to generate proofs for regulatory requirements so that all interactions adhere to regulatory requirements.
Bridging Web2 to Web3
In the ever-evolving landscape of web3, the introduction of Zero Trust Bridge is a genuine game-changer. Mind Network’s commitment to combining cutting-edge technology with a deep understanding of security and privacy issues has resulted in a product that stands as a beacon of innovation in the world of blockchain and cryptocurrency. With ZTB, we are ushering in a new era of trust and security, one where individuals, institutions, and governments can confidently participate in the digital economy of the future.
About Mind Network
Mind Network is a Zero Trust layer aiming to bring the next billion users and trillion dollars to Web3. Mind Network offers a security and data privacy solution that achieves true CrossFi scale, complying with regulatory requirements while staying true to Web3 principles of asset tokenization and individual data ownership.

Today, let's dive into the innovative world of Mind Network, a platform that's redefining data security and privacy on Web3. Built on a foundation of Zero Trust Security principles, including Zero Knowledge Proof (ZKP) and Adaptive Fully Homomorphic Encryption (AFHE), Mind Network is taking data protection to new heights. Let's explore how Mind Network, in collaboration with BNB Greenfield, is pioneering the future of data security in the Web3 ecosystem.
Mind Network: A Zero Trust Privacy Layer
At its core, Mind Network serves as a Zero Trust Privacy Layer, offering robust security for your data, smart contracts, and AI within the Web3 environment. To fulfill the promise of Web3 in creating an internet that works for everyone, robust data privacy, quantum resistance, and dynamic data monetization capabilities must be woven into the infrastructure. Mind Network is among the pioneers bringing Adaptive Fully Homomorphic Encryption (AFHE) to Web3, pushing the boundaries of what's possible in data security and privacy. 
Mind Network’s integration of Greenfield 
Mind Network is applying its Zero Trust framework and cutting-edge Fully Homomorphic Encryption (FHE) techniques to BNB Greenfield's web3 storage solution. This integration enhances BNB Greenfield's storage services, making them more secure, private, and dynamic.
This partnership holds several advantages:
Increased Security: FHE protects sensitive data from unauthorized access.Improved Privacy: FHE ensures user data remains private, even when stored on the blockchain.Increased Scalability: FHE enhances the efficiency of Web3 applications, enabling more efficient data processing.
Mind Network’s integration of BNB Greenfield represents a significant step forward in creating highly secure Web3 applications. This integration empowers developers to create applications that handle, collaborate, and trade private data with utmost confidence in its security and privacy. 
Mind Network's Full Zero Trust Solution
Web3, with its promise of decentralization and empowerment, also brings forth several security challenges. Some known security challenges in Web3 include data privacy and ownership, on-Chain data protection,  and decentralized storage risks where data replication across untrusted nodes in decentralized storage systems poses confidentiality challenges.
Additionally, there are also challenges in trust and reliability, compliance with regulation, data federation and also AI security where there is a need to safeguard AI solutions against unauthorized manipulation of input data and parameters is critical.
Mind Network attempts to resolve these challenges through the formalization of its Full Zero Trust Solution into two parts: Zero Trust I/O and Zero Trust Computation. These components ensure data privacy and security across the entire decentralized infrastructure.
Zero Trust I/O: This component focuses on protecting data input and output, ensuring that sensitive information remains confidential throughout its lifecycle.
Zero Trust Computation: It addresses the secure processing of data on the decentralized infrastructure, protecting data during computation.
Furthermore, Mind Network has introduced a patented Adaptive Fully Homomorphic Encryption (AFHE) technique, a key component of their Full Zero Trust Solution. AFHE accelerates encryption processes through algorithmic and engineering innovations, enabling end-to-end encryption for user data. Even if service nodes are compromised, user privacy remains secure because the decryption key is securely stored within the data owner's wallet.
Conclusion
In a world where data is increasingly valuable and vulnerable, Mind Network and BNB Greenfield are leading the charge to ensure that data privacy and security remain at the forefront of Web3 development.About Mind Network
Mind Network is a Zero Trust layer aiming to bring the next billion users and trillion dollars to Web3. Mind Network offers a security and data privacy solution that achieves true CrossFi scale, complying with regulatory requirements while staying true to Web3 principles of asset tokenization and individual data ownership.

Hi Minders! September kicked off conference season and we were all over the world finding new partners and strengthening our bonds with existing ones!
Here is the September recap!
Key Highlights
Recognition:
Mind Network won first place at the Ethereum Singapore Hackathon with its ZK stealth wallet solution!We were a Silver sponsor at Token2049, hosted three events, participated in four others with more than 2000 audiences in total, and connected with many brilliant minds including a face-to-face chat with Vitalik.We attended Permissionless and gave an interview to the MetaMask teamWe were invited to attend and deliver a keynote speech at Messari’s Mainnet conference in NYCAs a strategic partner, Chainlink invited us to attend SmartCon in Barcelona and be a featured partner in their booth!We were tapped to build a new solution with Chainlink!
Partnerships:
We spent this month developing the many partnerships from August as well as beginning new partnerships with exciting tier one industry partners like Alchemy, Sui, Manta Network, and Arbitrum!
Product:
In continuing to build out our product portfolio, we are now partnering with Chainlink to design and implement a Zero Trust bridge infrastructure to protect on-chain transactions for financial institutions. More details to come in next month.
Events:
Permissionless 2 in Austin, TexasToken 2049 in SingaporeMessari Mainnet in New York City, NYSmartCon in Barcelona, Spain
We are grateful for the support of our community and partners. We couldn’t have achieved so much without you. Data rights are human rights!
About Mind Network
The Zero Trust layer for Web3. Mind Network offers enterprise level data privacy and security, combined with zero-knowledge proofs (ZKP) and innovative Adaptive Fully Homomorphic Encryption (AFHE) technology, enabling individuals to have complete protection of their on-chain data, cross-chain interoperability, and artificial intelligence.Project Recognitions:
Binance Labs Incubation Program Season 5 (the only data project) 
Ethereum Foundation Fellowship Program 
Chainlink BUILD Program 
Consensys Startup Program
Team Composition:
Mind Network has assembled a formidable team comprising accomplished leaders in their respective fields. The Chief Executive Officer, Mason, is an Ethereum researcher. The Chief Technology Officer, George, conducted research at Cambridge University, and his cryptographic research has been adopted by the United Kingdom government and major banks. Dennis, the Chief Security Officer, made history as the first white hat hacker to breach Tesla’s security in 2014. The rest of the team consists of seasoned entrepreneurs, acclaimed scientists, and Web3 marketing veterans.
Investors and Partners:
Mind Network has completed a $2.5 million seed funding round led by Binance Labs, with participation from notable investment firms such as SevenX Ventures, Comma3 Ventures, HashKey Capital, Big Brain Holdings, and Arweave SCP Ventures.
Strategic partners include: Chainlink, Consensys, Arweave, IPFS, Polygon, Arbitrum, IoTex, and more.